10 подписчиков
Как доказать финансовый эффект от прогнозной аналитики: пример расчёта на цифрах
Модель показывает точность 92%. Команда довольна.
А на защите бюджета финдиректор задаёт один вопрос: «Сколько компания на этом заработала или не потеряла?» — и проект зависает.
Мы видели эту сцену не раз. Точность прогноза и деньги — два разных языка. Вот как перевести один в другой.
Рабочая логика простая: прогноз → решение → изменение показателя → деньги.
Сам по себе прогноз ничего не экономит. Он лишь показывает риск. Эффект появляется, только когда на его основе меняют закупки, производство или запасы. Есть прогноз, но нет решения по нему — нет и эффекта, как бы точна ни была модель.
Покажем на примере из закупок (цифры условные).
Модель стала точнее — закупщик перестал перестраховываться. Средний запас упал со 120 до 95 млн ₽. При стоимости капитала 18% это ≈ 4,5 млн ₽ в год замороженных денег, плюс ≈ 2 млн ₽ на снижении списаний. Минус 2 млн ₽ на поддержку модели.
Чистый эффект ≈ 4,5 млн ₽ в год.
Обратите внимание: в расчёте нет слова «точность». Есть запасы, стоимость капитала, списания и затраты. Это язык, который принимает финслужба.
«Повысили точность» — про модель. «Снизили потери от запасов на 25 млн ₽» — про бизнес.
Финслужбе не нужно обещание, что ИИ «принесёт пару миллионов». Ей нужна прозрачная цепочка расчёта, где каждое звено можно проверить. Тогда аналитика перестаёт быть экспериментом с данными и становится инвестицией с понятной экономикой.
А как у вас оценивают эффект от аналитики — через KPI модели или через изменение бизнес-показателей?
#прогнознаяаналитика #DataAnalytics #ITстратегия #ROI #цифровизация
1 минута
10 сентября