Понятия производительности информации и капитала знаний были вве­дены П. Страссманом с целью оценки результативности внедрения информационных систем. Продемонстрировав отсутствие взаимосвязи между затратами на ИТ и прибыли для 468 крупнейших фирм США, Ев­ропы и Канады, автор пришел к выводу о необходимости другого измери­теля отдачи от затрат на ИТ.

В качестве основного измерителя отдачи от вложения в ИТ Страссман предложил «отдачу от менеджмента». Данный показатель измеря­ется как отношение стоимости, добавленной менеджментом, и затрат на менеджмент. Соответственно под стоимостью, добавленной менеджмен­том, понимается остаток от всех расходов, то есть разность между при­былью после уплаты налогов и стоимостью капитала. Под затратами на менеджмент понимаются все косвенные расходы, получаемые как раз­ность между общими и прямыми затратами.

Отдача от менеджмента по­нимается автором как отдача от использования информации предприяти­ем, а затраты на менеджмент – как затраты на ее получение. Поэтому «отдача от менеджмента» отражает эффективность использования ин­формации на предприятии. Для приближенной оценки отдачи от менедж­мента П. Страссман вводит понятие производительности информации, где в знаменателе косвенные затраты, не наблюдаемые статистически, заменены на общие, сбытовые и административные расходы, данные о которых содержатся в отчетах зарубежных компаний.

Далее вводится понятие капитала знаний. Под таковым понимает­ся стоимость, добавленная менеджментом, деленная на средневзвешен­ную стоимость капитала. Вот самая простая интерпретация данного со­отношения: капитал знаний представляет собой оценку капитализации факторов, приводящих к получению стоимости, добавленной менедж­ментом, и приближенно описываемой показателем производительнос­ти информации. Если рассматривать капитал знаний более детально, можно сказать, что он описывает результат приобретения знаний ра­ботниками компании, выраженный в денежной форме. В этом случае под понятие «вложений в капитал знаний» подпадают все формы обуче­ния сотрудников предприятия – как формальные, так и неформальные. Первые очевидны; ко вторым относятся приобретение производствен­ного или управленческого опыта и навыков, участие в совещаниях, кон­сультирование и т.д. По оценке автора, на предприятиях с интенсивной информационной деятельностью более 25% заработной платы (а в пра­вительственных учреждениях – многим более 50%) идет на расходы, связанные с информационной деятельностью, то есть входит в состав на­кладных расходов на менеджмент. Все эти расходы составляют инвести­ции в капитал знаний.

В качестве основного фактора, определяющего динамику капита­ла знаний, автор относит эффективность конверсии накладных расхо­дов в знания предприятия, измеряемую соответствующим коэффици­ентом. Коэффициент представляет собой отношение прироста капитала знаний[17] за определенный период времени к общему объему накладных расходов за тот же период. Экономически данная величина представля­ет собой долю накладных расходов, затраченную продуктивно (другими словами, инвестированную в капитал знаний). Анализ динамики капита­ла знаний в компаниях США, по расчетам автора, обнаруживает следу­ющие свойства:

– высокую корреляцию с рыночной стоимостью компании;

– устойчивый рост отношения капитала знаний к акционерному капита­лу у успешных компаний;

– большой разброс значений коэффициента конверсии накладных рас­ходов в активы, в том числе и в область отрицательных значений.

Ряд признаков, в частности высокий уровень корреляции с рыночной капитализацией компании, позволяет рассматривать капитал знаний как показатель, близкий к акционерной стоимости.

В дальнейшем автор отказывается от понятия стоимости, добавленной менеджментом, и за­меняет его уже рассмотренным выше показателем экономической до­бавленной стоимости, совпадающим по смыслу с акционерной стоимос­тью предприятия[18], оставляя в силе остальную аргументацию.

Для нашего курса существенно рассмотрение программного обеспе­чения с позиции капитала знаний. П. Страссман обращает внимание на то, что в настоящее время 40% бюджетов ИС расходуется на поддержку аппаратного и программного обеспечения и лишь около 10 % – на новые проекты, причем во многих случаях важнейшим основанием разработки нового ПО является снижение затрат на техническую поддержку. Под­ход к ПО как к быстро обесценивающемуся активу, по мнению исследо­вателя, не учитывает тот факт, что ПО становится одним из важнейших хранилищ знаний современного предприятия. При этом приобретение передового ПО, предназначенного для управления предприятием, поз­воляет фактически приобрести составляющие его основу знания за не­значительную часть цены их накопления. Тем самым эволюционное со­вершенствование ПО становится сейчас, а еще более – в перспективе одним из важнейших средств управления знаниями.

