Сбалансированных показателей (Balanced Scorecard): плюсы, минусы, проблемы внедрения Система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard): плюсы, минусы, проблемы внедрения

Вид материалаДокументы

Содержание


Плюсы ССП
Минус №1. Не все стейкхолдеры учтены
Минус №2. Взаимосвязь факторов – научно непроработанная проблема
Минус №3. Ни слова о реальных опционах
Минус №4. Неопределенность и риски слабо просматриваются в модели ССП
Ключевые проблемы при внедрении ССП
Как жить дальше. Эскизные предложения
Подобный материал:

Недосекин А.О. Система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard): плюсы, минусы, проблемы внедрения

Система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard): плюсы, минусы, проблемы внедрения


Недосекин Алексей Олегович, ст. консультант Siemens Business Services Russia, к.т.н.


Введение


Система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard, ССП), разработанная Д.Нортоном и Р.Капланом в начале 90-х годов прошлого века, получила феноменальную известность и применяется большим числом предприятий в целях содействия процессам их стратегического развития. В России ССП рассматривается чуть ли не обязательным элементом стратегического планирования корпораций и постепенно превращается в фетиш. Пока дело не зашло слишком далеко, следует взглянуть на ССП трезвым взором – и, не отменяя всех достоинств этого подхода, обратить внимание также на недостатки и проблемы, с этим подходом связанные.


^ Плюсы ССП


Каплан и Нортон [1] положили в основу ССП одну магистральную идею, которая, несомненно, является правильной и плодотворной. Суть идеи в следующем. Предприятие, поставившее перед собой цели стратегического развития, должно отдавать себе отчет в том, что достижение стратегических преимуществ в современной экономике возможно только при внедрении инноваций. Инновации являются генератором количественного и качественного роста компаний; они формируют стратегический резерв в виде запаса навыков персонала, совершенства организационных процессов, контента общедоступных корпоративных знаний и стандартов. Отображаясь на внутренние бизнес-процессы, эти инновации переводят эти процессы на качественно новый уровень. Прежде всего, это выражается в том, что корневые бизнес-процессы компаний становятся клиенто-ориентированными. Соответственно, повышается удовлетворенность клиента, которая практически немедленно трансформируется в финансовый успех: растет выручка и прибыль, снижаются риски, стабилизируются денежные потоки.


Соответственно, структура модели ССП может быть представлена цепью блоков факторов: «инновации – внутренние процессы – удовлетворенность клиента – финансы». Все показатели в блоках являются взаимосвязанными. Таким образом, возникает предпосылка для стратегического планирования и планфактного контроля на основе построенной системы сбалансированных показателей. Здесь же стоит отметить, что в ССП могут входить как традиционные количественные, так и качественные факторы.


Простота и законность идеи ССП обуславливает широкое применение ССП в практике стратегического планирования корпораций по всему миру. Фактически, подход ССП заставляет корпорации в большей части случаев изменить фокус своего бизнеса, перенаправляя бизнес в сторону удовлетворения ключевых потребностей клиента.


Но ССП отнюдь не решает все проблемы, стоящие в ходе стратегического планирования, и отнюдь не является панацеей при решении всех проблем управления компаний. Посмотрим на минусы ССП. С ними мы столкнулись, разрабатывая методологию оценки необходимости и обоснованности внедрения корпоративных информационных систем [2].


^ Минус №1. Не все стейкхолдеры учтены


В качестве стейкхолдера (заинтересованного лица) предприятия в ССП рассматривается только клиент (поставщик или потребитель). То, что в качестве стейкхолдера может выступать инвестор предприятия, кредитор, государственный орган, ССП не отслеживает. А это напрямую связано с перечнем инноваций, которые необходимо внедрять на предприятии в ходе его стратегического развития. То, что стейкхолдеров несколько, может порождать противоречия при оценке оптимальности решений. Фактически, встает задача многокритериальной оптимизации, которая в подходе ССП даже не озвучена.


