Оценочные модели ассортимента (АВС-гнапю и XΎΖ-анализ продукции). Сбор данных за период

Многие менеджеры, которые пытались внедрить модель калькуляции себестоимости ABC в крупных организациях, отказались от этой попытки из-за больших расходов и раздражения сотрудников. Рассмотрим альтернативный подход, который позволяет избежать трудностей, традиционно связанных с крупномасштабной реализацией ABC-модели.

В теории ABC-модель (расчет себестоимости по видам деятельности, от англ. "activity-based costing" ) выглядит как отличный способ управления ограниченными ресурсами компании.

Рассмотрим альтернативный подход, который позволяет избежать трудностей, традиционно связанных с крупномасштабной реализацией ABC, и полагается на более обоснованные управленческие оценки, а не на опросы сотрудников.

Этот подход также предоставляет менеджерам гораздо более гибкую модель затрат, которая способна уловить сложности деятельности их компаний.

Почему ABC-модель считается сложной для внедрения?

Корни проблемы с ABC лежат в том, как люди традиционно строят модели ABC. Предположим, вы анализируете отдел обслуживания клиентов, который выполняет три вида деятельности: обработку заказов, обработку запросов и выполнение кредитных проверок. Общие расходы отдела (расходы на персонал, управление, ИТ, телекоммуникации и прочие постоянные расходы) составляют 560 000 д.е. Фактические (или расчетные) квартальные объемы работ по трем видам деятельности составляют 49 000 заказов, 1400 запросов и 2500 кредитных проверок.

Чтобы построить традиционную модель ABC для этого отдела, вы должны опросить сотрудников, чтобы оценить процентное соотношение времени, которое они тратят (или ожидают потратить) на три вида деятельности, а затем распределить расходы на отдел в соответствии со средним процентом, полученным вами от опроса.

Предположим, что сотрудники сообщают, что они тратят (или ожидают потратить) около 70% своего времени на заказы клиентов, 10% на запросы или жалобы и 20% на кредитные проверки. Это означает, что в соответствии с ABC каждый заказ требует 8 д.е. ресурсов, каждый запрос - 40 д.е., а каждая кредитная проверка - 44,80 д.е., как показано в таблице ниже.

Таблица 1. Выполнение ABC-калькуляции
традиционным способом.

Деятельность	Объем деятельности	Ставка драйвера затрат
Обработка заказов	49,000 заказов	8 д.е. за заказ
Обработка запросов		40 д.е. за запрос
Кредитные проверки	2,500 проверок	44.80 д.е. за кредитную проверку
Итого

Вооруженные этими цифрами, известными как ставки драйверов затрат (или коэффициенты распределения затрат, от англ. "cost-driver rates") , менеджеры могут распределять себестоимость ресурсов отдела на клиентов и продукты, которые используют ресурсы этого отдела.

Этот подход хорошо работает в ограниченных условиях, в которых он был первоначально применен, как правило, для одного отдела, завода или местоположения. Трудности возникают, когда вы пытаетесь использовать этот подход в больших масштабах на постоянной основе.

В рамках брокерского подразделения крупного банка процесс сбора данных для ABC потребовал, чтобы 70 000 сотрудников на более чем 100 объектах предоставили ежемесячные отчеты о распределении рабочего времени. Компания использовала 14 человек на полную ставку, чтобы управлять сбором, обработкой и отчетностью всех этих данных.

Большие издержки времени и финансовых затрат на создание и поддержание модели ABC в таком масштабе является серьезным препятствием для широкого внедрения модели в большинстве компаний. Поскольку внедренные управленческие системы обновляются редко (из-за затрат на повторное исследование), оценки затрат на процесс, продукт и клиента вскоре становятся неточными. Более того, люди тратят свое время на споры о точности ставок драйверов затрат, которые основаны на субъективных мнениях людей, а не на устранение недостатков, выявленных моделью: неэффективных процессов, убыточных продуктов и клиентов и избыточных мощностей.

Традиционные модели ABC также часто не учитывают сложность фактических операций.

Рассмотрим процесс «доставка заказа клиенту». Вместо того, чтобы использовать постоянный размер издержек на один заказ, компания может пожелать признать разницу в себестоимости между перевозкой заказа в полностью и не полностью загруженном грузовике, или между использованием ночного экспресса или коммерческого перевозчика.

Кроме того, заказ может быть введен в систему вручную или в электронном виде, и это может быть либо стандартная, либо ускоренная транзакция. Чтобы обеспечить учет значительной разницы в ресурсах, необходимых для различных механизмов доставки, в ABC-модель необходимо добавить новые виды деятельности, тем самым расширяя ее сложность.

По мере того, как расширяется перечень видов деятельности (чтобы отразить виды деятельности более подробно или чтобы расширить сферу охвата бизнес-модели), требования к компьютерным программам, используемым для хранения и обработки данных, возрастают.

Предположим, что компания имеет 150 видов деятельности в своей бизнес-модели ABC и распределяет затраты по этим видам деятельности примерно на 600 000 объектов затрат (продуктов и клиентов) и ежемесячно применяет модель в течение двух лет. Это потребует оценки, расчетов и хранения данных для более чем 2 миллиардов элементов.

Такой рост объемов привел к тому, что системы ABC уже к середине 2000-х годов превысили возможности обычных электронных таблиц, таких как Microsoft Excel, и даже многих специализированных пакетов ABC. Даже с учетом нынешних вычислительных мощностей системе может потребоваться несколько дней для обработки данных за один месяц.

Например, автоматизированной системе стоимостью 12 миллионов долларов, разработанной для американского производителя тентов и защитных конструкций Hendee Enterprises, в свое время потребовалось три дня, чтобы рассчитать расходы для своих 40 отделений, 150 видов деятельности, 10 000 заказов и 45 000 позиций.

Эти проблемы были очевидны для большинства компаний, применявших ABC. Но еще одна тонкая и более серьезная проблема возникает из самого процесса опроса сотрудников.

Когда люди оценивают, сколько времени они тратят на перечень возложенных на них задач, они неизменно сообщают о процентах, которые близки к 100. Немногие люди сообщают, что значительная часть их времени не используется.

