ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
УДК 338
ДИНАМИКА И ТЕНДЕНЦИИ ВНЕДРЕНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ РИСК-ОРИЕНТИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ В РОССИЙСКИХ ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПАНИЯХ (НА ПРИМЕРЕ ПАО "ГАЗПРОМ") Я.С. Крухмалева (ПАО "Газпром") В статье представлены результаты анализа динамики развития культуры управления рисками и основные тенденции внедрения комплексных автоматизированных риск-ориентированных систем управления инвестиционными проектами ПАО "Газпром", основанных на принципах проектного финансирования. Описана динамика развития системы управления рисками в рамках реализации инвестиционных проектов ПАО "Газпром". Сформулированы основные проблемы при внедрении системы риск-ориентированного управления инвестиционными проектами на примере ПАО "Газпром". Проведен сравнительный анализ используемых в международной и российской практике подходов и систем в части стандартизации, методологии и программного обеспечения, применяемых для анализа и управления рисками. Приведены результаты и обоснование эффективности выбранной модели. Предложены актуальные для нынешней экономической ситуации в России механизмы и инструменты при реализации крупных инвестиционных проектов. Отмечены возможные сценарии и перспективы развития риск-менеджмента в России. Ключевые слова: риск-ориентированное управление; инвестиционный проект; управление проектом; риск-менеджмент; владелец риска; фрактал; согласованность экспертных мнений; когнитивные искажения; методология; качественный анализ; количественная оценка; программное обеспечение; автоматизация системы управления проектом. DOI: 10.33285/1999-6942-2019-1(169)-37-42 DYNAMICS AND TRENDS OF INTRODUCING COMPLEX AUTOMATED RISK-ORIENTED SYSTEMS OF PROJECT MANAGEMENT IN RUSSIAN INDUSTRIAL COMPANIES (ON THE EXAMPLE OF PJSC "GAZPROM") Ya.S. Krukhmaleva (PJSC "Gazprom") The article presents the results of the analysis of the dynamics of the risks management culture development and the main trends of the introduction of complex automated risk-oriented systems of investment projects management in PJSC "Gazprom" based on the principles of project financing. The development of the risk management systems dynamics as part of investment projects implementation in PJSC "Gazprom" is described. The main problems when implementing the risk-oriented systems of investment projects management are formulated on the example of PJSC "Gazprom". A comparative analysis of the approaches and systems in terms of standardization, methodology and software, applied for risks analysis and management and used in the international and Russian practices, has been carried out. The results and substantiation of the selected model effectiveness are presented. The mechanisms and instruments required for big investment project simplementation in the current economic situation in Russia are proposed. The possible scenarios and prospects for the risk management development in Russia are noted. Keywords: risk-oriented management; investment project; project management; risk management; risk owner; fractal; consistency of expert opinions; cognitive distortion; methodology; qualitative analysis; quantitative assessment; software; project management automation system.
