ИТ расходы. Opex или Capex

Преимущества признания расходов сразу (как Opex) – это простота☑️. Зарплата ИТ – подразделения и так считается в любой компании. Но тут же возникает проблема бесконтрольности ИТ расходов☠️☠️☠️. Финансисту довольно сложно оценить, сколько ресурсов нужно на конкретную разработку. Когда она завершится, сколько еще осталось и пр. Экономические эффекты от ИТ внедрений часто очень субъективны и полезность таких расчетов ограничена.

До сих пор встречаю мнение, что капитализировать можно только разработку внешними силами. Но это точно не главный критерий.
Конечно, при капитализации внутренней разработки придется заморочиться на оформление документов (приказы о приемке НМА к учету, акты приемки комиссии и пр). В этом и есть большой плюс для финансов. 🧠 Для оформления документов точно придется разнести все расходы по объектам. Тут же будут видны капитализированные расходы по НМА, не введенным пока в эксплуатацию (вот и узнаете, как это совпадает с отчетами kpi по внедрению🤣). Из опыта, подобная практика порождает в компании массу полезных дискуссий🧠: зачем мы делаем ИТ, сколько это реально стоит и кому нужно?

Как я не использую ИИ для личных задач

Пока все восторженно используют ИИ в повседневных задачах. У меня GPT не прижился. Понимаю, как пользоваться, задачи возможные. Но у меня нет таких задач.
Вся моя работа (и даже хобби) связаны с созданием контента🧠. Я сама пишу все тексты, это все из опыта. В работе и проектах меня приглашают за нестандартными творческими решениями🧠. Для перекладывания костей из могилы в могилу☠️, есть много других специалистов (Кстати, цитата У.Диснея – антипод творческого подхода). В свободное время я художница, и это опять про выражение эмоций и свой контент (да, я в курсе, что рисуют с помощью Midjouney, и меня жутко бесит☠️☠️☠️ количество однотипных вылизанных картинок без души).
GPT очень хорош в обработке существующего контента для не очень важных задач. Пыталась делать домашку школьную по биологии. В тесте из 20 вопросов – 5 с ошибками (это оценка 2). С эссе по обществознанию справился неплохо (по мне вода водой, но в школах почему-то именно такую фигню ждут от эссе).
При этом понимаю пользу методов машинного обучения в бизнесе и какую огромную экономию можно получить для рутинных операций (бухгалтерия, бэк-офис, андеррайтинг и пр). Просто в личных задачах не так много рутины.

Как у Вас с ИИ для личных задач?

Почему мало хороших обоснований ИТ проектов

В комментах часто вижу грусть про качество обоснований ИТ внедрений.
По ☠️опыту скажу, дело не в качестве, дело в логике и необходимости вслух произнести очевидные вещи.
📍Предположим речь об автоматизации операционной или бухгалтерской функции. Функция не огромная, и не прямо чтоб маленькая. Около 50 чел.
Хорошо если автоматизация позволит уменьшить функцию на 20%, т е на 10 чел. Но мы все понимаем, что 3 сотрудника ИТ стоят как эти 10 сотрудников поддержки. Фин рез равен 0.☠️
Обычно финансы настаивают на положительном эффекте. Создают сложные формы расчетов, шаблончики, проводят бюджетные комитеты. Вот авторы инициатив и рисуют то чего нет. Иначе просто процесс не сдвинуть с места.

Потому что аргумент 🧠про операционный риск, будущее масштабирование и текучку персонала от переработок и устаревших процессов не являются достаточным в большинстве корпоративных культур.

Поговорим в следующих записях про кейсы разработки софта для бизнеса. Там все интересней.

Трамп выделил 500 млрд долл на развитие ИИ. А как там с экономической оценкой???

Для понимания, что такое 500 млрд. Капитал самого богатого человека Маска сейчас 439 млрд.