Таким образом, ставки драйверов затрат рассчитываются исходя из того, что ресурсы работают на полную мощность. Но, как мы все знаем, операции часто выполняются со значительно меньшей эффективностью, чем это возможно Это означает, что оценочные ставки драйверов затрат обычно слишком высоки.

Модификация модели ABC, ориентированная на время.

Решение проблем с ABC заключается не в том, чтобы отказаться от концепции. ABC в конце концов помогла многим компаниям выявить важные возможности по оптимизации затрат и увеличению прибыли благодаря переоценке нерентабельных отношений с клиентами, улучшению бизнес-процессов, разработке более дешевых продуктов и формированию рационального ассортимента продукции. Потенциал ABC-модели в более широком масштабе предоставляет перспективную возможность для компаний.

Тем не менее, упрощение применения ABC возможно благодаря подходу, который называется ориентированным на время расчетом себестоимости по видам деятельности (TD ABC, от англ. "time-driven activity-based costing") , который успешно помог сотням компаниям, в том числе описанным далее.

Пересмотренный подход предполагает, что менеджеры (непосредственные руководители) оценивают потребности в ресурсах, налагаемые каждой транзакцией, продуктом или клиентом, вместо того, чтобы сначала рассчитать затраты по видам деятельности ресурсов, а затем - распределить их на продукты или клиентов.

Для каждой группы ресурсов требуется оценка только двух параметров:

стоимость единицы времени на обеспечение (поставку) ресурса и
стоимость единицы времени потребления ресурса продуктами, услугами и клиентами.

Этот подход обеспечивает более точные ставки драйверов затрат, позволяя оценивать единицу времени даже для сложных специализированных транзакций.

Пересмотренный подход предполагает, что менеджеры (непосредственные руководители), а не сотрудники, оценивают потребности в ресурсах, налагаемые каждой транзакцией, продуктом или клиентом.

Оценка затрат на единицу времени.

Вместо того, чтобы опрашивать сотрудников о том, как они проводят свое время, менеджеры сначала непосредственно оценивают практическую производительность ресурсов в процентах от теоретического потенциала. Существуют различные способы сделать это.

Как правило, вы можете просто предположить, что практическая полная производственная мощность составляет 80% - 85% от теоретической полной производительности. Поэтому, если работник (или машина) работает 40 часов в неделю, его практическая полная производительность составляет от 32 до 35 часов в неделю.

Как правило, менеджеры определяют более низкую ставку (например, 80%) для людей, что оставляет 20% времени на перерывы, приход и уход, общение и обучение. Для машин менеджеры могут выделять 15%-ный разброс теоретических и практических возможностей, позволяющий сократить время простоя из-за колебаний технического обслуживания, ремонта и планирования.

Более систематический подход, возможно, состоит в том, чтобы проанализировать прошлую деятельность и определить эталонный месяц с наибольшим количеством заказов, обрабатываемых без чрезмерных задержек, с приемлемым качеством, без сверхурочных часов или чрезмерного напряжения сотрудников.

Какой бы подход вы ни выбрали, важно не уделять чрезмерное внимание небольшим ошибкам и отклонениям. Целевое значение должно быть приблизительно правильным, скажем, в пределах от 5% до 10% от фактического значения, а не идеально точным. Если оценка практической производительности грубо ошибочна, то запуск системы ABC, ориентированной на время, рано или поздно приведет к ошибке.

Вернемся к нашему примеру. Давайте предположим, что в отделе обслуживания клиентов работает 28 торговых представителей по 8 часов в день. Поэтому теоретически каждый сотрудник отдела работает около 10 560 минут в месяц или 31 680 минут в квартал. Таким образом, практическая производительность (около 80% от теоретической) составляет около 25 000 минут за квартал на одного сотрудника или всего 700 000 минут. Поскольку мы уже знаем себестоимость обеспечения производственной мощности (560 000 д.е. на накладные расходы), теперь мы можем рассчитать себестоимость 1 минуты обеспечения производственной мощности - 0,80 д.е.

Емкость большинства ресурсов измеряется с точки зрения доступности по времени, но этот подход к ABC также может учитывать ресурсы, производительность которых измеряется в других единицах. Например, емкость склада или транспортного средства будет измеряться предоставленным пространством, в то время как объем памяти компьютера будет измеряться в гигабайтах. В этих ситуациях менеджер будет вычислять себестоимость единицы ресурсов на основе соответствующего показателя емкости, такого как стоимость за кубический метр или стоимость за гигабайт.

Оценка единицы времени деятельности.

Вычислив себестоимость единицы времени, менеджеры определяют время, которое требуется на выполнение каждого вида деятельности. Эти цифры можно получить путем собеседований с сотрудниками или путем непосредственного наблюдения. Нет необходимости проводить опросы, хотя в крупных организациях опросы могут помочь.

Важно подчеркнуть, однако, что вопрос заключается не в процентном соотношении времени, которое сотрудник тратит на выполнение какой-либо работы (скажем, на обработку заказов), но в том, сколько времени требуется на выполнение одной единицы этой работы (т.е. время, необходимое для обработки одного заказа).

Напомним еще раз, точность не критична; достаточно грубой точности. В нашем примере предположим, что менеджеры определяют, что для обработки заказа требуется 8 минут, 44 минуты - для обработки запроса и 50 минут - на проверку кредита.

Расчет ставок драйверов затрат.

Теперь ставки драйверов затрат можно рассчитать путем умножения двух входящих параметров, которые мы только что определили. Для нашего отдела обслуживания клиентов мы получаем ставку драйвера в размере:

6,40 д.е. (8 * 0,80 д.е.) для обработки заказов клиентов,
35,20 д.е. (44 * 0,80 д.е.) для обработки запросов и
40 д.е. (50 * 0,80 д.е.) для выполнения кредитных проверок.

После того, как вы рассчитали эти стандартные ставки, вы можете применять их в режиме реального времени, чтобы распределять расходы на отдельных клиентов по мере совершения транзакций. Эти ставки затрат могут также использоваться при обсуждении с клиентами ценообразования нового бизнеса.

Обратите внимание, что эти ставки ниже, чем те, которые оцениваются с использованием традиционных методов ABC (см. таблицу 1. «Выполнение ABC-калькуляции традиционным способом» ). Причина этого различия становится очевидной, когда мы пересчитываем ежеквартальную стоимость выполнения работ по обслуживанию клиентов.

