Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Разработка методов повышения возрата от инвестиций телекоммуникационных компаний в информационные технологии тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Шеметов, Сергей Александрович
Место защиты Москва
Год 2008
Шифр ВАК РФ 08.00.13

Автореферат диссертации по теме "Разработка методов повышения возрата от инвестиций телекоммуникационных компаний в информационные технологии"

На правах рукописи

Шеметов Сергей Александрович

Разработка методов повышения возврата от инвестиций телекоммуникационных компаний в информационные технологии

Специальность 08 00 13 Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2008

Работа выпонена на кафедре информационных бизнес-систем Государственного университета - Высшей школы экономики

Научный руководитель Доктор технических наук, профессор

Васильев Роман Борисович

Официальные оппоненты Доктор экономических наук, профессор

Пресняков Василий Федорович

Кандидат экономических наук Стружкин Николай Павлович

Ведущая организация Институт проблем управления РАН

Защита состоится 24 апреля 2008 г в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212 048 02 в Государственном университете - Высшей школе экономики по адресу 101990, Москва, ул Мясницкая, д 20, ауд 311

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета - Высшей школы экономики

Автореферат разослан л21 марта 2008 года

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук

Смирнов С. Н.

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертационного исследования. Коммуникации всегда играли основополагающую роль в жизни и развитии общества В настоящее время, когда информационное взаимодействие может осуществляться мгновенно между любыми точками планеты, когда телекоммуникационные услуги доступны всем без исключения - как компаниям, так и физическим лицам, роль телекоммуникаций особенно велика Услуги связи не только стали общедоступны для потребления, но значительно упростилась возможность участия в процессе оказания услуг Усложнившаяся цепочка оказания услуги (и технологически, и за счет роста количества участников-звеньев) и рост конкуренции на рынке услуг связи вынуждают операторов связи постоянно совершенствовать свою сетевую инфраструктуру и технологическую платформу оказания услуг

Необходимым условием успеха на рынке является максимально быстрое удовлетворение возникающих потребностей (сокращение времени вывода услуги на рынок - time-to-market, ТТМ), в то же время требуется поддерживать качество оказываемых услуг на дожном уровне (выпонение соглашений об уровне качества - service level agreement, SLA) Удовлетворение двум этим условиям необходимо для обеспечения интересов акционеров телекоммуникационных компаний Однако эти условия вступают во взаимное противоречие ускорение вывода новых услуг требует максимально быстрого внедрения новых технологий - у операторов связи не остается времени на гладкую интеграцию новых программно-аппаратных комплексов в свою и без того сложную ИТ-архитектуру, не говоря уже об адаптации и реинжиниринге бизнес-процессов С ростом числа проектов по развитию ИТ-архитектуры и бизнес-процессов накапливаются и усиливаются проблемы, зачастую невидимые оператором, что проявляется в дублировании и избыточности бизнес-процессов, многократно дублирующихся записях баз данных, дублировании функций различных программно-аппаратных комплексов, дублирующихся и взаимоисключающих функциях подразделений компании Все это сказывается на качестве работы

оператора связи и показателях его деятельности - доходе и прибыли, сокращающихся из-за потерь, возникающих по причинам сбоев и ошибок оборудования, систем и персонала, внутреннего и внешнего мошенничества, упущенных возможностей Внедряя новые ИТ и совершенствуя свои бизнес-процессы, оператор связи хочет прежде всего добиться максимальной отдачи от инвестиций в каждый отдельный проект

Цель исследования заключается в разработке методов повышения эффективности инвестиций телекоммуникационной компании в ИТ В рамках поставленной цели решаются следующие задачи исследования

1 сравнительный анализ существующих методов и показателей оценки эффективности инвестиций,

2 анализ существующих подходов к повышению возврата инвестиций, выбор подхода для применения оператором связи,

3 разработка метода и модели оценки возможности повышения эффективности инвестиций телекоммуникационной компании,

4 применение метода и модели для выработки рекомендаций по повышению возврата инвестиций,

Объектом исследования являются телекоммуникационные компании, их бизнес-процессы, технологические процессы предоставления услуг связи и информационные технологии, поддерживающие указанные процессы

Предметом исследования являются процессы формирования дохода оператора связи, процессы зарождения и проявления потерь дохода, взаимосвязь процессов формирования и потерь доходов с инвестициями телекоммуникационной компании в развитие деятельности по оказанию услуг связи, влияние гарантирования доходов на повышение возврата от инвестиций в ИТ

Теоретической и методологической базой исследования выступают разработки в области оценки эффективности инвестиций, методы оценки рисков информационной безопасности, референтные модели отрасли телекоммуникаций

Методы исследования. При работе над диссертационным исследованием для обработки исходной информации использовались общенаучные приемы анализа и синтеза, монографический, абстрактно-логический, экономико-статистический, расчетно-конструктивный методы исследования

Информационной базой исследования являлись открытые источники по схемам, случаям мошенничества и потерям доходов операторов связи, материалы некоммерческой организации TeleManagement Forum Также информация для исследования была получена за время работы автора в компании ООО Информационные бизнес системы на проектах по анализу исторических данных операторов связи, с целью выявления мошенничества и потерь доходов, в том числе в процессе участия в разработке первой российской системы обнаружения мошенничества и анализа потерь FM RAS (имеется свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2007610594 от 06 февраля 2007 года) В процессе работы над диссертацией для практической апробации теоретических положений был разработан прототип системы анализа рисков потерь доходов оператора связи в среде MS Access Научная новизна исследования:

1 Сформулирован комплексный подход к повышению возврата инвестиций телекоммуникационной компании, посредством учета влияния объекта инвестиций на сокращение потерь дохода,

2 Разработана модель рисков потери дохода для формализации процесса определения направлений повышения возврата инвестиций при развитии ИТ-архитектуры и бизнес-процессов,

3 Развиты методы оценки эффективности инвестиций за счет применения величины сокращения потери дохода в расчете прибыльности проектов,

4 Сформировано новое представление модели формирования доходов операторов связи,

5 Выпонена классификация причин потери дохода оператором связи и сформирована система показателей для оценки величины потерь,

Теоретическая и практическая значимость.

