ОАО «Газпром» (отдел информационных технологий, ведущий разработчик)
ООО»Новардис Консалтинг» ( консультант SAP)
Долгопрудный, г. Москва и Московская область, Россия
В статье излагается комплексный подход к проблеме минимизации репутационных издержек, связанных с авариями на газопроводе и срыве поставок газа потребителю, для поставщика газа с помощью смарт-контрактов. В настоящее время аналитики и методологи газотранспортных компаний делают оценку ожидаемых и фактических материальных издержек при аварии на объектах ГТС. Учет и аналитика репутационных потерь либо не ведется вообще, либо реализуется в рамках отдельных бизнес-процессов, которые не интегрируются в процессы управления и планирования бюджетом предприятия. Такое положение дел не может не вызывать беспокойства. В век глобализации стоимость компании и ее деловая репутация в не меньшей мере зависят от того, какое отношение к ней в обществе. В Европе и США крупные нефтегазовые компании вкладывают огромные деньги в повышение своего положительного имиджа в глазах населения. Любая крупная авария, которая случилась в непредвиденное время и неудачном месте, может полностью разрушить репутацию любой компании. Современные корпоративные ИТ решения позволяют объединять множество потоков данных в единый аналитический модуль. Информация, собираемая в таких модулях в ПАО «Газпром», помогает решать оптимизационные задачи как в рамках планирования материальных затрат, так и в рамках учета репутационных затрат. В настоящей работе дается теоретическая модель оценки репутационных издержек при аварии на линейной части газотранспортной системы (ГТС) ПАО «Газпром». Были использованы современные теоретические модели для определения функции репутационных потерь поставщика. Дается обзор возможного применения решений SAP и технологии Blockchain в текущих бизнес процессах АО «Газпром» в рамках решения данной проблемы. Для четкого понимания, как интегрировать данное решение в существующие бизнес-процессы, дается графическое описание схемы работы решения. Принципы данного подхода могут быть применены не только в рабочих процессах ПАО «Газпром», но и адаптированы под потребности других газотранспортных предприятий.
газотранспортная система, риск аварии, ограниченная рациональность, функция полезности с зависимостью от контрольной точки, репутационный ущерб, SAP, Blockchain.
1. Введение
На данный момент перед российскими производителями природного газа стоит сложная задача по выполнению плана газификации регионов и снабжению всех потребителей природного газа в желаемом объеме и установленные сроки.
1. Koszegi B., Rabin M. (2006). //A model of reference-dependent preferences. Quarterly Journal of Economics, 121 (4), pp. 1133–1165.
2. Spiegler R. (2011). //Bounded Rationality and Industrial Organization, New York: Oxford University Press.
3. Stango V. (2009). //What Do Consumers Really Pay on Their Checking and Credit Card Accounts? Explicit, Implicit, and Avoidable Costs, American Economic Review Papers and Proceedings, 99, no. 2, pp. 424–429.
4. Thaler R. (1981). //Some Empirical Evidence on Dynamic Inconsistency, Economics Letters, 8, pp.201–207.
5. Bell D. Regret in decision making under uncertainty / D. Bell // Operations Research. — 1982. — Vol.20. — pp. 961–81.
6. Loomes G., Sugden R. (1986) Disappointment and dynamic consistency in choice under uncertainty // Review of Economic Studies, 53, pp. 271–82.
7. Shalev J. (2000). //Loss aversion equilibrium. International journal of game theory, Springer, 29(2), pp.269–287.
8. Koszegi B., Rabin M. (2006). //A model of reference-dependent preferences. Quarterly Journal of Economics, 121 (4), pp. 1133–1165.
9. Koszegi B., Szeidl A. (2013) //A Model of Focusing in Economic Choice, Quarterly Journal of Economics, 128(1), pp. 53–104.
10. Skiba, Paige (2008). //Payday Loans, Uncertainty, and Discounting: Explaining Patterns of Borrowing, Repayment, and Default, Vanderbilt Law and Economics Research Paper, No. 08–33.
11. Thaler R., Benartzi S. (2004) //Save More Tomorrow: Using Behavioral Economics to Increase Employee Saving, Journal of Political Economy, 112, no. 1, pp.S164–S187.
12. Thaler R., Johnson E. (1990) //Gambling with the House Money and Trying to Break Even: The Effects of Prior Outcomes on Risky Choice, Management Science, 36, no. 6, pp. 643–660.
13. Tversky A. (1969) //Intransitivity of Preferences, Psychological Review, 76, no. 1, pp. 31–48.
14. Tversky A., Kahneman D. (1981) //The Framing of Decisions and the Psychology of Choice, Science, 211, pp. 453–458.
15. Viscusi W., Hersch J. (2008) //The Mortality Cost to Smokers, Journal of Health Economics, 27, pp. 943–958.
16. Volpp K. G., John L. (2008) //Financial Incentive-Based Approaches for Weight Loss,’’ Journal of the American Medical Association, 300, no. 22, pp. 2631–2637.
17. Dannen, C. Introducing Ethereum and Solidity: monograph/ C. Dannen — New York: Apress, 2017
18. Buterin, V. Hot to build democracy on the Blockchain [Electronic resource]/ V. Buterin. — Access: //www.ethereum.org/dao
19. Мелехин О. Н. Оценка уровня надежности газотранспортной системы в зависимости от планируемых объемов капитального ремонта линейной части магистральных газопроводов / О. Н. Мелехин, В. Е. Грязин // Управление техническим состоянием и целостностью газопроводов. — 2014. — № 1(17) — c. 13–15 (Melekhin O. N. Estimation of transmission system robustness depending on planned volumes of capital repair of the linear part of main gas pipelines / O. N. Melekhin, V. E. Gryazin // Upravlenie tekhnicheskim sostoyaniem i tselostnost’yu gazoprovodov [Technical condition and integrity of pipeline management]. — 2014 — № 1(17) — pp. 13–15. [in Russian].)
20. Volpp K. G., John L. (2008) //Financial Incentive-Based Approaches for Weight Loss,’’ Journal of the American Medical Association, 300, no. 22, pp. 2631–2637.
21. Yaari M. E. (1965) //Uncertain Lifetime, Life Insurance, and the Theory of the Consumer,’’ Review of Economic Studies, 32, no. 5, pp. 137–150