В таблице 2 анализ TD ABC показывает, что только 83% практической производительности (578 600 из 700 000 минут) ресурсов использовались в течение квартала для продуктивной работы, и, следовательно, только около 83% от общих расходов в размере 560 000 долл. США были распределены на клиентов или продукты в течение этого периода.

Это связано с техническим недостатком традиционной модели ABC, о котором мы упоминали ранее. Он заключается в том, что опрошенные сотрудники реагируют так, как будто их практическая производительность всегда используется почти полностью.

Таблица 2. Влияние практической производительности
на АBC-анализ, ориентированный на время.

Деятельность	Единица времени (минуты)	Количество	Итого, минут	Итого, затраты
Обработка заказов
Обработка запросов
Кредитные проверки
Итого

В случае с нашим отделом обслуживания клиентов традиционный опрос ABC показал распределение на 70%, 10% и 20% времени сотрудников, выполняющих три вида деятельности отдела. Но в то время как это распределение отражало то, как сотрудники проводили свое рабочее время, полностью игнорировался тот факт, что их общее рабочее время было значительно меньше, чем их практическая производительность в 32 часа на одного человека в неделю.

Калькуляция себестоимости ресурсов на единицу времени заставляет компанию учитывать практическую производственную мощность ее ресурсов, позволяя драйверам затрат ABC предоставлять более точные сигналы о стоимости и лежащей в основе эффективности ее процессов.

Затраты на анализ и отчетность системы TD ABC.

Ориентированная на время модель ABC позволяет менеджерам постоянно сообщать о своих расходах таким образом, чтобы выявлять как затраты на основную деятельность бизнеса, так и время, затрачиваемое на них. В нашем примере с отделом обслуживания клиентов отчет TD ABC будет похож на таблицу, представленную ниже.

Таблица 3. Отчет модели TD ABC.

Деятельность		Единица времени	Общее время (в минутах)	Ставка драйвера затрат, д.е.	Итого, распределенные затраты
Обработка заказов
Обработка запросов
Кредитные проверки
Итого, использованная произв. мощность
Итого, обеспеченная произв. мощность
Неиспользованная произв. мощность

Обратите внимание, что в отчете подчеркивается разница между обеспеченной производительностью (как количеством, так и стоимостью) и использованной производительностью. Руководители могут проанализировать стоимость неиспользуемого потенциала и рассмотреть возможности того, как можно снизить затраты на обеспечение неиспользуемых ресурсов в последующие периоды; они могут отслеживать эти виды деятельности с течением времени.

В некоторых случаях эта информация может спасти компании, которые рассматривают возможность сокращения ненужных инвестиций в увеличение производительности. Например, вице-президент компании Lewis-Goetz, производителя шлангов и ремней из Питтсбурга, выяснил благодаря своей модели TD АВС, что один из его заводов работал только на 27% мощности.

Вместо того, чтобы пытаться снизить численность персонала завода, он решил сохранить способность выполнить крупный контракт, который он, как и ожидал, выиграл в этом году. В противном случае ему бы потребовалось создавать под него новые мощности.

Обновление модели TD ABC.

Менеджеры могут легко обновлять свои модели TD ABC, чтобы отражать изменения операционных условий. Чтобы добавить больше видов деятельности в отдел, им не нужно заново опрашивать персонал; они могут просто оценить единицу времени, необходимую для каждого нового вида деятельности.

Менеджеры также могут легко обновлять ставки драйверов затрат. Два фактора могут привести к изменению этих ставок.

Во-первых , изменения цен на ресурсы влияют на стоимость единицы времени обеспечения ресурса. Например, если работники получают 8%-ное увеличение заработной платы, стоимость ресурсов в нашем примере увеличивается с 0,80 д.е. до 0,864 д.е. в минуту. Если выполняется замена оборудования или новое оборудование добавляются в бизнес-процесс, стоимость ресурсов изменяется, чтобы отразить изменение операционных расходов, связанных с внедрением нового оборудования.

Второй фактор , который может привести к изменению ставки драйвера затрат, - это изменение эффективности деятельности. Программы качества, непрерывные усилия по его улучшению, реинжиниринг или внедрение новых технологий могут позволить выполнять одну и ту же деятельность за меньшее время или с меньшим количеством ресурсов.

После того, как было осуществлено постоянное, устойчивое улучшение процесса, аналитик ABC пересчитывает оценки единиц времени (и, следовательно, требования к ресурсам), чтобы отразить улучшения процесса.

Например, если отдел обслуживания клиентов получает новую систему баз данных, сотрудники могут выполнить стандартную проверку кредита за 20 минут, а не на 50 минут. Чтобы учесть это улучшение, просто измените единицу времени на 20 минут, и новая ставка драйвера затрат автоматически станет равной 16 д.е. за проверку кредита (по сравнению с 40 д.е.). Разумеется, вам нужно добавить стоимость затрат на покупку новой системы баз данных, обновив стоимость за единицу времени, поэтому окончательная цифра может быть несколько выше, чем 16 д.е.

Обновляя модель ABC на основе событий, а не календаря (один раз в квартал или ежегодно), вы получаете гораздо более точное отражение текущих условий. В любое время, когда аналитики узнают о значительном изменении затрат на предоставленные ресурсы или практическом потенциале этих ресурсов или об изменении ресурсов, необходимых для выполнения этой деятельности, они должны обновить параметры модели TD ABC.

Уравнения времени для сложных случаев.

До сих пор мы полагались на важное упрощающее предположение о том, что все заказы или транзакции определенного типа одинаковы и требуют того же количества времени для обработки. Но время от времени TD ABC не требует такого упрощения. Модель может учитывать всю сложность реальных операций путем включения в нее уравнений времени ("time equations") .

Эта новая возможность позволяет модели отражать то, как характеристики деятельности влияют время работы. Уравнения времени значительно упрощают процесс оценки и дают гораздо более точную модель затрат, чем это было бы возможно с использованием традиционных методов ABC.

Ключевая идея заключается в том, что, хотя транзакции могут усложняться, менеджеры обычно могут определить, что их усложняет. Переменные, которые влияют на большинство таких действий, часто могут быть точно определены и, как правило, уже записаны в информационных системах компании.

