Финансовая кухня

Принципа буддизма и финансы. Буддизм считает, что есть три источника страдания. ☠️ Неведение, как отказ видеть реальность такой какая она есть. Знакомо? Показываете цифры, особенно не очень хорошие, и начинается. Финансы не так посчитали, плохая методология и пр. Давайте убыток назовем отрицательной прибылью. ☠️ Привязанность, как хочу, чтобы это осталось. А это наша любимая концепция sunk cost. Везде, где я работала, было проблемой признать проект неуспешным и прекратит нести затраты ☠️ Отвращение, как хочу, что этого не было. И тут мы стараемся избавиться от неприятного. В корпоративной жизни, я бы сюда отнесла поиск виноватых, с последующим наказанием и увольнением. Суть буддисткой практики не избавиться от этих состояний, а научиться их вовремя замечать. Например, в сложных кейсах регулярно задавать себе вопрос: а на каком из этих трех этапов находится сейчас наша команда.

«Серые зоны» расчета зарплаты и премий, которые уже видит ФНС В 2026 году ФНС все чаще выявляет нарушения без выездных проверок с помощью автоматизированного анализа данных. Если после изменений ст. 135 ТК РФ вы не пересматривали систему оплаты труда и премирования, стоит оценить риски уже сейчас 👇🏻 Приглашаем на вебинар, где разберем: - как ФНС анализирует расчеты с персоналом и какие ошибки приводят к доначислениям; - как выстроить систему премирования после изменений ст. 135 ТК РФ и какие выплаты находятся в зоне особого внимания; - где работодатели ошибаются при расчете среднего заработка; - почему персональные надбавки становятся причиной трудовых споров; - как проводить индексацию зарплат в соответствии со ст. 134 ТК РФ. Спикеры UNICON OUTSOURCING: — Оксана Сырых, директор практики HR-консалтинга — Елена Полещук, руководитель направления развития услуг по расчёту заработной платы — Марина Гусева, руководитель практики расчетов с персоналом среднего и крупного бизнеса 📆19 августа в 11:00 (МСК) 👉🏼 Подробности и регистрация по ссылке ✍🏻 Канал экспертов в ТГ Реклама. ЮНИКОН БС АО. ИНН 7726527216 erid 2W5zFGbsvQ9

Все что нужно знать о kpi и дорожных картах.

Вы точно боитесь, что ИИ нас всех заменит??? Эти прекрасные документы продаются на Озоне, в ассортименте.

Есть слова, от которых у меня натурально начинается лёгкая тошнота Интенсив, марафон, вебинар, гайд, челлендж, мотивация, лид-магнит, мастермайнд ☠️ Прямо сейчас могла бы продать курс «20 пунктов, без которых ни один CFO не проживёт» Но нет, такого тут не будет и не планируется. Кейсы с цифрами тоже обещать не буду. В консалтинге большая часть клиентов вообще не хотела, чтобы кто-то узнал, что им вообще кто-то помогал Это как признаться, что ходишь к психотерапевту, только страшнее. А вот про текущую работу CFO — рассказать вполне могу. С блогерами и журналистами общаюсь регулярно, даже с цифрами. Могу и здесь что-то рассказать Если формат заходит — накидайте огонька 🔥, будем считать это голосованием

Про извечную борьбу финансов и бизнеса . О том как важен баланс правильного контроля и свободы зарабатывать деньги

Про извечную борьбу финансов и бизнеса . О том как важен баланс правильного контроля и свободы зарабатывать деньги

Если Ваши коллеги попросили объяснить цифры

Financial Times изучила финансовые отчеты PwC за два года - и нашла в них прорву бреда от ИИ. В одном из случаев, как источник для проекта JPMorgan, ИИ записал блог школьника на 280 подписчиков. В другом - сослался на несуществующее исследование качества воздуха в Эр-Рияде, выдуманное ИИ. В третьем - прямо в сноске указано что источник chatgpt.com.

я работала в Big4, и там концепция материальности и проверка источников — это база, которую вбивают на первом же проекте. Поэтому новость зацепила лично. Если топ-консалтинг экономит на ревью уровня "прочитать сноску" …

Исследование 6000 команд: что отличает супер команды 🧠 Руководитель активно вовлечен в работу, глубоко разбирается в теме и сам добавляет ценности работы. 📍 Часто проводят эксперименты. О чем я всегда и говорю, чем больше гипотез протестируем, тем быстрее найдем рабочую. 📍 Руководители таких команд регулярно дают обратную связь, в том числе положительную. С этим увы часто проблема.