Развитием данной концепции является выделение среди затрат на ИТ собственно затрат и вложений в капитал знаний. Хотя в цитирован­ных работах перенос концепции капитала знаний на операционный уро­вень, то есть на уровень отдельных бизнес–процессов, не производился, мы считаем необходимым сформулировать некоторые замечания отно­сительно такого переноса. Передовые бизнес–процессы, отмеченные П. Страссманом, безусловно, повышают устойчивость предприятия и его способность к созданию стоимости. Однако для управления описанным Страссманом процессом накопления капитала знаний необходимо оце­нить вклад отдельных бизнес–процессов в капитал знаний предприятия.

Для анализа процесса накопления капитала знаний целесообразно выделить в бизнес–процессе две составляющих: собственно бизнес–про­цесс, который будет рассматриваться в настоящем разделе как процесс документооборота, и связанную с ним систему правил бизнеса. Под пра­вилами бизнеса (бизнес–правилами) понимается формализованная, обычно документированная система правил принятия решений либо иных действий операционного и более низкого уровня, принятая на дан­ном предприятии для типовых ситуаций бизнеса. В качестве примеров бизнес–правил назовем правила выдачи кредита в банке, правила вы­бора цены в зависимости от условий заказа, правила определения став­ки страховых премий и т.д. В современных условиях подавляющий объ­ем бизнес–правил реализован в форме алгоритмов промышленных или собственных систем масштаба предприятия.

Особую роль правилам бизнеса придает американский специалист по реинжинирингу бизнес–процессов Д. Васкевич. Согласно его иссле­дованию, можно выделить три основные группы правил бизнеса:

– правила принятия типовых решений. Каждое такое правило представ­ляет собой некоторое «дерево решения». Его роль – единообразное принятие решений, типовых для данного бизнеса. Примеры – правила выдачи потребительского кредита банком[19] или правила определения срока исполнения заказа промышленным (торговым) предприятием;

– правила управления ресурсами. Каждое такое правило представляет собой один или несколько запросов на наличие ресурсов и, при условии наличия таковых, бронирование необходимых ресурсов. Его роль – динамическое поддержание баланса между потребностями и ресур­сами компании в целом. Примеры – функции контроля наличия ма­териалов на складе или проверка лимита кредитования контрагента;

– правила поддержания целостности корпоративных данных. Каждое такое правило представляет собой набор действий, выполняемых при создании, изменении или удалении записи в справочниках и иных цен­трализованных базах данных корпоративной информационной систе­мы (систем). Роль правила – поддержание целостности данных при работе с ними. Примеры – обязательные действия при сохранении/ удалении контрагента или документа из базы данных.

В своей совокупности набор правил бизнеса, реализованный в авто­матизированной системе, обеспечивает целостность информационной среды предприятия и соответствие принимаемых решений стратегичес­ким и оперативным установкам руководства.

Эффективность набора бизнес–правил с позиции акционерной сто­имости предприятия определяется экономической оценкой ущерба от ошибок первого и второго рода, возникающих при применении данного набора. Рассмотрим такой подход на примере решения о выдаче креди­та. Ошибку первого рода представляет выдача кредита, оказывающегося впоследствии проблемным; ошибку второго рода – отказ в выдаче кре­дита добросовестному заемщику. Соответственно эффективность набора бизнес–правил определяется суммой математического ожидания потерь от тех и других ошибок.

Усовершенствование набора бизнес–правил может, например, состо­ять в использовании более полного алгоритма отслеживания кредит­ной истории, который разделяет факты просрочки выплат по кредиту на форс–мажорные и обусловленные неаккуратностью пользователя, учи­тывающие объем просроченных платежей и т.д. Другим направлени­ем совершенствования может быть подключение внешних баз данных по кредитной истории предприятий и частных лиц и т.д.

Экономическая оценка результата таких усовершенствований будет состоять в сопостав­лении достигнутого снижения математического ожидания потерь и до­полнительных затрат на бизнес–процесс.

Нетрудно заметить, что в современных условиях изменение набора бизнес–правил обычно требует внедрения новой информационной систе­мы или модернизации существующей. Если на предприятии уже сущест­вует регулярный менеджмент[20], изменение набора бизнес–правил требует изменения регламента информационных потоков на предприятии. Сле­довательно, если этот регламент уже реализован в виде информацион­ной системы (а в противном случае само понятие бизнес–правил теряет смысл), последняя должна быть модифицирована или заменена.

Приведенный метод непосредственного определения финансового ре­зультата весьма трудоемок и требует, помимо прочего, значительных за­трат времени на получение соответствующих статистических данных. Но темный его недостаток заключается в невозможности получения досто­верных априорных оценок финансового результата, поскольку в рамках старого набора бизнес–правил соответствующая статистика обычно не собирается. Поэтому такого рода исследования целесообразны исклю­чительно в рамках крупномасштабных изменений набора бизнес–правил, например в ходе реинжиниринга бизнес–процессов. Более распростра­ненные проекты эволюционных изменений требуют иных, более деше­вых методов экономической оценки, пригодных, в частности, для прогно­зирования финансового результата проекта.

Такую методику в настоящем курсе представляет сбалансированная система показателей.