Чтобы привести пример, предположим, что менеджер анализирует процесс упаковки химиката перед отгрузкой. В этой ситуации сложность возникает из-за потенциальной потребности в специальной упаковке и дополнительной потребности в воздушной перевозке.

Предположим, что если химикат уже упакован образом, который соответствует стандартным требованиям, для подготовки его к отправке требуется 0,5 минуты. Однако, менеджер определяет, как из опыта, так и из нескольких наблюдений, что если предмет требует новой упаковки, что для получения новой упаковки потребуются дополнительные 6,5 минут. И если предмет должен быть отправлен воздушным транспортом, сотруднику потребуется около 2 минут, упаковать его в контейнер.

Эта информация позволяет менеджеру оценить время, необходимое для процесса упаковки:

Время упаковки = 0,5 + 6,5 [если требуется специальная упаковка] + 2 [при доставке по воздуху]

Системы ERP многих компаний уже хранят данные о заказе, упаковке, методе распределения и других характеристиках. Эти данные, относящиеся к заказу и транзакции, позволяют быстро определить конкретные временные требования для любого конкретного заказа, используя расчет, подобный приведенному выше.

Благодаря этому расширению, модель TD ABC может учитывать более сложные условия бизнеса, в отличии от традиционной системы ABC, которая, вероятно, должна была рассматривать каждый вариант процесса как отдельную деятельность.

Рассмотрим пример с корпорацией Hunter (это не настоящее название компании), крупного, международного дистрибьютора научных продуктов, 27 отделений которой обрабатывают более миллиона заказов каждый месяц, чтобы доставить до 300 000 различных товарных единиц 25 000 клиентов.

Старая модель ABC требовала, чтобы сотрудники отдела онлайн-продаж (продавцы, обрабатывающие телефонные и интернет-заказы, а не имеющие дело с клиентами лицом к лицу) каждый месяц оценивали процентное соотношение времени, которое они тратят на три вида деятельности: ввод данных о новом клиенте, создание заказа и срочное выполнение заказа.

Благодаря методу TD ABC, команда аналитиков смогла сгруппировать эти три деятельности в единый процесс, названный внутренним заказом клиента. Команда узнала, что для ввода основной информации о заказе требовалось около 5 минут, плюс 3 минуты для каждой позиции и еще 10 минут, если требовалось срочное выполнение заказа. Если клиент был новым, требовалось еще 15 минут для добавления клиента в компьютерной системе компании.

Следуя описанному выше подходу, предыдущая модель из трех подпроцессов была заменена единым временным уравнением:

Время внутреннего заказа клиента =
5 + (3 * количество позиций)
+ 15 [если новый клиент]
+ 10 [если срочный заказ]

Это было просто реализовать, поскольку ERP-система уже отслеживала количество позиций для каждого заказа и включала поля, которые определяли, был ли это срочный заказ и был ли клиент новым. Модель умножила расчетное время процесса продаж на ставку драйвера затрат отдела, чтобы получить стоимость обработки каждого заказа. Теперь компания могла получить более точную и тонкую оценку своих затрат, одновременно уменьшив сложность процесса сбора и анализа данных. После этого компания Hunter внедрила ориентированную на время модель TD ABC во всех своих бизнес-направлениях. Результаты были впечатляющими:

Компания сократила количество отслеживаемых видов деятельности с 1200 до 200 процессов.
У менеджеров появилась возможность усложнять модель , просто добавляя новые элементы в уравнения времени, что снизило нагрузку на систему учета.
Оценки затрат теперь основывались на фактических характеристиках заказа и прямых наблюдениях за временем обработки заказов, а не на субъективных оценках того, где и как люди проводят свое время.
Новую модель оказалось легче проверить. Компания может распределить общее время, то есть общее абсолютное время, потраченное на все виды деятельности, отслеживаемые за определенный период, - на другие показатели ресурсов. Например, если общее время процесса меньше времени, указанного в калькуляции, то менеджеры знают, что некоторые из их расчетных значений времени слишком низки или что люди не работают в полную силу. Эта проверка сложна при использовании традиционной ABC-модели, которая основана на предполагаемых пропорциях затраченного времени и редко включает свободное время или неиспользуемое время.
Для модели сопровождения модели TD ABC, требовалось два человека, которые работали два дня в месяц, чтобы загружать, вычислять, проверять и сообщать результаты. Для старой модели требовалась команда из десяти человек и три недели времени на ту же работу. Сотрудники теперь тратили время, извлекая прибыль из информации, а не просто обновляя и поддерживая модель.

Опыт компании Hunter повторить не трудно. Модели TD ABC можно легко применять и настраивать для других заводов и компаний отрасли, потому что используемые ими процессы схожи.

Способность модели TD ABC определять и сообщать о сложных процессах простым способом также предоставляет мощный инструмент переговоров, когда дело касается клиентов.

За последние годы модель ABC позволила менеджерам понять, что не все доходы являются хорошими доходами, и не все клиенты являются прибыльными клиентами.

К сожалению, трудности внедрения и поддержания традиционных систем ABC некоторое время не позволяли им использовать свои модели в каких-либо значительных масштабах. TD ABC преодолела эти трудности, предложив прозрачную масштабируемую методологию, которую легко реализовать и обновить.

Применение методики Activity-based costing (ABC) позволяет выполнять анализ себестоимости и рентабельности банковских продуктов за счет представления данных о структуре затрат по бизнес-процессам банка. Но применение данной методики является весьма сложным и трудоемким процессом, в связи чем, несмотря на все выгоды от такого подхода к распределению затрат, далеко не все берутся за его внедрения на практике. Однако современные специализированные информационные технологии и решения позволяют сделать процесс использования ABC методики доступным и эффективным.

Активный рост рынка кредитных услуг в России в середине последнего десятилетия обуславливал нацеленность банков на активную экспансию и рост. Это позволяло отчасти закрывать глаза на внутреннюю эффективность бизнес-процессов. Сегодня управление операционными затратами в банках, и, в частности, оптимизация существующей линейки кредитных продуктов является одной из первоочередных задач банковского бизнеса.

