За что должен отвечать операционный директор и как рассчитать его зарплату

Редакция Executive.ru продолжает цикл статей о том, как оценивать работу топ-менеджеров в компании и рассчитывать их KPI. Ранее на сайте уже выходили публикации о расчете зарплаты генерального директора, о KPI для HR-директора и директора по маркетингу, а также об оценке работы финансового директора.

В этот раз мы попросили экспертов рассказать о роли операционного директора в компании. За что он должен отвечать? Что должно входить в его ключевые показатели эффективности? Как рассчитать его зарплату?

Как работает операционный директор: теория

Владимир ЕлькинВладимир Елькин, директор по развитию компании SalesSolution

Операционный директор (Chief Operating Officer, COO) отвечает за управление операционной деятельностью. Его основная задача — обеспечение эффективной работы вверенных подразделений, направленных на достижение стратегических целей бизнеса.

Что входит в основные обязанности операционного директора:

  • Управление процессами в компании: координация производственных, cбытовых, логистических и административных процессов.
  • Повышение эффективности: построение и оптимизация бизнес-процессов, сокращение затрат в рамках бонусного плана, контроль и улучшение качества на всех участках работы.
  • Контроль за выполнением KPI: обеспечение достижения целей каждого подразделения согласно плану.
  • Взаимодействие с другими отделами: создание и поддержание внутреннего взаимодействия между командами, особенно важно тесное взаимодействие с продажами и IT.
  • Риск-менеджмент: управление операционными рисками и предотвращение сбоев или снижения эффективности.

По каким KPI оценить работу операционного директора

Производственные показатели:

  • Объем производства/услуг, шт, тонны, рубли.
  • Загрузка производства, в %.
  • Снижение времени простоя оборудования на любом из участков.
  • Уровень брака или дефектов (в % от общей продукции).

Финансовые показатели:

  • Оптимизация затрат: снижение себестоимости производства продукции/услуги, либо то, что особенно актуально сейчас, сделать рост себестоимости ниже, чем в среднем по рынку.
  • Доходность или маржинальность каждой операции в бизнес-процессе.
  • Увеличение маржинальности по приоритетным направлениям/товарам.

Качество и эффективность:

  • Уровень выполнения SLA (соглашений об уровне обслуживания).
  • Среднее время выполнения заказов: внедрение передовых технологий и работа с поставками по оптимизации этого показателя.
  • Уровень удовлетворенности клиентов (NPS).

Управление персоналом:

  • Производительность сотрудников: план по росту показателя или привязка к бенчмаркам отрасли, в связи с постоянным дефицитом кадров на рынке.
  • Уровень текучести кадров в операционных подразделениях: работа по снижению за счет автоматизации и гибких KPI.
  • Удовлетворенность команды: опросы вовлеченности, аттестации.

Стратегические показатели:

  • Выполнение стратегических целей компании.
  • Успешная реализация крупных проектов, например, внедрение новых технологий.
  • Автоматизация процессов (в % к предыдущему периоду). 

Должен ли операционный директор участвовать в разработке стратегии

Артем БондаренкоАртем Бондаренко, независимый директор, директор по стратегическому маркетингу

Операционный директор и его команда следят за тем, чтобы бизнес-процесс не останавливался и выполнялся в те сроки и с теми показателями качества, которые заложены в регламенты. Часто эти регламенты составляют генеральный и коммерческий директор, но когда один человек реализует стратегию, созданную другими, это нерационально — в 99% случаев он скажет, что «спущенные сверху» инструкции не соответствуют реальной жизни.

Операционный директор тоже должен участвовать в разработке стратегии компании на долгосрочную перспективу: тогда он сможет внедрить все, что обсуждалось в процессе ее создания, потому что знает обо всех нюансах и сам участвовал в принятии решений. 

Как рассчитать зарплату операционного директора

Владимир ЕлькинВладимир Елькин, директор по развитию компании SalesSolution

Компенсация состоит из трех частей:

  • Базовая часть – фиксированная заработная плата, которая определяется рыночными условиями, уровнем ответственности и квалификацией сотрудника. Она может составлять 40–70% от общей компенсации.
  • Бонусная часть – определяется на основе выполнения KPI. Обычно составляет 30–60% от годового дохода. Может быть привязана к финансовым результатам компании (выручке, прибыли) или другим показателям (оптимизация затрат, качество работы, объем или загруженность производства). Формируется на основе квартального, годового результата.
  • Дополнительные выплаты – разовые премии за успешную реализацию крупных проектов. Сюда же можно отнести премии за время работы в компании.