Разработанная в процессе исследования модель риска потери дохода оператора связи позволяет формализовывать знания по предметной области

Предложенная модель и метод оценки ожидаемых эффектов от реализации инвестиционных проектов применимы для построения отраслевой базы знаний и экспертных систем, предназначенных для поддержки процесса принятия решений в области стратегического развития ИТ-архитектуры телекоммуникационных компаний, развития и совершенствования бизнес-процессов и технологических процессов, при построении планов перехода к целевой архитектуре и формировании оптимальных портфелей инвестиционных проектов

Поскольку задачи гарантирования дохода актуальны также и для других отраслей, то предложенная модель и метод могут быть применены в сфере оказания услуг, в частности в сфере энергетики, управления жилищно-коммунальным хозяйством

Предлагаемый метод оценки рисков может быть применен в компаниях связи, не имеющих собственной экспертизы гарантирования дохода и развитого процесса внутреннего контроля и аудита, для определения проблемных зон и при выработке мероприятий по совершенствованию архитектуры компании

Апробация результатов. Основные идеи и результаты исследования были представлены на ХЬУШ научной конференции МФТИ (25-26 ноября 2005 г), научной конференции ГУ-ВШЭ Информационные технологии в бизнесе в рамках дня науки факультета Бизнес-информатики (21 марта 2006 г ), первой международной конференции по бизнес-информатике (09-11 октября 2007)

На основе предложенной в рамках исследования модели формирования доходов оператора связи и модели рисков потери дохода разработан прототип системы анализа рисков потери дохода оператора связи, а также методика анализа рисков потери дохода, используемые Центром телекоммуникационных решений компании Информационные бизнес системы Разработанный прототип демонстрировася представителям крупных телекоммуникационных компаний России и получил положительную оценку На момент подготовки авто-

реферата были начаты работы по созданию централизованной базы знаний случаев мошенничества и потерь дохода для компании ОАО Связьинвест, которая в соответствии с технико-коммерческим предложением и техническим заданием предполагает использование сформулированных в данном исследовании идей и результатов

Структура диссертации. Диссертация состоит из вводной части, трех глав, заключения, списка использованной литературы, который включает 82 отечественных и зарубежных источника Общий объем работы составляет 158 страниц, включая 17 графических илюстраций, 31 таблицу и пять приложений

Основное содержание работы

В первой главе рассматриваются некоторые наиболее характерные из существующих в настоящий момент времени подходов, применяемых к оценке эффективности инвестиций, существующие и применяемые методы оценки рисков, а также основные подходы к повышению возврата инвестиций В первом разделе первой главы описаны как отдельные показатели эффективности инвестиций, так и методы, построенные на использовании либо одного показателя (группы показателей), либо содержащие развернутые методики оценки при помощи различных показателей В частности описаны классические методы оценки эффективности инвестиций, включающие в себя показатели Чистого дисконтированного дохода (ЧДЦ, NPV), Периода окупаемости (ПО, РР), Внутренней нормы доходности (ВНД, IRR), группу Показателей рентабельности инвестиций (ROx) Помимо классических методов описаны подходы, разработанные Gartner Совокупная стоимость владения (ССВ, ТСО) и Потенциальный эффект инвестирования (ПЭВ, TVO), подход к оценке Совокупного экономического эффекта (СЭЭ, TEI) компании Forrester, подход Быстрой экономической оценки (БЭО, REJ) компании Microsoft, функционально-стоимостной анализ и процессно-ориентированный анализ рентабельности, метод сбалансированных показателей и метод сбалансированных показателей для ИТ, метод Экономической добавленной стоимости (ЭДС, EVA), метод Контрольных объектов для

информационных и смежных технологий (CoBIT), а также метод справедливой цены опциона Для всех методов кратко представлены основные принципы их применения, описаны сильные и слабые стороны каждого метода

Во втором разделе первой главы описываются наиболее применимые в настоящее время подходы к оценке и управлению рисками Это методы управления и оценки рисков информационной безопасности CORAS (CORAS A platform for Risk Analysis of Secunty Critical Systems - Платформа CORAS для анализа рисков систем, с повышенными требованиями к безопасности), OCTAVE (Operationally Critical Threat, Asset, and Vulnerability Evaluation - Метод оценки критических угроз, активов и уязвимостей) и CRAMM (Central computer and tlcommunications agency Rjsk Analysis and Management Method - Метод анализа и управления рисками Центрального агентства по компьютерам и телекоммуникациям Великобритании), а также метод оценки общеорганизационных рисков COSO ERM (Интегрированная модель управления рисками организаций) Описаны основные принципы, заложенные в каждом методе

В третьем разделе первой главы описываются существующие подходы к повышению возврата инвестиций, которые применяются компаниями в отношении информационных технологий Всего существует два основных подхода к повышению возврата инвестиций - сокращение совокупной стоимости владения ИТ либо за счет оптимизации структуры используемых решений, либо за счет использования программных продуктов с открытым исходным кодом, сокращение операционных издержек при помощи внедрения некоторого элемента ИТ-архитектуры Также отмечается подход, основанный на формировании эффективного портфеля проектов, характеризующегося максимальным интегральным эффектом

