директор и машина · стратегия · запись № 069 · 31 августа 2026 · Давид Герштейн

Финансовая модель, которой никто не пользуется: типичные причины провала

Суммы в разборе пересчитаны на условную компанию — пропорции, механика и выводы реальные.

Если у вас план и факт расходятся в разы, а на совете директоров никто не может объяснить, откуда взялась разница, — дело не в ошибке расчёта. В вашей модели живут два разных определения одного слова, и пока вы их не сведёте, любая цифра будет врать.

Ниже — четыре типовые ошибки, из-за которых ваша финмодель показывает не то, включая ту, на которой обжёгся я сам. Разбор пригодится, если модель у вас уже есть и она разошлась с реальностью. Если вы только собираете её с нуля или ищете готовый шаблон в Excel — вам в другую сторону, здесь про ремонт, а не про сборку.

С чего начался разрыв плана и факта в 2,4 раза

Финансовая модель перестаёт работать в первый же месяц, если её строили не от факта платежей, а от желаемой цифры сверху. У нас так и вышло: в стратегии стояла годовая цель 120 млн ₽ выручки, а в план, который отдел продаж реально мог закрыть, заложили 50 млн ₽ — разрыв в 2,4 раза. Никто не мог объяснить, откуда он взялся, пока не разобрались: 120 млн считали по сумме подписанных договоров, а 50 млн — по фактически поступившим авансам, которые обычно составляют 37–40% от суммы договора. Это были две разные модели, которые случайно оказались на одном слайде.

Марк смотрит презентацию и задаёт один вопрос: «за счёт SEO или за счёт SMM он даст больше лидов?» Ответа в модели нет — цифры слились в одну обтекаемую формулировку: «рост будет». На встрече выясняется, что SEO-специалист вообще не может назвать источники лидов из органического поиска — аналитика не настроена на связь между запросом, страницей и продажей. Похожий разрыв между лидами и деньгами я разбирал отдельно — там же видно, на каком именно шаге теряются продажи между маркетингом и отделом продаж: лиды есть, а продаж нет. Модель, которая не может ответить на прямой вопрос собственника за час, а не за квартал, для него бесполезна — он и так не читает отчёты длиннее страницы.

Во что обошлась путаница между договором и авансом

Путаница между двумя базами обошлась не в потерянное на споры время, а в конкретные деньги, потраченные на решения, принятые вслепую. У нас план по найму строился на цифре 120 млн, которую отдел продаж физически не мог закрыть авансами: реальный приток денег держался около 50 млн. Наняли на рост, которого не было ни в деньгах, ни в загрузке. Как это устроено, разобрал отдельно: прогноз продаж, которому можно верить.

Чтобы прикинуть цену такой путаницы на своих цифрах, нужны две формулы. Первая — прямые расходы на лишний найм: число лишних сотрудников × зарплата с бонусом × месяцы до обнаружения ошибки = прямые потери на найм. Вторая — управленческое время, потраченное не на решения, а на споры о происхождении цифр: число вовлечённых руководителей × часы в неделю на споры × число недель × ставка часа руководителя = потери управленческого времени. Обе формулы консервативные: если у вас разрыв плана и факта больше 2,4×, оценка вырастет пропорционально.

Итого около 950 тыс ₽ прямых и косвенных потерь — это цена одной путаницы «договор vs аванс», а не всей модели в целом: дальше будут ещё три ошибки, и каждая добавляет свою часть счёта.

Четыре ошибки, которые есть почти у всех

Проверьте свою модель по этому списку — на каждой из четырёх я в своё время споткнулся лично.

Модель умирает не от одной большой ошибки, а от четырёх типовых: смешение баз, фиксированные цифры вместо формул, отсутствие владельца у каждой строки и слепое доверие тексту, который сгенерировал ИИ. Вот как каждая выглядела у нас.

