В 1965 году физик Ричард Фейнман в своей книге «Характер физических законов»[1] писал, что две математически равнозначные формулировки могут оказаться вовсе не одинаковыми – в том смысле, что они по-разному воспринимаются человеческим разумом. Наши исследования также показывают: то, каким образом преподносится информация о риске, влияет на ее понимание. Если сказать инвесторам, что в среднем они будут терять все свои деньги лишь раз в 30 лет, то они будут инвестировать более охотно, чем если узнают о вероятности в 3,3 % терять определенную сумму каждый год.
Мы провели эксперимент, участникам которого был задан вопрос: «Вы отдыхаете за границей и хотите воспользоваться услугами национальной авиакомпании для посещения одного острова, который давно хотели увидеть. Как показывает местная статистика безопасности полетов, если бы вы летали этой авиакомпанией один раз в год, то могли бы попасть в аварию в среднем раз в тысячу лет. Вы можете отказаться от поездки, но вряд ли сможете снова посетить этот уголок мира. Вы согласитесь на этот перелет?» Все ответили, что согласятся.
Тогда мы изменили второе предложение, чтобы оно звучало так: «Согласно статистике безопасности полетов, в среднем аварию терпит один из 1000 рейсов этой авиакомпании». В этом случае лишь 70 % респондентов сказали, что согласятся на этот рейс. В обоих случаях вероятность авиакатастрофы одинакова – 1:1000, просто вторая формулировка выглядит более угрожающе.
Те, кому показывают оптимистичный сценарий, как правило, более склонны к риску. Всегда старайтесь представить риски различными способами, чтобы убедиться, что вас не вводят в заблуждение ни формулировки, ни методы расчета.
6. Нас учат, что эффективность и стремление к росту акционерной стоимости не допускают излишних ресурсов
Большинство руководителей не осознают, что оптимизация делает компании уязвимыми к изменениям экономической обстановки. Биологические системы успешно справляются с переменами, ведь матушка-природа – лучший в мире риск-менеджер. Отчасти это объясняется тем, что она любит избыточность. Эволюция дала нам запчасти – например, у нас два легких и две почки, что помогает нам выживать.
На предприятиях избыточность означает очевидную неэффективность: простаивающие мощности, неиспользуемые запчасти и деньги, которые не участвуют в обороте. Противоположность этому – использование заемных средств. Нас учат, что это хорошо. Ничего подобного – долги делают компании (и экономическую систему в целом) неустойчивыми и уязвимыми. Если у вас высокая доля заемных средств в капитале, вы можете пострадать от ошибочного прогноза продаж, от колебаний процентных ставок или от других возникших рисков. Если же ваш баланс не содержит задолженностей, вы легче перенесете перемены.
Чрезмерная специализация препятствует развитию компаний. Теория сравнительных преимуществ Давида Рикардо гласит: для достижения максимальной эффективности одна страна должна специализироваться на производстве вина, другая – на производстве одежды, и так далее. Подобные рассуждения не учитывают вероятность непредвиденных изменений. Что произойдет в случае резкого падения цен на вино? В XIX веке в Аризоне и Нью-Мексико целые культуры исчезли лишь потому, что зависели от нескольких видов зерновых, которые не выдержали изменений в окружающей среде.
Один из мифов о капитализме заключается в том, что все дело в стимулах. Однако стимулы бывают как положительные, так и отрицательные. Нельзя получать лишь преимущества, избежав потерь. Но компенсации по своей природе создают дополнительные риски. Если вы выплачиваете руководящему сотруднику премию без оговорки, в каких случаях он может ее лишиться, для него это будет стимулом скрыть риск, заключая сделки с высокой вероятностью получения небольших прибылей и малой вероятностью потерь. Так можно получать премии годами. Если в итоге компания все же понесет потери, то сотруднику, возможно, придется принести извинения, но выплаченные за прошлые годы премии останутся при нем. То же самое касается и крупных корпораций. Именно поэтому многие генеральные директора богатеют, в то время как акционеры не получают дохода. У компании и акционеров должно быть законное право требовать у тех, кто их подвел, возврата премий. Это сделало бы мир лучше.
Кроме того, не следует выплачивать премии тем, кто управляет рисковыми предприятиями, такими как атомные электростанции и банки. Велика вероятность того, что они начнут срезать углы, чтобы извлечь максимальную выгоду. Самую серьезную задачу по управлению рисками общество ставит перед военными, но солдаты не получают премий.