В четвертом разделе первой главы проводится анализ и сравнение описанных подходов к оценке эффективности инвестиций, оценке рисков и повышению возврата инвестиций, которые изложены в первых трех разделах Методы оценки эффективности инвестиций сравниваются с точки зрения применимости показателя (возможностей) и сложности получения его оценки В соот-

ветствии со сформулированным критерием возможностей метода/показателя относительно сложности наиболее эффективными для оценки инвестиций признаны классический подход, метод совокупной стоимости владения и метод функционально-стоимостного анализа, поскольку данные методы позволяют получать необходимые оценки при наименьших затратах времени, оперируя имеющимися у компании показателями деятельности Определено, что ни один из описанных методов не затрагивает вопрос повышения возврата инвестиций В отношении подходов к оценке рисков сделан вывод о схожести механизмов оценки, заложенных в каждом из них, а также о неприменимости их к задаче повышения возврата инвестиций Также сделан вывод об ограниченной применимости описанных подходов к повышению возврата инвестиций, эффективно используемых в других отраслях, к телекоммуникациям, поскольку структура используемых ИТ оптимизируема лишь в части массовых элементов ИТ-архитектуры (например, элементы сетевой инфраструктуры) и не подходит для крупных систем, которыми являются системы поддержки операционной деятельности и бизнеса оператора связи (системы класса OSS/BSS - Operations Support System/Business Support System) Подход к внедрению конкретного элемента ИТ-архитектуры является наиболее перспективным, однако, в настоящий момент времени является исключительно маркетинговым ходом и не позволяет комплексно оценивать влияние внедрения конкретной системы на показатели доходов оператора связи Методы, основанные на формировании эффективного портфеля инвестиций, могут применяться телекоммуникационными компаниями, но для составления портфеля необходимо иметь оценки ожидаемого эффекта от реализации каждого отдельного проекта

Во второй главе исследования формулируются предлагаемые методы повышения возврата инвестиций телекоммуникационной компании в ИТ, основывающиеся на комплексной оценке влияния конкретного элемента ИТ-архитектуры на сокращение потерь доходов оператора связи, выступающих единственным возможным резервом для повышения возврата инвестиций, с учетом сокращения темпов роста дохода операторов и насыщения рынка

Определяется и обосновывается единственно возможное направление повышения возврата инвестиций телекоммуникационной компании в ИТ - поиск пути роста отдачи от проекта, поскольку сокращение затрат на его реализацию невозможно, в силу выводов первой главы - применимость возможных способов сокращения затрат ограничена небольшой частью ИТ-архитектуры компании связи.

Анализируется цепочка формирования доходов (ЦФД) оператора связи, обобщенная в документах организации TeleManagement Forum. Для изучения возможности улучшения отдачи от инвестиций, в рамках исследования предлагается и формулируется модель формирования доходов, представленная тремя вложенными циклами: циклом планирования услуги, циклом использования услуги и циклом оказания услуги (Рисунок 1).

ЦИКЛ ПЛАНИРОВАНИЯ УСЛУГИ (годы)

Проектирован

/ л шшййй ^з портфеля - -

ЦИКЛ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ УСЛУГИ (месяцы)

g . !.. | -v ' , Vorjyrn ; л v

L/IMr^

ЦИКЛ ОКАЗАНИЯ УСЛУГИ

(меньше месяца) дойдем

/ ,Сбори '

-tf&b-t-, информации

ШШШг

/: бпл'зта И

' . ,. ' ; : .'1 * лотроль

- Д. ' Х-Д платежей -

щщ^ЩаЩ-Щ,

W& 'ЩШ х

^Начисление

и/списание денежных 4 средств |

Рисунок ]. Модель формирования дохода оператора связи

После описания модели формирования дохода оператора связи, анализируется взаимосвязь видов потери дохода и соответствующих стадий ЦФД, приводится диапазон экспертных оценок величины потерь (от 1% до 25% дохо-

приводится диапазон экспертных оценок величины потерь (от 1% до 25% дохода оператора) Описываются основные концепции дисциплины гарантирования доходов, направленной на минимизацию потерь дохода оператора связи существующие подходы к организации гарантирования дохода - реактивный, активный и проактивный, подходы к организации анализа, на котором строится деятельность по гарантированию дохода от анализа данных, от анализа процессов и смешанный подход, объединяющий граничные подходы

Приводится классификация видов потерь доходов с точки зрения оператора потенциально свойственные потери, выявленные потери, безвозвратные потери, возвращенные потери, предотвращенные потери и допустимые потери Потери дохода - это утечки дохода и упущенная выгода, возникающие в процессе деятельности оператора связи по оказанию услуг по причине мошеннических действий, ошибок персонала, сбоев в работе оборудования и систем, неоптимальности бизнес-процессов

1 Выявленные потери - это объем услуг в денежном выражении, который был оказан, но за который не была получена оплата

2 Возвращенные потери - это часть выявленных потерь, которые были обнаружены до выставления счетов абонентам и лучтены в них

3 Предотвращенные потери - величина потерь, полученная экстраполяцией данных о выявленных потерях за определенный период времени, которая дает оценку потерь, которые бы понес оператор за некоторое время (месяц, квартал, год), если бы причина выявленных потерь не была устранена

4 Безвозвратные потери (ущерб) - это выявленные потери за вычетом возвращенных, часть этих потерь - безнадежная дебиторская задоженность

5 Допустимые потери - это величина потерь в процентом отношении от дохода, которую оператор согласен нести по причине превышения стоимости работ на устранение потерь над величиной самих потерь