CFO финансирует следующую волну AI из денег, которых нет Bain опубликовали данные, с очень странной для меня логикой: 44% компаний планируют вложения в AI из сэкономленных средств предыдущей волны автоматизации. Проблема в отчете в том, что предыдущая волна не достигла 100% целей автоматизации (как обычно и бывает). Далее CFO компаний не измеряли фактический эффект прошлой волны автоматизации. Видимо предполагали, что он равен плановому. Наивные они там конечно на своем Западе:). И в бюджет на AI закладывают сумму в 100% плановой экономии прошлых проектов. Т.е в прошлом проекте была плановая экономия 100 млн, факт 60 млн. На будущие проекты нужно брать 60, а вот многие берут 100%. И дальше как будто бы на инвестиции в AI закладывались большая сумма, чем компания располагала на инвестиции (по сути деньги будут взяты из операционной деятельности). И проблема это чуть ли ни у 40% компаний. Главный финансовый риск по этому отчету внедрения AI - Это одобрение следующей волны на основе возвратов от прошлых проектов, которые так и не пришли. Честно, перечитала 3 раза. Не поняла. Если проект новый и он выгоден компании надо делать. А сравнивать с экономией от прошлых проектов, не очень понятна ценность. Как у Вас устроен контроль за фактическими возвратами от автоматизации?

Неочевидный минус data driven подходов. McKinsey в исследованиях decision-making 2024–2025 фиксирует неочевидное: у людей с высоким уровнем мышления проблема не в качестве анализа. Проблема в том, что они не могут остановить анализ. Последние 10 лет компании активно инвестировали в data-driven decision making. Логика понятна: больше данных — лучше решения. На практике получили другое: данных стало так много, что решения принимать стало сложнее, а не проще. Понять, что важно когда драйверов выручки 50, а не 10 гораздо сложнее. 🧠 AI сделал это ещё острее. Инструменты для генерации идей и вариантов масштабировались кратно. Инструменты для выбора — остались прежними. 📍 Раньше было 3 варианта — выбирали из 3 📍 Data-driven подход дал 10 вариантов с обоснованием каждого 📍 AI даёт ещё 15 — быстро, убедительно, с аргументами (еще и не верными:) Мозг не ускорился. Зато появилось ощущение, что «ещё не всё рассмотрено», FOMO упущенных цифр. ☠️ Итог: знаете больше, чем когда-либо — двигаетесь медленнее, чем могли бы. Узнаете эту механику у себя или в команде?

Пришло время HARD целей SMART уже завяз в зубах. И почти везде я вижу технически правильные цели. Для руководителей такие цели понятны, но не имеют эмоциональной окраски, поэтому не очень мотивируют. Именно здесь работает HARD-фреймворк Марка Мёрфи. Четыре параметра, которые проверяют цель по существу: 📍 Heartfelt — она лично значима. Не «компания хочет», а Вы хотите. Устойчивая мотивация возникает только там, где есть личный резонанс. 📍 Animated — её можно ярко представить. Если цель не визуализируется как конкретная картинка результата — она ещё не сформулирована, она просто записана. Здесь будет ваше сопротивление:) но 95% информации мы получаем через зрение. 📍 Required — она объективно необходима. Не «было бы неплохо» и не «так принято на этом уровне», а реальная потребность — для бизнеса, для роли, для следующего шага. 📍 Difficult — она превышает текущий уровень компетенций. Цель, которая решается имеющимися ресурсами без напряжения, — это задача, а не цель. По-простому, в цели есть вызов. 🧠 Главное смещение здесь — с вопроса «что делать» на вопрос «зачем именно это». Постановка HARD целей требует некоторых навыков коучинга и понимания мотивации своей команды. Мне методика нравится. Проверяю так свои рабочие цели.

☠️ «Все данные есть, разберёмся» — данные без интерпретации это просто хранилище. Управленческое решение начинается там, где появляется вопрос «почему», а не «сколько».