Думаете на 500 млрд есть ФЭО? Или хотя бы модель монетизации и NPV на 20 лет вперед?☠️☠️☠️

А если бы OpenAI для старта разработки Chat GPT прошел бы по процедурам больших корпораций? ФЭО, проектный комитет, бюджетный комитет, заключение рисков, compliance, совет директоров… Думаю никакого chat GPT не было, и процесс был где-то на стадии согласования в финансах, и анализе сколько доп печенек и кофе выпьют программисты.☠️☠️☠️ Но OpenAI некоммерческая организация, поэтому таких процессов у них думаю не было.

Оценка больших дизрапт проектов не делается по обычным бизнес-правилам. Любые предположения о будущих доходах очень экспертные (на уровне Я верю) и без реальной твердой логики. Да и на что будут потрачены инвестиции сложно сказать точно.

В таких случаях акционер может решить, что он верит в идею и готов потратить X денег. Задача финансов - проконтролировать, что потрачены именно X и ничего не украдено, а действительно пошло в проект.

P.S. Если у Вас небольшой финтех проект, это безусловно disrupt идея. Но ее все же можно посчитать. В посте речь об очень-очень масштабных проектах.

Что такое модель монетизации

Разбираем модный термин, который пока не вошел в учебники. Моя авторская трактовка термина.


MM состоит из 4 элементов: целевая аудитория, масштабирование, продвижение и тайминг. С финансовой моделью бизнеса связь должна быть, но термин совсем про другое.

📍Целевая аудитория

Кто будет покупать Ваш продукт, сколько это потенциально человек/компаний?. И какой целевой сегмент.
Чем больше целевая аудитория, тем ниже цена продукта.

📍Масштабирование: как растет цена с ценностью, которую даешь?

Например, клиент чаще покупает услугу, опции с разной ценой, пакеты услуг и пр

📍Тайминг: когда человек платит?

Варианты: продукт бесплатный (доход где-то в другом месте), при транзакции, по подписке

📍Как клиент узнает о продукте? Покупают не у тех у кого лучше, а у тех кого нашли. Это не только маркетинг и реклама, но и может быть собственная команда продаж, продажи через партнеров и пр. Важно, что каждый канал занимает очень приличную долю в себестоимости. Почему то этот фактор часто игнорируется в бизнес-стратегиях. Любых: от продаж на WB до финтеха с продажами в он-лайн.

Учимся размышлять🧠

Все уже читали про DeepSeek за 6 млн долл (в реальности на круг немного больше) и многомиллиардные бюджеты OpenAI. Следом выкатилось еще 2 нейросетки.
Интересно как чувствует себя CFO OpenAI. Что вообще с эффективностью.
Нарисована уже не одна преза с факторным анализом (возможно:)

Для финансиста несколько выводов (все цифры из открытых источников):

☠️ инвестиции в разы меньше обычно у вторых и третьих. Вторые на рынке снимают все сливки. Зыринг и тыринг наше все. В данном случае удалось еще и внести технологические изменения, которые в разы удешевляют внедрение. Деньги потрачены уже, это sunk cost. Думать над этим смысла нет. Обычный риск инноваций.

☠️ Потенциальная цена для пользователей платных версий в 10 раз дешевле (6 долл против 60 долл). А вот это ставит под сомнение всю бизнес-модель. Конверсия в платных пользователей у OpenAI примерно 5%. Количество пользователей в неделю около 250 млн. Голубой океан закончен. Наступило время поиска других конкурентных преимуществ.

☠️ Такого роста датацентров под ИИ видимо не нужно. Инвестиции в будущее развитии OpenAI будут пересмотрены.

Возможно (в духе теорий заговора 🤣) доход и монетизация всех историй в чем-то другом. И как часто бывает с прорывными технологиями, на текущем этапе даже не ясно как на этом заработать. Понимание придет с развитием технологии.