6 Потенциально свойственные потери - потери в процентном выражении, гипотетически актуальные для конкретного оператора по причине набора оказываемых им услуг, состояния ИТ-архитектуры и бизнес-процессов

Далее проводится анализ влияния дисциплины гарантирования доходов на возврат инвестиций телекоммуникационной компании в ИТ Для этого выпонена классификация причин потерь дохода как непосредственно потерь (от мошенничества внутреннего, внешнего, и от операционной неэффективности сбоев, ошибок, непоноты данных, несовершенства процессов) и как упущенной выгоды (от ухода существующего и потери потенциального клиента)

Описывается взаимосвязь причин потерь дохода с соответствующими стадиями цепочки формирования доходов Стадии цепочки формирования доходов классифицируются по следующим разрезам по фазам жизненного цикла услуги, по типовым бизнес-процессам услуги, по типовым подразделениям оператора связи, по типовым функциональностям систем поддержки операционной деятельности На основании проведенных классификаций сделан вывод о непосредственной взаимосвязи потерь доходов и возврата инвестиций телекоммуникационной компании, поскольку потери возникают в технологиях и/или процессах, являющихся объектами инвестирования

Сделан вывод о том, что повысить возврат инвестиций телекоммуникационной компании в ИТ можно за счет сокращения потерь доходов, взаимосвязанных с рассматриваемым в качестве объекта инвестирования элементом ИТ-архитектуры Поскольку в условиях практически поного насыщения рынка услуг связи возможности по привлечению новых клиентов ограничены, оператор вынужден удерживать имеющихся, что обуславливает невозможность экстенсивного роста доходов, соответственно, борьба с потерями дохода является значимым способом повышения дохода оператора вообще и отдачи от инвестиций в частности, в том числе за счет более корректной проработки новых услуг, более качественного развития ИТ-архитетуры и бизнес-процессов На основании сделанных выводов описывается и формулируется модель рисков потерь доходов как средство для анализа возможных направлений развития ИТ-архитектуры, обладающих лучшими показателями возврата инвестиций Риск потери дохода формулируется как возможность понести потери или упустить выгоду в процессе предоставления услуг связи Риск потери доходов обобщает

все элементарные риски информационной безопасности и хозяйственные риски, которые рассматриваются существующими интегральными методами оценки рисков организаций (например, COSO ERM) и методами оценки рисков информационной безопасности (например, CRAMM, CORAS, OCTAVE), поскольку любой элементарный риск наступления неблагоприятного события через цепочку причинно-следственных рассуждений может быть сведен к потере дохода В рамках исследования предлагается модель высокоуровневых рисков, основанная на взаимосвязи контролируемых/неконтролируемых факторов риска (обуславливающих возможность возникновения риска) и факторов защиты (являющихся средствами выявления и пресечения действия неконтролируемых факторов риска) Для описания факторов модели (риска и защиты) сформулирована система классификации, содержащая следующие измерения

1 тип фактора (фактор риска, фактор защиты),

2 природа фактора - внешний или внутренний по отношению к оператору,

3 контролируемость фактора - характеризует возможность сокращения действия фактора риска оператором связи,

4 подразделение - служба, в области ответственности которой лежит фактор,

5 бизнес-процесс - наименование бизнес-процесса, в ходе которого проявляет себя фактор - в соответствии с моделью eTOM (enhanced Telecom Operations Map, отраслевой стандарт классификации бизнес-процессов),

6 программное обеспечение - наименование системы, которой свойственен фактор риска или которая реализует фактор защиты (преимущественно системы класса OSS/BSS, согласно модели ТАМ - Telecom Applications Map, отраслевой стандарт описания функциональности систем поддержки операционной деятельности),

7 аппаратное обеспечение - технические средства, к которым относится фактор (коммутационное оборудование, линии связи, сервера и т д ),

Последние два основания классификации могут быть сведены к одному, называемому линформационная технология

Подобная система классификации позволяет точно позиционировать каждый фактор относительно оператора связи и понимать, к работе каких подразделений, процессов и программно-аппаратных комплексов он относится

Также во второй главе исследования описывается предлагаемый метод оценки рисков потери дохода оператора связи, который аналогично существующим моделям оценки риска оперирует итоговым показателем значимости риска, определяемым вероятностной характеристикой и степенью урона В качестве вероятностной характеристики формулируется показатель степени подверженности риску, в качестве степени урона - показатель масштабности последствий проявления потерь

Метод оценки базируется на используемой логике описания рисков потери дохода в предлагаемой модели степень подверженности оператора связи некоторому риску потери дохода определяется действием, которое оказывают контролируемые факторы риска и неконтролируемые факторы риска с учетом степени реализованноеЩ механизмов наблюдения за ними (факторов защиты)

Возможность описания риска таким способом основывается на допущении, что факторы оказывают групповое воздействие на риск, т е конкретный риск определяется воздействием групп контролируемых и неконтролируемых факторов риска и группы факторов защиты Подобное допущение обосновывается тем, что каждый фактор риска представляет собой агрегированное описание множества элементарных ситуаций потерь доходов, являющихся случайными событиями, поддающихся описанию при помощи некоторого закона распределения, обладающего средней величиной потерь - математическим ожиданием Ожидаемые оценки потерь по группе событий, детализирующих фактор, могут быть просуммированы для получения ожидаемой совокупной оценки потерь от действия фактора Таким образом, можно абстрагироваться от элементарных ситуаций потерь, а оперировать агрегированными показателями, представленными в модели в виде факторов, обладающих разным вкладом в проявление риска

