Операционная модель бизнеса пример

Скачать бесплатно данную финансовую модель, как и любую другую на нашем сайте, со всеми действующими, открытыми формулами, а также в большинстве случаев с краткой методологией (инструкцией для заполнения) ниже в серой рамке, причем как в заполненном виде, для примера заполнения, так и в незаполненном, можно только в режиме авторизации, для чего достаточно просто зарегистрироваться, указав свой e-mail.

Кнопка СКАЧАТЬ появится в режиме авторизации
ОПЕРАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РИТЕЙЛА
Кнопка СКАЧАТЬ незаполненную финмодель появится в режиме авторизации

Идентификационный номер этой финмодели: IDFM-000198

Но при этом бесплатно скачивать любые наши финансовые модели без всяких авторизаций! и регистраций! можно в Маркетплейсе финансовых моделей P

Если методология (инструкция для заполнения) не помогла или если нет желания тратить много времени на внесение данных Вашего проекта в условия модели и плюс к тому Ваш бюджет на создание финансовой модели позволяет, то мы можем предложить Вам еще пару вариантов (в зависимости от Вашего бюджета) облегчить себе жизнь в части разработки финмодели Вашего бизнес-проекта или Вашего предприятия:

• можно заказать за 4’000р. разработку финмодели по готовому шаблону;
• можно заказать за 40’000р. разработку финмодели «под ключ».

Звоните: +7(985)201-6607

Успехов Вам в создании финмодели Вашего проекта!

• Финмодель создания сети магазинов
• Финмодель разработки онлайн сервиса
• Финмодель инвестпроекта с презентацией
• Финмодель медицинского центра
• Инвестиционная модель разработки и продажи ПО
• Модель жилищного строительства с ЭСКРОУ-счетами
• Инвестмодель 3 источника финансирования, в.3.2
• Инвестмодель с анализом чувствительности, в.3.1
• Инвестмодель универсальная, в.3.0
• Финмодель инвестпроекта версия 2.0
• Финансовая модель отеля
• Финмодель строительства многоквартирных домов
• Инвестмодель стартапа: производство и ритейл
• Инвестмодель стартапа: онлайн услуги
• Финмодель инвестиции в складские комплексы
• Инвестмодель открытия нового магазина сети
• Финмодель проекта блокчейн платформы
• Инвестмодель ритейла: импорт и продажи в России
• Финмодель микро кредитной компании B2B займы
• Финмодель производства полимерных покрытий
• Финмодель добыча полезных ископаемых
• Инвестмодель для производственных проектов
• Инвестмодель с анализом чувствительности, в.3.3
• Простая универсальная инвестмодель бизнес-проекта
• Инвестмодель строительства отеля с инфраструктурой
• Строительный инвестиционный калькулятор
• Финмодель инвестпроекта создания финансовой биржи
• Операционная модель ритейла
• Финансовая модель торговой деятельности
• Финмодель строительной компании
• Финансовая модель интернет-магазина
• Финмодель универсальной торговой компании
• Финмодель проекта повышения энергоэффективности
• Инвестиционная модель
• Инвестиционная модель базы отдыха (услуги)
• Инвестмодель «Производство и продажи»
• Финмодель эксплуатации и управления парковками
• Операционная модель онлайн ритейла
• Простая финмодель интернет-магазина одежды
• Финмодель микрофинансовой организации
• Финансовая модель магазина (товары+услуги)
• Финмодель лизингового калькулятора
• Лизинговый калькулятор для потока оплат
• Финансовая модель оборачиваемости товарных запасов

Источник: mngmnt.ru

Операционная модель бизнеса–2020: предвосхищая будущее

Бизнес в цифровом мире – это полное переосмысление традиционных подходов к работе с клиентами, создание уникального опыта, новый взгляд на партнерство и конкуренцию, и, безусловно, новые модели бизнес-стратегий, которыйе найдут свое воплощение в ежедневной деятельности компаний и банков – в операционной модели.

К концу второй декады XXI века мир стоит на пороге масштабных преобразований. Это происходит под влиянием новых цифровых технологий: происходят многомерные изменения как на глобальном уровне, так и на уровне стран, индустрий, корпораций и самих людей. Организации меняются как внешне, так и внутренне.