В поиске путей оптимизации затрат многие банки испытывают значительные трудности. Классические методики, повсеместно применяемые в банках (например, управленческая отчетность, системы контроллинга) позволяют лишь понять общий уровень затрат постатейно, контролировать исполнение платежей и, в редких случаях, оценить прибыльность на уровне направлений бизнеса. Они не позволяют проводить анализ себестоимости и рентабельности по банковским продуктам, в том числе кредитным.

Решить эти задачи позволяет методика функционально-стоимостного анализа (ФСА), или иначе - Activity-Based-Costing (ABC). Данная методика появилась в 80-х годах прошлого века в стенах Гарвардского университета. Суть ее заключается в отнесении затрат на продукты (генераторы прибыли) через бизнес-процессы, потребляемые данными продуктами (см. рисунок 1).

Рисунок 1. Распределение затрат при Activity-Based-Costing

Применительно к банкам это означает следующее. Каждое подразделение является носителем затрат, а сотрудники используют ресурсы этих подразделений в процессе создания продуктов для конечных потребителей. В итоге банковские продукты являются результатом выполнения совокупности определенных бизнес-процессов. Распределение производится на базе так называемых драйверов затрат. Так, наиболее типичным драйвером, является рабочее время, затрачиваемое сотрудниками подразделения на выполнение определенной операции.

Применение методики АВС для анализа кредитных продуктов позволяет:

контролировать динамику себестоимости и рентабельности кредитных продуктов в разрезе точек продаж;
анализировать структуру себестоимости в разрезе статей затрат, бизнес-процессов и центров затрат;
целенаправленно оптимизировать бизнес-процессы банка с целью снижения с\с кредитных продуктов;
принимать обоснованные решения по управлению продуктовым портфелем, процентной и тарифной политикой;
контролировать рост административных и управленческих расходов за счет формирования нормативов затрат;
повысить мотивацию подразделений на «добровольную оптимизацию» затрат за счет понимания, как их расходы влияют на прибыльность продуктов и финансовый результат;
повысить качество и точность планирования, и бюджетного управления за счет использования нормативов затрат, привязанных к результатам деятельности (продуктам).

Получение данных о себестоимости кредитных продуктов и ее детальной структуре в результате применения методики АВС дает возможность ответить на множество вопросов, актуальных для банковского бизнеса:

является ли рентабельной выдача кредитных карт через удаленные дополнительные офисы?
как сократить затраты на выдачу автокредита?
какие административно-хозяйственные расходы необходимо запланировать для поддержки ожидаемого роста выдачи кредитов на 20%?
как повлияет обновление в отделении компьютерного парка на рентабельность розничных кредитных продуктов?
оправдано ли увеличение штата управления розничного кредитования на 30% в следующем году, если планируется открыть 10 новых отделений?

Необходимость автоматизации АВС модели

Для успешного применения АВС — необходима тщательно проработанная методика, учитывающая специфику российского банковского бизнеса.

При разработке методики проводится обследование подразделений с целью выявления и классификации их бизнес-процессов. Для каждого бизнес-процесса определяются получатели расходов - ими могут быть банковские продукты либо процессы других подразделений. Наконец, для каждого процесса необходимо корректно определить наиболее подходящий «драйвер затрат» и задать правила распределения. Параллельно необходимо преодолеть множество «узких мест», как, например: циклическое списание затрат или возможность сбора данных по драйверам. В конце необходимо свести результаты разработки в единую АВС-модель банка и провести ее верификацию на отсутствие ошибок, «хвостов» или зависших сумм. Эта непростая работа требует участия специалистов, которые имеют значительные методические наработки и успешный опыт внедрения АВС в российских банках.

Но разработанная методология - это только половина успеха. Вторым ключевым элементом применения АВС является автоматизация разработанной модели на базе специализированной ИТ-платформы.

Как правило, разработка самой модели АВС производится в MS Excel, поскольку это наиболее привычный и доступный инструмент для описания финансовой логики. Однако полный эффект от применения технологии АВС достигается за счет регулярного (например, ежемесячного) сопоставления затрат и себестоимости банковских продуктов по разным периодам и анализа их динамики. В данном случае возможности использования MS Excel для расчета АВС-модели на постоянной основе весьма ограничены. Это связано с высокой сложностью поддержки и изменения модели, сложностью контроля данных, отсутствием интеграции с источниками данных, трудоемким процессом формирования отчетов произвольного вида, низкой скоростью пересчета и прочими традиционными ограничениями данного инструмента. В результате, разработанная АВС-модель требует высоких трудозатрат на эксплуатацию и поддержку, что может отрицательно повлиять на баланс между ценностью получаемой информации и затратами на ее получение.

Данных недостатков лишены специализированные ИТ-платформы, специально предназначенные для решения задач автоматизации анализа АВС.

Специализированные ИТ-системы для решения задач АВС анализа

На сегодняшний день существует большое многообразие корпоративных информационных систем, решающих как комплексные, так и отдельные функциональные задачи компании.

Классифицируя информационные системы, их можно разделить на 4 уровня (см. рисунок 2). Аналитические системы находятся на вершине иерархии, они предназначены для решения задач стратегического и тактического контуров управления. Пользователи подобных систем - это топ-менеджмент, руководители подразделений, административные и финансовые подразделения.

Рисунок 2. Классификация информационных систем

Аналитические системы включают в себя 2 группы инструментов:

Системы управления эффективностью бизнеса, или Enterprise Performance Management (EPM).
Это инструменты для решения специализированных задач стратегического и тактического управления, таких как: бюджетирование и планирование, консолидация финансовой отчетности, стратегическое планирование и управление на базе сбалансированной системы показателей, моделирование и оптимизация прибыльности.
Системы бизнес-анализа, или Business Intelligence (BI).
Они предназначены для формирования отчетности и анализа информации с целью мониторинга и фокусирования внимания менеджеров и бизнес-аналитиков на ключевых показателях эффективности бизнеса. Включают в себя инструменты для формирования финансовой, регламентированной и управленческой отчетности, различные панели индикаторов, отображающие состояние показателей эффективности (графики, диаграммы, карты, «спидометры», «светофоры»), инструментарий для построения пользовательских аналитических отчетов «на лету», обеспечивают интеграцию с приложениями MS Office, предоставляют среду для анализа и извлечения знаний на базе продвинутых математических моделей.