Для компаний с сильной ориентацией на результаты операционного директора бонус должен превышать базовую часть, что мотивирует на достижение высоких показателей.

Виталий НовиковВиталий Новиков, бизнес-тренер, преподаватель ИМИСП

В компании с высоким оборотом товарного запаса или с высокими темпами производства бонус может быть не ежегодным, а ежеквартальным. Генеральный директор и акционеры могут ежеквартально систематизировать выплату бонусов через привязку к годовой премии. Таким образом, компания может избежать ситуации, при которой за один квартал планы выполняются, а за другой — нет. Например, годовой бонус можно получить в полном объеме только в случае, если все квартальные планы выполнены.

Отдельно должен быть бонус за вклад в реализацию стратегических задач компании, который тоже выплачивается по результатам работы за год.

Как работает операционный директор: практика

Вадим Демьянович, руководитель проекта «Наша Футболка», эксперт Executive.ru

Когда я работал в оптово-логистической компании операционный директор отвечал за эффективность всех бизнес-процессов, кроме финансов, и соответственно за закупки и продажи, в том числе.

Поэтому был оклад и три бонусных части (премии) по следующим показателям:

  • Выполнение плана по продажам (20% от оклада).
  • Соблюдение прибыльности, исчисляемой в 3 % по разнице между доходом и расходами (20% от оклада).
  • Число просроченных долгов не должно превышать 5% от общего числа (10% от оклада).

Операционный директор был замотивирован контролировать качество работы основных служб предприятия, следить за тем, чтобы не раздавали скидки направо и налево, своевременно собирались долги и совершенствовались техпроцессы, оптимизировались затраты.

Павел НосковПавел Носков, генеральный менеджер ресторанной сети Pub Life Group

Операционный директор отвечает за управление операционной деятельностью сети или группы ресторанов, обеспечивая их стабильную работу и соответствие стратегическим целям бизнеса. У такого руководителя есть несколько ключевых задач.

  • Стратегическое управление – реализация стратегии развития сети ресторанов: рост выручки, открытие новых точек, внедрение инноваций. Сюда же относится и оптимизацию процессов для увеличения рентабельности.
  • Управление операциями. Контроль работы ресторанов: скорость обслуживания, качество блюд, соблюдение стандартов бренда. А также мониторинг и анализ ключевых показателей каждого заведения.
  • Финансовый контроль, обеспечение выполнения операционного бюджета, например, себестоимость блюд, управление издержками. И в целом контроль доходности ресторанов. 

В его обязанности также входит управление качеством сервиса, обеспечение высокой удовлетворенности гостей. Снижение числа жалоб и увеличение положительных отзывов. Разумеется, управление командой, подбор, обучение и развитие управляющих ресторанов, взаимодействие с шеф-поварами, менеджерами смен, маркетингом и HR - все это тоже входит в обязанности операционного директора в ресторанном бизнесе. 

KPI операционного директора ресторанной компании

Финансовые KPI, которые включают в себя выполнение бюджетов ресторанов: снижение доли издержек (% от выручки) и рентабельность каждого заведения (EBITDA). Увеличение средней выручки на одного гостя (средний чек), а также рост общего оборота сети (%). Мы также оцениваем работу операционного директора через уровень удовлетворенности гостей: показатель NPS (Net Promoter Score), плюс количество положительных отзывов/жалоб (например, на TripAdvisor, Google Maps). Замеряется и время обслуживания гостей (среднее время подачи блюд).

К ключевым показателям эффективности также относится скорость адаптации новых ресторанов (достижение плановых KPI в течение первых трех месяцев). Соблюдение стандартов сети: результаты внутренних аудитов ресторанов (например, 95% соответствия чек-листам) и снижение операционных потерь (порча продуктов, возвраты блюд).

К HR-показателям эффективности работы операционного директора обычно относится текучесть кадров среди управляющих ресторанов и линейного персонала (%), количество проведенных тренингов и уровень их эффективности. удовлетворенность сотрудников по результатам опросов.

Некоторые компании также оценивают работу операционного директора по таким KPI, как, внедрение новых технологий (например, автоматизация учета, онлайн-резервирование) или успешные проекты по запуску новых продуктов или услуг (например, обновление меню, внедрение доставки).

Пример расчета зарплаты операционного директора в ресторанной компании

  • Фиксированная часть оклада устанавливается на уровне рынка и обычно составляет 50–70% от общей компенсации.
  • Переменная часть (бонусы) зависит от выполнения ключевых KPI.