Третья ошибка держится на одной короткой фразе, которую Марк повторяет каждому новому руководителю направления: «Ты должна знать юнит-экономику каждого направления как свои пять пальцев. Сколько зарабатываем, какая маржа, какие точки бизнеса. Это база, база, база. Любой финансовый директор знает всю эту юнит-экономику». Умение назвать экономику своего участка без подготовки — это базовый навык руководителя, такой же обязательный, как умение провести планёрку: сам он не появляется, его ставят повторением на каждой сверке. Если этого не знает никто, кроме финансиста в Excel раз в квартал — модели у направления фактически нет, есть только цифра, которую один раз кто-то куда-то вписал. Отдельный разбор на эту тему: юнит-экономика направления.

Пять шагов пересборки, которые выдержали проверку

Пройдите их по своей модели — каждый шаг отвечает на конкретный вопрос, который вам зададут на совете директоров.

Рабочая модель держится на пяти вещах: явном источнике каждой цифры, формулах вместо констант, назначенном владельце строки, структуре «от общего к частному» и фиксированном ритме сверки. Ниже — порядок, в котором мы это делали, шаг за шагом.

1. Зафиксировать источник каждой цифры. Выручка — это то, что зашло на счёт, а не сумма подписанных договоров. Мы приняли жёсткое правило по образцу решения с продажами: «действуем по факту — если в течение двух дней деньги заходят, это продажа», а не то, что обещано клиенту на встрече. Что → откуда: CRM/платёжный шлюз → поле «оплачено» → лист модели «Факт».
2. Перевести ключевые показатели на формулы. План = факт предыдущего месяца × (1 + темп роста), где темп роста — параметр, а не переписанное вручную число. При отклонении факта модель пересчитывается автоматически, а не переписывается заново каждые три недели.
3. Назначить владельца по каждому направлению. Тот, кто отвечает за строку, обязан знать маржу, средний чек и конверсию своего участка — без этого юнит-экономика превращается в цифру «для отчёта», а не в рабочий показатель.
4. Структурировать отчётность по кругам. Сначала общая картина (доля лидов по каналам, конверсия по каждому), потом детализация по годам с фиксацией прогресса, и только потом — тактика по каналу. Подробно про такую структуру и про то, как выглядит стратегия, которая не превращается в презентацию для полки, я разбирал отдельно — там же пример, как доля лидов с одного канала выросла с 5% до 35% за год: стратегия как рабочий инструмент, а не презентация для полки.
5. Ввести регулярный ритм сверки. Фиксированный день — четверг, коммерческий отчёт по трём блокам (маркетинг, продажи, авансы), результаты копятся в одну таблицу к концу недели. Цикл пересчёта модели упал с квартала — это около 90 дней — до недели, 7 дней между сверками: цифра просто не успевает устареть до следующего четверга. Так сразу видно, где проблема системная, а где просто конкретный менеджер не выполняет план.

На диаграмме — как сократился цикл пересчёта модели: с квартала (≈90 дней) до недели (7 дней) после перехода на регулярный ритм сверки по четвергам.

Источник данных для первого шага — тема отдельного разбора: если контроль движения денег не выстроен системно, любая формула сверху будет считать мусор. Похожий принцип я описывал на примере авансов и дебиторки — контроль, который не держится на памяти конкретного человека: дебиторка растёт: контроль, который не зависит от памяти людей. Рекомендую как предварительный шаг перед пересборкой модели.

Может ли ИИ построить вашу финмодель

Короткий ответ: посчитать — да, отвечать за допущения — нет. Разберём, где проходит эта граница.

ИИ хорошо генерирует убедительно звучащий текст стратегии и плохо проверяет собственные допущения — поэтому его место в модели не автор, а критик уже готовых расчётов. Тот случай с ИИ-стратегией из таблицы выше — тому пример: цифры и тренды выглядели стройно, а по сути в расходах пропали бонусы продаж, и весь прогноз держался на продолжении линии тренда, ничем не подкреплённом. Марк сформулировал точно: «стратегия выглядит убедительно, но содержит объективно бредовые вещи».