Введение Все без исключения мегапроекты, выполненные с использованием современных методов и лучших практик проектного менеджмента, не уложились в сроки и бюджет. Лишь около 10 % случаев объясняются несовершенным планированием. В 90 % случаев причиной является неспособность принятия решения и владения ситуацией в условиях полной или частичной неопределенности, неполноты и неточности информации, в неэффективном управлении рисками. Управление рисками инвестиционных проектов является одним из необходимых элементов комплексной системы управления проектами и в существенной мере влияет на успешность его реализации. Успешность проекта в широком смысле определяется тем, что он завер-
шен в установленные сроки, в рамках выделенного бюджета и с соблюдением качества. В условиях сложности, многофакторности и роста неопределенности точное соблюдение сроков и бюджета проектов практически недостижимо. В этой связи необходимо грамотное и наиболее эффективное в каждом конкретном случае управление рисками [1–3]. Международная статистика дает неутешительные результаты. Более 60 % инвестиционных проектов реализуются с задержкой сроков более чем на 50 % от запланированного периода. Кроме того, в большинстве случаев объем капитальных затрат превышает запланированный более чем в 2 раза. Эресундский мост-туннель между Швецией и Данией, открытый в 2000 г., стал одним из крупнейших межнациональных инфраструктурных проектов в ми-
Problems of economics and management of oil and gas complex 1(169)2019
37
ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
ре. Он соединяет Швецию и Норвегию с континентальной Европой. Когда закон о строительстве сообщения Эресунд был ратифицирован парламентом Дании в 1991 г., общий объем инвестиций оценивался в 11,7 млрд датских крон (цены 1990 г.) для проекта моста-туннеля через пролив и 3,2 млрд датских крон для подъездных путей на датской стороне. Когда возведение подъездных путей было завершено в 1998 г., их реальная стоимость составила 5,4 млрд датских крон (цены 1990 г.), что означало превышение запланированных расходов на 68 %. Еще одно исследование было предпринято в Ольборгском университете Дании. Это наиболее всестороннее исследование, охватывающее 258 проектов стоимостью приблизительно 90 млрд дол. (цены 1995 г.). Это первое исследование, позволяющее сделать статистически значимые выводы относительно превышения расходов в транспортных инфраструктурных проектах. Среди типов проектов – мосты, туннели, шоссейные дороги, автострады, высокоскоростные железные дороги, городские и междугородные железнодорожные пути. Проекты находятся в 20 странах на пяти континентах, включая как развитые, так и развивающиеся страны. Все они были выполнены в период между 1927 и 1998 гг. Основные результаты Ольборгского исследования таковы: в 9 из 10 транспортных инфраструктурных проектах расходы недооценены, что привело к превышению расходов; реальная стоимость всех типов проектов в среднем на 28 % выше, чем сметная; недооценка расходов и перерасход средств наблюдаются в 20 странах на 5 континентах и являются глобальным феноменом. Ситуация не изменилась за последние 70 лет. Данное явление нельзя объяснить ошибкой, и наиболее правдоподобным объяснением представляется стратегическое искажение данных, а именно – обман с целью получения одобрения для запуске проектов. Специфика инвестиционных проектов ПАО "Газпром", основанных на принципах проектного финансирования ПАО "Газпром" реализует крупные международные проекты, основанные на принципах проектного финансирования. Это финансирование инвестиционных проектов, при котором источником обслуживания долговых обязательств являются денежные потоки, генерируемые проектом. Специфика этого вида инвестирования состоит в том, что оценка затрат и доходов осуществляется с учётом распределения риска между участниками проекта. Таким образом, управление (распределение) рисками начинается уже на этапе рассмотрения акционерного соглашения. А это требует построения в рамках компании, реализующей международные проекты, комплексной автоматизированной системы управления проектами, включающей в себя систему управления рисками. Речь идет не только о построении центра компетенции, но и об автоматизации 38
