Информационная поддержка контроллинга

Н.Н. Головкин

Контроллинг в бизнесе

Часть 2

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА КОНТРОЛЛИНГА

КОМПЛЕКС УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ

 

 

Нижний Новгород 2009

Печатается по решению редакционно-издательского совета ГОУ ВПО НГЛУ

 

Специальность: Финансы и кредит

Дисциплина: Контроллинг в бизнесе

УДК 33

ББК 65.5

Г 612

 

Головкин Н.Н. Контроллинг в бизнесе Ч.2 Информационная поддержка контроллинга: комплекс учебно-методических материалов. - Нижний Новгород: Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н.А.Добролюбова, 2010.- с.

 

Часть 2 учебно-методического комплекса является продолжением части 1 и содержит опорный конспект лекций по информационной поддержке контроллинга.

Предназначена для студентов специальности "Финансы и кредит" очной и очно-заочной форм обучения.

 

 

Рецензент: Е.А. Нагаева, кандидат экономических наук, доцент каф. «Экономика и управление» НГЛУ.

 

 

Составитель: Н.Н.Головкин, кандидат технических наук, доцент

 

 

© Издательство ГОУ ВПО НГЛУ, 2010

© Головкин Н.Н., 2010

 

Содержание

 

1. Информационная поддержка контроллинга

1.1 Информационный компонент менеджмента и контроллинга

1.2 Формирование единого информационного пространства

1.2.1 Критические факторы комплексного решения управленческих задач

1.2.2 Тенденции развития информационной технологии

1.3 Источники информации

1.3.1 Потоки информации

1.3.2 Классификация источников информации

1.3.3 Принципы электронного документооборота

1.4 Основные функции системы поддержки принятия решений

1.4.1 Доставка информации

1.4.2 Управление информацией

1.4.3 Хранение информации

1.4.4 Анализ информации

1.4.5 Представление информации

1.5 Анализ информации. Система моделей поддержки принятия управленческих решений

1.5.1 Предварительная классификация аналитических задач

1.5.2 Типовые возможности аналитического наполнения СППР

1.5.3 Математические информационные методы поддержки принятия решений

1.5.4 Постановка задачи оптимизации

1.5.5 Векторная оптимизация и формирование обощенных показателей качества

1.5.6 Статистическая оценка показателей. Выявление зависимостей. Эконометрика.

1.5.7 Использование нейронных сетей для финансовых прогнозов.

1.5.8 Использование нечеткой логики

1.6 Представление информации. Пользовательский интерфейс менеджеров

1.7 Информационная система руководителя

1.8 Информационные системы для решения задач контроллинга

1.8.1 Лидеры современного рынка

1.8.2 Компонент контроллинга системы R/3 фирмы SAP AG

1.8.3 Российский опыт информационной поддержки контроллинга

2. Организация службы контроллинга

2.1 Организация подразделения контроллинга

2.2 Профессиональные и личностные качества контроллера

2.3 Фазы и темпы внедрения контроллинга

3. Практика применения контроллинга в современном бизнесе

3.1 Контроллинг на производстве

3.1.1 Анализ предпосылок формирования системы контроллинга

3.1.2 Проекты системы контроллинга

3.2 Контроллинг в банке

3.2.1 Задачи банка как кредитного института

3.2.2 Особенности банковского контроллинга

3.2.3 Стратегический и оперативный контроллинг в банке

3.2.4 Финансовое планирование и бюджетирование

3.2.5 Система показателей для банковского менеджмента

3.2.6 Особенности контроллинга рисков

3.2.7 Финансовый анализ в рамках концепции контроллинга

3.2.8 Методы калькуляции маржи

3.2.9 Особенности управленческого учета в банке. Конроллинг издержек

3.2.10 Требования к информационной поддержке управленческих задач

 

 

ОПОРНЫЙ КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ

 

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА КОНТРОЛЛИНГА

Управление современным предприятием требует все большей опера­тивности. В период быстрых изменений на рынке, более короткого цикла обращения продукции и услуг, изменчивости потребительско­го спроса важна комплексность информационной базы для принятия оперативных и стратегических решений и контроля над их выполне­нием.

