CC BY
263
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ФИНАНСОВОМ
АНАЛИЗЕ ПРЕДПРИЯТИЯ
А.Д. Самойлов, магистрант
Белгородский государственный национальный исследовательский университет (Россия, г. Белгород)
DOI: 10.24411/2411-0450-2019-10446
Аннотация. Каждый год в мире появляются все более совершенные технологии по обработке, хранению и анализу информации, которые позволяют автоматизировать процесс проведения финансового анализа с учетом реалий современного мира. В связи с увеличением объемов данных и появлением таких понятий как «blockchain», «big data» и др., перед организациями стоит непростая задача интеграции современных технологий в свою деятельность. В данной статье рассматриваются информационные технологии и концепции, которые позволяют не только повысить скорость выполнения и учета многих операций, но и проводить финансовый анализ, основываясь не только на традиционных ретроспективных источниках информации, но и на точных прогнозах, выполненных с помощью технологий имитационного моделирования и машинного обучения.
Ключевые слова: финансовый анализ, информационные технологии, блокчейн, OLAP, имитационное моделирование, машинное обучение.
В условиях постоянного совершенствования информационных технологий появляется все больше возможностей для проведения эффективного, быстрого и достоверного финансового анализа деятельности предприятия - как для контроля финансовых показателей, так и для оперативного осуществления конкурентного бен-чмаркинга с целью оценки конкурентоспособности организации и эффективности использования финансовых ресурсов. Благодаря современным информационным технологиям произвести финансовый анализ предприятия и его конкурентов можно за более короткие сроки и с меньшими затратами труда.
Бухгалтерская отчетность была и на данный момент остается документально-информационной базой для анализа хозяйственной деятельности организации. Верно проанализировав содержащуюся в бухгалтерской отчетности информацию, предприятие может принять ряд важных для дальнейшего развития управленческих решений, а внешние пользователи, имеющие как прямой, так и непрямой финансовый интерес, могут оценить финансовую устойчивость и инвестиционную привлекательность предприятия. Однако, несмотря на большую формализованность фи-
нансового (внешнего) анализа по сравнению с управленческим (внутренним) анализом, финансовому анализу в будущем предстоит претерпеть ряд изменений под влиянием быстроразвивающихся современных технологий, меняющих привычный уклад не только в сфере экономики и финансов, но и практически во всех сферах жизни общества.
Какие же технологии уже влияют на механизмы проведения финансового анализа и предоставляют предприятию и внешним заинтересованным лицам возможность осуществлять более быстрый и детальный анализ его финансовой деятельности? Еще совсем недавно казавшиеся технологиями из научной фантастики, такие понятия как «blockchain» (рус. блокчейн), «big data» (рус. большие данные), «machine learning» (рус. машинное обучение) уже прочно вошли во многие сферы деятельности человека. На сегодняшний день они уже активно используются в качестве эффективных инструментов учета, анализа и прогнозирования хозяйственной деятельности организации. то конкретно представляют собой эти технологии и каковы перспективы их развития в качестве инструментов учета, планирования и анализа?
Блокчейн - это «сквозная» технология распределенных ресурсов, которая может эффективно применяться во многих сферах экономики и управления, в том числе и на государственном уровне. Эта технология представляет собой децентрализованный реестр или перечень всех операций в одноуровневой сети [1]. Являясь распределенной, защищенной от несанкционированного доступа базой данных, блокчейн-технология не просто исключает ненужных посредников, снижает затраты и увеличивает скорость совершения финансовых операций и их анализ, она также обеспечивает большую прозрачность многих бизнес-процессов. Это, в свою очередь, позволяет анализировать данные и вносить изменения в стратегию предприятия практически в режиме онлайн, а прозрачность ведения учета дает возможность внешним пользователям увидеть подлинную картину хозяйственной деятельности предприятия. В свою очередь, блокчейн может упростить процедуру сбора и анализа данных со стороны внешних субъектов (исполнителей) анализа, к примеру, аудиторских компаний, налоговых служб или статистических управлений. Однако по словам главы ФНС М. Мишустина, данную технологию еще рискованно активно применять в деятельности налоговой службы, поскольку с точки зрения предложенного исследовательской и консалтинговой компанией «Gartner» цикла зрелости технологий (англ. Hype Cycle), отражающего на каком этапе жизненного цикла находится новая технология, блокчейн прошел пик завышенных ожиданий, но еще не вышел на уровень продуктивности внедрения [2].