Пример структуры зарплаты:

  • Фикс: 250–400 тыс. руб./месяц.
  • Бонус: до 50 тыс. руб. за выполнение месячного плана сети.
  • Годовой бонус: до 15% от прироста прибыли всей сети.

Пример расчета: 

Если цель — увеличение EBITDA на 10%, то бонус может составлять и 15% от суммы прироста.

  • План: EBITDA 20 млн руб.
  • Факт: EBITDA 22 млн руб.
  • Бонус: (22 млн – 20 млн) × 15% = 300 тыс. руб.

Бывают компании, в которых предусмотрены и долгосрочные бонусы: процент от прироста выручки сети за год или доля в прибыли новых ресторанов. Например, бонус за успешный запуск двух новых ресторанов.

Вадим ЧермошенцевВадим Чермошенцев, основатель компании PayPeople

Основной функцией операционного директора является выстраивание эффективных бизнес-процессов, которые позволяют компании достигать операционных целей и задач, поставленных собственниками. Фактически это выполнение плана, поставленного от акционеров по выручке и по рентабельности. 

Операционный директор должен прописывать бизнес-процессы, контролировать метрики, внедрять и проводить ритуалы в компании, такие как еженедельные планерки, еженедельные совещания, собирать статистику, поддерживать жизнедеятельность и контроль компании. 

Основные показатели эффективности операционного директора (KPI):

  • выручка компании на год
  • норма рентабельности
  • сумма дивидендов, которые получают акционеры. 

Зарплата операционного директора рассчитывается следующим образом: есть окладная часть, ее сумма разнится в зависимости от роста компании и компетенций. К окладу прибавляется KPI. Он бывает двух типов:

  • Привязывается к выполненным задачам: по выручке, по рентабельности, в зависимости от достижения годовых целей.
  • Добавляется к чистой прибыли, которую получили собственники. То есть, по сути дела, к дивидендам.

Алексей ОносовАлексей Оносов, основатель компании «Юнисофт»

В нашей компании операционный директор курирует производственные процессы в полиграфии.

Ключевые показатели эффективности (KPI) работы COO:

  • Финансовые показатели: выручка, прибыль, рентабельность, снижение издержек.
  • Операционные показатели: производительность труда, эффективность использования ресурсов, время выполнения заказов, процент брака/рекламаций.
  • Клиентские показатели: удовлетворенность клиентов, количество новых клиентов, процент удержания клиентов.
  • Показатели развития: внедрение инноваций, оптимизация процессов, развитие персонала.

Пример KPI, которые используем мы:

  • Увеличение выручки на 15% за год.
  • Снижение производственных издержек на 10%.
  • Рост производительности труда на 20%.
  • Сокращение времени выполнения заказов на 30%.
  • Снижение процента брака до 0,5%.
  • Повышение удовлетворенности клиентов до 95%.
  • Внедрение 2 новых технологий в производство.
  • Оптимизация 5 ключевых бизнес-процессов.

Расчет зарплаты операционного директора

Зарплата состоит из фиксированной и переменной частей. Фиксированная часть зависит от масштабов компании, отрасли и региона. Переменная часть привязана к выполнению KPI.

KPI и их вес в переменной части:

  • Выручка (вес 30%)
  • Прибыль (25%)
  • Производительность труда (15%)
  • Удовлетворенность клиентов (15%)
  • Внедрение инноваций (15%)

Мы регулярно, раз в полгода, пересматриваем KPI и систему мотивации, чтобы она соответствовала текущим целям компании.

Примеры KPI из нашей практики

Увеличение выручки:

  • Цель: рост на 15% за год. Базовое значение: 100 млн руб. Целевое значение: 115 млн руб.
  • Расчет: (Фактическая выручка - Базовая) / (Целевая - Базовая) * 100%
  • Пример: при выручке 110 млн руб (110 - 100) / (115 - 100) * 100% = 66,7% выполнения.

Снижение издержек:

  • Цель: снижение на 10%. Базовое значение: 50 млн руб. Целевое значение: 45 млн руб.
  • Расчет: (Базовые издержки - Фактические) / (Базовые - Целевые) * 100%.
  • Пример: при издержках 47 млн руб. (50 - 47) / (50 - 45) * 100% = 60% выполнения.

