Почему финансовое моделирование редко укладывается в заранее заданную форму
11 января 2026
Долгое время мне казалось, что где-то должен существовать способ построить по-настоящему гибкий путь финансового моделирования. Не более удобный шаблон и не более продвинутая платформа, а такой подход, который мог бы подстраиваться под реальные вопросы, возникающие в каждой конкретной ситуации. Со временем стало ясно, что такой путь невозможно заранее спроектировать, потому что сами вопросы никогда не бывают одинаковыми.
В реальной работе финансовое моделирование почти никогда не начинается с чётко сформулированной задачи. Оно начинается с неполного понимания, с противоречивых вводных, с разных ожиданий участников и, нередко, с отсутствия согласия о том, в чём вообще состоит проблема. Обсуждение, которое формально выглядит как оценка бизнеса, может довольно быстро перейти в разговор о ликвидности, затем сместиться в сторону рисков, сроков, структуры контроля или регуляторных ограничений. Каждый полученный ответ меняет следующий вопрос и часто делает только что построенную структуру частично устаревшей.
Это не исключение. Это нормальное состояние финансового мышления.
Именно поэтому любые инструменты, предполагающие заранее заданный маршрут, независимо от того, насколько «гибкими» они себя позиционируют, неизбежно сталкиваются с ограничениями. Проблема здесь не в качестве программного обеспечения. Проблема в том, что финансовое моделирование по своей природе не является процессом, который можно описать как последовательность шагов. Это процесс размышления, который постоянно меняет форму по мере того, как появляется новое понимание.
На этом фоне становится понятнее, почему Excel продолжает оставаться стандартом. Его часто критикуют за отсутствие структуры, за хаотичность и за чрезмерную свободу. Но именно эта свобода и является его ключевым преимуществом. Excel позволяет сосуществовать незавершённым расчётам, временным допущениям и противоречивым гипотезам. Он не требует заранее знать, как будет выглядеть итоговая модель.
Иными словами, Excel допускает интеллектуальный беспорядок достаточно долго, чтобы из него начала вырисовываться логика. Большинство специализированных инструментов стараются устранить этот беспорядок как можно раньше. Финансовое мышление, напротив, нуждается в том, чтобы пережить его.
На протяжении многих лет предпринимались попытки создать инструменты, которые были бы «лучше Excel» за счёт встроенной логики, подсказок и заранее продуманных сценариев. Почти все такие решения хорошо работают там, где модель уже известна и её нужно просто корректно воспроизвести. Но они гораздо хуже справляются с задачей понять, какой именно должна быть модель в конкретной ситуации. Ранняя фиксация структуры создаёт ощущение определённости, которое часто оказывается ложным и мешает разговору, когда он неизбежно уходит в сторону.
Особенно ясно это проявляется на уровне комитетов. Кредитные комитеты, инвестиционные комитеты и советы директоров не являются пространством, где главная цель заключается в вычислении «правильного» ответа. Это пространство, где принимаются решения под ответственностью. Здесь важно не только то, корректны ли расчёты, но и то, насколько допущения видимы, обсуждаемы и защищаемы.
Это, в том числе, объясняет, почему модели на Python, несмотря на их техническое превосходство, практически никогда не используются напрямую в таких обсуждениях. Причина не в функциональности, а в читаемости. Код концентрирует логику внутри себя и делает её недоступной для коллективного осмысления. Excel, со всеми его недостатками, выносит логику на поверхность. Даже если файл никто не будет править вживую, само ощущение обратимости имеет значение. Оно создаёт чувство совместного владения результатом.
Долгое время Excel одновременно служил и рабочей поверхностью для размышлений, и финальной формой фиксации решения. Сегодня это начинает меняться не потому, что Excel устарел, а потому, что появилась новая среда для работы с неопределённостью.
Искусственный интеллект меняет экономику размышления.
Он позволяет работать с неясными вопросами без необходимости сразу фиксировать структуру. Пробные модели можно быстро создать, проверить и без сожаления отбросить. Альтернативные формулировки и сценарии можно исследовать без тех организационных издержек, которые раньше сопровождали итерационную сборку модели. В этом смысле ИИ не устраняет неопределённость, а берёт её на себя.
При этом ИИ не создаёт универсального инструмента моделирования. Такая задача по-прежнему не имеет решения. Разнообразие вопросов, контекстов и логик принятия решений делает любые универсальные маршруты хрупкими. Реальное изменение заключается в другом, а именно в разделении ролей.
Размышление больше не обязано происходить внутри финального артефакта.
Поиск, проверка гипотез и уточнение логики могут происходить в тексте, во временных расчётах, в моделях, которые изначально не предназначены для сохранения. Лишь после того, как появляется ясность, результат имеет смысл зафиксировать в форме, пригодной для принятия решения. И эта форма по-прежнему часто оказывается Excel, не потому что он идеален, а потому что он социально согласуется с тем, как принимаются решения.
Если посмотреть на это таким образом, будущее финансового моделирования не сводится к выбору между Excel и ИИ. Речь идёт о том, чтобы позволить мышлению дольше оставаться гибким и фиксировать его только в тот момент, когда возникает необходимость в ответственности. ИИ расширяет пространство возможных вопросов. Excel продолжает обозначать точку, в которой конкретный ответ выносится на обсуждение и берётся на себя.
Предварительно собранные инструменты будут и дальше разочаровывать там, где они обещают гибкость через структуру. Гибкость в финансах не возникает из интерфейсов или настроек. Она возникает из способности отложить окончательные выводы до тех пор, пока понимание не станет достаточным.