Мне тоже книга больше нравится:)

Как я случайно сэкономила компании миллионы — прямо в кабинете председателя банка Едем на переговоры по кредиту. Срочно, важно, всё по-взрослому. За пять минут до входа открываю презентацию — и понимаю, что коллега из вредности поставил не те цифры. Совсем не те. Менять уже некогда. Заходим. Председатель смотрит на слайды. Молчит. Потом — громко, без дипломатии и без особого уважения к нашим умственным способностям — объясняет, что у нас растёт сумма кредитов и одновременно падают проценты. Я сижу и думаю: ну все меня сейчас уволят (а это была моя первая работа). И тут что-то во мне переключается. Открываю рот — сама не понимаю зачем — и говорю спокойно: «Подождите. Проценты у нас действительно высокие. Бизнес их не тянет давно. Я писала об этом несколько раз. Письма есть в системе.» Тишина. Через минуту поднимают переписку. Письма есть. Все до одного — с датами, расчётами и конкретными предложениями по ставке. И прямо в этом кабинете, прямо сейчас, принимается решение о пересмотре условий. (В старые времена не было всех этих комитетов в 5 уровней). На выходе CEO смотрит на меня и говорит вполголоса: «А я думал, это была ошибка в цифрах». Вывод, как в буддистких притчах, предлагаю сделать для каждого свой.

Стоит ли читать старые бизнес-книги? Разбираем Ли Якокка. В далекие студенческие времена я с утра заходила в читальный зал, брала книги, которые нельзя было взять домой, и читала весь день параллельно с лекциями. Именно поэтому в основном считаю бизнес-литературу бесполезной. Но «Карьера менеджера» была зачитана до дыр Как-то не так давно я её перечитала. И обнаружила, что в ней есть описание всех типов корпоративных отношений и конфликтов. А период в книге огромный: там и кризисы в экономике, и разные жизненные циклы компании — можно найти почти все варианты действий, причём и верных, и неверных За 25 лет опыта в крупных компаниях я, кажется, встречалась со всем, что описано в книге. И вот зачем её читать сейчас : вы начинаете быстрее узнавать паттерны — Политика. Кто реально принимает решения, кто влияет, кто блокирует, а кто просто громко говорит — Кризис. Как меняется управленческое поведение, когда деньги заканчиваются и времени нет — Ставки. Где вы ошибаетесь не в цифрах, а в понимании того, что людям важно сохранить — Карьера. Как строятся (и ломаются) отношения с советом директоров, топ-командой и ключевыми «держателями власти» Если вы в роли CEO или C-level, книга работает как зеркало. Части неприятное, но правдивое..

Чем заменить мёртвый KPI: 3 рабочих альтернативы В прошлом посте разобрали, почему KPI перестают управлять уже через квартал. Вопрос «что вместо» — закономерный, но здесь важно не попасть в другую ловушку: заменить один ритуал другим. По сути задача метрики одна — вести к решению. Исходя из этого и выбираю. 📍 OKR (Objectives & Key Results). Работает, когда нужно держать фокус команды на качественном сдвиге, а не на удержании цифры. Ключевое отличие от KPI: результат формулируется как изменение состояния («клиент выбирает нас первыми»), а не как показатель («выручка +15%»). Горизонт — квартал, цикл пересмотра встроен. Слабое место: требует дисциплины в формулировках, иначе быстро деградирует в те же KPI, только с другим названием. Система может жить и в дополнение к kpi. 📍 North Star Metric. Один показатель, который лучше всего отражает ценность продукта или бизнеса для клиента. Не выручка, не маржа — а то, что предшествует деньгам. У Airbnb это ночи бронирований, у Slack — количество сообщений в команде за день. Подходит, когда компания теряет связь между операционными действиями и реальным результатом для клиента. 📍 Outcome-based goals с rolling forecast. Вместо фиксированного годового плана — скользящий прогноз на 12 месяцев вперёд, который обновляется каждый квартал. Цель привязана не к «выполнить план декабря», а к управляемому движению к результату. Снижает политику вокруг бюджета и убирает классический эффект декабрьского подвига. И если цель очень сложная, например, в антикризисном управлении, помогает держать руку на пульсе. 🧠 Главный критерий при выборе любого из трёх — стабильность результата. Результат предсказуем, его можно объяснить и повторить. Если нет — это не эффективное управление, это случайность с красивой отчётностью. ✔️ Проверка перед заменой: сформулируйте, какое решение Вы примете при отклонении новой метрики. Если ответа нет — инструмент ещё не готов к запуску.