Тем не менее, «Большая четверка» крупнейших аудиторских компаний мира уже испытывает блокчейн-платформу для анализа финансовой отчетности компаний, которая в перспективе позволит снизить работу по проверке подлинности документации с полутора месяцев до пары дней [3].
В связи с колоссальным ростом объемов информации, появлением «big data» -структурированных и неструктурированных данных огромных объемов [4]; сложностью проведения финансового анализа
большого предприятия «вручную» или с помощью традиционных программ, не рассчитанных на анализ и обработку таких объемов данных, IT-компаниями разрабатываются все более «умные» программы с использованием передовых информационных технологий. Для прогнозирования последствий, рассматриваемых финансовых и инвестиционных стратегий и нахождения оптимальных бизнес-решений, многие организации используют программное обеспечение для имитационного моделирования. Примером такого ПО является аналитическая система «Project Expert», позволяющая создать бизнес-план и продумать все возможные варианты развития бизнеса без реального вложения денежных средств, определиться с финансовой стратегией и оценить ее эффективность [5]. Благодаря технологиям имитационного моделирования, предприятие также может предоставить потенциальным инвесторам или кредиторам необходимую отчётность для обоснования целесообразности инвестиционного участия или предоставления кредита на развитие бизнеса. Системы имитационного моделирования позволяют анализировать бизнес-модель и вносить коррективы в действия, что существенно отличается от анализа, базирующегося на ретроспективных данных.
Для осуществления более упорядоченного финансового анализа предприятия используют системы автоматизации анализа финансового состояния (АФС), такие как «Audit Expert 4», «ФинЭкАнализ 2018», «ИНЭК-Аналитик», «1С-Рарус: Финансовый анализ 1.1.» и многие другие.
Определенная доля систем автоматизации АФС базируется на технологии интерактивной аналитической обработки данных OLAP (англ. Online Analytical Processing). В России одним из программных продуктов, использующих технологию OLAP является «ИНТАЛЕВ: Корпоративная аналитика». Технология OLAP позволяет проводить как многомерный анализ на основе массивов ретроспективных данных, так и выполнять имитационное моделирование и прогнозирование, а также решать задачи интеллектуального анализа данных, называемого «data
mining» (рус. «добыча данных») [6]. Под добычей данных подразумевается нахождение определенных паттернов и взаимосвязей бизнес-процессов на основе имеющихся данных [7].
Интеллектуальный анализ данных тесно связан с технологией, называющейся «machine learning» - машинное обучение. Данная технология основана на обучении нейронных сетей и позволяет коду учиться на уже имеющихся данных и продумывать множество различных сценариев. Это позволяет повышать точность прогнозов и анализировать финансовые показатели в режиме реального времени, что является недоступным для классического финансового анализа, одной из главных характеристик которого является периодичность. Отсутствие учета и анализа промежуточных значений показателей отчетности может привести к неточностям в анализе и искаженному прогнозу [8].
Консалтинговая компания «PWC» в своей лаборатории искусственного интеллекта работает над объединением возможностей машинного обучения и имитационного моделирования с целью оптимизации процесса тестирования и оперативного прогнозирования событий [9].
Несмотря на то, что на мировом и российском IT рынках представлено множество различных приложений, передовых технологий и методов хранения данных и анализа хоздеятельности предприятия, у многих предприятий возникает ряд серьезных сложностей с процессом интеграции современных IT-решений в рабочий процесс. Компании испытывают такие трудности как:
1. Нехватка квалифицированных кадров для внедрения и поддержания работы данных технологий: современная система об-
разования не успевает за стремительным развитием технологий и изменением реалий ведения бизнеса, а большинству сотрудников предприятий требуется повышение квалификации для освоения передовых технологий.
2. Техническая сложность и высокая стоимость самого процесса внедрения технологий; а также частичное, неполное понимание механизмов работы современных информационных технологий государственными органами, что приводит к отсутствию четкого законодательства, правил использования и регламентирования некоторых передовых технологий.
