Типовые ошибки при внедрении финансовых систем: Автоматизация хаоса
Ситуация
Компании, принимая решение об автоматизации, не всегда задумываются о состоянии текущих процессов. Кажется, что всё под контролем: данные есть, отчёты собираются, согласования проходят, пусть и вручную, но проходят. Где-то пересылаются Excel-файлы, где-то обсуждаются показатели на созвоне, где-то менеджер лично приходит уточнить расчёты. Все к этому привыкли, и это воспринимается как нормальный рабочий процесс.
Даже если сотрудники замечают, что цифры в отчётах расходятся, методику часто понимают по-своему, это не вызывает тревоги. Принято считать, что всё наладится, когда появится система. Нужно просто переложить текущую логику на платформу - и станет проще.
О том, что процессы на самом деле не налажены, данные разрозненны, а правила расчетов нигде не зафиксированы, предпочитают не говорить. Ни внутри команды, ни в диалоге с подрядчиком. И проект стартует, по сути, в условиях неопределённости, хотя формально — всё выглядит собранным: сформированы команды, разработан план проекта, проведен кик-оф.
Но при этом нет общего понимания, как должен работать процесс. Нет целостной картины, нет устойчивых правил. Есть разные версии правды в отчётах и надежда, что система всё исправит.
Суть
Внедрение финансовой системы не решает проблем с процессами и данными, если эти проблемы не решены до начала проекта автоматизации. Если внутри компании нет порядка, нет четких правил, нет единых подходов к расчетам - система не упрощает работу, а масштабирует имеющийся хаос.
Когда процессы не описаны, а данные разрозненны, автоматизация становится не инструментом для упрощения работы, а способом быстро размножить ошибки по отчетам, данным и подразделениям. И вместо экономии времени и ресурсов компания получает еще больше ручной работы: чтобы хоть как-то заставить новую систему работать, приходится постоянно сводить данные, создавать множество мэппингов, заказывать доработки.
Автоматизация не создает порядок там, где его нет.
Чтобы система работала и помогала бизнесу, нужно сначала выстроить процессы, согласовать правила, стандартизировать данные. Только потом эти понятные, управляемые процессы можно автоматизировать.
К чему приводит
- Данные остаются неконсистентными - одни и те же показатели в разных отчетах не сходятся.
- Сотрудники не понимают, как пользоваться системой, и продолжают работать по старинке — в Excel, мессенджерах, личных чатах, в электронной почте.
- Система требует значительных доработок, потому что никто заранее не подумал о методологии и дизайне.
- Растут затраты на исправление ошибок, но пользы от системы нет.
- Команда разочаровывается в автоматизации и начинает ей сопротивляться.
Пример из практики
Компания - международный производитель пищевой продукции.
Компания большая, процессы сложные, бюджет каждый год собирался в Excel. Это было главной причиной старта проекта автоматизации.
Изначально план был амбициозный. Система должна была охватить не только финансы, но и другие ключевые подразделения — производственный отдел, маркетинг, продажи. Предполагалось, что все участники будут согласовывать бюджет в единой системе, без бесконечных Excel и звонков. Кроме того, хотели не только автоматизировать сбор годового бюджета, но и настроить прогнозирование и контроль исполнения плана.
Однако уже в ходе проекта стало понятно, что внутри компании нет общего понимания, по каким данным они вообще работают. Финансовый департамент заходил в проект с одной версией плана продаж, которую получал перед началом бюджетной кампании. А сотрудники производственного отдела сразу сказали, что план продаж у них совсем другой - и он постоянно меняется. Причем эти изменения часто не совпадают с тем, что фиксируют финансы. Свою версию цифр имел и отдел продаж. В итоге оказалось, что в каждом департаменте — свои цифры по одному и тому же показателю.
Когда речь зашла о том, чтобы все департаменты работали в системе, сотрудники начали открыто этому сопротивляться. Каждый был уверен, что его данные правильные, а согласовывать это в какой-то системе смысла не видит. К тому же всем было удобно продолжать работать по привычной схеме: держать свои файлы, решать вопросы по звонку и не тратить время на разбирательства с чужими цифрами.
IT-служба компании в этот процесс не вовлекалась вообще - они считали, что это дело финансов, и не хотели вникать в проблемы согласования данных между подразделениями.
В итоге система была внедрена, но только для финансового департамента. То есть сделали автоматизацию бюджета для внутреннего пользования финансистов, но общий процесс сбора годового бюджета для компании так и остался разрозненным. План продаж продолжил существовать в разных версиях — у каждой команды своя. Автоматического согласования между участниками не получилось, как и прозрачного прогноза или контроля исполнения. И хотя для финансистов система частично упростила процесс, главная цель проекта - снизить трудоемкость всего бюджетного процесса и ускорить согласование - не была достигнута. Проблема, с которой все начиналось, осталась нерешенной.
Признаки проблемы
- Нет общего понимания, как должны выглядеть бизнес-процессы: кто за что отвечает, что и в каком порядке должно происходить.
- Пользователи постоянно корректируют вручную данные и уточняют детали через переписку или созвоны.
- Данные подгоняются под нужный результат.
- Никто в команде не может объяснить, как процессы связаны между собой.
Как избежать ошибки
Чтобы автоматизация действительно работала, а не создавала новые проблемы, важно сделать несколько шагов до старта проекта:
- Описать и формализовать процессы
- Провести ревизию данных
- Согласовать методику расчетов
- Назначить владельцев процессов и данных
Зафиксировать, кто и что делает, в каком порядке, в какой системе и зачем. Если процесс на бумаге не работает, автоматизация не поможет.
Привести показатели в единый вид, согласовать методику, отчеты, определить «единый источник правды» для данных. Без этого автоматизация превратится в перенос хаоса из Excel в систему.
У всех отделов должны быть одинаковые подходы к расчету финансовых показателей.
У каждого бизнес-процесса и у каждого набора данных должен быть определен ответственный - тот, кто следит за их качеством, сопоставимостью и актуальностью.
А подробнее о самых распространенных ошибках при автоматизации мы расскажем на нашем вебинаре, который состоится 17 апреля. Ознакомиться с программой и зарегистрироваться вы можете по ссылке.
