Методика выявления проблемных зон бизнеспроцессов на основе контент-анализа корпоративной отчетности: расчет индикаторов и эмпирическая апробация

В современной экономической науке процессный подход признан одним из ключевых инструментов повышения эффективности организаций. Как подчёркивает Э. Деминг в своей фундаментальной работе [1], улучшение каждого отдельного процесса вносит вклад в достижение стратегических целей всей организации. Однако, по мнению Б. Андерсена [2], обеспечение стабильного функционирования бизнес-процессов затруднено из-за воздействия внешних и внутренних факторов, порождающих сбои и отклонения. Согласно теории ограничений систем (ТОС), разработанной Э. Голдраттом [3], любая операционная система имеет узкое место – ресурс или этап, лимитирующий её

пропускную способность. Как отмечают А.А. Курочкина, Д.А. Анисимов и Н.В. Ак-санов [4], своевременное выявление таких ограничений позволяет предотвратить мультипликативные потери.

Традиционные методы диагностики (экспертные оценки, структурный анализ) трудоёмки и часто не дают ответа на вопрос о причинах отклонений. Как подчёркивает А.В. Алешина, ориентация исключительно на канонические методы финансового анализа чревата тем, что вполне здоровая и динамично развивающаяся организация может быть ошибочно «заклеймена» как имеющая проблемы с платёжеспособностью и финансовой устойчивостью, что свидетельствует о принципиальной огра-

28 Вестник Российского нового университета28 Серия: Человек и общество. 2026. № 2

ниченности этих методов для реальной оценки состояния предприятия [5]. Дополнительную сложность создает эффект «воронки искажений», когда информация о реальных проблемах на операционном уровне фильтруется и смягчается по мере движения к руководству, что приводит к запоздалому реагированию на кризисные сигналы1. В этой ситуации особый интерес представляет анализ корпоративной отчётности, содержащей не только количественные показатели, но и текстовые пояснения о ходе исполнения процессов. И.В. Усманова и Л.В. Коровина [6, с. 64] подчёркивают, что управленческое решение базируется на информации, носителем которой является документ, а недостатки в обработке документов напрямую сказываются на функционировании организации. Дополнительные соглашения к договорам, акты инвентаризации, служебные записки фиксируют факты отклонений и их предполагаемые причины [7].

Как подчёркивается в современной литературе [8], развитие методов анализа слабоструктурированной информации открывает новые возможности для биз-нес-диагностики. Перспективным направлением является использование методологии Process Mining, позволяющей на основе журналов событий информационных систем реконструировать реальные схемы рабочих процессов и выявлять узкие места [9]. Зарубежные исследования, например работа Ф. Хатани [10], также подтверждают ценность анализа нарративов годовых отчётов для выявления предкри- зисных сигналов. Кроме того, контент-анализ внутренних нормативных документов, таких как должностные инструкции и регламенты, позволяет оценить соответствие закрепленных норм реально выполняемым функциям и выявить зоны ответственности, где возникают сбои [11]. Практика показывает, что именно на стыках процессов, например при контрактации и согласованиях, возникают наиболее узкие места, требующие детального анализа до-кументации2. Методологическую основу для такого анализа составляют работы по моделированию бизнес-процессов [12] и современные подходы к диагностике организационных систем, учитывающие как количественные, так и качественные показатели [13]. Тем не менее в научной литературе недостаточно проработан вопрос комплексного использования текстовой части отчётности для систематической фиксации проблем бизнес-процессов.

Цель настоящей работы – разработка и апробация методического подхода к выявлению проблем и узких мест бизнес-процессов на основе контент-анализа корпоративной документации с детальным описанием процедур расчёта индикаторов, обеспечивающих прозрачность и воспроизводимость результатов.

Процессный подход рассматривает организацию как совокупность взаимосвязанных процессов. Устойчиво функционирующий процесс характеризуется предсказуемостью параметров и отсутствием необходимости постоянных корректировок. В.В. Репин [12] подчёркивает, что частота пересмотра усло-

Методика выявления проблемных зон бизнес-процессов на основе контент-анализа корпоративной отчётности: расчёт индикаторов и эмпирическая апробация

вий исполнения работ свидетельствует о наличии ограничений.

