Организация осуществляла оптовую продажу оборудования, в том числе освобождённого от НДС. Задача – выявить налоговые риски и снизить риски назначения ВНП.
В ходе проведенного аудита налоговых рисков были выявлены риски связанные с использованием спорных контрагентов (в том числе очевидные пороки первичных документов, а также отсутствие фиксации проявления должной осмотрительности и переговоров с поставщиками), необоснованные расходы (в том числе задвоение услуг, осуществляемых спорными контрагентами и штатными сотрудниками), риски дробления бизнеса при использовании без НДС-ного рукава продаж. В частности, при разведении IP-адресов и сокрытии взаимозависимости, в 2020 году в нескольких декларациях формально самостоятельных организаций, совпали телефоны.
Также были установлены налоговые риски при продаже товара, освобождённого от НДС, была рассчитана вероятность выявления риска, сумма доначислений, проанализирована судебная практика за последние 5 лет по данной категории споров, сформирована правовая позиция по спорным вопросам.
НЕ ПОВТОРЯЙТЕ / Работали профессионалы / Риски в госзакупках / Кейс Андрей Скоробогач
Выявлены риски при списании брака и утилизации товара, даны соответствующие рекомендации, оценены риски подачи уточненных налоговых деклараций.
В результате работы были внесены множественные коррективы как в договоры и отчетность, так и в саму структуру бизнеса (в том числе с учетом бальной системы оценки рисков налогоплательщиков). Устойчивость организации к выездной налоговой проверке значительно повысилась, а риски назначения ВНП — снизились.
Запишитесь на консультацию
Оставьте заявку и в самое ближайшее время
с Вами свяжется наш специалист.
Источник: taxprof.pro
2 кейса, которые показывают, к чему приводит игнорирование рисков проекта
Многие опытные бизнесмены, начиная новый проект, проигрывают в уме катастрофические ситуации, которые могут произойти. И это правильно: тот, кто предупрежден, тот вооружен. Но, к сожалению, учитываются далеко не все риски. К чему это может привести, рассказывает наш эксперт Максим Якубович.
То, чем занимаются люди, когда думают о потенциальных проблемах в новом проекте и о том, как сегодня снизить их влияние, называется «управлением рисками».
Но под «рисками» большинство белорусских менеджеров подразумевает макроэкономические, законодательные, политические риски и известный всем «форс-мажор». Условно, эти риски можно назвать «внешними» по отношению к проекту. Повлиять на вероятность возникновения этих рисков практически невозможно, но работать с их влиянием на проект, конечно, можно.
Однако часто руководители и заказчики проектов не замечают «внутренних» рисков проекта, возникающих внутри компании, для которой делается проект. Повлиять на вероятность возникновения этих рисков, как правило, можно и нужно.
Как управлять рисками в посуточном бизнесе: кейс агентства EasyGuest | Сервис RealtyCalendar
Лет десять назад, когда я впервые начал руководить проектами, меня сильно удивило отношение заказчиков проекта к теме управления рисками.
«Ты какой-то пессимист. Как ты стал руководителем проекта?», – услышал я в ответ на просьбу изучить реестр рисков по проекту от заказчика. Как оказалось позже, по завершению проекта, большая часть описанных рисков «выстрелила», т.к. заказчик не позволил провести для них антирисковые мероприятия и даже заложить резервы времени и денег. И только после анализа усвоенных уроков по проекту он сказал примерно следующее: «Вот теперь я понимаю, зачем заниматься рисками».
Преподавая тему управления рисками на своих семинарах, я часто вижу немой укор в глазах части аудитории (особенно самой молодой части), мол, что за ерунду вы несете: «Если так подходить к планированию рисков, то уже на этапе инициации проекта руки опустятся, и желания что-то делать не будет».
Т. ДеМарко и Т. Листер в своей книге «Вальсируя с медведями» ввели хороший термин «нанопроцентная дата» (они еще называют ее дата N). Это дата завершения проекта, которая рассчитана без учета имеющихся в проекте рисков, и вероятность завершения проекта именно в эту дату составляет примерно один нанопроцент (десять в минус девятой степени).