Конвейер, который мы выстроили после этого: Google Sheets (черновик модели) → скрипт-триггер по четвергам → API модели-критика → лист «Проверка допущений» → уведомление в Telegram, если найдены проблемы. Модель для этой задачи нужна дорогая, топ-уровня — не дешёвый классификатор: задача не сгенерировать текст, а найти логическое противоречие в цифрах, и ошибка здесь стоит дороже разницы в цене токенов между моделями. Сколько такой конвейер съедает в реальных счетах — отдельная тема, я считал это на своих проектах: сколько на самом деле стоит ИИ в месяц.

Ты — финансовый аналитик, проверяешь черновик финансовой модели перед тем, как её увидит собственник.
Тебе дан JSON со строками модели: название показателя, значение, источник или формула, период.

Найди и перечисли:
1. Показатели без указанного источника (значение "захардкожено", нет ссылки на факт или формулу).
2. Показатели, которые смешивают разные базы (например, сумма договоров и сумма поступивших оплат под одним названием "выручка").
3. Показатели, в формуле которых не учтены обязательные статьи расходов (бонусы, налоги, комиссии).
4. Показатели, которые не пересчитываются автоматически при изменении входных данных (константа там, где должна быть формула).

Формат ответа: таблица «показатель — тип проблемы — что уточнить у владельца строки, прежде чем показывать цифру собственнику». Если проблем не найдено — явно напиши «противоречий не найдено», а не оставляй пункт пустым.

Промпт работает только если модель-критик получает структурированный JSON, а не текстовое описание — иначе она сама начинает генерировать убедительные, но непроверяемые ответы, повторяя ту же ошибку, которую должна ловить. Формат «таблица с уточняющим вопросом» важен отдельно: без него ИИ склонен формулировать проблему абстрактно («данные требуют уточнения»), а конкретный вопрос владельцу строки заставляет либо назвать источник, либо признать, что цифра действительно ничем не подтверждена.

С чего начать, если ваша модель уже разошлась с фактом

Не переделывайте всё: найдите одно расхождение и разберите его до конца. Обычно там же лежит причина остальных.

Если план и факт разошлись сильнее, чем в полтора-два раза, разбираться в причине стоит не с формул, а с источника: спросить, что именно каждая цифра называет — оплату, договор или обещание — и свести всё к одной базе, прежде чем менять что-либо ещё. Дальше формулы, владельцы строк и ритм сверки достраиваются поверх уже согласованного источника, а не вместо него. У нас на это ушло около месяца, но цена ошибки — 2,4-кратный разрыв плана и факта — того стоила: без пересборки та же путаница повторилась бы в следующем квартале с теми же потерями на найм и тем же управленческим временем на споры, вместо которых теперь есть еженедельный четверговый отчёт на трёх блоках.

Сделайте одну вещь на этой неделе: выпишите определения, которыми пользуется ваша модель — что такое выручка, когда она признаётся, что входит в маржу. Половина расхождений живёт именно там.

Как собрать модель, которой пользуются, а не любуются, — в бесплатном курсе.

И главное для вас: модель, с которой не сверяются, не нужна никому, какой бы точной она ни была. Начните с одной сверки в месяц — и вы быстро увидите, какие ваши допущения не выдерживают встречи с реальностью.

Частые вопросы

Почему финансовая модель перестаёт соответствовать реальности?

Чаще всего потому, что план держится на фиксированных цифрах, а не на формулах от факта: рынок или законодательство меняются быстрее, чем кто-то успевает вручную переписать таблицу.

Какие ошибки финансовой модели встречаются чаще всего?

Смешение разных баз (выручка по договору vs по оплате), отсутствие владельца у каждой цифры, статичные показатели вместо формул и слепое доверие тексту, сгенерированному ИИ, без проверки допущений.

Может ли ИИ сам построить рабочую финансовую модель?

Нет, ИИ хорошо генерирует убедительно звучащий текст стратегии, но плохо проверяет собственные допущения — его роль в модели должна быть ролью критика готовых расчётов, а не автора.

Финансовая модель и бюджет — это одно и то же?

Нет. Бюджет — это утверждённые лимиты на период, его не пересчитывают каждую неделю. Финансовая модель — это связка формул, которая показывает, что произойдёт с деньгами при изменении входных данных; бюджет обычно получается из неё как один из сценариев.

#ошибки и провалы #деньги #аналитика и отчётность