всех процессов управления инвестиционными проектами, а также интеграции внедряемой системы в существующую процессную деятельность компании. А это очень сложный и длительный процесс. Основные требования международных акционеров: международные стандарты; единое правовое пространство; возможность интеграции систем. Как следствие – наблюдается многообразие подходов и повышение уровня неопределенности. Динамика развития системы управления рисками в рамках реализации инвестиционных проектов ПАО "Газпром" Внедрение инструментов для анализа рисков, в том числе программных продуктов, началось в ПАО "Газпром" уже более 10 лет назад. Целями компании являются снижение финансовых потерь от вероятностных событий, увеличение прибыли и реализация проектов в директивные сроки. Автоматизация процессов управления проектами и проектными рисками в государственной корпорации носит длительный характер и требует решения ряда задач: построения в рамках компании центра компетенций, разработки методологической, нормативной и регламентирующей документации, учитывающей требования международных стандартов; систематического повышения уровня зрелости компании в риск-ориентированном подходе к управлению проектами; создания условий для развития базы знаний компании по критическим областям: инжинирингу, конструкторской и технологической подготовке производства работ, логистической поддержке, производству работ, управлению стоимостью портфеля проектов; внедрения автоматизированных инструментов по качественному и количественному анализу рисков, а также по поддержке процессов управления рисками в рамках комплексной системы управления проектами и проектными рисками; комплексной интеграции с существующей системой компании; постоянного развития системы с использованием новейших технологических решений. Из всего этого можно сделать вывод, что ПАО "Газпром" находится на этапе развития системы и планирует ее постоянное усовершенствование. Последние тенденции в области международного риск-менеджмента подводят к тому, что для наиболее эффективного риск-ориентированного управления проектами необходимо применять количественные методы оценки рисков. В случае управления проектными рисками существуют системы имитационного моделирования, основанные на методе Монте-Карло, которые позволяют: сравнить несколько S-кривых по срокам/стоимости;
Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом 1(169)2019
ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
учитывать корреляцию рисков, их совокупный эффект; сравнить, насколько эффективны меры реагирования на риски; не только выявить недостатки, но и понять, как их устранить в течение нескольких минут. Количественный анализ рисков – это глобальный, наиболее важный инструмент в части эффективного управления инвестиционными проектами. Проблемы при внедрении системы риск-ориентированного управления инвестиционными проектами Основные проблемы, с которыми столкнулись при внедрении элементов системы для управления проектами, основанных на международных подходах и программных продуктах, следующие: система работает только при наличии полноценного календарно-сетевого графика. И как это ни парадоксально, часто процесс его построения и регулярная актуализация на крупных проектах имеют ряд трудностей; внедрение и сопровождение системы требуют существенных финансовых инвестиций и наличия компетентных специалистов; сложности интеграции с существующими бизнеспроцессами компании; отсутствие статистических баз данных по многим категориям рисков приводит к необходимости применения экспертных оценок, что влечет высокий уровень субъективности. Можно сделать вывод, что субъективность экспертных оценок искажает результат количественного анализа рисков с использованием более сложных математических моделей и технологических алгоритмов. В некоторых компаниях данный сложный инструмент используется эпизодически для демонстрации результатов количественной оценки, объективность которой проверить крайне затруднительно. Этот инструмент, в некоторой степени, является средством для временного удовлетворения инвестора в потребности владения информацией о статусе проекта до момента наступления фактического кризиса. И усложнение ведет к ряду совершенно непредсказуемых эффектов; отсутствие возможности приобретения зарубежных программных комплексов в рамках импортозамещения и зарубежных санкций; невозможность на сегодняшний день получить от производителей зарубежного программного обеспечения численных статистических данных об эффективности применения имитационного моделирования, основанного на методе Монте-Карло, с использованием конкретных программных продуктов в крупных корпоративных системах. Ввиду фрактальной природы экономической динамики системы наблюдается явление каузальности. Оценка сложных систем требует повышенной прозрачности. Но в реальности все наоборот – система непрозрачна. Причина сложности оценки эффективности