Теперь разберемся с тем, что такое риск? Мне больше всего нравится следующее определение: риск – это потенциальная проблема в будущем. То есть эта проблема еще не случилась (ее возникновение имеет некоторую вероятность), но если она случится, то окажет серьезное влияние на проект.
Насколько сильное влияние на проект может оказать слабое управление рисками?
Кейс из книги Д.Канемана «Думай медленно, решай быстро»
«В июле 1997 года строительство нового здания парламента Шотландии в Эдинбурге было предварительно оценено в 40 миллионов фунтов стерлингов. К июню 1999 года бюджет перевалил за 100 миллионов. В апреле 2000 года законодатели установили предел в 195 миллионов, а к ноябрю 2001 года потребовали перерасчета. Была названа последняя цена в 241 миллион фунтов.
В 2001 году она дважды менялась, достигнув 294,6 миллиона, а в 2003 году выросла до 375,8 миллиона фунтов. Наконец, в 2004 году строительство было завершено, и, согласно последней смете, затраты составили около 431 миллиона».
Изменение прогноза по бюджету проекта строительства здания парламента в Эдинбурге
Среди причин, по которым затраты на строительство выросли с 40 млн до 431 млн фунтов стерлингов, некоторые аналитики приводят следующие:
- политики недооценили реальную трудоемкость проекта
- менеджер проекта неумело руководил им
- архитекторы меняли планы
Нобелевский лауреат Д.Канеман называет проблему, связанную с недооценкой реальной сложности проекта, «ошибкой планирования». Когда не берется в расчет весь предыдущий опыт аналогичных проектов, и планировщики строят идеальный план проекта, не учитывающий неблагоприятные воздействия.
Излишняя самоуверенность, убежденность в своей способности дать правильную оценку, как показали многочисленные психологические эксперименты, свойственна подавляющему большинству людей.
А ведь в большинстве ситуаций идентифицированный на старте проекта риск можно снизить путем незначительных затрат времени или денег, а иногда даже полностью устранить из проекта.
Кейс из белорусской практики
Бизнесмены одной из белорусских компаний лет 10 назад решили параллельно существующей бизнес-модели создать новую бизнес-модель, основанную на продажах через интернет. После нескольких лет инвестирования в проект они поняли, что он находится в кризисном состоянии. Бизнесмены решили сделать независимый аудит и пригласили экспертов в области управления проектами и информационных технологий. Результатами аудита были следующие выводы:
1. Не существовало ни одного документа, который бы описывал новую бизнес-модель.
2. Программный продукт, который являлся очень важным ресурсом в новой бизнес-модели, создавался на очень древней платформе, поддерживать которую могла чуть ли не единственная компания в стране.
3. Программный продукт еще не был готов к вводу в промышленную эксплуатацию, а для работы с ним уже были подобраны сотрудники, которые получали зарплату. (Хочу отметить, что бизнес-модель была сильно завязана на программный продукт, и зарабатывать деньги без него было невозможно).
4. Не существовало никаких документов по проекту, из которых можно было бы получить ответы на вопрос: какой объем работ сделан и какой остался, каков прогноз по дате завершения проекта?
5. Никто не мог четко ответить, какие функции программного продукта являются наиболее важными для пользователей и должны быть реализованы в первую очередь.
По итогу аудита собственники бизнеса приняли решение завершить проект и списать все инвестиции как убытки. По слухам, убытки составили около полумиллиона долларов.
Можно ли было предусмотреть риски и нивелировать их влияние? Мой ответ: конечно, да. По крайней мере, тех проблем, которые удалось выявить в ходе аудита, можно было избежать с помощью следующих мероприятий:
1. Детальная проработка бизнес-модели и ее фиксация на бумаге.
2. Сбор и анализ требований к программному продукту, автоматизирующему работу в новой бизнес-модели.
3. Использование одной из существующих методологий управления проектами для планирования и контроля проекта, внесения изменений в ход проекта для реализации всех целей проекта в срок и в рамках бюджета.
4. Проработка критериев отбора поставщика услуг по разработке программного продукта. Выбор поставщика на основании критериев. Выстраивание процессов участия в планировании работ поставщика, контроль его работ.