^ Минус №2. Взаимосвязь факторов – научно непроработанная проблема


Много говорится о необходимости устанавливать взаимосвязь факторов в ССП. Однако авторы ССП ограничиваются здесь только общими словами или строят тривиальные логические утверждения типа «если удовлетворенность клиента вырастет, то вырастут и продажи». Какова функциональная зависимость и как ее строить, авторы ССП не поясняют. В то же самое время в большинстве частных случаев тривиальная функциональная зависимость установлена быть не может, и речь уже идет об установлении знаний и правил более общего вида. В этом смысле сравнительно новым словом является концепция нечетких знаний. Пример такого знания в виде продукции «ЕСЛИ-ТО»: «Если удовлетворенность клиента сохранится высокой, то продажи с высокой степенью ожидания вырастут в рамках одного-двух кварталов на 10-15%». Нечеткими в этом правиле являются не только словесные описания, но и числовые оценки.


Ясно, что такие знания надо собирать и увязывать друг с другом, т.е. строить гибридную модель предприятия (гибридную – потому что функциональные связи в ней будут сочетаться с продукциями). В рамках подхода ССП такая задача не просматривается.


^ Минус №3. Ни слова о реальных опционах


Какие факторы брать в расчет? В основном ССП моделирует прямые позитивные эффекты, связанные с инновациями и реорганизацией бизнеса. Однако процесс успешного стратегического развития предприятия – это не только генерация позитивных прямых эффектов, но и создание ряда реальных опционов [2], т.е. тех возможностей, которые позволят предприятию занять новые высоты (хотя использование этих возможностей не является обязательным). Например, проектирование нового продукта – это опцион на занятие новой рыночной ниши; а уж занимать эту нишу или нет, определяет топ-менеджмент компании. ССП не занимается опционами, равно как и эффектами, связанными с информационным обеспечением бизнес-процессов на предприятии.


Вот еще характерный пример. Предприятие, внедряя информационную систему, повышает полноту отчетности и информационную прозрачность. Это может позволить предприятию выйти на фондовый рынок, выпустив акции и облигации. Но условие прозрачности – только необходимое, но не достаточное условие для привлечения инвестиций. Создан реальный опцион под названием «Готовность принимать инвестиции по фактору информационной прозрачности»; будет ли он использован – вопрос второй. В то же самое время этот опцион является нематериальным активом компании, обладающим определенной ценой и входящим в полную стоимость активов компании. И он имеет такое же право быть учтенным в ССП, как и традиционные прямые эффекты.


^ Минус №4. Неопределенность и риски слабо просматриваются в модели ССП


ССП совершенно не приспособлена для того, чтобы моделировать неопределенности и риски. Завтрашний день окутан неопределенностью, как туманом; таким образом, все показатели ССП, прогнозируемые на несколько лет вперед, должны иметь люфт, допуск, измеримую нечеткость. И эта нечеткость будет выступать как дополнительный риск в ходе принятия решения... Но так далеко ССП не заглядывает.


Наглядный пример – риск инвестиционного проекта [3]. Денежные потоки завтрашнего дня – нечеткие последовательности; соответственно результирующий фактор проекта (NPV или IRR) – нечеткие числа. Если норматив эффективности проекта представлен скалярным числом (например, NPV>0), то можно оценить возможность (риск) того, что проект окажется экономически неэффективен. Как включить этот риск в ССП? Должен ли он рассматриваться совместно с показателями прямых эффектов или отдельно от них? Вопрос еще не получил научного разрешения.


Практически игнорируются ССП хозяйственные риски, представляющие собой самостоятельную иерархию факторов [4]. В ССП все ограничивается общими рассуждениями о том, что риск нужно учитывать. Но как это делать, опять-таки до конца неясно. Напрашивается мысль о том, что решения надо принимать в рамках обобщенного двумерного поля «эффективность – риск» или «эффективность – неопределенность», как это делается в [2] и применяется повсеместно в задачах многокритериального выбора (например, при оптимизации фондового портфеля).