Для описания риска используются три группы факторов, основывающихся на двух обозначенных типах (риска и защиты) - контролируемые факторы риска (г), неконтролируемые факторы риска <Ъ) и факторы защиты (р) Причем неконтролируемые факторы риска и факторы защиты рассматриваются в процессе влияния друг на друга

Для описания различия вкладов отдельных факторов применяется весовая характеристика влияния (г) фактора на риск в пределах группы своего типа (риска или защиты) Факторы риска (контролируемые и неконтролируемые) и факторы защиты, описанные с учетом весов влияния в пределах группы, определяют эталонную модель риска потери дохода, которая может быть применена к любому оператору связи Для того чтобы настроить модель на конкретного оператора, необходимо получить оценку свойственно-сти/реализованности (з) факторов риска/защиты, которая в свою очередь определяется уровнями зрелости двух возможных аспектов фактора технологического (1Т) и процессного (ВР) Каждый аспект фактора описывается набором возможных состояний - уровней зрелости /-ый уровень зрелости аспекта характеризуется степенью влияния аспекта (с) на оценку свойственно-сти/реализованности к-ото фактора Оценка свойственности/реализованности фактора является линейной комбинацией вкладов аспектов (3), задаваемой вкладом технологического аспекта (уч) в свойственность/реализованность фактора, с учетом допонительного требования соответствия уровней зрелости аспектов Данное требование основывается на допущении, что эффективность эксплуатации информационной технологии зависит от уровня зрелости эксплуатирующего ее бизнес-процесса Т е эффективность эксплуатации ИТ определяется минимальным значением из действительной оценки уровня зрелости технологического аспекта и оценки уровня зрелости технологического аспекта, соответствующего текущему уровню зрелости процессного аспекта

где л - индикатор типа фактора (риска/защиты), - количество факторов г-ого типа, описывающих оцениваемый риск

О"",), (3)

хп =тт{1'7 ,Ц1ВР)} (4)

Это означает, что каждый уровень зрелости технологического аспекта имеет минимальный приемлемый уровень зрелости процессного аспекта, фактический уровень зрелости определяется наихудшим из оценочного уровня зрелости аспекта (1,Т), полученного экспертным путем при экспресс-обследовании, и соответствующего уровню зрелости процесса эксплуатации ИТ (1(7*0;

Поскольку фактор описывается двумя характеристиками влияния и свойственности/реализованности, определяющих эталонную модель риска и реальную ситуацию конкретного оператора, то возможны две итоговых оценки - действительное влияние (аг) и потенциальное влияние (рг), которые определяются формулами (5) и (6), соответственно

РЧ =4 (6)

Групповое действие факторов описывается величиной совокупного эффекта влияния группы факторов (77-У), которые считаются как отношение сумм действительных влияний факторов и потенциальных влияний факторов (7)

777, = -ы-, ТП, Е [0,1],г = {г,к,р} (7)

где ъ - группа факторов, по которой получается оценка, таким образом

гст _ Г/7 = Ч-

' >1Г1н

i.l т.|

С учетом группового характера действия факторов в пределах риска степень подверженности риску (RL) вычисляется по следующей формуле

RL = TFlr + TFJk (1 - TFIp), RLe [ОД], (8)

где TFIr, TFlh TFIP - совокупный эффект влияния контролируемых и неконтролируемых факторов риска и факторов защиты соответственно Формула (8) отражает природу возникновения риска потери дохода, заключающуюся в высокой свойственности факторов риска (как контролируемых, так и неконтролируемых) при недостаточной реализованноеЩ факторов защиты

Значение показателя масштабности последствий потерь (LR) может быть получено двумя способами

- при помощи качественной шкалы (отсутствует, слабое, среднее, сильное) - в этом случае получение итогового показателя значимости может быть найдено при помощи матрицы критичности риска, что позволяет ранжировать риски на основании лексикографических предпочтений, но не позволяет оперировать потерями в денежном выражении,

- при помощи предлагаемого и формулируемого в рамках исследования показателя средней величины потерь на абонента (Average Revenue Loss per User, ARLU) (9), аналогичного по природе общепринятому отраслевому показателю среднего дохода на абонента (Average Revenue Per User, ARPU)

ARLU,=-/-, (9)

где Vo - объем абонентской базы лэталонного оператора связи, LRj -величина возможных потерь дохода в денежном выражении по причине проявления j-ого риска потерь доходов у лэталонного оператора

Предложенный показатель является относительной величиной и может применяться для оценки эффективности работы по гарантированию доходов при сравнении нескольких операторов связи В рамках исследования делается допущение, что для операторов сходного профиля (оказывающих одинаковые

услуги и имеющих сходство в организации процесса предоставления услуг) показатели средней величины потерь на абонента эквивалентны (данное допущение подтверждается результатами оценки потерь по нескольким выпоненных проектам анализа исторических данных) Благодаря чему появляется возможность получить приблизительную оценку масштабности последствий проявления потерь в денежном выражении для анализируемого оператора, если есть показатель средней величины потерь на абонента для оператора сходного профиля, посредством формулы (10)

LRJ =АЫЛ],*У, (10)

где V- объем абонентской базы анализируемого оператора Итоговая оценка значимости J-oгo риска (КБ) вычисляется по формуле

RSJ = RLJ LRJ = RLJ г LRJ + RLJ к [\ - RLJ р) LRJ = RI.J г + RLJ Д, (11)

При проведении расчетов объем абонентской базы может быть опущен и в этом случае итоговая оценка значимости (ЯЯ) будет трактоваться как потенциальная величина потерь дохода оператора связи на одного абонента