5. Использование журнала функциональности продукта и подходов к приоритезации требований, чтобы реализовать в первую очередь те требования, без которых продукт нельзя было вводить в промышленную эксплуатацию.
Почему же во многих проектах руководители не работают с рисками?
Топ-4 причин, которые я слышу:
1. Все риски проекта не предусмотришь. Это напрасная трата времени.
2. Лучше тушить пожары, чем искры. Тот, кто борется с пожаром, получает награду. Тот, кто погасил искру, в лучшем случае удостоится одобряющего кивка босса.
3. Плохие мысли притягивают плохие события. Лучше не думать о плохом.
4. Если заниматься поиском рисков, то их можно увидеть столько, что и проект делать не захочется.
Все эти причины соответствуют нашему характеру и ментальности. В этом мы сильно похожи.
Недавно у меня состоялся разговор с профессионалом в области управления рисками, который учился на моем семинаре. Мы говорили о том, какие более сложные методики управления рисками, нежели предложенные в Своде знаний по управлению проектами PMBOK, можно использовать. Знаете, какой был вывод из нашей беседы? Даже тот подход, который предлагает PMBOK, даст значительное повышение точности планирования сроков и бюджета проекта.
Если команда проекта идентифицирует 20-30 рисков и продумает мероприятия по работе с ними – это уже даст более точный план по срокам и бюджету, и позволит руководителю проекта управлять «проактивно», а не заниматься бесконечным «тушением пожаров».
По мнению некоторых профессионалов в области управления проектами, умение работать с рисками – один из главных навыков PM.
На мой взгляд, внедрение процессов управления рисками проекта должно начинаться с того, что заказчик осознает всю важность такого управления и готов участвовать в этом процессе.
Эксперт по управлению проектами, консультант и бизнес-тренер консалтинговой группы «Здесь и сейчас».
Опыт работы в сфере управления проектами – более 10 лет.
20 выполненных проектов в роли руководителя проекта и руководителя программы проектов.
Опыт преподавания – 8 лет. Около 2000 студентов, прошедших обучение на его семинарах.
Преподаватель модуля «Управление проектами» Русской школы управления.
Приглашенный преподаватель курса «Управление проектами» в Британской Высшей школе дизайна.
Ведущий блога по управлению проектами.
Источник: probusiness.io
Операционный риск: принципы моделирования и практические рекомендации
Кейс по моделированию операционного риска на основе данных управленческой отчетности предприятия (производственных, технических, экономических и других отчетов) в рамках зимней сессии Автономной некоммерческой организации дополнительного профессионального образования «Институт стратегического анализа рисков управленческих решений» (АНО ДПО «ИСАР») представил риск-менеджер «АИМ Холдинга» Дмитрий Тулубаев.
– Для начала хотелось бы уточнить, что мы подразу-меваем под операционным риском. Это был первый вопрос, который мы себе задали, когда разрабатывали эту методологию.
Так сложилось, что в нашей компании много руководителей – выходцев из банковского, финансового сектора, и мы решили объединить подходы к операционному риску со стороны банка и со стороны производственной компании: взяли банковские классификаторы и наложили на них специфику химического производства (завода). Результат получился интересным: те вещи, которые были на слуху и которые в головах людей были связаны с операционным риском, полностью легли в этот классификатор, в то время как какие‑то вещи, которые являются важными для банка, для нас оказались менее релевантны, мы вынесли их в категорию «прочие риски». Например, для банка очень важны риски внутреннего и внешнего мошенничества. Для химзавода они, вероятно, тоже актуальны, но идут далеко не в числе первых рисков. И наоборот – риски, связанные с поломкой оборудования, менее важны для банка и более важны для реального производства.
Внедряемая методология подразумевает оценку операционного риска на основании риск-моделей по пяти основным видам последствий:
• Прерывание бизнеса. Холдинговая компания ожидает, что завод произведет определенный объем продукции. Риск заключается в том, что он не сможет произвести запланированный объем ввиду остановов, снижения мощностей. Последствия от этого риска можно условно назвать BI (business interruption) – прерывание производства.