Внешняя трансформация подразумевает новую концепцию по работе с клиентами, партнерами и контрагентами. Уже сейчас недостаточно отвечать ожиданиям клиента. Ожидания клиента нужно уметь предвосхищать, а их требования с каждым днем растут. Многочисленные опросы топ-менеджеров банков по всему миру показывают, что срок вывода продукта или услуги на рынок ( t ime-to-market) – дни, а не месяцы или годы, как раньше, – стал одной из самых важных задач.

Новая концепция не заработает на существующих управленческих и операционных моделях. Для работы в цифровом мире организации должны перестроить себя изнутри.

• традиционная вертикальная культура ведения бизнеса и система принятия решений. Для подобной модели характерны иерархическая система управления, формализованные процессы, регламенты и инструкции, жесткая система KPI для организационных единиц и сотрудников. В ежедневную деятельность вовлечено большое количество людей, которые ежедневно выполняют однообразные и рутинные операции. Много сил и ресурсов в такой модели тратятся на внутренние контроли; в шагах операционных бизнес-процессов заложено большое число проверяющих и контролирующих функций;
• сложность и неповоротливость традиционных автоматизированных корпоративных и банковских систем. Согласно свежему исследованию PwC «Global Digital Banking Survey» – это основное препятствие внедрения digital-стратегий в современных компаниях и банках;
• т радиционная модель внедрения нововведений и управления изменениями, которая в основном опирается на традиционные проектные методологии на основе PMBoK (Project Management Body of Knowledge). В процессах развития (проектной деятельности) – это фиксирование достигнутых договоренностей в подробных технических заданиях, программах испытаний и прохождение последующих многочисленных согласований.

Однако развитие цифровых технологий приносит нам новые возможности и инструменты, которые помогут преодолеть построенные человеком искусственные барьеры традиционных моделей ведения бизнеса и позволят вывести его на следующий уровень.

Прорывные технологии открывают нам новые возможности:

• роботизированная автоматизация процессов – RPA ( Robotic Processes Automation );
• интеллектуальная автоматизация, применение искусственного интеллекта ( AI , Artificial Intelligence );
• углубленная аналитика и большие данные ( Deep Learning and Big data );
• новые современные средства бизнес-моделирования – имитационное моделирование ( Simulation Modelling ).

Как новые технологии могут изменить традиционные операционные модели банков и компаний?

Роботизированная автоматизация процессов ( RPA ) – это компьютерная программа-робот, выполняющая определенные действия сотрудника в различных программах так, как их выполнял бы человек. По прогнозам , к 2020 году 80% рутинных операций не потребуют участия человека . Программных роботов можно достаточно быстро подключать к определенным участкам работы и полностью заменять ими человека, выполняющего операции в нескольких традиционных системах. Программные роботы общаются с традиционными системами через пользовательские интерфейсы, для их подключения в продуктивную операционную среду банка или компании не нужна привязка к системе управления релизами.

Уже сейчас в России технология RPA повсеместно делает первые шаги, запускаются пилотные проекты, клиенты пробуют новую технологию в действии. В США и Европе, где RPA внедряют на протяжении нескольких лет, компании достигли впечатляющих результатов. К примеру, одна из страховых компаний США, которая четыре года назад начала перевод своих рутинных операций на программных роботов, в несколько раз сократила число сотрудников операционного бэк-офиса. Компания больше не арендует огромные офисные помещения в центре города, ее сотрудники работают удаленно и вместо рутинных однообразных операций сосредоточены на работе с клиентами.

Вслед за роботизацией рутинных операций придет интеллектуальная автоматизация. Программные роботы будут работать в паре с искусственным интеллектом. Под AI подразумеваются технологии компьютерного зрения, распознавания речи и образов, обработка неструктурированного текста ( NLP ), семантический анализ, машинное обучение ( ML /DL).

Если программные роботы заменят человека при выполнении простых операций, то в паре с AI они уже будут принимать решения и выполнять сложные операции. Это будет не только ежедневное выполнение рутинных действий, но и принятие решений, а также оперативное обнаружение и быстрое устранение инцидентов. Накапливая статистику и самообучаясь, роботы со временем смогут принимать решения даже в случае самых сложных проблем, перебирая миллионы возможных вариантов для выбора оптимального сценария.