С учетом приведенных формул (1)-(11) модель рисков потери дохода позволяет оценить возможный эффект от улучшения характеристик свойственно-сти/реализованности факторов В рамках диссертационного исследования для получения таких оценок формулируется показатель совокупного резерва влияния фактора (1п) Для получения этой оценки необходимо вычислить максимально возможное улучшение реализованности/свойственности фактора по каждому риску (12) и (13), в рамках исследования для обозначения данного показателя вводится термин резерв влияния (п) Затем на основании полученных оценок резервов влияния по каждому фактору соответствующего риска рассчитывается лотносительный резерв влияния (т), который показывает долю в возможном сокращении потерь по данному риску, приходящуюся на рассматриваемый фактор (14)

ггр=!р-а'р, (12) л,=а.г, (13)

л4=0, (13)

mI1=-^i-,z6{,,p} (14)

Поскольку один и тот же фактор может присутствовать в описании нескольких рисков и обладать разным влиянием в каждом отдельном случае, то необходимо оценить интегральный эффект от улучшения состояния фактора Для этого вычисляются нормированные при помощи показателей значимости риска величины относительных резервов влияния по риску (ит)

nrrilit =mlitxRSAl, (15)

/п = упи, (16)

Из формул (11)-(16) очевидно, что дожно выпоняться равенство (17)

2>=2>, О?)

Сформулированная модель, позволяет на основе полученных оценок совокупных резервов влияния по факторам вычислить величину сокращения потерь доходов по каждому более совершенному уровню зрелости каждого аспекта соответствующего фактора (mltri, maturity level tri)

mitri = ^Ifb. xtri x w,/ = {/|/0 <1<L), (17)

mltn = LZ?h.* tnf x (1 - *)./ = {/1/Д < 1 <L), (18)

mltn'J =^^-xtrirxw,l = {l\0<l<l0}, (19)

mitri =^~Lxtnr x(l-w),/ = {/|0</</0}, (20)

где lo - текущий уровень зрелости аспекта, mltriphmltrirt - оценка эффективности перехода к 1-ому уровню зрелости фактора защиты (р), риска (г)

Полученные величины могут быть использованы для расчета оценок эффективности инвестиций индекса прибыльности (ИП) и чистого дохода (ЧД)

ИП = Ч~г- -1, ЧД = В + В'-С (21)

где В и В' - оценки выгоды от реализации проекта и возможной величины повышения возврата соответственно, а С - объем затрат на реализацию проекта С учетом того, что возможности извлечения выгоды от реализации проекта за счет аспектов, не связанных с потерями дохода, ограничены складывающимися условиями высокой конкуренцией, снижением ARPU и насыщением рынка, то оценка В может быть приравнена к нулю Таким образом, задача повышения возврата инвестиций телекоммуникационной компании сводится к оценке эффективности инвестиций с точки зрения влияния на сокращение потерь дохода В качестве значения показателя В' дохода берутся величины mltri, получаемые по формулам (17-20)

В рамках исследования предлагается три возможных метода использования результатов моделирования рисков потери дохода

1 для повышения возврата осуществленных инвестиций по выпоненным/выпоняющимся проектам,

2 для определения наиболее эффективного из планируемых проектов,

3 для построения портфеля проектов совершенствования ИТ-архитектуры,

Первый метод заключается в анализе модели и выявлении случаев несоответствия уровня зрелости процессного аспекта уровню зрелости технологического аспекта (для эффективной эксплуатации ИТ-элемента процесс дожен отвечать определенному минимальному уровню) Метод заключается в выявлении бизнес-процессов, зрелость которых не отвечает высоким уровням зрелости используемых ими технологий и оценке эффекта при совершенствовании этого процесса до требуемого уровня

Второй метод заключается в описании каждого уровня зрелости по каждому аспекту каждого фактора оценками затрат на переход к этому уровню зрелости из текущего и поддержания его (разовые затраты на внедрение и постоянные затраты на поддержку) с последующим ранжированием проектов по

убыванию оценки индекса прибыльности инвестиций и/или величины чистого дохода (21).

Третий метод заключается в решении задачи о максимизации ожидаемого эффекта от реализации портфеля проектов с учетом ограничений на доступный бюджет, которая в общем случае является задачей о ранце.

В третьей главе диссертационного исследования демонстрируется разработка рекомендаций по развитию ИТ-архитектуры при помощи модели. Выпоняется оценка трех рисков потери дохода на основании данных по двум операторам связи, условно называемым Оператор А и Оператор Б. По оператору А имеются значения показателей средних величин потерь на абонента по каждому рассматриваемому риску, полученные в ходе анализа исторических данных по оказанию услуг. Для оператора Б имеются экспертные оценки влияния и свойственности/реализованности по факторам (Таблица 1).

Расчеты выпонялись по следующим рискам потери дохода:

1. увод трафика нелегальными шлюзами 1Р-телефонии (АИЬиА1=10 руб. на абонента в год);

2. непредставление услуги к оплате (АЕ-ЬиА12=5 руб. на абонента в год);

3. нарушение присоединенным оператором условий договора (АИЬиА,з=17 РУб- на абонента в год);

Описание рисков при помощи факторов, с указанием влияния фактора (), полученных оценок свойственности/реализованности (з) и действительного влияния (т) представлено в таблице 1.