• Перерасход ресурсов (ошибки при управлении процессами). Вторая часть операционного риска связана с тем, что завод произвел запланированный объем продукции, при этом из‑за каких‑то сбоев было затрачено больше ресурсов (электроэнергии, воды, сырья).
• Претензии к качеству продукции. Завод произвел столько продукции, сколько требовалось, не превысив нормы по ресурсам, но продукция, которую поставили клиенту, оказалась низкого качества. Производителю пришли рекламации, клиент вернул продукцию, и завод понес финансовые убытки в связи с низким качеством продукции.
• Ущерб материальным активам. Завод произвел качественную продукцию в нужном объеме, не затратив лишних ресурсов, однако на производстве произошли поломки, оборудование вышло из строя, и предприятие потратило намного больше средств на поддержание оборудования в работоспособном состоянии, чем планировалось.
Озвученные риски могут коррелировать между собой. Например, авария может привести к прерыванию бизнес-процессов и дополнительным затратам на восстановление оборудования.
• Экология. Завод может отлично работать с точки зрения экономики, но загрязнять окружающую среду и получать за это штрафы.
Важный момент – как рассматривать реализацию риска.
В рамках данного подхода мы смотрим на риск как на волатильность тех или иных производственно-экономических показателей. Рассмотрим на примере BI – риска прерывания производства. Фактом его реализации является недовыпуск продукции, поэтому фактический объем производства мы сравниваем с той мощностью, которая закладывалась в годовой бюджет.
Речь идет не просто о проектной мощности, а о средней мощности с учетом выполнения всех необходимых ремонтов. И вот мы видим, что по какому‑то продукту в начале года идем в пределах среднего плана, но в отдельные месяцы имеют место просадки производства. Опираясь на эту статистику, пытаемся подобрать распределение, то есть строим имитационную модель, которая покажет, насколько возможно отклониться от заложенных в план объемов производства.
Поскольку завод может производить десятки разных продуктов, моделирование необходимо делать по каждому виду продукции. Таким образом, можно увидеть маржинальность по каждому продукту, определить, какие будут потери и как снизятся показатели доходности завода в случае, если он не произведет одну тонну конкретного продукта. Далее в каждом сценарии суммируются отклонения по всем продуктам и получаются совокупные последствия от риска прерывания производства для завода целиком. В результате получается распределение ущерба от риска перерыва производства на годовом горизонте. Это распределение фактически является приближением той статистики по волатильности объемов производства, которая была в прошлом.
Важное уточнение: в данном примере моделирование затрагивало только конечные продукты. При этом также есть промежуточные продукты (например, завод производит аммиак, из которого производятся другие продукты), но они не учитывались в моделировании. Эксперты по рискам смотрели за волатильностью только тех продуктов, которые продаются клиенту.
Можно усложнить эту модель и сделать ее более точной – смоделировать всю производственную цепочку завода, то есть следить за волатильностью каких‑то промежуточных продуктов и просчитывать, как это повлияет на волатильность конечных продуктов. Однако не нужно это делать по тем линиям, где волатильность небольшая – в принципе не так важно, что там происходит внутри. Мы выполняем такую работу по тем продуктам, где видим высокий риск.
Преимущество подхода «сверху вниз» заключается в том, что можно быстро и приблизительно оценить риск – посмотрев статистику, предположить, что в следующем году риск будет сопоставимым.
Следующий шаг – с помощью экспертов (риск-инженеров в рамках независимых сюрвеев и профильных специалистов) рассматриваются аналитические сценарии и определяется, может ли произойти какое‑то событие (в том числе рассматриваются так называемые «черные лебеди»), которое не имело места в прошлом, но в будущем теоретически возможно. Дополнительные сценарии включаются в получившееся ранее распределение и, как правило, формируют его «хвост» (маловероятные сценарии с катастрофическим ущербом). Задача инженеров, посещающих предприятия в рамках риск-сюрвея, – собрать сценарии, которые потом добавляются в общее распределение операционного риска по заводу.