Производительность труда:

  • Цель: рост на 20%. Базовое значение: 1 млн руб. на сотрудника. Целевое значение: 1,2 млн руб.
  • Расчет: (Фактическая - Базовая) / (Целевая - Базовая) * 100%
  • Пример: при 1,15 млн руб. на сотрудника (1,15 - 1) / (1,2 - 1) * 100% = 75% выполнения

Удовлетворенность клиентов:

  • Цель: 95% по опросам. Базовое значение: 85%. Целевое значение: 95%.
  • Расчет: (Фактическая – Базовая) / (Целевая – Базовая) * 100%
  • Пример: при 92% удовлетворенности (92 – 85) / (95 – 85) * 100% = 70% выполнения

Внедрение инноваций:

  • Цель: 2 новые технологии за год.
  • Расчет: количество внедренных технологий / 2 * 100%.
  • Пример: при внедрении 1 технологии 1 / 2 * 100% = 50% выполнения

Такой подход к формированию KPI и расчету зарплаты позволяет объективно оценивать работу операционного директора и мотивировать его на достижение стратегических целей компании.

KPI – это не догма, а инструмент. Их нужно регулярно пересматривать и адаптировать под меняющиеся условия рынка и задачи бизнеса.


Материал подготовлен с помощью сервиса «Лига экспертов» Executive.ru.
Вы тоже можете оставить комментарии на запросы редакции:

Посмотреть открытые запросы

Читайте также:

Расскажите коллегам:
Комментарии
Управляющий партнер, Санкт-Петербург
Евгений Равич пишет:
Что в Вашей картинке скрывается под названием "Рыночный риск"?

Совокупность трех компонентов:
1) валютный риск
2) процентный риск
3) ценовой (иногда называемый "товарным") риск

Любой бизнес живет в условиях неопределённости. Детали зависят от отрасли, страны, даты и многого другого.

Верно. Отличие в том, что риск - это способная быть оцифрованной неопределенность. Неопределенность, которую мы не можем оценить, не может считаться для нас риском.

Если "нырять" глубже - могу привести кусок из своей диссертации по риск-менеджменту: "Неопределенность полагается существующей в ситуациях, где принимающие решения лица лишены полного знания, информации или понимания относительно предполагаемого решения и его возможных последствий. При этом можно различить два типа неопределенностей: 
1)    неопределенность, возникающая из «чистого случая», известная как «алеаторная неопределенность» (aleatory uncertainty) и 
2)    неопределенность, возникающая из ситуации, где решение зависит от применения экспертного суждения, известная как «эпистемическая неопределенность» (epistemic uncertainty). Она часто встречаются на ранних этапах многих проектов и чаще связана с совокупностью факторов, среди которых можно выделить:
•    недостаток ясности в структурировании проблемы;
•    неспособность выявить альтернативные решения ситуации;
•    низкие количество и качество доступной информации;
•    ориентированность принятия решений на события в будущем;
•    цели, которые должны быть достигнуты при принятии решений;
•    уровень уверенности относительно принимаемых решений;
•    доступное количество времени на принятие решения;
•    личные качества лица, принимающего решения."

Можно говорить о тех или иных сценариях, но с моделями и - тем более - количественными оценками всё не так просто.Есть хороший пример?

Множество - доводилось реализовывать проекты для ТОР-20 компаний: моделировал все виды риска, часть методологии у меня покупали флагманские журналы (например, по процентному риску, по кредитному риску, по совместным дефолтам на портфельном уровне). Если есть конкретная постановка вопроса - могу по ней пройтись.

Спасибо за ссылку, немного почитал о Tamara. С аналогами я работал.

Рад, если пригодилась. В целом, у VOSE - неплохие продукты, а также есть и российские корни - один из разработчиков, если я правильно помню, из Казани. Но мне больше нравится решение Oracle CrystalBall - в Enterprise Suite у них идет стохастический оптимизатор, который позволяет искать глобальные оптимумы в нечетких условиях (фактически поиск решения Excel "на максималках"). Однажды с его помощью приходилось оптимизировать транспортную задачу по загрузке банкоматов - достаточно шустро работает. Да и стоимость владения ниже - можно купить разово (без подписки) за $2k. Ближайший аналог (@Risk) будет стоить раза в 3 дороже. А VOSE ранее давала возможность реактивировать продукты раз в полугодие, но потом они пересмотрели концепцию, и теперь - только подписка, что вдолгую обходится дороже.

Генеральный директор, Москва
Антон Соболев пишет:
Евгений Равич пишет:
Что в Вашей картинке скрывается под названием "Рыночный риск"?

Совокупность трех компонентов:
1) валютный риск
2) процентный риск
3) ценовой (иногда называемый "товарным") риск

Любой бизнес живет в условиях неопределённости. Детали зависят от отрасли, страны, даты и многого другого.