Таблица 1

_Описание рисков и оценки факторов для оператора Оператор Б

Риск-потери дохода 1

Группа факторов

Фактор * а,

ХФакторы защиты

Регламентация процесса взаимодействия с органами охраны правопо- 0,28 0,3300 0,0924

рядка

Контроль пороговых значений 0,40 0,0000 0,0000

Регламент действий при обнаружении нарушений 0,32 0,3300 0,1056

Факторы риска (контролируемые) - ".у ;--.у

Дискретный сбор и разбор СБЯ-файлов 0,21 0,3300 0,0688

Непонота НСИ 0,04 0,7960 0,0332

Большая длительность проведения расследования по мошенничеству 0,21 1,0000 0,2083

продожение таблицы I

Недостаточный контроль поноты НСИ 0,13 0,9900 0,1237

Факторы риска (неконтролируемые) . : ; : ;

Технологическая возможность организации шлюза 1Р-телефонии 0,42 1,0000 0,4167

Не представление услуги К оплате - _ . - ^ _

Факторы защиты

Контроль действий персонала 0,05 0,3300 0,0157

Анализ данных системы заказных переговоров 0,12 0,0000 0,0000

Контроль поноты и своевременности поступления файлов СОЯ 0,36 0,0000 0,0000

Анализ данных системы ОКС7 0,48 0,0000 0,0000

Факторы риска (контролируемые)

Несогласованное изменение формата файла 0,08 1,0000 0,0805

Недостаточный контроль поноты НСИ 0,1 ] 0,9900 0,1138

Наличие устаревшего оборудования на сети 0,08 1,0000 0,0805

Некорректная работа с отсевом 0,08 0,4100 0,0330

Дискретный сбор и разбор СБЛ-файлов 0,08 0,3300 0,0266

Сложность смены формата на платформе сопряжения 0,08 0,0000 0,0000

Недостаточная регламентация работы с отсевом 0,05 0,0000 0,0000

Непонота НСИ 0,09 0,7960 0,0732

Фа^горырискй'(неконтролируемые)

Остановка генерации СОЯ-файлов 0,1) 0,0000 0,0000

Потери СБЯ 0,23 1,0000 0,2299

II , иаснчс , Д и, , м н Х и м , , . и,11р

Факторы защиты < . - :.'Х;Х>-;> г.-у-: -Г

Регламент действий при обнаружении нарушений 0,13 0,3300 0,0428

Система штрафов за нарушение условий договоров 0,13 1,0000 0,1296

Контроль допустимости вызовов 0,19 0,3300 0,0611

Контроль пороговых значений 0,19 0,0000 0,0000

Контроль пересекающихся вызовов 0,19 0,3300 0,0611

Контроль взаиморасчетов 0,19 1,0000 0,1852

Фа КТО рьг.ри ска (контролируем - ."' Ч'-Г- 'АШ

Непонота НСИ 0,04 0,7960 0,0332

Факгсфы рискШ (неконтролируемые) > у \ :

Выгодность нарушения договора для присоединенного оператора 0,42 1,0000 0,4167

Доминирование на локальном рынке 0,13 1,0000 0,1250

Технологическая возможность нарушения условий договора 0,42 1,0000 0,4167

Итоговые результаты оценки трех представленных рисков потери дохода оператора Оператор Б по формулам (1-11) приведены в таблице 2. Для получения величины потерь в абсолютном выражении численность абонентской базы была взята условно равной 500 тыс. абонентов.

Таблица 2

Риск " , Й.. - в- К1; 1 диы;: руш/аб 0 К8Г Щ - ' " Йрщ

Увод трафика нелегальными шлюзами 1Р-телефонии 77% 10 3,8 2,2 1,6

Непредставление услуги к оплате 63% 5 1,6 1 0,6

Нарушение присоединенным оператором условий договора 53% 17 4,5 0,3 4,2

итого 32 9,9 3,5 6,4

При помощи формул (12-16) были получены оценки совокупных резервов влияния факторов; структура резервов по факторам приведена на рисунке 2.

оценки совокупных резервов влияния

Контроль пороговых значений Регламент действий при обнаружении нарушений Контроль пересекаюимхся вызовов

Контроль поноты и своевременности поступления файлов COR Анализ данных системы заказных переговоров Контроль действий персонала Контроль взаиморасчетов Система штрафов за нарушение условий договоров Технологическая возможность нарушения условий договора Технологическая возможность организации шлюза Р-телефонии

Пот ери COR Остановка генерации CDR-файлое Доминирование на локальном рынке Выгодность нарушения договора для присоединенного операт ора Недостаточная регламентация работы с отсевом Сложность смены формата на платформе сопряжения Некорректная работа с отсевом Несогласованное изменение формата файла Наличие устаревшего оборудования на сети Дискретный сбор и раэбор CDR-файлое Непонот а НСИ Недостаточный контроль поноты НСИ Большая длительность проведения расследования по мошенничеству

-2 -1 0 1 2 3 4 5

совокупный резерв влияния, руб/аб I факторы защиты факторы риска I

Рисунок 2. Распределение резервов влияния по факторам

Значения резервов контролируемых факторов риска взяты со знаком минус для наглядности. Неконтролируемые факторы риска и имеющие максимальную зрелость контролируемые обладают нулевыми резервами влияния.