Инструмент, необходимый для решения задач функционально-стоимостного анализа, должен предоставлять среду для настройки АВС-модели с учетом ее специфики, возможностей сценарного моделирования и интеграции с источниками данных. Также он должен содержать мощный модуль визуализации результатов - отчеты в виде таблиц, диаграмм, карт. Система для реализации технологии АВС должна включать в себя элементы обеих групп.

На сегодняшний день на рынке ИТ-платформ существует ряд специализированных систем для решения задач АВС анализа. Одной из наиболее функциональных и современных систем является Oracle Hyperion Profitability and Cost Management и дальнейшее рассмотрение автоматизации модели АВС будет рассмотрено на базе этого инструмента.

Комплексная автоматизация процесса применения технологии АВС

Логически работу с АВС-моделью в специализированной аналитической системе можно разделить на три основных блока. Сначала выполняется сбор необходимых данных, затем производится редактирование и расчет АВС-модели, после этого формируются отчеты различного вида и производится анализ результатов расчета (см. рисунок).

Рисунок 3. Функциональная архитектура системы

Рассмотрим эти блоки более подробно.

1. Сбор данных за период

Ввод данных в АВС-модель может осуществляться двумя способами.

Автоматическая загрузка данных. Для этого предназначен специализированный модуль интеграции, который позволяет выполнять загрузку данных из любых источников, например, таких как: структурированные файлы, базы данных, АБС, локальные приложения, собственные разработки и прочие системы. Также данный инструмент позволяет автоматически осуществлять обработку данных - агрегацию, меппинг, расчеты и корректировки - по заданным алгоритмам в зависимости от специфики хранимых данных в их источниках.
Заполнение данных сотрудниками путем ручного ввода. Это критически необходимо, поскольку, как правило, далеко не все требуемые для расчета АВС-модели данные хранятся в корпоративных информационных системах и базах данных системах. Такие данные (например, данные по использованию фонда рабочего времени) вводятся сотрудниками подразделений банка вручную в преднастроенных формах (см. рисунок).

Рисунок 4. Ручной ввод данных по фонду рабочего времени

Процесс ввода данных в формы реализован на базе современного Web-интерфейса. Данная технология позволяет получать доступ к Системе с любого компьютера, подключенного к корпоративной сети или к сети Интернет. Также эта технология не требует установки какого-либо программного обеспечения на локальных компьютерах, что значительно упрощает и ускоряет процесс подключения пользователей к работе с АВС-моделью, в том числе территориально удаленных.

Другим значительным преимуществом является то, что система выступает в качестве единого источника достоверных данных. Пользователи физически работают с единой базой данных. Введенные ими данные сразу попадают в АВС-модель и становятся доступными для расчета и построения отчетов. Это позволяет значительно экономить время, затрачиваемое на сбор данных с разных подразделений и их агрегацию их в единую базу.

Контроль качества данных

Система позволяет автоматически контролировать качество и корректность вводимых или загружаемых в АВС-модель данных, что позволяет быстро идентифицировать ошибки и избежать риска неверных результатов расчета АВС.

С одной стороны, исходные данные, полученные путем ручного ввода или загрузки, могут содержать ошибки. Например, при ручном внесении данных в формы было введено отрицательное значение драйвера фонда рабочего времени. Система позволяет выявлять подобного рода ошибки за счет цветовой индикации ошибочных данных.

С другой стороны, также проводится автоматический контроль качества данных при загрузке из внешних источников. Например, если для значения не указана статья затрат или другой обязательный параметр, данные не будут загружены в Систему, и будет сформирован отчет об ошибках загрузки.

Соблюдение регламента сбора данных

Для расчета модели необходимо собрать большой объем данных. Источником этих данных являются различные сотрудники банка, зачастую расположенные удаленно и использующие различные системы. Необходим удобный инструмент отслеживания процесса наполнения АВС-модели исходными данными для расчета. Такие инструменты есть в системе. Один из способов представления результатов мониторинга - карта с цветовой индикацией (см. рисунок). При этом автоматически отслеживается согласованность введенных данных.

Рисунок 5. Мониторинг ввода данных по подразделениям

2. Редактирование и расчет модели АВС

Одним из главных преимуществ применения специализированной ИТ-системы для автоматизации методики АВС является наличие наглядного, удобного и простого набора инструментов для поддержки и расчета модели банка. Данный инструментарий позволяет эффективно выполнять следующие задачи:

редактирование справочников АВС-модели: статьи затрат, организационная структура, бизнес-процессы, драйверы распределения, методы аллокации, перечень кредитных продуктов и т.д.
редактирование логики АВС-модели - настройка последовательности бизнес-процессов и привязка драйверов распределения;
выверка АВС-модели, например, на предмет зависших сумм, неиспользованных драйверов или образовавшихся тупиковых хвостов модели;
изменение АВС-модели и периода в период и сценарное моделирование, с помощью которого можно проверить влияние возможных изменений в бизнес-процессах или в алгоритмах распределения;
расчет АВС-модели - как комплексно, так и по стадиям модели. В основе системы находится мощный OLAP-сервер, позволяющий проводить сложные расчеты и многоуровневые распределения с высокой производительностью.

Инструменты и интерфейс управления АВС моделью в системе специально сделан максимально простым и наглядным. Это позволяет без труда редактировать и рассчитывать модель бизнес-пользователями без привлечения ИТ-специалистов.

3. Анализ и отчетность

На базе данных рассчитанной АВС-модели пользователи могут визуально анализировать структуру себестоимости кредитных продуктов по всей цепочке распределения затрат и строить любые отчеты.

Одним из ключевых инструментов анализа является интерактивная трассировка структуры себестоимости. Данное средство дает возможность увидеть всю цепочку распределения затрат, начиная с расходов подразделений, через бизнес-процессы, до конкретных продуктов. Например, с помощью трассировки можно увидеть, какие именно процессы вносят вклад в себестоимость кредитного продукта и в каких долях. Аналогичным образом можно увидеть, из чего сложились затраты, относящиеся к бизнес-процессу.

На основе подобного анализа можно анализировать всю цепочку затрат, выявлять наиболее эффективные пути снижения себестоимости и точки оптимизации бизнес-процессов.

Рисунок 6. Структура себестоимости продукта

Кроме интерактивной трассировки в Системе доступны отчеты любого вида: таблицы, графики, диаграммы, индикаторы.