Верно. Отличие в том, что риск - это способная быть оцифрованной неопределенность. Неопределенность, которую мы не можем оценить, не может считаться для нас риском.

Не обязательно. Есть количественные и качественные оценки, как и приемлемые и неприемлемые риски. Но нужно хорошо понимать, о чём мы вообще говорим. Количественные оценки возможны далеко не всегда и, в свою очередь, основаны на каких-то допущениях или корпоративной практике.

Как пример - один из:

Если "нырять" глубже - могу привести кусок из своей диссертации по риск-менеджменту: "Неопределенность полагается существующей в ситуациях, где принимающие решения лица лишены полного знания, информации или понимания относительно предполагаемого решения и его возможных последствий.

Обычно говорят о принятии решения в условиях неопределённости и/или неполной информации. Почти уверен, что подобных решений - подавляющее большинство, но с этим можно бороться простыми способами.

При этом можно различить два типа неопределенностей: 
1)    неопределенность, возникающая из «чистого случая», известная как «алеаторная неопределенность» (aleatory uncertainty) и 
2)    неопределенность, возникающая из ситуации, где решение зависит от применения экспертного суждения, известная как «эпистемическая неопределенность» (epistemic uncertainty). Она часто встречаются на ранних этапах многих проектов и чаще связана с совокупностью факторов, среди которых можно выделить:
•    недостаток ясности в структурировании проблемы;
•    неспособность выявить альтернативные решения ситуации;
•    низкие количество и качество доступной информации;
•    ориентированность принятия решений на события в будущем;
•    цели, которые должны быть достигнуты при принятии решений;
•    уровень уверенности относительно принимаемых решений;
•    доступное количество времени на принятие решения;
•    личные качества лица, принимающего решения."

Как мы понимаем, таких факторов могут быть сотни и тысячи. В больших проектах даже не сосчитать.

Можно говорить о тех или иных сценариях, но с моделями и - тем более - количественными оценками всё не так просто.Есть хороший пример?

Множество - доводилось реализовывать проекты для ТОР-20 компаний: моделировал все виды риска, часть методологии у меня покупали флагманские журналы (например, по процентному риску, по кредитному риску, по совместным дефолтам на портфельном уровне).

Насколько я могу оценить, это были вопросы финансистов. С производственниками или любым сервисом Вы работали?

Если есть конкретная постановка вопроса - могу по ней пройтись.

Почему нет. Возьмите последние новости о печалях германского автопрома. С какими рисками им придётся столкнуться в ближайшие 5 лет?

Спасибо за ссылку, немного почитал о Tamara. С аналогами я работал.

Рад, если пригодилась. В целом, у VOSE - неплохие продукты, а также есть и российские корни - один из разработчиков, если я правильно помню, из Казани. Но мне больше нравится решение Oracle CrystalBall - в Enterprise Suite у них идет стохастический оптимизатор, который позволяет искать глобальные оптимумы в нечетких условиях (фактически поиск решения Excel "на максималках"). Однажды с его помощью приходилось оптимизировать транспортную задачу по загрузке банкоматов - достаточно шустро работает. Да и стоимость владения ниже - можно купить разово (без подписки) за $2k. Ближайший аналог (@Risk) будет стоить раза в 3 дороже. А VOSE ранее давала возможность реактивировать продукты раз в полугодие, но потом они пересмотрели концепцию, и теперь - только подписка, что вдолгую обходится дороже.

Понял. C @Risk я работал и кое-что помню. Crystal Ball когда-то смотрел, но это было еще до покупки Hyperion и их продуктов могучим Oracle.

Менеджер, Краснодар
Сергей Средний пишет:
Ну и пусть. Выберите для себя приемлимое количество сигм.
Антон Соболев пишет:
Мне сложно представить экономический процесс на предприятии, который потребовал большей точности.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Long-Term_Capital_Management

Управляющий партнер, Санкт-Петербург
Евгений Равич пишет:

Верно. Отличие в том, что риск - это способная быть оцифрованной неопределенность. Неопределенность, которую мы не можем оценить, не может считаться для нас риском.

Не обязательно. Есть количественные и качественные оценки, как и приемлемые и неприемлемые риски. Но нужно хорошо понимать, о чём мы вообще говорим. Количественные оценки возможны далеко не всегда и, в свою очередь, основаны на каких-то допущениях или корпоративной практике.

Согласен, понимать необходимо, и тут нам помогает магистральный стандарт в области риск-менеджмента (ISO 31000), который четко различает эти понятия:

- “Риск… представляют в виде последствий возможного события и соответствующей вероятности”.