Коллеги, если Вас спрашивают. Как Вам мой канал, обращались ли за консультацией? И пр. 📍📍Это мошенники.📍📍📍
Мне самой в моменте написали. Никаких инвестиций в крипту и темки я не предлагаю.

Новость пятницы

В чешском городе Брды бобры за два дня возвели плотину, на согласование которой у администрации ушло семь лет. Своим трудом животные сэкономили властям 1,2 миллиона долларов.

Никаких тим лидов, scrum-мастеров, продуктовиков и даже согласованного ФЭО с Блоком Финансы☠️. Даже kpi не было☠️. Ни одной презентации и служебки.👍🏻☠️. Только руки (ну или может зубы в данном случае).

Если серьезно, 🧠задумайтесь🧠 точно ли для запуска проекта и результата нужны все эти люди, которые у Вас работают.
📍Подсказка: загуглите тему самоорганизующиеся команды.

Сложности оценки ИТ проектов (да и любых других)
В моем опыте главная битва финансов и бизнеса при обосновании проектов была про предпосылки будущих доходов.
Я уже писала ранее как можно подойти к вопросу ТЫК и ТЫК.
Но даже хорошее обоснование – не гарантия денежного потока. Много бизнесов зависят от макроэкономической ситуации. 1,5 года назад никто не знал какая будет ключевая ставка и какой период она продержится. Этого не было и в авторитетных макропрогнозах. Очевидно, что ситуация много в каких проектах повлияла на окупаемость.
Я бы в таких дискуссиях финансов и бизнеса искала моменты, где предположения критично накручены, так, чтобы проект вышел в 0. Алгоритма нет, но опытный эксперт сразу такое видит.

Ментальный учет

Сейчас читаю Р.Татлера, нобелевского лауреата по экономике (последователь Канемана) . Он ввел понятие ментальный учет. Одна сумма, доступная для затрат, мысленно делится на отдельные карманы. В основном применяется к личным финансам. Мне кажется очень удобна и в малом и среднем бизнесе (не требует каких-то серьезных методологий и интуитивно понятна). Примеры:

☑️ Траты в зависимости от источника дохода. Пример, отношение к премии, к полученному налоговому вычету, доходам от инвестиций отличается от отношения к зарплате.
☑️Накопление на определенную цель. В небольшом бизнесе можно сразу откладывать деньги на депозит для уплаты налогов от уже заработанных доходов.
Плюсы ментального учета – лучшее ощущение контроля над затратами. Минусы – в моменте не всегда самое выгодное и разумное использование денег.

Подобные установки есть у многих. Делитесь в комментариях полезными идеями🧠.

За последние дни прослушала много питчей и презентаций.

У любой коммуникации есть цель. Одна. Ясная и понятная. Презентация - инструмент достижения коммуникативной задачи (не изложения, всего что Вы знаете по теме)

📍Презентации для выступлений и для рассылки - это два разных материала.
📍презентация - это не служебная записка.

Нужно ли Вам считать LTV (life time value)?

Показатель модный, но сложный и требовательный к данным (по-простому – считать нормально будет дорого☠️). Всем он не нужен.
Разбираемся для кого и зачем:

Приведу базовую формулу (реальная довольно сложная и учитывает специфику бизнеса).
LTV= Валовый доход среднего чека (выручка минус себестоимость товаров) средний срок жизни клиента

Из самой формулы следует, что показатель подходит для бизнеса с большим количество клиентов, в котором предусмотрены повторные покупки одного или нескольких товаров/услуг. Покупки носят несистематический характер (т.е не подписка). Продукты типовые (т.е типовая цена и себестоимость).

🧠🧠Практическая польза: LTV позволяет оценить какую стоимость привлечения клиента может себе позволить бизнес. Стоимость привлечения может складываться из рекламы, маркетинга, агентских выплат и пр. Такая бизнес-модель масштабируется при росте лояльности клиентов.
Расчеты LTV, по сути, позволяют устанавливать и отслеживать метрики лояльности клиентов, оценивать эффективность маркетинговых акций. В теории на основе LTV можно управлять ценообразованием продуктов, т.е лояльным клиентам предлагать лучшие цены, так как на круг с другими продуктами доходов будет больше.