таких систем кроется именно в нелинейности их природы. Наиболее остро на сегодняшний день представлен вопрос верификации прогнозирования, процедуры проверки его правильности, истинности или обоснованности. Вопрос о принципиальной возможности прогнозирования нельзя решить, не определив критерии истинности прогнозов. Если нет возможности проверить истинность прогнозов, говорить о научной ценности прогнозирования бессмысленно. Хорошо известно, что критерием истинности нашего знания является практика. Канеман Д. – один из основоположников психологической экономической теории и поведенческих финансов, в которых объединены экономика и когнитивистика для объяснения иррациональности отношения человека к риску в принятии решений и в управлении своим поведением. Он знаменит своей работой по установлению когнитивной основы для общих человеческих заблуждений в использовании эвристик, а также для развития теории перспектив. В 2002 г. Д. Канеман стал лауреатом Нобелевской премии по экономике "за применение психологической методики в экономической науке, в особенности – при исследовании формирования суждений и принятия решений в условиях неопределённости", несмотря на то, что исследования проводил как психолог, а не как экономист [4]. Люди часто полагают, что действуют рационально и принимают решения, основанные на логике и фактах. Но все происходит иначе – люди систематически совершают одни и те же ошибки из-за особенностей восприятия, которые психологи назвали когнитивными искажениями. На тему качества прогнозирования существует много исследований. Тетлок Ф. – профессор психологии Пенсильванского университета, который совершенствует точность прогнозов более 20 лет, провел исследование по заказу Агентства передовых исследований в сфере разведки США и обнаружил уникальную вещь. Тогда как качество предсказаний профессиональных экспертов от политики и экономики зачастую очень низкого уровня, среди совершенно обычных людей существуют высококлассные прогнозисты. Уровень их прогнозов на 78 % лучше, чем у контрольной группы, и на 30–70 % лучше, чем у профессиональных аналитиков [5]. Роберт Э. – американский экономист, специалист по методам анализа экономической статистики. Лауреат Нобелевской премии по экономике 2003 г. "за методы анализа экономических временных рядов с изменяющейся во времени волатильностью". В экономической науке Э. Роберт с самого начала специализировался по эконометрике – методам экономико-статистического анализа. Свое главное научное открытие, которое принесло ему Нобелевскую премию по экономике, он сделал, исследуя проблему волатильности. Хотя реальная волатильность переменна, экономисты долгое время имели в своем распоряжении только такие статистические методы, которые основаны на предположении о ее постоянстве. В 1982 г. Энгл разработал ав-
Problems of economics and management of oil and gas complex 1(169)2019
39
ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
торегрессионную гетероскедастическую (т. е. предполагающую переменный разброс) модель (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity – ARCH), на основе которой появилась возможность предсказывать изменение волатильности. Высокая точность прогнозов с использованием этой модели была доказана, в частности, на анализе историко-экономической статистики США и Великобритании. Нобелевский комитет подчеркнул большое теоретическое и прикладное значение ARCH-модели. Она стала незаменимой не только для ученых, но и для финансовых и рыночных аналитиков, которые применяют ее при оценке собственности и рисков портфельных инвестиций [6]. На практике при оценке управленческих рисков в рамках реализации инвестиционных проектов, применяя простейшие алгоритмы качественного анализа и математический метод оценки согласованности мнений экспертов на основе коэффициента конкордации Кендалла, была установлена существенная рассогласованность экспертных мнений. При анализе причин подобного явления были отмечены различные факторы: нежелание проводить оценку, отсутствие способности критического мышления, в некоторых случаях отсутствие необходимых компетенций, и в большей степени – когнитивные ментальные искажения. Специалист по коммуникациям из университета Южной Калифорнии Мартин Гилберт выделил основные типы когнитивных искажений: консерватизм – эта ошибка заключается в том, что люди недооценивают большие величины и переоценивают маленькие. Проще говоря, мозг стремится все "усреднить". Впервые это понятие ввел Френсис Гальтон, английский исследователь широкого профиля. Благодаря ему в настоящее время широко используются регрессионный и корреляционный анализы; эффект Даннинга – Крюгера – благодаря этому эффекту люди, которые знают мало, считают себя экспертами, а те, кто по-настоящему разбирается в теме, вечно в себе сомневаются. Человек обычно располагает не очень точной информацией о своих способностях и шансах на успех. Поэтому в своих оценках он стремится, опять же, к средним значениям: когда он знает и умеет мало, он переоценивает себя, а когда уже действительно стал экспертом, – недооценивает; оправдательное мышление – человек хорошо воспринимает информацию, подтверждающую его точку зрения, а "неудобные" факты игнорирует, причем может делать это неосознанно; иллюзия контроля – этот термин ввела психолог Эллен Лангер. Это заблуждение отражает склонность людей переоценивать свое влияние на те или иные события; конформизм – для многих мнение окружающих очень важно. Конформное мышление может приносить и вред, когда человек поддерживает нелепые идеи, лишь бы не быть "белой вороной"; чрезмерный оптимизм – любой человек склонен недооценивать риски, особенно если дело касается существенной прибыли; 40