3. Недостаток доверия со стороны менеджмента компаний и сотрудников, вызванный новизной технологий и ощущением рискованности их внедрения, а также отсутствием понимания механизмов их работы.
В начале 2018 года компанией «PWC» был проведен опрос членов советов директоров российских компаний, который показал, что большая часть технологий не внедрены в российских компаниях. Таким образом, по данным опроса, блокчейн и искусственный интеллект применяются в работе лишь у 11% организаций. Согласно опросу, 76% респондентов назвали отсутствие квалифицированных кадров основным препятствием для внедрения современных информационных технологий [10].
Стоит отметить, что такие преимущества использования новых технологий в финансовом учете и анализе как скорость, оперативность, эффективность, точность и многие другие в скором времени вынудят все предприятия, стремящиеся оставаться конкурентоспособными и рентабельными, подстроиться под новые требования рынка.
Библиографический список
1. «Уверенность в будущем: Как технологии будущего могут помочь финансовой службе уже сейчас». Практическое руководство PWC по новым технологиям [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/assets/pdf/pwc-emerging-technology-v8_rus_ed.pdf (дата обращения: 6.03.2019).
2. Стулов М. Руководитель ФНС: Пресловутого давления налоговой службы не существует [Электронный ресурс] // Интернет-портал газеты «Ведомости». Раздел «Экономика/Налоги и сборы». 21.11.2018. URL: https://www.vedomosti.ru/economics (дата обращения: 10.03.2019).
3. «Большая четверка» аудиторов испытает блокчейн-платформу для анализа финансовой отчетности [Электронный ресурс]. URL: https://bloomchain.ru/newsfeed/krupnejshie-auditory-v-mire-ispytayut-blokchejn-platformu-dlya-analiza-finansovoj-otchetnosti/ (дата обращения: 16.03.2019).
4. Семенов А. Технологии Big Data: как использовать большие данные в маркетинге [Электронный ресурс]. URL: https://www.uplab.ru/blog/big-data-technologies/ (дата обращения: 17.03.2019).
5. Казанкина О.А. Значение информационных технологий в финансовом планировании предприятия // Информационная безопасность в регионах. - 2018. - №2 (11). - С. 101.
6. Ясенев В. Н. Информационные системы и технологии в экономике: учебное пособие. - 3-е изд. - М.: Юнити-Дана, 2015. - 560 с.
7. Han, Jiawei. Data mining : concepts and techniques / Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. - 3rd ed. The USA: Elsevier Inc, 2012. - 703 с.
8. ВиноградовМ.А., Котов Г.В., Пронь С.П. Финансовый анализ на основе современных информационных технологий// Финансовая система России: история и современность: Материалы научно-практической конференции / Под ред. доц. И.Н.Юдиной. - Барнаул: Филиал ВЗФЭИ, 2003. - С. 84-90.
9. Integrating Artificial Intelligence and Simulation Modeling. PwC Artificial Intelligence Accelerator [Электронный ресурс]. URL: https://www.anylogic.ru (дата обращения: 17.03.2019).
10. Корпоративное управление цифровыми технологиями. Опрос членов советов директоров российских компаний - 2018 [Электронный ресурс]. URL:https://www.pwc.ru/ru/corporate-governance/assets/russian-boards-survey/russian-boards-survey-pwc-2018-r.pdf (дата обращения: 18.03.2019).
THE USE OF INFORMATION TECHNOLOGY IN FINANCIAL ANALYSIS A.D. Samoilov, graduate student
National research university «Belgorod state university» (Russia, Belgorod)
Abstract. Every year, more and more advanced technologies for processing, storing and analyzing information appear in the world, which allow to automate the process of conducting financial analysis in the modern world. In connection with the increase in data volumes and the emergence of such concepts as «blockchain», «big data», etc., organizations face the difficult task of integrating modern technologies into the business. This article discusses information technologies and concepts that allow not only to increase the speed of implementation and accounting of many operations, but also to conduct financial analysis based not only on traditional retrospective sources of information, but also on accurate forecasts made by using simulation modeling and machine learning.
Keywords: financial analysis, information technology, blockchain, OLAP, simulation modeling, machine learning.