Традиционные бумажные носители информации служат явным барьером на пути внедрения передовых технологий управления. В этой связи использование современных методов сбора, обработки, хранения, анализа и представления информации для подготовки управленческих решений является одним из важнейших рычагов развития бизнеса.

Рис.1.1 - Распределение функциональных обязанностей между службами менеджмента, контроллинга и информатики

 

 

Основой такой системы являются:

• доставка данных и информации аналитического и сводного ха­
рактера как из внутренних, так и из внешних источников для
проведения экономических и финансовых оценок, сопоставления
планов, разработки моделей и составления прогнозов в бизнесе;

• формирование во взаимодействии с руководством системы ин­
формационных, финансовых, математических и эвристических
моделей экономических и управленческих процессов.
Концептуально решение поставленной проблемы должно базиро­
ваться на обеспечении доступа к данным и информации и формиро­
вании адаптивной системы моделей бизнеса. При этом необходимо
обеспечить:

• доступ к данным внутренних и внешних источников информа­ции, использующих серийно выпускаемые базы данных;

• управление данными и информацией в разнородных (многоплат­форменных) комплексах, что позволяет обеспечить их откры­тость;

• хранение данных и информации в унифицированных форматах, пригодных для дальнейшего анализа, синтеза и представления, включая модели "что..., если...";

• анализ и синтез финансовой и экономической информации, мо­делирование состояний, процессов и условий;

• представление информации в виде диаграмм, графиков и геогра­фических карт в форме, интуитивно понятной и удобной руково­дству для выработки решений.

Таким образом, целью создания системы является обеспечение методической и информационной поддержки подготовки принятия решений по ключевым финансово-экономическим вопросам высшим руководством и менеджерами среднего звена предприятия на основе фактографического и статистического анализа и прогноза финансо­вых и экономических показателей. Это подразумевает использова­ние на постоянной основе методов прогнозирования, мониторинга, анализа и корректировки деятельности предприятия и его подразде­лений, а также сведений о состоянии рынков и условиях конкурен­ции

ФОРМИРОВАНИЕ ЕДИНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА

Одним из основных отличий аналитической системы от системы оперативной обработки данных является не столько громадный объ­ем обрабатываемых данных, сколько необходимость поддерживать обработку произвольных, заранее нерегламентированных запросов из различных источников информации. Реализация поставленных задач немыслима без широкого использования автоматизированных информационных систем (АИС). Информационное, программное и техническое обеспечение АИС должно обеспечить оперативный доступ и систематизацию как внутренних, так и внешних источни­ков информации, формировать единое информационное пространст­во.

Под единым информационным пространством понимается сово­купность методических, организационных, программных, техниче­ских и телекоммуникационных средств, обеспечивающих оператив­ный доступ к любым информационным ресурсам предприятия в пределах компетенции и прав доступа специалистов.

 

ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ

 

Переход общества к постиндустриальной эпохе и наукоемким тех­нологиям вводит в активный оборот информационные ресурсы и еще более повышает требования к квалификации труда специали­стов. Но именно информация дает возможность рационально распо­ряжаться всеми иными видами ресурсов. Интенсивное использова­ние информации позволяет значительно снизить материалоемкость и энергоемкость продукции, изменить требования к кадровому потен­циалу организации.

Главная проблема любой экономики- преодолеть ограничен­ность ресурсов. Но имеющиеся ресурсы можно использовать раз­личным способом. Ключевым моментом здесь является решение о том, где и как сосредоточить экономические ресурсы. Концен­трация ресурсов в нужное время, в нужном месте для решения глав­ного, приоритетного направления - вот в чем помогает информация при принятии экономических решений [4, 11].