профессиональная деформация (призма опыта) – эксперт может многое не увидеть, у него своя картина мира. И еще одно распространенное заблуждение: "Если риск очевиден, то им уже кто-то где-то управляет и нет смысла с ним работать", и часто принимаются решения, которые снижают текущие риски и усугубляют будущие, таким образом, более эффективно рассматривать риски не оторванными от реальности, а в контексте, т. е. в привязке к графику с учетом совокупного влияния рисков. Несложно сделать вывод, как субъективность экспертных оценок искажает результат количественного анализа рисков. Решение проблем в анализе рисков с применением упрощенной модели После длительных поисков аналогов импортного программного продукта для анализа рисков было найдено российское программное решение, которое включает в себя все необходимые элементы для проведения качественного анализа рисков. Преимущества данного решения: заметное снижение финансовых и временных затрат на внедрение и техническую поддержку; адаптированная конструкция алгоритмов под условия российских реалий; упрощение пакета конфигураций и "безболезненная" интеграция в бизнес-процессы компании; возможность разворачивать систему на сервере компании, что обеспечивает защиту информации; нет необходимости в наличии компетенций сотрудников для коллективной работы с анализом рисков. Разработчик предлагает под требования заказчика развивать продукт функционально. Первую дополнительную функцию, которую предполагается включить, – это применение коэффициента конкордации Кендалла, который поможет выявить степень согласованности мнений экспертов. Также рассматривается вариант включения функционального элемента – периодическое проведение психологического тестирования экспертов на уровень критического мышления (рисунок). И хотя в последнее время среди риск-менеджеров во всем мире и в нашей стране существует тенденция перехода от качественного анализа рисков к количественной оценке с применением метода Монте-Карло и других методов имитационного моделирования, на практике пришли к необходимости упрощения подходов. Более простой механизм качественного анализа рисков является наиболее распространенным в мировой практике. Безусловно, построение статистической базы и ретроспективный анализ не дают гарантированной защиты от всех возможных потерь. И от субъективности экспертной аналитики полностью не избавиться. Но это не значит, что управлением рисками заниматься нет смысла.
Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом 1(169)2019
ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
Анализ рисков в российском программном обеспечении РискГап
С учетом тенденций РФ в области риск-менеджмента, внедрение и развитие управления рисками стало более обоснованным во всех компаниях. Законодательные поддержки: 19.07.2018 г. вышел ФЗ № 209 "О внесении изменений в ФЗ об Акционерных обществах" (п. 25), (дополнить главу XII статьей 87.1 следующего содержания: "Статья 87.1. Управление рисками, внутренний контроль и внутренний аудит в публичном обществе. 1. В публичном обществе должны быть организованы управление рисками и внутренний контроль…."; 30.08.2018 г. приказом № 564н Министерства труда и социальной защиты РФ утвержден Профессиональный стандарт "Специалист по управлению рисками" 08/018. Перспективы развития риск-менеджмента в России На сегодняшний день в различных странах проведено большое число исследований на тему нелинейности динамики экономического развития. Ученые всего
мира сходятся во мнении, что экономическое развитие имеет фрактальную природу, что еще более усложняет процесс прогнозирования и управления инвестициями. В связи с этим возникает вопрос об эффективности тех или иных подходов в области управления рисками. Именно на тему эффективности существующих методов и инструментария в области управления инвестиционными проектами на примере проектов ПАО "Газпром" на сегодняшний день проводятся исследования. Во всех структурах крупных корпораций наблюдается явление фрактальности. Фрактал – множество, обладающее свойством самоподобия (объект, в точности или приближённо совпадающий с частью себя самого, т. е. целое имеет ту же форму, что и одна или более частей). Если допустить, что компании, корпорации, государства – это те же фрактальные системы и учитывая тот факт, что элементам систем присущи ментальные искажения (субъективность оценок при принятии решений), то можно предположить, что глобальное ментальное искажение присуще и самой системе любого масштаба. Это явление можно спроецировать на западные системы.
