Большинство крупных российских компаний используют Excel для управленческой отчётности
Исследование «КОРУС Консалтинг», проведенное среди представителей финансовых служб и руководителей ИТ-подразделений крупных российских компаний на конференции Оптимакрос Хаб, показало, что электронные таблицы по-прежнему остаются основным инструментом для планирования и подготовки управленческой отчетности.
Несмотря на внедрение современных систем планирования, многие организации продолжают использовать Excel и ручную обработку данных. В результате цифровые решения зачастую выполняют вспомогательную функцию, а ключевые процессы по-прежнему зависят от ручной работы, многочисленных согласований и использования нескольких систем одновременно. Это снижает скорость подготовки информации и принятия управленческих решений.
Когда данные поступают из разных источников, фактические показатели загружаются вручную, а операционные планы не связаны с финансовыми моделями, компаниям требуется больше времени на подготовку прогнозов и оценку возможных изменений. В условиях нестабильной экономической ситуации подобные задержки могут существенно повлиять на эффективность управления.
В исследовании приняли участие представители 139 российских компаний с годовой выручкой от 2 до 500 млрд рублей. Большинство респондентов составили финансовые директора и руководители ИТ-подразделений. Единую среду планирования используют только 37% компаний. Еще 39% работают по гибридной модели, совмещая EPM-платформы и Excel, а 24% полностью полагаются на электронные таблицы. Такая модель усложняет интеграцию данных, повышает риск расхождений между версиями бюджетов и замедляет принятие управленческих решений.
Регулярное прогнозирование уже стало стандартной практикой для большинства организаций, однако уровень его развития заметно отличается. Так, 70% компаний строят прогнозы на уровне центров финансовой ответственности (ЦФО), 24% используют укрупненные модели без детализации, а 6% не занимаются прогнозированием вовсе. В условиях высокой неопределенности отсутствие регулярных прогнозов снижает устойчивость бизнеса и ограничивает скорость принятия решений.
Драйверное планирование внедрено только в каждой четвертой компании. Несмотря на то что 70% организаций прогнозируют показатели на уровне ЦФО, лишь 25% используют драйверные модели, связывающие операционные показатели с финансовыми результатами. Еще в 42% компаний подразделения продолжают формировать бюджеты независимо друг от друга, что приводит к рассогласованности планов продаж, производства, закупок и финансов.
Автоматизация сбора фактических данных также остается одной из ключевых задач. Полностью автоматизировали этот процесс только 30% компаний. Еще у 42% учетные системы интегрированы лишь частично, а 28% продолжают переносить данные в системы планирования вручную. Это увеличивает вероятность ошибок, снижает качество данных и удлиняет сроки подготовки отчетности.
Скорость формирования управленческой отчетности также существенно различается. Только 35% компаний готовят ее в течение одного-пяти дней после окончания отчетного периода. Еще 31% тратят на это от пяти до пятнадцати дней, а 34% приступают к анализу только после полного закрытия бухгалтерского учета. В условиях быстро меняющейся рыночной ситуации такие сроки ограничивают возможности оперативного управления.
Бизнес-подразделения постепенно все активнее вовлекаются в процессы планирования. В 43% компаний коммерческие и производственные подразделения самостоятельно работают в системе планирования, еще в 39% участвуют в согласовании бюджетов. Это свидетельствует о том, что финансовое планирование становится общей задачей сразу нескольких функций компании.
Факторный анализ пока используется не в полной мере. Только 29% участников исследования считают существующие инструменты анализа отклонений эффективными. Почти половина респондентов (49%) отмечают необходимость совершенствования методологии и ИТ-инструментов, а 22% компаний вообще не применяют факторный анализ при оценке исполнения планов. По мнению экспертов, одной из причин остается недостаточное распространение драйверных моделей, без которых определить причины отклонений значительно сложнее.