Информация- основа маневра в предпринимательской деятель­ности. Она позволяет получить решение, как эффективнее и эконо­мически выгоднее организовать производство товаров или услуг. Знания и информация становятся стратегическими ресурсами, поскольку наряду с эмпирическим знанием и повсе­дневным опытом в экономическую деятельность непосредственно вовлекается систематизированное теоретическое знание.

Требуемая информация рассеяна по множеству источников и мест хранения. Цель АИС - собрать, тематически объединить и об работать информацию так, чтобы ускорить доступ к информации и представить ее в виде, удобном для интерпретации человеком -пользователем. Сегодня практически нет ограничений на вид соби­раемой информации и тип используемых носителей информации.

ПОТОКИ ИНФОРМАЦИИ

 

Предприятие можно рассматривать как информационную систему. В ней сходятся четыре потока информации: два внешних и два внут­ренних [4].

Внешняя деловая среда (или макросфера) - со­вокупность экономических и политических субъектов, действующих за пределами предприятия, и отношения, складывающиеся между ними и предприятием (рис. 1.2).

 

 

Рис. 1.2- Внешние информационные потоки предприятия

 

Отношения определяют взаимодей­ствие между предприятием, его реальными и потенциальными кли­ентами, а также конкурентами. Согласно оценкам экспертов, наи­большие возможности предприятию обеспечивают квалификация персонала и технологическая база, а наибольшая опасность заключа­ется в неожиданных действиях со стороны конкурентов.

Внутренняя деловая среда - это отношения в коллек­тиве, определяющие насыщенность информационных и интенсив­ность коммуникационных потоков, а также знания, закладываемые и порождаемые в производстве.

Согласно современным оценкам, менеджер в своей деятельности играет три информационные роли:

• приемника информации;

• распространителя информации;

• профессионального представителя во внешнем мире.

От того, как менеджер или предприниматель сыграют свои ин­формационные роли, организовав профессиональные информацион­ные потоки, в существенной степени зависит производительность работы предприятия. Но производительность предприятия опреде­ляется не только количеством информации, но и ее качеством.

Информация- главный ресурс роста производительности пред­приятия, поскольку именно она позволяет:

• устанавливать стратегические цели и задачи предприятия и ис­пользовать открывающиеся возможности;

• принимать обоснованные и своевременные управляющие реше­ния;

• координировать действия разрозненных подразделений, направ­ляя их усилия на достижение общих поставленных целей.

На любом предприятии должна систематически вестись работа в следующих направлениях:

• выявление проблем и определение информационных потребно­стей;

• отбор источников информации;

• сбор информации;

• обработка информации и оценка ее полноты и значимости;

• анализ информации и выявление тенденций в избранных сферах;

• разработка прогнозов и альтернатив поведения предприятия;

• оценка альтернатив различных действий, выбор стратегии и при­нятие управляющих решений для реализации стратегических планов.

Информационное обогащение современного бизнеса - его наибо­лее характерная черта. Выигрывает тот, кто эффективнее собирает, обрабатывает и использует информацию об открывающихся воз­можностях.

Рис. 1.3 Основные компоненты СУЭД

тов, а также для управления делопроизводством (создание, обработ­
ка и систематизация архивного хранения документов)

Объектом автоматизации являются процессы:

• создания документов;

• подготовки, учета, систематизации и архивного хранения, поиска и получения организационно-распорядительных, отчетно-стати­стических, учетных, плановых, информационно-справочных и других управленческих документов;

• работы с документами (передача, учет, контроль исполнения и др.).
Структура, состав и функции типовой системы управления элек­
тронным документооборотом рассмотрены в [4].

ДОСТАВКА ИНФОРМАЦИИ

Доставка информации из внешних и внутренних источников может осуществляться по выделенным каналам, глобальным электронным сетям коммерческого или общего назначения, по корпоративным и локальным компьютерным сетям. Для работы с бумажными доку­ментами целесообразно использовать современные технологии фор­мирования электронных копий для последующего их использования в рамках электронного архива, анализа неструктурированной и сла­боструктурированной информации по запросу пользователя. При распределенной архитектуре предприятия и его информационных ресурсов обычно предусматривается возможность получения ин­формации из различных территориально разнесенных источников.

УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИЕЙ

Исходные данные, поступающие в систему из различных источни­ков, как правило, фильтруются. В частности, могут присутствовать следующие этапы преобразования данных:

• проверка корректности- внутренней непротиворечивости дан­ных, безопасности внесения данных и функционирования систе­мы в целом;

• приведение к общему формату в соответствии с принципом ин-тегрированности данных и информации;

• фильтрация и агрегирование данных;

• исключение дублирования данных;

• датирование данных (обязательное внесение временной метки в соответствии с принципом историчности).

Для управления информационным хранилищем и его модифика­цией целесообразно предусмотреть возможность описания различ­ных структур данных (создание и ведение метабазы) как админист­ратором системы, так и конечным пользователем, причем структура данных, видимая с места конечного пользователя, должна быть на­страиваема и на конкретную группу пользователей, и на конкретную решаемую задачу.

ХРАНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ

 

Информационное хранилище должно быть построено с учетом предметной ориентации данных, их историчности, интегрированности и неизменяемости во времени. Данные в информационном хра­нилище структурируются благодаря использованию структурных настроек в метаданных с учетом уровня их агрегирования.

Под агрегированием данных понимается использование механизмов получения системы взаимосвязанных данных различного уровня де­тализации, например по времени (час, день, неделя, месяц, квартал, год), по региону (отделение, район, город, республика, страна), по подразделению предприятия и т.д.

Максимальный срок хранения информации обычно составляет для агрегированной информации не менее 10 лет, для детализиро­ванной информации - до 4 лет. Исторические данные по истечении определенных сроков могут "складироваться" в общесистемном ар­хиве данных, предназначенном для долговременного хранения на различных видах носителей (на магнитных лентах, в оптических и/или магнитооптических библиотеках и др.). Естественно, в случае

необходимости обеспечиваются запрос (например, для ретроспек­тивного анализа временных рядов) данных из архива и добавление их в аналитическую систему, в том числе и в автоматическом режи­ме.

Для экономии времени пользователя может быть организовано многоуровневое хранение информации. При этом сохраняются как некоторые детальные, так и агрегированные данные. Ввиду сложно­сти многоуровневой структуры информационного хранилища необ­ходимо поддерживать его целостность, т.е. соответствие данных вышележащих уровней нижележащим, а также детальных данных -данным оперативных и других внешних систем.

Для описания правил функционирования информационного хра­нилища, ведения журнала операций и реализации доступа к инфор­мации требуются развитые программные средства ведения метабазы и поддержания целостности метаданных. Особое значение как в це­лом для системы подготовки принятия решений, так и для каждой из рассматриваемых автономных задач в рамках многоуровневой орга­низации хранения информации имеет адекватное отражение имею­щихся в распоряжении и потенциально доступных данных при опи­сании и согласовании структуры данных и метаданных. Описание указанных структур должно опираться на внутренние стандарты до­кументооборота и представления информации в организации.

АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ

Как известно, мало собрать информацию и организовать ее хране-'ние, главное уметь эффективно пользоваться ею. История учит* что на базе одной и той же информации могут делаться различные, не исключено что и противоположные выводы.

Основными потенциальными пользователями информационных хранилищ являются среднее и высшее звено управления, системные аналитики (рис. 1.4). Зачастую это неординарно мыслящие люди, многие из которых достаточно эрудированы в области компьютер- ных технологий и современных аналитических методов. Только не­большая часть их аналитических потребностей может быть предва­рительно сформулирована, регламентирована и документирована. Поэтому особое место в их работе отводится вопросам анализа, в том числе математической поддержки подготовки принятия реше­ний.