Для финансовых руководителей это означает сдвиг фокуса. Вопрос заключается не столько в том, какой инструмент выбрать, сколько в том, где именно должны происходить разные типы работы. Поиск и осмысление выигрывают от открытости и обратимости. Комитеты требуют ясности, стабильности и читаемости. Попытка совместить это в одной среде почти всегда приводит к напряжению.
Excel остаётся, потому что он соответствует второй задаче.
ИИ меняет первую.
И именно это разделение, а не появление очередной платформы, с наибольшей вероятностью и определит то, как финансовое моделирование будет развиваться на практике.
Это не исключение. Это нормальное состояние финансового мышления.
Именно поэтому любые инструменты, предполагающие заранее заданный маршрут, независимо от того, насколько «гибкими» они себя позиционируют, неизбежно сталкиваются с ограничениями. Проблема здесь не в качестве программного обеспечения. Проблема в том, что финансовое моделирование по своей природе не является процессом, который можно описать как последовательность шагов. Это процесс размышления, который постоянно меняет форму по мере того, как появляется новое понимание.
На этом фоне становится понятнее, почему Excel продолжает оставаться стандартом. Его часто критикуют за отсутствие структуры, за хаотичность и за чрезмерную свободу. Но именно эта свобода и является его ключевым преимуществом. Excel позволяет сосуществовать незавершённым расчётам, временным допущениям и противоречивым гипотезам. Он не требует заранее знать, как будет выглядеть итоговая модель.
Иными словами, Excel допускает интеллектуальный беспорядок достаточно долго, чтобы из него начала вырисовываться логика. Большинство специализированных инструментов стараются устранить этот беспорядок как можно раньше. Финансовое мышление, напротив, нуждается в том, чтобы пережить его.
На протяжении многих лет предпринимались попытки создать инструменты, которые были бы «лучше Excel» за счёт встроенной логики, подсказок и заранее продуманных сценариев. Почти все такие решения хорошо работают там, где модель уже известна и её нужно просто корректно воспроизвести. Но они гораздо хуже справляются с задачей понять, какой именно должна быть модель в конкретной ситуации. Ранняя фиксация структуры создаёт ощущение определённости, которое часто оказывается ложным и мешает разговору, когда он неизбежно уходит в сторону.
Особенно ясно это проявляется на уровне комитетов. Кредитные комитеты, инвестиционные комитеты и советы директоров не являются пространством, где главная цель заключается в вычислении «правильного» ответа. Это пространство, где принимаются решения под ответственностью. Здесь важно не только то, корректны ли расчёты, но и то, насколько допущения видимы, обсуждаемы и защищаемы.
Это, в том числе, объясняет, почему модели на Python, несмотря на их техническое превосходство, практически никогда не используются напрямую в таких обсуждениях. Причина не в функциональности, а в читаемости. Код концентрирует логику внутри себя и делает её недоступной для коллективного осмысления. Excel, со всеми его недостатками, выносит логику на поверхность. Даже если файл никто не будет править вживую, само ощущение обратимости имеет значение. Оно создаёт чувство совместного владения результатом.
Долгое время Excel одновременно служил и рабочей поверхностью для размышлений, и финальной формой фиксации решения. Сегодня это начинает меняться не потому, что Excel устарел, а потому, что появилась новая среда для работы с неопределённостью.
Искусственный интеллект меняет экономику размышления.
Он позволяет работать с неясными вопросами без необходимости сразу фиксировать структуру. Пробные модели можно быстро создать, проверить и без сожаления отбросить. Альтернативные формулировки и сценарии можно исследовать без тех организационных издержек, которые раньше сопровождали итерационную сборку модели. В этом смысле ИИ не устраняет неопределённость, а берёт её на себя.
При этом ИИ не создаёт универсального инструмента моделирования. Такая задача по-прежнему не имеет решения. Разнообразие вопросов, контекстов и логик принятия решений делает любые универсальные маршруты хрупкими. Реальное изменение заключается в другом, а именно в разделении ролей.
Размышление больше не обязано происходить внутри финального артефакта.
Поиск, проверка гипотез и уточнение логики могут происходить в тексте, во временных расчётах, в моделях, которые изначально не предназначены для сохранения. Лишь после того, как появляется ясность, результат имеет смысл зафиксировать в форме, пригодной для принятия решения. И эта форма по-прежнему часто оказывается Excel, не потому что он идеален, а потому что он социально согласуется с тем, как принимаются решения.
Если посмотреть на это таким образом, будущее финансового моделирования не сводится к выбору между Excel и ИИ. Речь идёт о том, чтобы позволить мышлению дольше оставаться гибким и фиксировать его только в тот момент, когда возникает необходимость в ответственности. ИИ расширяет пространство возможных вопросов. Excel продолжает обозначать точку, в которой конкретный ответ выносится на обсуждение и берётся на себя.
Предварительно собранные инструменты будут и дальше разочаровывать там, где они обещают гибкость через структуру. Гибкость в финансах не возникает из интерфейсов или настроек. Она возникает из способности отложить окончательные выводы до тех пор, пока понимание не станет достаточным.
Для финансовых руководителей это означает сдвиг фокуса. Вопрос заключается не столько в том, какой инструмент выбрать, сколько в том, где именно должны происходить разные типы работы. Поиск и осмысление выигрывают от открытости и обратимости. Комитеты требуют ясности, стабильности и читаемости. Попытка совместить это в одной среде почти всегда приводит к напряжению.
Excel остаётся, потому что он соответствует второй задаче.
ИИ меняет первую.
И именно это разделение, а не появление очередной платформы, с наибольшей вероятностью и определит то, как финансовое моделирование будет развиваться на практике.