Problems of economics and management of oil and gas complex 1(169)2019
41
ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
Возникает вопрос объективности, обоснованности и применимости технологий, программных комплексов и стандартов, созданных в условиях стабильной экономики, западной культуры и менталитета. В нынешней экономической ситуации в России при реализации инвестиционных проектов необходимы более гибкие и простые подходы и программные продукты. Внедрение глобальных, дорогостоящих систем, с длительным процессом внедрения – неоправданно и нецелесообразно. Крупномасштабные программные комплексы не оправдают ожидания инвестора и не помогут достичь должного эффекта. Предсказать исход какого-либо события более чем за год с высокой степенью вероятности – невозможно. Но множество прогнозов, по-прежнему, публикуется и с большим горизонтом. Дело в том, что люди стремятся к стабильности и прогнозы дают это чувство. На самом же деле следует готовиться к неопределенности. Необходимо распределять все неопределенные события, которые могут принести существенный ущерб, по зонам ответственности среди акционеров, участников реализации проектов, функциональных блоков, ответственных владельцев рисков. Каждый владелец риска должен предусмотреть мероприятия по нейтрализации ущерба от неопределенного события. А руководитель проекта должен контролировать исполнение всех поручений и принимать взвешенные решения исходя из общей наиболее полной информации о возможных угрозах, которые могут существенно отклонить проект от достижения ключевых целевых показателей. Именно такой подход на сегодняшний день в условиях международной экономики видится наиболее эффективным. Один из наиболее вероятных и благоприятных сценариев развития риск-менеджмента в России – повышение уровня зрелости в области управления рисками во всех компаниях страны, интенсивный переход к
автоматизации процесса анализа рисков, совершенствование контроля исполнения управленческих решений и повышение эффективности управления инвестиционными проектами. ЛИТЕРАТУРА 1. ГОСТ Р 51897-2011. Руководство ИСО 73:2009. Менеджмент риска: термины и определения. 2. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011. Менеджмент риска: методы оценки риска. 3. Р 50.1.103-2015. Рекомендации. Менеджмент риска. Управление инвестиционным риском. 4. Kahneman D., Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk // Econometrica. – 1979. – Vol. 47, No. 2. – P. 263–291. 5. Tetlock P.E. Expert political judgment: How good is it? How can we know? – Princeton University Press, 2005. – 321 p. 6. Engle R. GARCH101: The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics // J. of Economic Perspectives. – 2001. – Vol. 15, No. 4. – P. 157–168. LITERATURA 1. GOST R 51897-2011. Rukovodstvo ISO 73:2009. Menedzhment riska: terminy i opredeleniya. 2. GOST R ISO/M·EK 31010-2011. Menedzhment riska: metody otsenki riska. 3. R 50.1.103-2015. Rekomendatsii. Menedzhment riska. Upravleniye investitsionnym riskom. 4. Kahneman D., Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk // Econometrica. – 1979. – Vol. 47, No. 2. – P. 263–291. 5. Tetlock P.E. Expert political judgment: How good is it? How can we know? – Princeton University Press, 2005. – 321 p. 6. Engle R. GARCH101: The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics // J. of Economic Perspectives. – 2001. – Vol. 15, No. 4. – P. 157–168.
Яна Сергеевна Крухмалева, главный специалист
Yana Sergeevna Krukhmaleva, Chief specialist
ПАО "Газпром" 117420, Россия, г. Москва, ул. Наметкина, 16. E-mail: yana.krukhmaleva@gmail.com
PJSC "Gazprom" 16, Nametkin str., Moscow, 117420, Russian Federation. E-mail: yana.krukhmaleva@gmail.com
42
Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом 1(169)2019