Яна Крухмалева, «Газпром»: «Владелец риска должен предусмотреть мероприятия по нейтрализации ущерба от неопределенного события»

Яна Крухмалева, руководитель проекта внедрения системы управления проектами и рисками ПАО «Газпром» и спикер Конференции «Управление рисками в промышленности», рассказала CFO Russia об опыте автоматизации рисков в ее компании.

Как давно «Газпром» автоматизировал анализ рисков? Что послужило причиной для этого?

Внедрение инструментов для анализа рисков, в том числе программных продуктов, началось в ПАО «Газпром» более 10 лет назад. Мы стремимся снизить финансовые потери от вероятностных событий, увеличить прибыль и реализовать проекты в директивные сроки.

Автоматизация процессов управления проектами и рисками в государственной корпорации носит длительный характер и требует решения ряда задач. Необходимо создать в компании центр компетенций и разработки методической, нормативной и регламентирующей документации с учетом требований международных стандартов. А также сформировать условия для развития базы знаний компании по критическим областям: инжиниринг, производство и его конструкторская и технологическая подготовка, логистическая поддержка, взаимодействие с поставщиками и управление стоимостью портфеля проектов.

Кроме того, нужно внедрять отечественные автоматизированные инструменты по качественному и количественному анализу рисков, а также по поддержке процессов управления рисками в рамках комплексной системы управления проектами и проектными рисками. Нужна интеграция с существующей системой компании, а также ее постоянное развитие с использованием новейших технологических решений. При этом нужно систематически повышать уровень зрелости компании в риск-ориентированном подходе к управлению проектами.

Наша компания находится на этапе развития системы и планирует постоянно ее совершенствовать.

С какими сложностями вы столкнулись при автоматизации анализа рисков на каждом рабочем месте?

Основные проблемы, с которыми мы столкнулись при внедрении элементов системы для управления проектами, основанными на международных подходах и программных продуктах, были следующие.

Во-первых, система работает только при наличии полноценного календарно-сетевого графика. И как это ни парадоксально, часто процесс его построения и регулярная актуализация на крупных проектах затруднительны.

Во-вторых, ее внедрение и сопровождение требуют существенных финансовых инвестиций и наличия компетентных специалистов.

В-третьих, были сложности интеграции с существующими бизнес-процессами компании.

В-четвертых, отсутствовали статистические базы данных по многим категориям рисков, поэтому были нужны экспертные оценки. А это влечет за собой высокий уровень субъективности. Он искажает результат количественного анализа рисков с использованием более сложных математических моделей и технологических алгоритмов. В некоторых компаниях этот сложный инструмент используют эпизодически для демонстрации результатов количественной оценки, объективность которой проверить крайне затруднительно.

Кроме того, у нас не было возможности приобрести зарубежные программные комплексы в рамках импортозамещения.

Какой эффект вы получили по итогам автоматизации анализа рисков?

В последнее время риск-менеджеры России переходят от качественного анализа рисков к количественной оценке. Для этого они применяют метод Монте-Карло и другие методы имитационного моделирования. Однако мы решили упростить подходы. Более простой механизм качественного анализа рисков наиболее распространен в мировой практике.

После длительных поисков мы нашли российское программное решение, которое включает в себя все необходимые элементы для проведения качественного анализа рисков. К преимуществам этого решения относятся заметное снижение затрат на внедрение системы и техническую поддержку, а также адаптированная конструкция алгоритмов под условия российских реалий. Кроме того, решение упрощает пакет конфигураций, «безболезненно» интегрируется в бизнес-процессы компании и позволяет разворачивать систему на серверах заказчика, что обеспечивает защиту информации. При этом специализированные компетенции сотрудников для коллективной работы с анализом рисков не нужны.

Разработчик предлагает развивать продукт функционально под требования заказчика. Первая дополнительная функция – применение коэффициента конкордации Кендалла (коэффициент множественной ранговой корреляции – прим. ред.). Он помогает выявить степень согласованности мнений экспертов. Также мы рассматриваем вариант включения такого функционального элемента, как проведение психологического тестирования экспертов на уровень критического мышления.

Какие исследования вы планируете проводить в дальнейшем в рамках повышения эффективности управления проектами?

Для начала рассмотрим сведения из мира науки. Есть гипотеза, что динамика экономического развития носит нелинейный характер. Ученые всего мира сходятся во мнении, что она имеет фрактальную природу. В связи с этим возникает вопрос об эффективности инструментария в области управления проектами. Именно на эту тему мы сегодня проводим исследования.

Приведу выкладку из истории о влиянии психологических факторов экспертных оценок на принятие решений.

В 1979 году исследователи Амос Тверски и Даниэль Канеман показали, что рынок зависит от иррационального поведения инвесторов не меньше, чем от фундаментальных факторов. Люди часто думают, что действуют рационально и принимают решения, основываясь на логике и фактах. Но ученые утверждают, что это не так. Скорее, наоборот — люди систематически совершают одни и те же ошибки из-за особенностей восприятия, которые психологи назвали когнитивными искажениями.

Фрактальность можно наблюдать и в структурах крупных корпораций.

Допустим, что компании, корпорации, государства – это те же фрактальные системы. Их элементам присущи ментальные искажения, то есть субъективность оценок при принятии решений. Тогда можно предположить, что глобальное ментальное искажение присуще и самой системе любого масштаба. Это явление можно спроецировать на западные системы.

Возникает вопрос: насколько применимы технологии, программные комплексы и стандарты, которые создали в странах со стабильной экономикой, для российских проектов?

Есть много научных трудов на тему качества прогнозирования. Например, политолог Филип Тетлок совершенствует точность прогнозов более 20 лет. Он провел исследование по заказу Агентства передовых исследований в сфере разведки (IARPA, США) и обнаружил уникальную вещь. Тогда как качество предсказаний профессиональных экспертов политики и экономики зачастую очень низкого уровня, среди совершенно обычных людей есть высококлассные прогнозисты. Уровень их прогнозов на 78% лучше, чем у контрольной группы, и на 30–70% – чем у профессиональных аналитиков.

Дело в том, что профессиональные прогнозисты слишком подчинены собственным убеждениям, закрыты от новой информации и многое упускают из виду. Современная аналитика живет по законам древней медицины: если больной выжил — лечение помогло, если умер — лечение ни при чем. Ответственности за прогноз никто не несет. Поэтому ошибки случаются часто и иногда приводят к катастрофам — как в конкретных компаниях, так и в целых странах и экономиках.

Предсказать исход какого-либо события более чем за год с высокой степенью вероятности невозможно. Но множество прогнозов публикуют и с большим горизонтом. Люди стремятся к стабильности, и прогнозы дают это чувство. На самом деле, следует готовиться к неопределенности. Необходимо распределять все неопределенные события, которые могут принести существенный ущерб, по зонам ответственности среди функциональных 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 наиболее полной информации о возможных угрозах. На сегодняшний день в условиях международной экономики именно такой подход наиболее эффективен.

Задать свои вопросы Яне вы можете на Конференции «Управление рисками в промышленности», которая состоится 7 декабря 2018 года в Москве.

Юлия Сильченко

Комментарии