Уже сейчас подобные технологии имеют успешный опыт внедрения. Например, программных роботов использовали для проверки заемщиков коммерческого банка на различных этапах как при первичном обращении, так и на последующих этапах обслуживания. Еще один пример: робот постоянно отслеживает кредитные заявки в автоматизированной системе банка и на определенной стадии обработки заявки самостоятельно выполняет запросы и первичный анализ информации по заемщику – собирает данные и проверяет его кредитную историю: штрафы, налоги, судебные дела, социальные сети и др. Робот анализирует около 30 внешних источников данных и обрабатывает заявки по определенному вариативному алгоритму, включая обработку сложных исключений, самостоятельно готовит проект решения и направляет его клиентскому менеджеру. При этом он распознает, анализирует и классифицирует множество отсканированных документов, информацию, которая часто бывает недостаточно структурирована и тяжело поддается обработке традиционными средствами оптического распознавания.

Существенный рывок произошел в накоплении, структурировании и анализе новых данных – до 90 % данных собрано за последние два года. Это то, что сейчас называют большими данными или Big Data . С многочисленных датчиков IoT (Интернет вещей), установленных на разных устройствах, к примеру, таких, как мобильные телефоны, собирается самая разнообразная статистика. Для ее анализа применяют технологии и подходы углубленной аналитики. Подобным путем мы получаем информацию о состоянии пробок на дорогах.

Сбор статистики о состоянии внутренних процессов компании или банка необходим для внедрения интеллектуальной автоматизации. Подобная статистика будет собираться с помощью мобильных датчиков и аккумулироваться в корпоративном хранилище данных. Собранная статистика далее будет структурироваться и анализироваться системами Business Intelligence ( BI )и использоваться программными роботами для выполнения все более сложных операций.

Для стратегического бизнес-планирования и анализа различных концепций уже применяют технологии имитационного моделирования ( Simulation Modelling ) – это компьютерная программа, позволяющая очень быстро и точно построить модель любого сложного объекта в реальной среде. Например, при моделировании сети операционных касс и банкоматов банка имитационная модель решает комплексную задачу: определение графика и достаточного объема пополнение терминалов, а также оптимизация пути следования инкассаторов, пополняющих терминалы. На входе модели задается карта терминалов, далее для каждого терминала задается текущий остаток и интенсивность использования. На выходе – формируется расписание (очередность и график) пополнения терминалов и суммы.

В мире разработано множество программ для компьютерного моделирования. Подобные технологии уже активно применяются в США, Европе, Китае, Японии и Корее. В России имитационное моделирование пока еще не получило широкого применения, однако, намечается перелом и этой тенденции.

Новые технологии VS традиционные операционные модели

Культура бизнеса и управление. Чтобы успевать за постоянно растущими требованиями заказчиков, банкам и компаниям придется менять бизнес-культуру и структуры управления. В противном случае они безнадежно отстанут от конкурентов – новых игроков на финансовом рынке – технологических компаний.

Вызов современного мира – это переориентация с распределения ресурсов на создание ценностей. Произойдет трансформация жестких вертикальных структур в более гибкие. Будут внедрены принципы горизонтальной бизнес-культуры, коллаборативности, гибких подходов к созданию ценностей. Штат компании в основном составят опытные, квалифицированные специалисты, роль которых сведется к творчеству, развитию бизнеса и тонкой настройке текущего операционного производства. Всю черную работу – рутинные операции – будут выполнять программные роботы.

Управление операционными рисками. Заниматься рутиной и принимать решения в стандартных ситуациях будут программные роботы, которые не ошибаются, работают 24 часа в сутки.Традиционные подходы к операционному риск-менеджменту умрут – за роботами не нужен двойной контроль. На первый план выйдут вопросы управления кибербезопасностью. В недалеком будущем следует ожидать исследования и новых методик в направлении управления рисками, защиты информации и обеспечения информационной безопасностью сложных систем, совмещающих RPA , AI и традиционные ИТ-технологии.

Управление операционной эффективностью. Для сокращения операционных издержек банки и корпорации часто переводят выполнение операционных процессов в общие центры обслуживания (ОЦО или Shared Service Centers ), которые создают в регионах с более низкими издержками или во внешних сервисных (аутсорсинговых) компаниях ( BPO – Business Process Outsourcing ).
Роботизация повысит качество, сократит издержки ОЦО и внешним сервисным организациям. Сегодня создание собственного общего центра обслуживания может себе позволить достаточно крупный банк или компания. Однако для крупных и средних банков и компаний, не обладающих собственным ОЦО, вырастет влияние внешнего аутсорсинга операционных процессов. Профессиональные BPO с новыми технологиями получат возможности, которые позволят им делать лучшие предложения своим заказчикам. Скоро значительная часть операционных процессов банков и компаний будет передана на внешний аутсорсинг.