 

Рис.1.4 – Классификация пользователей аналитических систем

 

Современные информационные системы поддерживают интер­претацию информации как совокупности данных о бизнес-объектах. Это чрезвычайно удобно для непрофессиональных пользователей ЭВМ, так как подобные средства позволяют аналитику, а тем более менеджеру воспринимать модель данных в виде списка знакомых и естественных для него объектов, таких, как "Клиенты", "Договоры", "Оплата труда" и др. В то же время более квалифицированный поль­зователь имеет возможность, описав -с помощью встроенного меха­низма формирования запросов новые функции и представления, со­хранить их для использования коллегами [4].

Особо следует отметить, что аналитиков интересуют не только и, быть может, не столько одномерные (одноаспектные) запросы, сколько сложные запросы с несколькими аспектами анализа и мно­жественными связями. Например, в запросе могут быть наложены ограничения на временной период, перечень продуктов и услуг, подвергающихся анализу, региональные ограничения и т.п. Несмот­ря на то, что подобные запросы могут быть описаны заранее, делать это не всегда удобно из-за непредсказуемости и множественности запросов. Кроме того, анализ только начинается, но никак не закан­чивается констатацией и фиксацией фактов, происходивших в про­шлом. Наиболее интересным эффектом от аналитических инстру­ментов является прогноз на будущее и наличие механизмов модели­рования по схеме "что..., если...". Именно на эти возможности и ориентированы многие программные продукты, появившиеся на рынке в последнее время.

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ

Представление информации - один из наиболее существенных фак­торов всей концепции СППР. Высшее руководство предприятия за­частую видит только этот компонент информационной системы, по­этому успех СППР во многом связан не только с содержанием, но и с возможностями изобразительного ряда для представления резуль­татов анализа и моделирования, будь то в электронной или бумаж­ной форме.

Обеспечение удобства использования информационно-анали­тической системы во многом зависит от предоставленных пользова­телю средств интерактивного общения. Этим определяется потреб­ность в разработке специальных средств общения конечного пользо­вателя с информационно-аналитической системой, получившей на­звание пользовательского интерфейса (менеджера/аналитика):

ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

 

Отмеченные выше особенности аналитических задач управления требуют специфических методов математической поддержки подго­товки принятия решений (ППР). Прежде всего, они должны быть описаны в терминах, хорошо знакомых конечному пользователю. Кроме того, эти методы должны позволять работать с неполными или плохо структурированными данными и информацией. Класси­фицировать аналитические задачи можно по следующим крите­риям:

• вид постановки задачи;

• требуемый способ моделирования данных.

По виду постановки задачи можно разделить на следую­щие группы:

• типовые задачи, решаемые на большинстве предприятий;

• актуальные хорошо формализуемые задачи, например задачи мо­ниторинга бизнес-процессов;

• актуальные плохо формализуемые, но важные в решении задачи с неполными (подчас недостоверными и противоречивыми) ис­ходными данными, например текущее планирование или анализ баланса клиента;

• нерегулярно решаемые задачи, которые обычно требуют быстрой реализации, но быстро теряют актуальность.

По требуемому способу моделирования данных задачи можно разделить на такие группы:

• использование моделей многомерного анализа, в том числе фак­торного анализа;

• прогнозирование, в том числе с сезонным компонентом;

• финансовое конструирование и планирование;

• использование эвристических моделей, в том числе экспертных опросов;

• изучение взаимосвязей элементов;

• использование графоаналитических методов решения.

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Современные математические и программные средства являются надежными помощниками при подготовке принятия решений. Они способны играть роль опытного консультанта при подготовке к де­ловым переговорам, при стратегическом анализе рынка и составле­нии прогнозов в финансовой сфере. В условиях жесткой конкурен­ции программные средства, реализующие отдельные компоненты, а тем более полномасштабную систему контроллинга, помогают руко­водству и ответственным сотрудникам предприятий принимать обоснованные решения. Подобные продукты могут давать весьма квалифицированную оценку основных экономических параметров, позволяют взвешивать финансовые риски и принимать обоснован­ные решения.