Зачастую внешние риск-инженеры привыкли делать стандартные вещи, но мы, как правило, сильно меняем технические задания, и на все инженерные выезды на заводы ездим вместе с ними, чтобы воочию прочувствовать профиль риска. В частности, вместе с риск-инженерами спускались на 1447 метров под землю в одной из калийных шахт. Можно привести в качестве примера проект по HAZID/HAZOP.
Эксперты, имеющие опыт управления соответствующим оборудованием, выезжают на места, просчитывают реальные сценарии на основе статистики инцидентов в России и мире и исходя из нее делают более сложную модель того, что может произойти. Эти результаты мы добавляем в свою модель, и она в какой‑то части становится более точной, то есть учитывает дополнительные сценарии. Вообще, это непрерывный процесс: мы начинаем с самой простой модели, которая в рамках своего жизненного цикла усложняется там, где это целесообразно. Нам важнее на более простой модели посчитать совокупный риск по всем заводам и потом начать углубляться в каждый конкретный риск и каждый конкретный завод.
Мы смотрим на риск как на волатильность тех или иных производственно-экономических показателей.
С другими рисками, например по перерасходу ресурсов и по ущербу имуществу, риск-менеджеры также смотрят на волатильность конкретных показателей, строят имитационную модель и добавляют аналитические сценарии. Например, для риска по ресурсам оценивается волатильность фактического потребления ресурса (природного газа, пара, электроэнергии и других) по сравнению с заданным нормативом, а для риска по имуществу оценивается волатильность затрат на поддержание активов (ремонтный фонд и другие).
Предлагаемый подход обладает рядом преимуществ и имеет потенциал для постоянного улучшения.
1. Анализ сверху вниз позволяет выявить недостатки управленческой отчетности. Если существенный риск произошел, но не отразился в отчетности – значит, важные показатели не отслеживаются (либо произошедшее – не риск). Если влияние риска не может быть отделено от управленческих решений – значит, детализация мониторинга недостаточна.
2. Анализ рисков на основе управленческой отчетности позволяет избежать искажений. Риски анализируются на тех же данных, которые являются основой принятия бизнес-решений. Использование отчетности о реализовавшихся рисках, формирующейся параллельно, в отрыве от основной отчетности, часто занижает оценку риска. Однако такие перечни инцидентов, аварий и так далее могут быть использованы как вспомогательный инструмент для подтверждения оценок.
3. Такой анализ рисков позволяет выявить области для более детального анализа. Факторы, имеющие наибольшую волатильность и дающие наибольший вклад в оценку риска, могут быть оценены с большей детализацией. Линейный менеджмент может предлагать более точные модели, объясняющие волатильность (для снижения платы за риск). Для построения более детальных моделей могут привлекаться профильные эксперты (проведение HAZID/HAZOP, независимые сюрвеи и так далее).
И в банках, и в реальном секторе традиционно применяется следующий подход к операционному риску: собираются риск-события и условия, моделируется их частота и последствия от наступления. Если бы мы пошли таким путем, то пропустили бы многие по факту случавшиеся риски, но по какой‑то причине не отраженные во внутренней отчетности. Мы осознанно пошли сверху, чтобы посмотреть, что условно происходит с затратами на воду, электричество, пар, что происходит с объемами продукции, с волатильностью бюджета на ремонты. Тем самым пытались нивелировать качество сбора статистики, отчетности, которая есть в организации.
Еще одно преимущество подхода, когда мы опираемся на управленческую отчетность и по ней понимаем, какие риски реализовывались, в том, что таким образом избегаем искажения данных. Мы не раз сталкивались с тем, что есть статистика перерывов производства, ущерба имуществу и статистика инцидентов.
Казалось бы, можно по ней построить распределение, при этом сопоставляя эту статистику с объемами производства. Однако мы увидели, что статистика инцидентов в разы меньше. Начали детально разбираться и выяснили, что часть инцидентов не учтена потому, что они иначе классифицированы, или находятся на стадии расследований, или, возможно, этот инцидент просто забыли включить в статистику. Несмотря на это, имеющаяся статистика важна, но она может использоваться только как вспомогательная – для проверки наших основных выводов, полученных на базе управленческой отчетности.