Инфраструктура и ИТ. Благодаря повсеместному внедрению программных роботов отпадет потребность в огромных офисных помещениях, где сотрудники сотнями и тысячами выполняют одни и те же рутинные задачи. Люди перейдут из огромных офисов на удаленную работу и в мобильные коворкинги.

Развитие облачных технологий приведет к тому, что значительная часть вычислительных мощностей корпораций мигрирует из собственных дата-центров в облачные сервисы. В ближайшем будущем поставщики облачных решений дополнят свои сервисы средствами управления и контроля, размещаемыми локально (on-premise), что позволит корпорациям перевести в облако даже самые критичные для бизнеса вычисления. Регулируемые отрасли начнут массовую миграцию в облако. При этом программные роботы полностью не смогут заменить традиционные системы, они продолжат развиваться. Новые бизнес-приложения будут создаваться при помощи микросервисов.

Люди. Людям придется переучиваться, их работа станет более творческой, освободится время для общения с клиентами, они смогут сосредоточиться на управлении изменениями, совершенствуя работающую систему. Повсеместное применение RPA существенно изменит роль традиционных системных администраторов. Вместо рутинного мониторинга, установки обновлений, предоставления доступа к вычислительным ресурсам и обработки инцидентов, их усилия будут сосредоточены на тонкой настройке ИТ-архитектуры и решении наиболее сложных вопросов, таких, как задачи взаимодействия с бизнесом, оптимизация и развитие, внедрение технологий следующего поколения.

Как будет выглядеть рабочий день человека в новом роботизированном офисе? Каким он будет?

Вряд ли это будут прежние многоэтажные офисы. Место людей займут человекоподобные роботы, «перекладывающие бумажки» так же, как это делали их предшественники. Скорее всего, большинство сотрудников перейдут на удаленную работу из дома или мобильного рабочего офиса. Да, рабочие места, оборудованные всем необходимым с доступом ко всем требуемым сервисам, станут мобильными.

Если неудобно работать из дома, сотрудник сможет забронировать ближайший коворкинг или переговорную для деловой встречи, как мы сейчас бронируем автомобиль в каршеринговом сервисе. Не надо ехать через весь город – вы находите ближайший офис, максимально удобно расположенный для вас и вашего клиента или партнера, и бронируете переговорную. Это не фантастика, для некоторых людей это будущее уже наступило, и оно идет к вам.

Источник: www.tssonline.ru

Зачем вашей компании гибкая операционная модель и как ее внедрить

Бизнес в условиях неопределенности требует изменений в структуре и процессах компании. Один из оптимальных шагов — переход к более гибкой модели управления. Сооснователь Stadik Алексей Ян рассказывает, что она собой представляет и как ее безболезненно внедрить в своей компании.

От конвейера — к командам

Для начала перечислим основные отличительные особенности гибкой операционной модели:

1. Кросс-функциональные команды как новая норма

Поэтапный производственный конвейер — не лучшее решение в эпоху перемен. Гибкая операционная модель предусматривает переход к небольшим кросс-функциональным командам с более плотной и прямой внутренней коммуникацией. Мультидисциплинарные знания участников и фокус на совместном принятии решений позволяют угадывать движение рынка быстрее и точнее.

2. Сквозное целеполагание: от стратегии компании до целей команд

Производственные команды формируются вокруг ценности для клиента, несут ответственность за бизнес-показатели и сами решают, как их достигать. Исполнители участвуют в обсуждении и формировании целей, добавляя реалистичный взгляд на ограничения технологий и возможности рынка. Это повышает точность планирования и долгосрочную производительность команд.

3. Планирование и отчетность: легковеснее, чаще и практичнее

Переход на итеративный подход к планированию с разной гранулярностью планов на разных уровнях бизнеса: стратегия на три-пять лет → годовой план компании → квартальные планы подразделений → одно- двухнедельные планы команд-исполнителей. Все уровни пересекаются на ежеквартальном обзоре результатов. По его итогам адаптируют как стратегию, так и краткосрочные планы производства.

