3 главных ошибки предпринимателя при построении финансовых моделей

3 главных ошибки предпринимателя при построении финансовых моделей

Привет! Мы команда Metadoor — сервиса, который быстро и просто строит финансовые модели инвестиционных проектов разного масштаба. Подходит и стартапам, и корпорациям, а также аналитикам, инвесторам и бизнес-ангелам.

Безусловно, наша важная задача – сделать Metadoor простым в использовании при минимальном понимании финансового моделирования. Однако, каким дружелюбным бы не был интерфейс и как бы не старались помочь алгоритмы машинного обучения, от ошибок человеческого фактора никто не застрахован.

Как правило, такие ошибки возникают на этапе ввода первичных данных. Разберем три частых случая.

  • Некоторые параметры остаются без изменений при корректировке данных

Малый бизнес часто работает в условиях быстро меняющейся среды. В погоне за снижением рисков предприниматели часто вносят правки во входные данные финансовых моделей, стараясь успеть за всеми изменениями. В такой спешке можно банально не уследить за некоторыми параметрами, оставив их неизменными, и получить некорректную модель, которая слишком сильно разойдется с реальностью.

  • Не всегда понятно, на что влияют изменения показателей в реальности

Предположим, входные данные введены (или откорректированы в ответ на изменения внешней среды) верно и финансовая модель построена. Впоследствии окажется, что план практически полностью сойдется с фактическими показателями, однако, получив корректную модель предприниматель не видит ничего, кроме… набора цифр. Иными словами, не всегда понятно, на что конкретно повлияют эти показатели или их изменения в реальности. Реализация проекта принесет нам миллиарды чистой прибыли? Или лизинговые платежи съедят весь бюджет и нужно заранее позаботиться о расширении подушки безопасности?

К слову, в Metadoor мы постарались дать решение этой проблемы при помощи визуализации модели наглядными схемами и диаграммами, а также рекомендациями по принятию тех или иных решений на основе алгоритмов машинного обучения.

  • Неизвестны средние показатели по отрасли

Такие данные могут сильно помочь в формировании достоверной финансовой модели проекта. Однако, собирать их по крупицам — то ещё удовольствие, особенно, когда на предпринимателя валятся другие важные задачи.

Конечно, всегда важно помнить, что ни одна финансовая модель не даст приближенную к 100% точность плановых показателей. Тем не менее, чем больше параметров и рисков учитывается при ее построении, тем реалистичнее оказывается итоговый результат и тем увереннее и точнее будут управленческие решения.

16
5 комментариев