Наиболее часто используемые отчеты преднастроены в Системе. Кроме того, имеется инструментарий для создания отчетов произвольного вида. Интерфейс настройки отчетов прост и не требует от пользователя каких-либо специальных знаний.

Рассмотрим в качестве примера отчет о сравнении величины себестоимости по линейке кредитных продуктов в разных филиалах банка (см. рисунок).

Рисунок 7. Сравнение себестоимости кредитных продуктов

Как видно из диаграммы, себестоимость одних и тех же кредитных продуктов в разных дополнительных фисах банка различается. Выявленные существенные отклонения могут дать повод для дальнейшего анализа причин высокой себестоимости.

Отчеты просматриваются через web-интерфейс и могут быть доступны широкому кругу пользователей, включая топ-менеджмент, руководителей и аналитиков кредитного отдела, и прочих лиц, заинтересованных в анализе себестоимости кредитных продуктов и управлении.

Заключение

Методика АВС предоставляет широкие возможности для анализа себестоимости и рентабельности кредитных продуктов и управления этими показателями. Но использование данной технологии на регулярной основе весьма ограниченно без применения современных ИТ-инструментов. Помимо устранения технологических ограничений специализированная система дает визуально наглядное, гибкое и удобное средство для реализации АВС-модели банка.

Модель ABC (иногда - «A-B-C») возникновения психических расстройств утверждает, что дисфункциональные эмоции, обозначаемые буквой «C» («следствия», англ. consequences), возникают не под влиянием «активирующих событий» (иногда - «активаторы» буква «A», англ.

Activating events), а под влиянием иррациональных верований (иногда - «убеждения», буква «B», англ. beliefs), формулируемых в форме абсолютистских требований или «долженствований» (англ. demands).

Модель проводит строгое разграничение рациональных и иррациональных убеждений и утверждает, что только последние приводят к возникновению психических расстройств. Также проводятся различия между конструктивными и неконструктивными эмоциями: например, гнев неконструктивен, в то время, как недовольство является стимулом к изменению нежелательного положения вещей и не становится.

Ключом к позитивным изменениям в модели считается обнаружение, анализ и активное оспаривание иррациональных верований (соответствует этапу «D» в расширенной модели ABCDE - англ. disputation) с последующим закреплением результатов («E», англ. end result). Для этого клиентов обучают замечать и различать дисфункциональные эмоции и искать их когнитивные причины.

Двумя самыми важными элементами РЭПТ являются иррациональные убеждения и безусловное самопринятие . Рациональные реалистичные убеждения и безусловное самопринятие способствуют здоровой эмоциональной окраске событий жизни, более адаптивному поведению, лучшей самооценке, а также более высокой оценке других. Люди, имеющие иррациональные убеждения, погружаются в нездоровые эмоции, дисфункциональное поведение и имеют низкую самооценку. Если мы обратимся к трехкомпонентной модели эмоционального выгорания К.Маслач , то мы увидим эквивалентный набор симптомов, включающий пресыщение и сниженный эмоциональный фон, негативизм и циничность по отношению к реципиентам, негативизм в оценке своих профессиональных успехов.

Первоначально А. Эллисом было выделено 11 типов иррациональных убеждений, обуславливающих дисфункциональное поведение, однако его же более поздние исследования показали, что целесообразнее рассматривать четыре интегративных типа иррациональных убеждений .

Первичным источником иррациональных когнитивных процессов является долженствование (переживания по поводу неоправданных ожиданий – "я должен…", "они должны…", "никогда нельзя…" и т.п.). Остальные три типа иррациональных убеждений – катастрофизм (преувеличение значимости, стихийности и неотвратимости события), самоуничижение (цикличные размышления над обстоятельствами инцидента и самообвинения в случившемся), а также низкая толерантность к фрустрации – являются вторичными (или производными) иррациональными убеждениями. Если мы обратимся к модели эмоционального выгорания В.В. Бойко, то там присутствует, например, симптом эмоционально-нравственной дезориентации ("Почему я должен за всех волноваться?!), симптом переживания психотравмирующих обстоятельств, симптомы неудовлетворенности собой и неадекватного избирательного эмоционального реагирования. Такие совпадения не могут быть случайными и побуждают к изучению когнитивистской модели эмоционального выгорания, в частности, иррационального мышления как детерминанты выгорания.

В связи с этим необходимо подчеркнуть, что 4-х факторная схема была центральной в РЭПТ на протяжении многих лет, однако эмпирическое изучение иррациональных убеждений породило множество альтернативных схем. В частности, DiGiuseppe, Leaf, Exner and Robin разработали Тест рациональности мышления (General Attitude and Belief Scale – GABS), измеряющую как общий уровень рациональности мышления, так и "сквозные" шкалы, которые диагностируют характерные для иррационального мышления темы и процессы: самоуничижение; потребность в достижении; потребность в одобрении; потребность в комфорте; потребность в справедливости; обесценивание других. Сокращенный вариант этой методики SGABS (Short GABS) в авторской адаптации был использован в эмпирическом исследовании взаимосвязи иррациональных убеждений и эмоционального выгорания у учителей.

Выборку исследования составили 30 учителей общеобразовательной школы г. Армянска. Учителя имеют разный стаж работы и преподают различные дисциплины. В качестве диагностических методов исследования помимо упомянутого Теста рациональности мышления, были использованы Шкала самоуважения Розенберга и методика К.Маслач MBI (Maslach Burnout Inventory) в адаптации Н.Е. Водопьяновой "Диагностика профессионального выгорания" .

Сопоставим результаты диагностики рациональности мышления и выгорания. Согласно им рациональное мышление характерно для 12 педагогов, что составляет 40% выборки исследования, соответственно 60% педагогов выборки в неблагоприятных условиях мыслят иррационально. Среди педагогов с рациональным мышлением симптомы выгорания были обнаружены только у трех, что составляет четверть этой подгруппы, соответственно 75% педагогов с рациональным мышлением не подверглись выгоранию. Что касается педагогов с иррациональным мышлением, то здесь взаимосвязь прослеживается еще резче: почти 80% учителей из этой подгруппы подверглись выгоранию. Наглядно результаты сравнительного анализа представлены на рисунке 1.