5 шагов к гибкости

В России лидерами в применении гибкой модели являются банки, компании из IT-сектора и телекома. Среди них — «Сбер», Альфа-банк, ОТП Банк, X5, «Мегафон», «М.Видео». Но внедрить гибкую модель можете у себя и вы. Вот пять шагов, которые для этого нужно сделать:

Шаг 1. Знакомство с особенностями новой модели

Акционеры компании или ее первое лицо приходят к необходимости изменений и разбираются в новых подходах, чтобы понять, решат ли они проблемы. В этом помогают лекции, воркшопы, референс-визиты. Часто драйвером этапа становится сторонняя консалтинговая фирма.

Цель этого шага — оценить положение компании на рынке, ограничения IT-инфраструктуры, укомплектованность команд. Определяем свои слабые места и точки роста: что мешает добиться результата, какие факторы тормозят развитие?

Пример из практики: Крупный банк хочет перейти к кросс-функциональным командам в разработке всех цифровых продуктов — чтобы ускорить производство и улучшить качество. Аудит показывает, что монолитная архитектура core-систем ограничивает распределенную доработку и это будет сдерживать эффективность команд. Решение — «пилотировать» изменения в подразделении по разработке мобильного банка и создать поэтапный план перехода core-систем от монолита к микросервисам.

В течение двух-шести месяцев организация примеряет модель на части бизнеса и исследует свои ограничения. Это может быть несколько команд (от 20 до 50 человек), работающих над единым продуктом, или небольшое подразделение. Для этих сотрудников внедряют новые инструменты планирования, мониторинга и отчетности, меняют систему мотивации. Цель этапа — адаптировать модель к специфике организации и составить детальный план масштабирования.

Пример из практики: Для пилотирования выбрали подразделение, развивающее мобильный банк. Тестирование модели показало, что наем и обучение менеджеров продукта являются ключевыми ограничениями для масштабирования. Решено организовать внутреннюю продуктовую школу, которая станет поставщиком кадров для следующего этапа изменений.

Шаг 4. Масштабирование

Цель этапа — использовать весь потенциал гибкой модели для конкретной организации. Часто в результате пилота становится очевидно, что для этого требуется глубокое изменение оргструктуры, перераспределение ответственности между подразделениями, реструктуризация иерархии менеджмента. Такие изменения могут занять несколько месяцев и даже лет.

Пример из практики: После пилотирования на одном продукте российский банк решил перевести всю change-составляющую компании (от Change-Run-Disrupt) в гибкую модель. Для части организации размером в 600 человек процесс занял девять месяцев.

Шаг 5. Поддержка и мониторинг

Этап отличается от компании к компании и зависит от масштаба изменений, размера и типа организации, ее целей. Однако всегда важно сохранять фокус на анализе эффективности, развитии навыков и привычке постоянно оптимизировать модель. Ответственность за изменение и совершенствование системы переходит от топ-менеджмента и внешних консультантов в руки внутренних центров экспертизы и команд-исполнителей. Финальной точки в этом процессе не существует.

Ограничения гибкой модели

Как у любого другого инструмента, у гибкой модели есть ограничения, которые важно учитывать с самого начала. Мы выделили три основных, актуальных для большинства крупных компаний СНГ.

• Зрелость IT-архитектуры. Реорганизация команд и ускорение time to market создает дополнительные ожидания от технологического стека компании и архитектуры. Микросервисы, облачные и виртуальные среды, автоматизация этапов производства увеличивают потенциал гибкой модели.

• Умение оцифровывать технологическую и процессную составляющие бизнеса. Большинство крупных российских компаний активно пользуются данными о рынке, клиентах и продуктах. Немногие научились измерять длительность и эффективность этапов производства, объективно оценивать качество работы конкретных специалистов и систем. Без опоры на данные повышается риск необъективных и противоречивых решений.

• Высокие требования к качеству кадров. Гибкая модель подразумевает быстрые решения и вовлеченность на уровне команды исполнителей. Это требует как предоставления полномочий, так и соответствующих качеств и опыта от сотрудников: они должны уметь быстро учиться, обладать сильными коммуникативными навыками и быть заинтересованными в целях вашего бизнеса.

Источник: incrussia.ru