- “Неопределенность - это состояние полного или частичного отсутствия информации, необходимой для понимания события, его последствий и их вероятностей”.

Такого же взгляда придерживается американская инженерная школа (тут), а также российский академический корпус (тут и тут).

Как пример - один из:

Обычно говорят о принятии решения в условиях неопределённости и/или неполной информации. Почти уверен, что подобных решений - подавляющее большинство, но с этим можно бороться простыми способами.

Хотя на “бытовом” уровне мы можем говорить о принятии решений в условиях неопределенности, даже для качественной оценки возможных исходов нам потребуется сортировка таких оценок в рамках ранговой шкалы, и мы с неизбежностью станем сравнивать между собой конкретные числа – в данном случае, ранги. А “приемлемыми” или “неприемлемыми” риски становятся после их сравнения с определенным значением (лимитом), установление которого является отдельной задачей (домен risk capacity / risk appetite / risk tolerance).

В отношении рисунка - да, такие матрицы часто встречаются в риск-менеджменте, но они как раз и строятся на количественной оценке (пусть даже и качественных параметров): гранулярности и вероятности, и последствий, - все определяются численно до построения  матрицы. Вопрос будет только в том, как эти оценки обосновываются - актуарной статистикой или же экспертным мнением. 

Как мы понимаем, таких факторов могут быть сотни и тысячи. В больших проектах даже не сосчитать.

Это возможно, но не критично: составляются реестры рисков и вводится критерий существенности, определяется первоочередной периметр для анализа. Основные риски все равно конечны в их количестве.

Насколько я могу оценить, это были вопросы финансистов. С производственниками или любым сервисом Вы работали?

Я только привел примеры с более-менее простыми моделями, которые иллюстрированы конкретными данными. А так - да, работал, и разные проекты были: автопром, ж/д, авиаперевозки, производство удобрений и проч. Из размещенного в общем доступе – есть, например, про углеводороды (тут и тут), про НИОКР (тут и тут), про риск-процедуры в СМК промпредприятий (тут).

Если есть конкретная постановка вопроса - могу по ней пройтись.

Почему нет. Возьмите последние новости о печалях германского автопрома. С какими рисками им придётся столкнуться в ближайшие 5 лет?

Новостями я бы это считал с большой оговоркой - скорее, реализация ожидаемого сценария. Глобально там - два фактора: энергоносители (стоимость примерно в 10 раз выше, чем в РФ) и интересы США (консолидация промкомпаний внутри североамериканского континента), - оба находятся за пределами зоны контроля Германии, соответственно, наиболее вероятный сценарий - негативный. 

В части пятилетки - хотя обычно прогнозы такого масштаба вырабатываются в рамках форсайт-сессий коллегиями экспертов, из того, что «на поверхности», я бы ожидал:

  • В проекции собственно авторынка - увеличение конкуренции: китайские производители (конгломерат BYD), будут усиливать свои позиции в Европе, что усложнит восстановление спроса.
  • В проекции эффективности производства – рост издержек (энергоносители), падение маржи.
  • В проекции сбыта – снижение реализации имеющихся запасов (падение покупательной способности целевой аудитории), затоваривание складов. 
  • В проекции внутреннего спроса на макроуровне - стагнация: низкая деловая активность и ограничения бюджетных ресурсов усугубят старые проблемы.
  • В проекции геополитики - обострение торговых войн, санкций и/или внешнеполитических факторов, которые могут повлиять на замедление экспорта.
  • В проекции R&D - технологическое торможение: медленная адаптация новых технологий (например, автономного вождения) по сравнению с конкурентами.
  • В проекции социального направления - нестабильность: массовые увольнения приведут к увеличению числа безработных и росту протестных настроений, фактор AfD.

Понял. C @Risk я работал и кое-что помню. Crystal Ball когда-то смотрел, но это было еще до покупки Hyperion и их продуктов могучим Oracle.

@Risk и Crystal Ball  фактически являются флагманскими продуктами на рынке и прямыми конкурентами. Отличия - в том, что @Risk в коробке Decision Tools имеет больше функционала, но он "нарезан" на модули, и их нужно покупать отдельно, а в Crystal Ball можно в одном пакете получить и стохастический генератор, и оптимизатор.