Финансовые программы прогнозирования для бизнеса отличают­ся от хорошо известных электронных таблиц тем, что в электронных таблицах некоторые элементы прогнозирования играют вспомога­тельную роль, тогда как специализированные программы полно­масштабно используют возможности пакетов финансового прогно­зирования и ориентированы на пользователей-непрограммистов. В широком смысле финансовые программы решают оптимизационную задачу в условиях неопределенности.

ДЛЯ ФИНАНСОВЫХ ПРОГНОЗОВ

Нейронная сеть представляет собой многослойную сетевую структу­ру, состоящую из однотипных (и сравнительно простых) процессор­ных элементов - нейронов. Нейроны, связанные между собой слож­ной топологией межсоединений, группируются в слои (как правило, два-три), среди которых выделяются входной и выходной слои. В нейронных сетях, применяемых для прогнозирования, нейроны входного слоя воспринимают информацию о параметрах ситуации, а нейроны выходного слоя сигнализируют о возможной реакции на эту ситуацию. Перед началом призводственной эксплуатации ней­ронная сеть проходит специальный этап настройки - обучения. Как правило, сети предъявляется большое количество заранее подготов-

ленных примеров, для каждого из которых известна требуемая реак­ция сети. Если сеть реагирует на очередной пример неадекватно, т.е. состояние выходного слоя отличается от заданного, внутренняя структура сети подвергается некоторой модификации для миними­зации ошибки (в большинстве случаев корректируются веса соеди­нений). После определенного периода обучения сеть достигает со­стояния, соответствующего минимальной суммарной ошибке.

В коммерческом применении нейронные сети, как правило, пред­ставлены в виде программных пакетов, плат-акселераторов для пер­сональных компьютеров, нейромикросхем, а также специализиро­ванных нейрокомпьютеров. Для большинства приложений бывает достаточно простого программного пакета.

Основные преимущества нейронных сетей состоят в следующем.

1. Наиболее ценное свойство нейронных сетей- способность
обучаться на множестве примеров в тех случаях, когда неизвестны
закономерности развития ситуации и какие бы то ни было зависимо­
сти между входными и выходными данными. В таких случаях (а к
ним можно отнести до 80% задач финансового анализа) пасуют как
традиционные математические методы, так и экспертные системы.

2. Нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную, зашумленную и внутренне противоречивую входную информацию.

3. Эксплуатация обученной нейронной сети по силам пользовате­лю-непрофессионалу.

4. Нейросетевые пакеты позволяют исключительно легко под­ключаться к базам данных, электронной почте и автоматизировать процесс ввода и первичной обработки данных.

5. Внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позво­ляет практически безгранично наращивать мощность нейросистемы. Начав с простого пакета, можно в дальнейшем перейти на профес­сиональную версию или на специализированный нейрокомпьютер с полной преемственностью ранее созданного программного обеспе­чения.

О нейронных сетях как профессиональном инструменте для фи­нансовых операций серьезно заговорили в конце 1980-х гг. [19]. С появлением микропроцессоров и сверхбольших интегральных схем возникла техническая возможность построения более мощных ней­ронных сетей. Настраиваемые с помощью специальных алгоритмов обучения нейронные сети демонстрировали способность распозна­вания ранее предъявленных образцов в сложных наборах зашумлен-ных, неполных и противоречивых входных данных. В то же время надо осознавать, что обучение и перестройка нейронной сети требу­ет очень высокой квалификации специалистов.

Нейронные сети в том виде, как их сегодня применяют банкиры, бизнесмены и военные, - это не "черные ящики", раздающие туман­ные предсказания, а специализированные серийно выпускаемые программные пакеты и многопроцессорные системы, например ней­рокомпьютер для анализа и краткосрочного предсказания колебаний курсов валют. Они в основном используются не Столько для пред­сказания биржевых крахов (хотя и для них тоже), сколько для вы­полнения огромных объемов рутинной и весьма ответственной ра­боты по ежедневной, ежечасной, а зачастую ежеминутной коррек­ции валютных котировок на ведущих мировых биржах.