Не забывайте, что самый большой риск – это мы сами: достаточно переоценить свои способности и недооценить опасность, что дела могут пойти не так, как нам хотелось. Древние считали гордыню величайшим грехом, и боги безжалостно наказывали за нее. Вспомните, сколько героев пострадало из-за этого порока: Ахиллес и Агамемнон заплатили жизнью за высокомерие, Ксеркс, напав на Грецию, потерпел неудачу из-за своего тщеславия, и во все века полководцы часто гибли лишь потому, что не осознавали границ своих возможностей. Любая корпорация, не осознающая, где у нее ахиллесова пята, обречена на провал.
От ураганов до пожаров на предприятиях
Как справиться с непредвиденным сбоем поставок
Дэвид Симчи-Леви, Уильям Шмидт, Ехуа Вэй
ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ, связанными с цепочками поставок, основаны на знании вероятности наступления и масштабов последствий каждого из возможных событий, которые могут серьезно подорвать работу компании. Эти методы отлично подходят для обычных сбоев в цепочке поставок, таких как плохая работа поставщиков, ошибки в прогнозах, транспортные проблемы и так далее, поскольку для количественной оценки уровня риска можно использовать данные за прошлые периоды.
Но все выглядит совсем по-другому при маловероятных событиях, которые имеют значительные последствия, – стихийных бедствиях вроде урагана «Катрина» в 2005 году, вирусных эпидемиях (например, вспышки атипичной пневмонии в 2003 году) или серьезных перебоях в работе из-за непредвиденных обстоятельств, таких как пожары на заводах и политические потрясения. Такие события происходят редко, данных за прошлые периоды мало или вообще нет, поэтому и оценить риски с помощью стандартных методик в этом случае практически невозможно. В результате многие компании не могут должным образом к ним подготовиться, и это может привести к катастрофическим последствиям: бороться за жизнь приходится даже предприятиям с великолепно отлаженными рабочими процессами. Вспомните хотя бы о компании Toyota после землетрясения и цунами в Фукусиме в 2011 году.
Для решения этой непростой задачи мы разработали специальную модель – математическое описание цепочки поставок с возможностью компьютерной обработки. Ее задача – проанализировать последствия возможных сбоев в отдельных звеньях этой цепочки (таких, как закрытие предприятия-поставщика или наводнение в дистрибьюторском центре), а не на их причинах. Такой анализ снимает необходимость определять вероятность возникновения какого-либо конкретного риска – и это вполне разумно, поскольку эффективность мер по смягчению последствий любого сбоя не зависит от того, что его вызвало. С помощью этой модели компании могут оценить, с какими последствиями (с финансовой и организационной точек зрения) они могут столкнуться, если их ключевой поставщик по какой бы то ни было причине прекратит свою деятельность, допустим, на две недели. Автоматизированную модель можно легко и быстро обновлять, что очень важно, потому что цепочки поставок находятся в постоянном движении.
В ходе разработки нашей модели и ее применения в различных компаниях, включая Ford Motor Company, мы с удивлением обнаружили очень небольшую корреляцию между тем, сколько организация тратит ежегодно на закупки у конкретного поставщика, и тем, как может повлиять на ее эффективность сбой в работе этого партнера. В действительности, как будет показано далее в этой статье на примере компании Ford, наибольшее воздействие часто происходит в неожиданных точках.
На практике это означает, что руководители, применяя традиционные методы управления рисками и стандартные алгоритмы (например, сумма в долларах, расходуемая на объекте), часто в итоге сосредотачиваются исключительно на так называемых стратегических поставщиках. Именно у них компания закупает детали, считающиеся ключевыми для ассортимента выпускаемой продукции, причем закупает на крупные суммы (наименование «детали» условно и зависит от специфики деятельности компании – это могут быть ингредиенты, комплектующие и так далее). Риски же, связанные с недорогими поставщиками сырья, упускаются из виду. В результате руководители принимают неверные решения, нерационально расходуют ресурсы и подвергают организацию скрытым рискам. В этой статье мы опишем нашу модель и расскажем, как ее использовать для того, чтобы выявлять риски, связанные с цепочками поставок, управлять этими рисками и снижать уязвимость по отношению к ним.
Идея вкратце