Представленные на рисунке 2 данные позволяют оценить предполагаемый эффект с точки зрения сокращения потери дохода от реализации проектов по совершенствованию соответствующих факторов: контролируемых факторов риска и факторов защиты. Эффект по каждому отдельному уровню зрелости каждого аспекта фактора вычисляется при помощи формул (17-20). Поскольку фактор может иметь несколько уровней зрелости, дающих лучший результат по сравнению с текущим, то в результате этих вычислений появляется возможность оценить эффект по всем возможным промежуточным решениям. Поскольку уровень зрелости сопутствующего бизнес-процесса является критиче-

ским фактором для эффективной работы ИТ, целесообразно связные проекты рассматривать как единый Для оценки эффективности реализации проектов в систему были заведены оценки стоимости по переходу к более совершенному уровню зрелости каждого аспекта, а именно стоимость внедрения, эксплуатационные ежегодные расходы и длительность проекта внедрения

В качестве критериев оценки эффективности соответствующего проекта рассматриваются величины накопленного чистого дохода (ЧД) и индекса прибыльности инвестиций (ИП) (21)

Для оценки вкладов каждого отдельного аспекта при помощи сформулированной модели, реализованной в прототипе системы анализа рисков потери дохода, были выпонены необходимые расчеты (на трехлетний период), на основании которых были получены следующие результаты по наиболее эффективному развитию ИТ-архитектуры и бизнес-процессов (с оценками ЧД)

1 внедрение системы и централизованного регламента контроля пороговых значений (до 3 мн руб )

2 внедрение регламента действий при обнаружении нарушений (до 2,5 мн руб)

3 сокращение длительности расследования (до 1,3 мн руб )

4 контроль поноты НСИ (до 1 мн руб )

5 контроль пересекающихся вызовов (до 800 тыс руб )

Реализация представленных проектов по совершенствованию факторов может увеличить доход оператора на величину до 8,6 мн руб за три года (из 20 мн руб предполагаемых потерь за три года, с учетом необходимых затрат) В заключении диссертационного исследования обобщаются полученные результаты с точки зрения научной новизны и практической значимости Отмечается тот факт, что предлагаемые модель и метод позволяют решать более широкий спектр задач, по сравнению с поставленными задачами исследования применение модели и метода позволяет оценивать ожидаемое повышение возврата инвестиций за счет сокращения потери дохода не только для проектов

связанных с развитием ИТ-архитектуры, но и направленных на совершенствование бизнес-процессов оператора связи

Научная новизна исследования состоит в комплексном подходе к повышению возврата инвестиций телекоммуникационной компании, заключающемся в оценке и сравнении влияния объектов инвестирования на сокращение потери дохода оператора связи при помощи сформулированной модели рисков потери дохода Данная модель позволяет формализовать процесс определения наиболее эффективных проектов, направленных на развитие ИТ-архитектуры и/или бизнес-процессов Получаемые при помощи модели оценки ожидаемого снижения потери дохода могут быть применены для повышения точности любого показателя эффективности инвестиций, посредством корректировки оценки прибыльности проекта В исследовании была доработана модель формирования дохода оператора, выпонена классификация причин потерь и сформирована система показателей оценки величины потерь

С точки зрения практической значимости модель рисков потери дохода позволяет создавать базы знаний по потерям дохода, на основе которых реали-зовывать экспертные системы поддержки процессов принятия решений в области стратегического развития ИТ-архитектуры и/или бизнес-процессов и технологических процессов оператора связи, для построения планов перехода к целевым состояниям архитектуры и контроля процесса перехода Получаемые на основании модели данные могут быть использованы при построении эффективных портфелей инвестиционных проектов Предложенные модель и метод могут быть применены в других отраслях экономики, для которых также актуальны задачи гарантирования дохода Операторы связи могут применить метод оценки и модель рисков потери дохода для развития процесса гарантирования дохода, совершенствования работы служб безопасности, качества и внутреннего аудита, для повышения эффективности стратегического развития компании Разработанные модель и метод были внедрены и используются в работе центра телекоммуникационных решений компании Информационные бизнес системы, что позволило проводить экспресс-аудит операторов связи, выпонять

экономическую оценку эффективности внедрения элементов системы поддержки процесса гарантирования дохода

Основное содержание и результаты исследования отражены в следующих опубликованных работах

Работы, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАКом Минобрнауки России

1 Шеметов С А Потери доходов как критерий оценки эффективности и основа метода повышения возврата инвестиций // Вестник московского университета МВД - 2007 №9 0,4 п л ,

Другие работы, опубликованные по теме исследования

2 Шеметов С А Гарантирование доходов оператора связи подходы к реализации и обеспечению // Вестник связи - 2006 №7 0,6 пл, (в соавт с Александров СП, Искандаров Р А , личный вклад - 0,3 пл),

3 Шеметов С А Инструментарий гарантирования доходов // Вестник связи - 2006 М10 0,4 пл, (в соавт с Александров С П, Искандаров Р А , Ча-ловаЮЕ, Акимов СЕ, личный вклад - 0,15 пл),

4 Шеметов С А Гарантирование доходов оператора связи предпосыки возникновения и область применения//Вестник связи - 2006 №4 0,5 пл, (в соавт с Александров СП, Искандаров РА, Чалова ЮЕ, Зосимова ИВ , личный вклад Ч 0,2 пл),

5 Шеметов С А Комплексный подход к гарантированию доходов // Мобильные телекоммуникации Ч 2006 №6 0,38 пл, (в соавт с Александров С П, Буданов ИГ, личный вклад - 0,25 п л ),

6 Шеметов С А Система гарантирования доходов - прямая выгода? // Ин-формКуръер-Связь - 2006 №9 0,5 п л (в соавт с Александров СП, Мо-женин С В , личный вклад - 0,5 п л ),

7 Шеметов С А Системы гарантирования доходов//Вестник связи Ч 2005 N

Лицензия Р № 020832 от ] 5 октября 1993 г Подписано в печать 14 03 2008 г Формат 60x84/16 Бумага офсетная Печать офсетная Заказ № Тираж 100 экз Уел печ л 1,1 Типография издательства ГУ-ВШЭ, 125319, Москва, Кочновский проезд, д 3

Похожие диссертации