К основным финансовым задачам, решаемым с помощью нейро­компьютера, можно отнести [19]:

• прогнозирование валютного курса на основе нейросетевых мето­дов обработки временных рядов;

• страхование банковской деятельности;

• прогнозирование банкротств на основе нейросетевой системы распознавания;

• определение курса облигаций и акций предприятий с целью вло­жения средств в эти предприятия;

• применение нейронных сетей к задачам биржевой деятельности;

• прогнозирование экономической эффективности финансирования инновационных проектов и др.

Набор предложений программных продуктов, реализующих идею нейронных сетей, сегодня достаточно широк, включая встраивание соответствующих приложений в интегрированные системы под­держки принятия решения, например, фирмы ЗА8 1п§Ши1е

Ведущиеся в настоящее время работы по переносу алгоритмов на элементную базу (нейрочипы, нейроплаты и нейрокомпьютеры) должны существенно повысить быстродействие и тем самым сти­мулировать расширение применения указанных средств для приня­тия решений (прежде всего оперативных и тактических), в том числе для финансовых приложений и задач контроллинга.

Пока же возможности по включению нейроалгоритмов в при­кладные финансовые системы представляются более скромными: они ориентированы на отдельные частные задачи (распознавание чеков, предсказание курсов на биржах), требующие предваритель­ного качественного обучения. Наиболее успешным ожидается применение сравнительно простых нейросетей, например, с фик­сированными структурами и весами.

ЛИДЕРЫ СОВРЕМЕННОГО РЫНКА

Некоторые сравнительные характеристики зарубежных и россий­ских разработок на основании имеющихся информационных мате­риалов фирм и литературных источников приведены в табл. 1.3. Анализ данных, приведенных в этой таблице, позволяет сделать вы­вод, что на сегодняшний день наиболее широкими возможностями применительно к задачам контроллинга из зарубежных систем обла­дает система R/3 фирмы SAP AG, из отечественных - "Галактика" компании "Галактика" и "М-2" фирмы "Клиент-Серверные Техноло­гии". Рассмотрим возможности указанных систем более подробно [1,24].

Таблица 1.3 Сравнительные характеристики зарубежных и россий­ских разработок
Параметры сравнения	R/3 SAP AG)	SAS System (SAS Institute)	Огас1е Еxpress	Галактика"	М-2
Решаемые сис­темой задачи	Комплексная ав­томатизация бэк-офиса предпри­ятия	Среда разработ­ки аналитиче­ских приложе­ний	Среда разра­ботки управ­ленческих и аналитиче­ских систем	Комплексная автоматизация предприятия	Комплексная автоматизация средних и круп­ных предпри­ятий
Методическая проработка фи­нансово-экономических постановок за­дач	Высокий уровень адаптации к прак­тическим задачам на основе ком-плексирования бэк-офисных решений	Отдельные частные задачи	Могут быть разработаны отдельные частные задачи	Достаточный уровень адапта­ции к практиче­ским задачам	Достаточный уровень адапта­ции к практиче­ским задачам
Стратегический контроллинг: • формирова­ ние целей • достижение целей • маркетинг	Система модели­рования типа «что..., если...» по сценариям развития	Допускает реа­лизацию отдельных задач	Реализация отдельных задач возможна	Реализация в рамках нетради­ционного под­ход к решению задач управле­ния предприяти­ем. Наличие систем модели­рования по сце­нариям развития	Возможно моделирование по сценариям развития
Оперативный контроллинг: •финансовый; •размещение средств; •фонды и резервы; •деятельность филиалов	Настраивается на конкретные при­менения. Создана модификация для банков	Может быть реализован. Требуется раз­работка прило­жений	Могут быть реализованы отдельне частные задачи	Настраивае-мость под кон­кретную реали­зацию	Настраивае-мость под кон­кретную реали­зацию
Операционные системы	Широкий выбор	Широкий выбор	Широкий вы­бор	Широкий выбор	Широкий выбор
Реализация по­добных проек­тов:	За рубежом и в России	Имеются ком­поненты за ру­бежом	За рубежом	В России (рос­сийский аналог -Я/3 (8АР АС)	В России