Одним из важнейших для химического предприятия является экологический риск. Как правило, он оценивается на основе статистики мониторинга концентраций и переводится в денежное выражение согласно применимым нормам законодательства.
Экологический риск представляет собой совокупность четырех основных последствий, связанных с нарушениями в области: сброса сточных вод, размещения отходов, обращения с недрами, выбросов в атмосферу.
Например, анализ риска по воде производится следующим образом. На первом шаге анализируется статистика концентрации веществ и расхода сточных вод, строится имитационная модель, которая прогнозирует отклонения концентраций от норм или величину концентрации на какой‑то период.
Второй этап реализуется при участии экспертов – определяются возможные санкции по действующему законодательству. Для сточных вод это: компенсация ущерба (приказ Минприроды РФ № 87), запрет сброса сточных вод по решению суда, плата за негативное воздействие на окружающую среду (№ 7 ФЗ), административное приостановление деятельности, уголовное преследование (гл.
26 УК РФ), административные штрафы (гл. 8 КОАП). На третьем шаге оценивается ущерб от санкций в денежном выражении на основе экономических показателей предприятия. К примеру, если будет запрет на сброс сточных вод, какие инвестиционные расходы потребуются для строительства очистных сооружений, например, для выпаривания воды без сброса, какой будет OPEX (операционные расходы) для данных сооружений и так далее. Четвертый шаг – имитационное моделирование сценариев возможных потерь методом Монте-Карло.
Посмотрев статистику реально уплаченных штрафов, мы приняли решение моделировать не условно исторический риск на основе наших штрафов, он был бы в разы меньше, а потенциальный ущерб от этого риска, то есть гипотетический риск, который мог бы быть. Стараемся достаточно консервативно смотреть на риски, связанные с экологией, и советуемся с экспертами, имеющими большой опыт в данной области. Они могут подсветить какие‑то нюансы, в том числе по ужесточению законодательства. В результате такой верификации с экспертами дорабатываем нашу модель.
Преимущество подхода «сверху вниз» заключается в том, что можно быстро и приблизительно оценить риск – посмотрев статистику, предположить, что в следующем году риск будет сопоставимым.
Резюмируя, стоит сказать, что операционный риск состоит из пяти индивидуальных моделей, каждая часть моделируется по‑своему, и ее нужно валидировать как с владельцем риска, так и со «второй линией» – экологом или финансовым контролером – тем, кто понимает природу этого риска. Это позволяет постоянно откалибровывать логику, закладываемую в модель.
Отдельно посчитав эти части, их сводят в единое распределение по заводу или компании. После этого на уровне управляющей компании принимаются решения о резервировании в бюджете каких‑то средств, достаточности капитала компании для каких‑то рисков, страховании «хвоста» и по премированию (charge за риск) – система мотивации определенным образом соотносится с тем, какой риск на себя дополнительно принимает предприятие. С другой стороны, линейные руководители, видя результаты оценки, проведенной риск-менеджерами, получают сигнал, какая волатильность дает наибольший вклад в оценку риска, и исходя из этого могут на местах разрабатывать конкретные мероприятия для снижения этой волатильности.
Стоит обратить внимание на техническую сторону вопроса – какие инструменты используются для оценки операционного риска, и какой потенциал имеется для автоматизации данного подхода. Условно его можно разделить на четыре этапа: поиск исходных данных, их подготовка, анализ, представление результатов для принятия решения.
На текущий момент исходные данные собираются из типовых отчетов в Excel. Для обработки этих файлов используются скрипты, например python. На этапе анализа данных различными статистическими библиотеками подбираются распределения, проводятся симуляции. Результаты презентуются в виде отчетов и презентаций PowerPoint.
Целевое состояние, к которому планируют прийти в «АИМ Холдинге», – использование данных напрямую из ERP, MES-систем, при необходимости – показаний КИПиА; создание Data Lake для централизованного хранения и актуализации данных; существующие алгоритмы применяются к данным по мере их обновления, а результаты предоставляются в виде дашбордов с автообновлением.
Дмитрий ТУЛУБАЕВ, риск-менеджер «АИМ Холдинга»,
Елена ВОСКАНЯН, журналист
Источник: risk-practice.ru