Рис. 1. Распределение результатов диагностики рациональности мышления (ratio/irratio) и выгорания (stab/burnout).

Как мы можем видеть на диаграмме, большинство педагогов с рациональным типом мышления (ratio) характеризуются стабильным (ряд stab на диаграмме) эмоциональным состоянием, а подавляющее большинство педагогов с иррациональным типом мышления (irratio) имеют симптомы выгорания (ряд на burnout на диаграмме), что подтверждается статистическим анализом с использованием критерия Манна-Уитни. А именно, педагоги с высоким уровнем иррациональности мышления превосходят педагогов с рациональным мышление по степени выраженности профессионального выгорания. Что касается вклада отдельных иррациональных тем или процессов в установленную взаимосвязь рациональности мышления и выгорания, то рассматриваемая выборка не достаточно велика для поиска закономерностей, подтверждаемых статистическим анализом, поэтому мы можем говорить лишь о намечаемых тенденциях. Так можно сказать, что вопреки ожиданиям, больший вклад в эмоциональное выгорание вносят не способы мышления (иррациональные мыслительные процессы), а болезненные для учителей вопросы (иррациональные мыслительные темы), в числе которых особенно выделяются "потребность в достижении" и "потребность в справедливости".

Аналогичные результаты были получены при изучении взаимосвязи самоуважения и выгорания. Отметим, что методика "Шкала самоуважения Розенберга" представляет собой перечень рациональных и иррациональных убеждений в области самоуважения. В этом случае рациональность мышления определяется степенью согласия с рациональными убеждения и несогласия с иррациональными. Следует различать конструкты самопринятия и самоуважения: первый предполагает безоценочное и безусловное принятие себя как уникального существа, в то время как второй – самоуважение – представляет собой когнитивную составляющую гордости, то есть установки, позволяющие искать и находить возможности гордиться собой и развиваться . Именно этот конструкт хорошо согласуется с упомянутыми выше иррациональными мыслительными темами (потребностью в достижении и справедливости).

Математический статистический анализ различий в выраженности симптомов выгорания у педагогов, имеющих рациональные и иррациональные убеждения в области самоуважения, подтвердил предполагаемую взаимосвязь самоуважения и выгорания. А именно, учителя, характеризующиеся низким уровнем эмоционального выгорания, превосходят педагогов с высоким уровнем эмоционально выгорания по рациональности убеждений в области самоуважения.

Установленные взаимосвязи не позволяют констатировать порядок влияния: с одной стороны, иррациональные убеждения обуславливают выгорание, с другой стороны, такое эмоциональное состояние сопровождается изменением установок. Определение характера влияния возможно лишь при лонгитюдном исследовании динамики выгорания у субъектов, имеющих различные иррациональные убеждения и общий уровень рациональности мышления, что может составить перспективу настоящего исследования. В такой модели необходимо будет учесть и другие внутренние детерминанты выгорания, например, безусловное самопринятие , а также организационные, ролевые и профессиональные факторы . Кроме того, формирование синдрома выгорания неразрывно связано с профессиональной адаптацией, которая в свою очередь определяется не только установками, но и индивидуальными особенностями обработки информации .

Однако даже на этом исследовательском этапе возможно, опираясь на когнитивистское представление о первичности установок по отношению к эмоциональным состояниям, организовать профилактическую работу с учителями. Психологическая помощь в этом случае должна содержать элементы психологического просвещения в области симптомов выгорания и его последствий, психодиагностику факторов выгорания, в том числе и самодиагностику, а также рекомендации по профилактике в зависимости от индивидуальных особенностей синдрома выгорания (преобладания отдельных фаз и симптомов) и причин его возникновения.

Сама форма индивидуального консультирования и групповой работы в рамках рационально-эмотивного подхода прозрачна и привычна педагогам: психолог предстает в роли учителя, который пытается привить клиенту навыки использования информации, логики или рассуждений с целью коррекции ложных толкований и иррациональных мыслей, считающихся основой эмоциональных расстройств . Когнитивный подход позволяет быстро выявлять самые важные когнитивные, эмотивные и поведенческие аспекты тех нарушений, которые имеются у людей, и показывает им, как активно искоренять и изменять присущие им тенденции самосаботажа. Практика сотрудничества с институтом последипломного образования показывает, что фактор времени наступления первых заметных изменений в эмоциональном состоянии имеет большое значение при оказании адресной помощи педагогическому коллективу, поэтому важным аргументом в пользу применения рационально-эмотивного подхода может быть не только прямая связь между выгоранием и иррациональностью, но и краткосрочный характер такого консультирования.

РЭПТ характеризуется разнообразием техник и методов, но, пожалуй, наиболее известной является А-В-С модель . В модели A-B-C элемент A (activating) соответствует активирующему событию или переживанию; B (beliefs) - системе убеждений индивида; C (consequences) - последствиям. Рассмотрим пример из педагогической практики. Допустим, одна из учениц класса нарушает дисциплину и ведет себя вызывающе. Для ее молодой учительницы это будет активирующее событие – А. Учительница думает: "С компетентным педагогом такое происходить не должно. Все мои ученики будут считать меня некомпетентной. Это будет ужасно. Я никогда не смогу вернуть их уважение". Эти мысли соответствуют части B (система убеждений) модели. Далее, отталкиваясь от этих мыслей, а никак не от активирующего события, возникает раздражение или разочарование, соответствующие части C (последствия) модели. Таким образом, событие не является непосредственной причиной негативных чувств и эмоций, а результатом интерпретации события на основе системы иррациональных убеждений – среднего компонента модели A-B-C. Психологическая помощь в таком случае строится на оспаривании иррациональных убеждений (элемент D – disputing). Например, в обсуждаемом случае можно обратить внимание учительницы на её ложные допущения о безоблачном опыте компетентных педагогов, способах утраты уважения учеников и т.п. В процессе диспута возникают желаемые когнитивные эффекты (элементы cE – cognitive effects) и эмоциональные эффекты (элементы eE – emotional effects). Для достижения поведенческих эффектов (элементы bE – behavioral effects) используются техники, заимствованные из поведенческих подходов, например, проигрывание определенных ролей, домашние задания, произвольное включение в дискомфортные ситуации и т.п.