КОНТРОЛЛИНГА

Российский опыт автоматизации решения задач контроллинга менее обширен, чем зарубежный. В то же время ряд разработок представ­ляет особый интерес: система "Галактика" компании "Галактика" и система "М-2" фирмы "Клиент-Серверные Технологии". Остано­вимся на них более подробно [1].

Наиболее широкими возможностями обладает корпоративная информационная система "Галактика". Система направлена на ре­шение задач управления предприятием (в отличие от традиционного регистрационно-накопительного подхода) с использованием ком­плексного подхода к автоматизации его различных служб, на после­довательное прохождение документов по различным модулям, воз­можность поэтапного внедрения и приобретения тех модулей, кото­рые необходимы для работы. Модульность построения системы до­пускает как изолированное использование отдельных ее составляю­щих, так и их произвольные комбинации, включая интеграцию с существующими программными наработками.

Относительно решаемых задач систему "Галактика" можно ус­ловно подразделить на несколько функциональных контуров.

Контур административного управления решает задачи финансо­вого и хозяйственного планирования, финансового анализа, управ­ления маркетингом.

Контур управления персоналом предназначен для автоматизиро­ванного учета кадров и расчетов по оплате труда персонала.

Контур бухгалтерского учета - функционально полная система ведения бухгалтерского учета.

Контур оперативного управления реализует задачи, связанные с организацией и управлением производственной и коммерческой деятельностью предприятия.

Контур управления производством автоматизирует техническую подготовку производства, включая технико-экономическое плани­рование и учет фактических затрат.

Контур администрирования — набор сервисных средств для ква­лифицированных пользователей и программистов, обеспечивающих администрирование базы данных, корпоративный обмен данными, обмен документами с внешними информационными системами, а также проектирование пользовательского интерфейса и отчетов.

Информационная система руководителя предназначена для ру­ководителей предприятий, холдингов, корпораций и поддерживает управленческую деятельность высшего руководства, обеспечивая эффективным инструментарием для решения задач мониторинга оперативной деятельности и анализа деятельности предприятия, по­вышения "информационной прозрачности" предприятия, исключе­ния возможности искажения реальных данных, снижения издержек получения информации для принятия оперативных и стратегических решений.

Для улучшения восприятия информации применяются различные визуальные средства, в том числе технология "светофоров", исполь­зующая изменение цветовой индикации объектов в зависимости от состояния системы.

Система "Галактика" находится в непрерывном развитии: нара­щивается ее функциональность, отслеживаются изменения законо­дательства, предоставляются дополнительные средства информаци­онного обмена с другими системами, что позволяет вывести систему "Галактика" на одно из ведущих мест среди аналогичных корпора­тивных информационных систем российских производителей.

Интегрированная система управления предприятием "М-2" пред­ставляет собой современный масштабируемый программный ком плекс, предназначенный для комплексной автоматизации россий­ских предприятий различной отраслевой принадлежности и масшта­ба деятельности. Система формирует единый информационный кон­тур, объединяющий процессы финансового планирования, учета обязательств и расчетов, процессы материально-технического обес­печения и сбыта, планирования и управления производством и складскими запасами, ведение бухгалтерского и управленческогр учета и эффектного контроллинга деятельности предприятия.

Система "М-2" разработана на основе применения мировых стан­дартов управления в реальных условиях функционирования россий­ских предприятий и полностью соответствует требованиям, предъ­являемым к интегрированным системам класса ЕКР. Система "М-2"