🎯🎯🎯Таким образом, показатель нужен розничным бизнесам с высокой ценой нового клиента и с продуктом, подразумевающим повторные покупки
Примеры банковские и страховые услуги (очень высокая стоимость привлечения клиента), медицинские клиники. А вот, например, магазину плитки LTV не очень актуален.

Где учатся фаундеры компаний- единорогов

Профессор Стенфорда Стребулаев, у которого я когда-то училась в London Bussiness school проводит исследования компаний единорогов.
Самый важный критерий, почему инвесторы дают деньги фаундерам, это качество команды, предыдущий опыт и образование.
Среди 1200+ фаундеров только 56 человек не имеют высшего образования. А каждый пятый фаундер имеет MBA или докторскую степень (есть даже фаундеры Нобелевские лауреаты).

🧠 Если у Вас большие амбиции, подумайте о пользе дополнительного образования.

P.S. Компания – единорог – компания не старше 10 лет с оценкой 1 млрд долларов+

​​CDO – финансы или отдельная функция

На прошлой неделе была в приемной комиссии программы для финансовых директоров Digital Finance for Executive.
Очень порадовал тренд трансформации роли финансового директора. Если раньше финансовый директор отвечал строго за финансовые цифры и формы, то сейчас финансисты начинают отвечать за данные в организации. А это к примеру, и цифры из CRM, детальная аналитика продаж, портреты клиентов. Такой комплексный подход дает гораздо более глубокий анализ и последовательность в принятии решений на одних и тех же данных.

В моем опыте была попытка компании выделить роль CDO отдельно от финансов. 3 года – денег на ветер. В итоге, готовая витрина данных отличалась от реальности на 27%☠️. CDO вообще считал, что это нормально☠️☠️☠️. А я просто вредная сволочь и цепляюсь к мелочам. Я его послала. Послала считать на его данных % выполнения kpi руководителей и их бонусы. Они были выполнены на 103%, а при 80% обнулялись.

🎯Работа с данными, создание витрин – перспективные навыки будущего для финансистов.

Анализ финансов моделей с подписками

Небольшой комментарий, так как было много вопросов. Для подписочных моделей не нужно считать LTV ☠️. Все, что нужно знать какой в среднем процент клиентов продляет подписку и на каком месяце отваливается. Если данных много и хочется покопаться в них, разделите клиентов на винтажи и ищете закономерности в их поведении. 🎯Это простая финмодель.
LTV (как уже было написано ранее) для повторных несистемных покупок желательно разных продуктов. Пример: все Вы пользуетесь услугами банков: карты, оплата счетов, депозиты, кредиты и пр. И, как правило, у каждого есть 2-3 банка. Каждый из продуктов способен приносить банку ежемесячный или разовый доход, вы можете повторно его выбрать, продукты имеют разную срочность и т д. Соединить это все в одной модели довольно сложно методологически и технически.

Ставка на эффективность

Прочитала любопытную статью. СEO крупнейших ИТ-компаний делают ставку на эффективности и жесткость. Илон наш Маск, Энди Джесси и Цукерберг отказываются от неэффективных отделов и задирают kpi. Кажется, стало доходить, что быть со всеми милыми и просто дружить не приносит успеха. Очень многие корпорации разрослись неэффективными отделами☠️, запускали странные проекты☠️. Особенно сложно пришлось финансистам, голос разума никто не хотел слушать. Отдельные компании доходили до запрета слова убытки☠️ (как обидного и субъективного). Популярны стали синонимы – прибыль в красной зоне, плохо спланированная прибыль, негативная прибыль и т д….
Появился и новый тип лидеров. Они не только эффективны, но и доброжелательны. Это и станет новой силой. Пример таких лидеров, Nike Эллиот Хилл и CEO Thrive Capital Джошуа Кушнер. В эту сторону и нужно смотреть финансовым службам.
Такие же тренды наблюдаю и у нас в крупных корпорациях.
🧠Для финансиста суперважно строить эффективные коммуникации с бизнесом. От этого зависит практически все. Тренд поменялся.