Управляющий партнер, Санкт-Петербург
Игорь Адеев пишет:
Сергей Средний пишет:
Ну и пусть. Выберите для себя приемлимое количество сигм.
Антон Соболев пишет:
Мне сложно представить экономический процесс на предприятии, который потребовал большей точности.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Long-Term_Capital_Management

А что Вы этим хотели сказать? Просто ссылка на общеизвестную историю не показывает вектор мысли.

Вы в курсе, что там происходило? Если да - мне странно видеть эту ссылку в контексте обсуждения вопросов эконометрики в 2024 году, если нет - дам подсказку: проблема была не просто в эконометрических моделях. Россия стала фактически уникальным примером дефолта по внутреннему госдолгу, который в норме считается невозможным, поскольку всегда можно включить печатный станок. Этого не было сделано по причине высоких ставок, и весь "тараж" ушел бы на обслуживание кредитной массы. По внешнему долгу (невозможность обслуживания которого и входит в понятие суверенного дефолта) Россия платила без нарушений.

Более того - с тех пор были приняты многочисленные акты (Basel II, Basel III, Solvency II Directive и проч.), вышли работы по граничным оценкам тяжелых хвостов совместных распределений рисков, обоснованы подходы к копульному моделированию, под которые выпущены пакеты на Python и R.

Так какой именно тезис иллюстрирует Ваша ссылка в современных реалиях?

Генеральный директор, Москва
Антон Соболев пишет:
Евгений Равич пишет:

Верно. Отличие в том, что риск - это способная быть оцифрованной неопределенность. Неопределенность, которую мы не можем оценить, не может считаться для нас риском.

Не обязательно. Есть количественные и качественные оценки, как и приемлемые и неприемлемые риски. Но нужно хорошо понимать, о чём мы вообще говорим. Количественные оценки возможны далеко не всегда и, в свою очередь, основаны на каких-то допущениях или корпоративной практике.

Согласен, понимать необходимо, и тут нам помогает магистральный стандарт в области риск-менеджмента (ISO 31000), который четко различает эти понятия:

- “Риск… представляют в виде последствий возможного события и соответствующей вероятности”.

- “Неопределенность - это состояние полного или частичного отсутствия информации, необходимой для понимания события, его последствий и их вероятностей”.

Да, мы тут недавно обсуждали RM ISO 31000.

Мы говорим о будущем. Если у нас отсутствует информация (а это так), то она отсутствует. Оценивать вероятности в традиционном смысле мы не можем. Только принять какие-то допущения (назовём это экспертной оценкой или мнением)  и поиграть с цифрами.

Хотя на “бытовом” уровне мы можем говорить о принятии решений в условиях неопределенности, даже для качественной оценки возможных исходов нам потребуется сортировка таких оценок в рамках ранговой шкалы, и мы с неизбежностью станем сравнивать между собой конкретные числа – в данном случае, ранги.

Да, шкалы нужны. Дискретные шкалы с несколькими значениями - скажем, 3 или 5. Дальше кто-то вручную сортирует и расставляет по шкале риски из реестра. Для понимания ситуации и дальнейшей работы этого часто хватает.

А “приемлемыми” или “неприемлемыми” риски становятся после их сравнения с определенным значением (лимитом), установление которого является отдельной задачей (домен risk capacity / risk appetite / risk tolerance).

Это не так.

Представьте себе проект захоронения ядерных отходов. Или высокотоксичных отходов. Или космическую программу. Неприемлемых рисков не так мало, возможная проблема решается иначе.

В отношении рисунка - да, такие матрицы часто встречаются в риск-менеджменте, но они как раз и строятся на количественной оценке (пусть даже и качественных параметров): гранулярности и вероятности, и последствий, - все определяются численно до построения  матрицы. Вопрос будет только в том, как эти оценки обосновываются - актуарной статистикой или же экспертным мнением. 

Обычно - экспертным мнением (ми).

Как мы понимаем, таких факторов могут быть сотни и тысячи. В больших проектах даже не сосчитать.

Это возможно, но не критично: составляются реестры рисков и вводится критерий существенности, определяется первоочередной периметр для анализа. Основные риски все равно конечны в их количестве.

Это не точная наука. Какие-то риски могут не попасть в реестр - умышленно (я хорошо помню такой случай) или неумышленно. События происходит с плачевными последствиями, риск-менеджер говорит: такого не могло быть.

Насколько я могу оценить, это были вопросы финансистов. С производственниками или любым сервисом Вы работали?

Я только привел примеры с более-менее простыми моделями, которые иллюстрированы конкретными данными. А так - да, работал, и разные проекты были: автопром, ж/д, авиаперевозки, производство удобрений и проч. Из размещенного в общем доступе – есть, например, про углеводороды (тут и тут), про НИОКР (тут и тут), про риск-процедуры в СМК промпредприятий (тут).