^ Ключевые проблемы при внедрении ССП


Предприятия, переходящие на регулярный менеджмент, ставящие перед собой благородную цель быть клиенто– и процессно-ориентированными, ставят перед собой цель внедрения системы стратегического планирования, в которых ССП является стержневым, системообразующим звеном. Установка топ-менеджмента на внедрение ССП практически всегда встречает скрытый отпор менеджмента на низовых звеньях корпорации. Такая нелояльность может иметь ряд причин: эффект новизны, нежелание быть контролируемым и подотчетным и т.д. В ряде случаев нелояльность может быть преодолена в ходе разъяснений и убеждений, но в большинстве случаев она не редуцируется до нуля. В голове менеджеров низовых звеньев не укладывается, что они должны быть не только «крепкими хозяйственниками» (т.е. профессионально понимать бизнес, которым они руководят), но и отдавать себе отчет в том, как их локальный бизнес сопрягается с бизнесом корпорации, какие эффекты и риски этот локальный бизнес привносит в общее дело. Постичь существо этой связи, иначе как измеряя эти процессы на основе ССП, невозможно. Поэтому в голове менеджмента низовых звеньев должна пройти серьезная переоценка ценностей; достижение такой переоценки представляется самой серьезной проблемой при внедрении ССП.


^ Как жить дальше. Эскизные предложения


Все свидетельствует о том, сам по себе инструмент ССП – это только основа для более детального моделирования предприятия. Кажется, что необходимо вернуться к плодотворной идее Форрестера полувековой давности о моделировании предприятий как кибернетических систем (что он успешно и делал в рамках проекта Римского клуба под руководством А.Пиччеи). Разумеется, не подлежит реконструкции «в лоб» собственно схема моделирования Форрестера, в основе которой лежат системы линейных дифференциальных уравнений. Но подход остается прежним: есть система наблюдаемых показателей (у нас это ССП), есть управляющие сигналы (в ССП это только инновации) и есть шум, привносимый внешней средой. Шум искажает управляющие сигналы и реакции системы, размывая их. Поэтому связи между подсистемами в рамках кибернетической системы предприятия носят гибкий, нечеткий характер, а выходные показатели вида ССП измеряются также как нечеткие функции. При этом в ходе моделирования можно использовать как простые функциональные отношения (например, системы дифференциальных уравнений с нечеткими параметрами [5] или производственные функции [6]), так и нечеткие знания. При этом в качестве общей схемы моделирования можно использовать схему вычисления с образцами, предложенную нами в [7].


Сопоставление нечетких выходных значений с четкими стратегическими ориентирами вызывает проблему оценки риска того, что целевые ориентиры не будут достигнуты. Эта проблема успешно решается нами в [3], причем для нечетких чисел произвольного вида. Риски и эффекты в ССП надо рассматривать раздельно, причем видеть их как самостоятельные иерархии факторов. Обосновывая управленческие стратегические решения на оптимальность, надо рассматривать их в двумерном поле «эффект – риск» или «эффект – неопределенность эффекта».


Внедряя систему стратегического планирования в корпорации, не следует ожидать тотальной лояльности менеджмента к этому нововведению. Основной упор следует сделать на перевоспитание менеджмента низовых звеньев; этому могут помочь бизнес-тренинги, материальная мотивация и другие, известные издревле, стимулы пряника и кнута.


Литература

  1. Нортон Д., Каплан Р.. Система сбалансированных показателей. От стратегии к действию. – М., Олимп-Бизнес, Библиотека IBS, 2003.
  2. Корольков М.Д., Недосекин А.О., Сегеда А.В. Как правильно выбрать корпоративную информационную систему // Топ-Менеджер, 12, 2003.
  3. Недосекин А.О. Финансовый менеджмент на нечетких множествах // Аудит и финансовый анализ, 3, 2003. – Также на сайте: ссылка скрыта .
  4. Качалов Р.М. Управление хозяйственным риском. – М., Наука, 2002.
  5. Buckley J., Feuring T. Fuzzy differential equations // Fuzzy Sets & Systems, 110, 2000.
  6. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теории, методы, применение. – М., Финансы и статистика, 1986.
  7. Недосекин А.О. От вычислений со словами – к вычислениям с образцами. – На сайте: ссылка скрыта .