Самая бесполезная работа финансового аналитика
Каждый месяц финансовые аналитики делают примерно одно и то же.
Выгружают данные из 1С, собирают Excel-файлы, ищут ошибки, сверяют цифры, обновляют презентации и переносят данные между таблицами.
Меня всегда удивляло, что эту работу часто называют финансовым анализом.
На мой взгляд, это не анализ.
Это подготовка данных.
И во многих компаниях именно она занимает большую часть времени финансовой службы.
По моим наблюдениям, на подготовку данных может уходить до 80–90% времени. Конечно, цифра зависит от компании, зрелости процессов и уровня автоматизации, но порядок обычно именно такой.
Где здесь проблема
Дело не только в потраченных часах.
Последствия гораздо серьезнее.
Чем больше ручных операций:
- тем выше вероятность ошибок;
- тем сложнее их проверять;
- тем сильнее процесс зависит от конкретного сотрудника;
- тем дольше закрывается месяц.
В итоге финансовая команда занимается не анализом бизнеса, а обслуживанием отчетности.
Что я считаю настоящей работой финансового аналитика
На мой взгляд, финансовый аналитик должен отвечать на вопросы:
- почему снизилась маржинальность;
- какие направления работают хуже плана;
- какие расходы требуют внимания;
- где находятся основные риски;
- какие решения помогут улучшить результат.
Именно за это бизнес готов платить.
Но для этого нужно время.
А времени обычно нет, потому что большая его часть уходит на подготовку данных.
Что можно автоматизировать уже сегодня
За последние годы я участвовала в нескольких проектах автоматизации финансовой отчетности.
И почти всегда самый заметный эффект давали не сложные системы и не дорогостоящие ИТ-проекты, а устранение рутинных операций.
Например:
- автоматическая загрузка данных;
- мэппинг между бухгалтерским и управленческим учетом;
- автоматическое обновление P&L;
- автоматическая подготовка отчетов;
- автоматическое обновление презентаций для руководства.
После этого финансовая служба начинает заниматься тем, ради чего она существует — анализом бизнеса.
Но здесь есть важный нюанс.
Автоматизация — это не история без рисков.
Я видела, как одна неверно настроенная связь в модели Power Pivot или ошибка в расчетной мере искажала данные в P&L несколько месяцев подряд, прежде чем кто-то это замечал.
Причина проста: отчет обновлялся автоматически, а доверие к системе постепенно снижало внимательность пользователей.
Ручная ошибка обычно локальна и заметна.
Ошибка в автоматизированной модели масштабируется на весь массив данных.
Иногда она живет дольше, чем человеческая, именно потому, что никто не ожидает ошибки от автоматизированного процесса.
Кроме того, автоматизация создает свою версию зависимости от ключевого сотрудника.
Раньше компания зависела от человека, который умел собирать отчетность вручную.
Теперь она зависит от человека, который понимает архитектуру модели и способен исправить ее, если что-то сломается.
Поэтому хорошая автоматизация — это не просто кнопка «Обновить».
Это еще и контрольные процедуры, проверки и понимание того, где находятся основные точки риска.
Так какая работа самая бесполезная
Самая бесполезная работа финансового аналитика — та, которую способен выполнять компьютер.
Каждый час, потраченный на ручную подготовку данных, — это час, который не был потрачен на анализ, поиск причин отклонений и поддержку управленческих решений.
Мне кажется, что в ближайшие несколько лет именно автоматизация и инструменты искусственного интеллекта сильнее всего изменят работу финансовых подразделений.
Вопрос уже не в том, произойдет это или нет.
Вопрос в том, кто начнет использовать эти возможности раньше.
И кто сможет сделать это так, чтобы не заменить ручные ошибки автоматизированными, только менее заметными.