Спасибо, посмотрю.

Менеджер, Краснодар
Антон Соболев пишет:
Так какой именно тезис иллюстрирует Ваша ссылка в современных реалиях?

В моей картине мира: редкие события нельзя просчитать, также как и когнитивные искажения.

Управляющий партнер, Санкт-Петербург
Евгений Равич пишет:

Мы говорим о будущем. Если у нас отсутствует информация (а это так), то она отсутствует. Оценивать вероятности в традиционном смысле мы не можем. Только принять какие-то допущения (назовём это экспертной оценкой или мнением)  и поиграть с цифрами.

В современной теории рисков для оценки вероятностей существуют только три источника: 1) актуарная статистика; 2) байесовский вывод (формульная оценка); 3) экспертное мнение. Если совсем ничего в рамках первых двух не получается, тогда идут за экспертами. С ними, кстати, тоже получаются достаточно неплохие результаты, если проводить итерационную процедуру (Дельфи) или просто оценивать распределения потерь на разных сценариях. Для страховки иногда добавляют и "запас прочности". 

А “приемлемыми” или “неприемлемыми” риски становятся после их сравнения с определенным значением (лимитом), установление которого является отдельной задачей (домен risk capacity / risk appetite / risk tolerance).

Это не так.

Представьте себе проект захоронения ядерных отходов. Или высокотоксичных отходов. Или космическую программу. Неприемлемых рисков не так мало, возможная проблема решается иначе.

Несколько лет назад доводилось участвовать в проекте по разработке модели страхования для НПЗ, плотно общался со страховщиками - у них уже есть референсные значения для таких кейсов.

Это не точная наука. Какие-то риски могут не попасть в реестр - умышленно (я хорошо помню такой случай) или неумышленно. События происходит с плачевными последствиями, риск-менеджер говорит: такого не могло быть.

Да, от "черных лебедей" никто не застрахован, но, все-таки, многие предприятия не являются полностью уникальными, соответственно, в той или иной степени реестры рисков "путешествуют" вместе с экспертами. Если оценивается производство, ущерб на котором может очевидно привести к высоким потерям, расширяют количество участников комитета по рискам, набирают людей с разным профильным опытом. Остаются форс-мажоры, но и в этом случае прорабатываются меры по митигации.

А про "не могло быть" - вспомнился сериал "Чернобыль": "Реакторы не взрываются..." Однако, даже там удалось урегулировать ситуацию, хотя и дорогой ценой.

Управляющий партнер, Санкт-Петербург
Игорь Адеев пишет:
Антон Соболев пишет:
Так какой именно тезис иллюстрирует Ваша ссылка в современных реалиях?

В моей картине мира: редкие события нельзя просчитать, также как и когнитивные искажения.

Задача состоит не в получении точного расчета, а в определении асимптотических оценок. Бизнес интересует оценка потребности в экономическом капитале на покрытие убытков, и эта оценка является конечной. В российской практике наиболее часто встречается метрика 3-5%% EBITDA, что де-факто стало стандартом в СНГ. Альтернативно можно рассматривать х1-1.2 чистой прибыли. В любом случае, о невозможности оценок речь идти не может.

По когнитивным искажениям - тема интересная, была идея по ней статью написать. Возможно, как-нибудь найду время. Но там также - все достаточно управляемо, "не ужас-ужас".

Аудитор, Санкт-Петербург
Александр Сейнов пишет:

Можно много рассуждать но ответ один.

Оценивать работу надо по результатам !

Любой результат возможно непредвзято оценить только по цифрам. Было - стало !

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Игорь Семенов
А в чем смысл? Даже если устроить весь этот танец с бубнами, итоговая сумма НДС, уплаченная в бю...
Все дискуссии
HR-новости
В России упростили процесс трудоустройства для жителей из новых регионов

Изменения коснутся жителей ДНР и ЛНР, Запорожской и Херсонской областей.

Российским компаниям не хватает более 100 тыс. разработчиков ПО

Экономика страны столкнулась с острой нехваткой IT-специалистов.

Автодилеры начали сокращать сотрудников из-за падения продаж

Этот тренд усилится и перейдет в массовые сокращения в автобизнесе к концу 2025 года, ожидают эксперты.

HeadHunter назвал лучших работодателей России-2024

В него вошли 1729 компаний со всей страны, что на 15% больше, чем годом ранее и на 60% больше, чем в 2022 году.