​​Не ищите причины, там, где их нет

Человеческий мозг стремится к определенности. Поэтому мы ищем везде причинно-следственные связи. Типичные вопросы про отчетность – а почему у нас такая динамика, за счет каких фактор факт отклоняется от факта, кто в этом виноват и т д. Это все про поиск причин.
Никто обычно не задает вопроса, а какая корреляция между цифрами и событиями. Утром поет петух, потом встает солнце. Корреляция есть, причинно-следственной связи нет. Объяснение цифр и результатов случайными совпадениями обычно плохо заходят (особенность мозга).
Корреляция – это статистическая взаимосвязь между двумя случайными величинами.
📍Хоторнский эффект (думаю многие изучала в курсе Менеджмента). Последовательно менялись условия труда (освещение рабочей зоны) и замерялась производительность рабочих. По мере роста яркости производительность росла. Вывод, что освещение влияет на производительность. Но в конце вернули яркость на начальный уровень и производительность все равно выросла.

Ключевой навык любой аналитической работы не путать корреляцию и причинно-следственную связь. Так как неверные выводы ведут к неверным решениям и экономическим потерям.

Текст от ИИ. В чем опасность
Прочитала одно из свежих эссе Пола Грэма. Он рассуждает на тему ИИ и помощь ИИ в написании текстов. Думаю, многие их моих подписчиков испытывают трудности с написанием текстов и ИИ прекрасно справляется с этой задачей. Деловые письма, статьи, эссе, ТЗ. Общая эйфория, что можно избавиться от лишних затрат и получить бесплатный результат.
Фундаментальная причина сложности написания текстов – умение ясно мыслить. ИИ может написать ТЗ. Но если, Вы сами не проведете серьезную аналитическую работу в голове, результат будет ХЗ.

Написание текстов – это процесс мышления в первую очередь. Делегируя, этот процесс ИИ большая группа людей ограничит развитие мыслительных способностей. Это похоже на спорт. Раньше люди вынуждено имели физ нагрузку и спортзал был не нужен. Сейчас люди очевидно по здоровью делятся на тех у кого есть нагрузка, и на тех у кого нет.
Пол считает, что будет тоже самое и с письмом. 🧠Хотите быть умнее других развивайте свои навыки

Функции финансов

Обязательные функции:
☑️Планирование доходов и расходов
☑️Контроль затрат
☑️Оценка инвестиционных проектов/продуктов
☑️Налоги
☑️Казначейство (и управление ликвидностью)
☑️Бухгалтерский учет и отчетность
☑️Управленческий учет

Дополнительные функции
📍КПЭ и мотивация
📍Оперативная отчетность (продажи и пр)
📍Управление данными и клиентская аналитика

Когда нужен финансовый директор

Обороты:
📍До 300 млн - нужен хороший бухгалтер
📍300 млн-1 млрд нужен хороший финансовый аналитик
📍1-3 млрд нужно несколько человек в фин службе и бухгалтерии с четкими ролями
📍3 млрд + финансовый директор с командой.

Почему так.🧠
Финансовая служба должна приносить пользу, выраженную в деньгах. Хорошо когда эта польза выше годовой зарплаты финансистов. Основываясь на средней маржинальности бизнеса и возможной пользы финансов можно прийти к цифрам выше.

P.S. В данном случае под финансовым директором понимается эксперт, владеющий всеми видами инструментария (а не название должности) из поста выше.
Поэтому без обид для всех.