Теория ограничений систем (ТОС) Э. Голдратта [3] предлагает пять шагов по управлению ограничениями: найти ограничение, подчинить ему работу системы, расширить ограничение и т. д. Однако для применения этих шагов необходимо локализовать проблемную зону. Предлагается использовать в качестве источника информации о сбоях корпоративную отчётность. Изменения договорных условий (дополнительные соглашения, пересмотр смет, продление сроков) – это документально зафиксированные факты отклонения от первоначальной модели процесса. Контент-анализ таких документов, по мнению И.В. Усмановой и Л.В. Коровиной [6], позволяет перейти от качественного описания к количественным оценкам.

Для формализации диагностики предлагается система из трёх индикаторов, каждый из которых отражает определённый аспект возможных ограничений.

• 1.    Коэффициент перерасхода финансовых ресурсов ( K_f ) – отражает превышение фактических затрат над плановыми. Как отмечают А.А. Курочкина и др. [4], высокие значения K_f могут свидетельствовать о проблемах в снабжении, неэффективном использовании материалов или труда, а также о необходимости дополнительных непредвиденных работ – всё это признаки узких мест в обеспечивающих или основных процессах. Расчет коэффициентов производится по формуле

• 2.    Коэффициент временной нестабильности ( K_t ) – характеризует увеличение продолжительности работ. Согласно Э. Шрагенхайму [7], задержки исполнения – классический симптом наличия узкого места, ограничивающего пропускную способность системы. Рост K_t указывает на то, что процессы не справляются с запланированным объёмом в заданные сроки.

• 3.    Индекс частоты корректировок ( I_c ) – показывает долю договоров, условия которых изменялись в процессе реализации. Этот индикатор, в соответствии с мнением А.В. Алешиной [5], отражает качество планирования и способность организации адаптироваться к изменениям. Высокий I_c сигнализирует о систематических ошибках на этапе подготовки, что может быть следствием недостаточной проработки процессов или высокой неопределённости, которую организация не может контролировать.

С, -C fact plan Kf= plan где Cfact – фактическая стоимость исполнения, Cplan – плановая стоимость.

Предложенный коэффициент Kf может быть использован как одна из целевых функций в задачах оптимизации произ- водственных процессов. Например, при моделировании процессов в пищевой отрасли [14] подобные показатели позволяют количественно оценить эффект от внедрения оптимизационных решений.

T, .- T.

fact plan

Kt ~     , tT plan где Tfact – фактический срок исполнения, Tplan – плановый срок.

N changed

I c = XT ,

N total где Nchanged – количество договоров с изменениями, Ntotal – общее количество договоров.

Совместный анализ этих индикаторов позволяет не только констатировать наличие проблем, но и делать предположения о природе ограничений. Например, если высоки K_f и K_t , но I_c умеренный, это может указывать на постоянные, но пред-

Вестник Российского нового университета Серия: Человек и общество. 2026. № 2

сказуемые проблемы (например, сезонный дефицит мощностей). Если же все три показателя растут, то это свидетельствует о глубоком кризисе системы управления.

Для проверки применимости разработанного подхода был проведён анализ агрегированных и обезличенных данных корпоративной отчётности 30 предприятий РФ, осуществляющих деятельность в трёх секторах экономики:

• •    производство (10 предприятий);

• •    строительство (10 предприятий);

• •    сфера услуг (10 предприятий).

Период наблюдения – 2021–2023 гг. Выборка формировалась по критерию наличия в отчётности информации о договорной деятельности (контракты, дополнительные соглашения, акты выполненных работ).

Исходные данные представляли собой массивы записей по каждому договору: плановая стоимость, фактическая стоимость после завершения, плановый срок, фактический срок, отметка о внесении изменений (заключении допсоглашения). На основе этих записей были рассчитаны суммарные показатели по каждой отрасли и каждому году. Для обеспечения сопоставимости все стоимостные показатели приведены в млн руб. (в ценах соответствующих лет, без корректировки на инфляцию, так как анализ отклонений внутри года не требует дефлирования) (см. Таблицу 1).

На основе данных Таблицы 1 были вычислены значения предложенных индикаторов. Приведём примеры расчёта для каждой отрасли в 2021 году.

Пример 1. Расчёт коэффициента перерасхода финансовых ресурсов ( K_f ) для производственной отрасли в 2021 году:

Пример 2. Расчёт коэффициента временной нестабильности ( K_t ) для строительной отрасли в 2021 году:

18 - 14

= 0,29.

Пример 3. Расчёт индекса частоты корректировок ( I_c ) для сферы услуг в 2021 году:

Kf =

230 - 200

= 0,15.

I = — = 0,16. c 50

Аналогичные вычисления выполнены для всех лет и отраслей (см. Таблицы 2–4). Полученные значения индикаторов позволяют провести диагностику состояния бизнес-процессов в разрезе отраслей и во времени. Рассмотрим каждый индикатор подробнее.

Во всех трёх отраслях наблюдается устойчивый рост K_f . Наиболее высокие абсолютные значения зафиксированы в строительстве (0,26 в 2023 году), что говорит о хроническом недоучёте затрат при планировании. Согласно теории ограничений [3], систематический перерасход может быть следствием узкого места в обеспечивающих процессах (например, сбои поставок материалов, вынужденные простои и последующая работа в авральном режиме). В сфере услуг, несмотря на более низкие значения, темп прироста K_f максимален (+110 % за три года), что указывает на быстрое ухудшение ситуации и возможное исчерпание резервов эффективности.

Рост K_t также прослеживается во всех отраслях, особенно резко – в строительстве (с 0,29 до 0,47). Это означает, что в 2023 году фактические сроки исполнения контрактов в среднем на 47 % превышали плановые. Как отмечает Э. Шрагенхайм [7], столь значительное отставание – прямой признак наличия узкого места, ограничивающего пропускную способность: задержки на одном этапе накапливаются и распространяются на последующие.

Методика выявления проблемных зон бизнес-процессов на основе контент-анализа корпоративной отчётности: расчёт индикаторов и эмпирическая апробация

Таблица 1

Исходные агрегированные показатели исполнения контрактов по отраслям

Интересно, что в сфере услуг в 2023 году наметилось небольшое снижение K_t (с 0,30 до 0,27), что может свидетельствовать о временной адаптации, однако значение остаётся высоким.

Этот индикатор характеризует качество планирования и гибкость управления. В строительстве I_c приближается к 0,5 – почти каждый второй договор требует пересмотра условий. Высокие значения

Отрасль	Год	Плановая стоимость (млн руб.)	Факт. стоимость (млн руб.)	Плановый срок (мес.).	Факт. срок (мес.)	Общее количество договоров	Количество договоров с изменениями
Производство	2021	200	230	12	15	40	10
Производство	2022	210	250	12	16	42	12
Производство	2023	220	270	13	18	45	15
Строительство	2021	300	360	14	18	35	14
Строительство	2022	320	395	15	20	37	16
Строительство	2023	340	430	15	22	39	18
Услуги	2021	150	165	10	12	50	8
Услуги	2022	160	180	10	13	52	9
Услуги	2023	170	205	11	14	55	11

Источник: здесь и далее таблицы составлены авторами.

Таблица 2

Коэффициент перерасхода финансовых ресурсов ( K_f )

Отрасль	2021	2022	2023
Производство	0,15	0,1905 ≈ 0,19	0,2273 ≈ 0,23
Строительство	0,20	0,2344 ≈ 0,23	0,2647 ≈ 0,26
Услуги	0,10	0,1250 ≈ 0,13	0,2059 ≈ 0,21

Таблица 3

Коэффициент временной нестабильности ( K_t )

Отрасль	2021	2022	2023
Производство	0,25	0,3333 ≈ 0,33	0,3846 ≈ 0,38
Строительство	0,29	0,3333 ≈ 0,33	0,4667 ≈ 0,47
Услуги	0,20	0,3000 ≈ 0,30	0,2727 ≈ 0,27

Таблица 4

Расчёт индекса частоты корректировок ( I_c )

Отрасль	2021	2022	2023
Производство	0,25	0,2857 ≈ 0,29	0,3333 ≈ 0,33
Строительство	0,40	0,4324 ≈ 0,43	0,4615 ≈ 0,46
Услуги	0,16	0,1731 ≈ 0,17	0,2000 ≈ 0,20