От IT-эксперта к финансовому стратегу: междисциплинарный подход Михаила Липелиса к управлению финансами

Финансовое управление и информационные технологии долгое время развивались как параллельные миры. Однако в современном бизнесе именно на их пересечении возникают самые прорывные решения. Михаил Липелис, финансовый директор компании "Юваль", воплощает этот синтез в своем профессиональном пути и управленческом подходе.

Фото: Фото из личного архива Михаила Липелиса

Михаил Липелис, финансовый директор компании Юваль

"Техническое образование и многолетний опыт работы в сфере финансов дали мне особый взгляд на управление бизнесом: я привык раскладывать сложные задачи на понятные алгоритмы и видеть структуру там, где другие видят только цифры", — рассказывает Липелис. Эта комбинация компетенций позволила ему разработать уникальные решения для оптимизации финансовых процессов и трансформировать компанию, находившуюся на грани банкротства, в устойчивый растущий бизнес.

Начав карьеру в сфере IT-разработки, Липелис перенес ключевые принципы этой области в финансовое управление. "В IT любая задача — это система данных, которая может быть оптимизирована, автоматизирована и проанализирована для достижения максимальной эффективности. Эти принципы оказались удивительно применимы и в финансовой сфере", — поясняет он.

Системное мышление из IT стало основой финансового управления Липелиса: взаимосвязанные компоненты образуют единую систему бюджетов, прогнозов и инвестиционных стратегий. Второй принцип: в области аналитики и прогнозирования он перешел от исторических показателей к моделям, предсказывающим тенденции. Третьим принципом стала автоматизация: "В IT значительное внимание уделяется исключению ручного труда и снижению вероятности ошибок", что реализовано через BI-аналитику и машинное обучение для повышения эффективности финансовых решений.

Возможность объединить технический опыт с финансовой экспертизой позволила Липелису разработать инновационные финансовые инструменты, недоступные при традиционном подходе. Наиболее показательный пример — система динамического управления дебиторской задолженностью.

"Традиционные методы работы с дебиторской задолженностью основываются на ретроспективном анализе. Финансовые службы оценивают платежную дисциплину клиентов и на основе исторических данных принимают решения о кредитных линиях и условиях оплаты. Однако такой подход не всегда позволяет оперативно реагировать на изменения", — объясняет Липелис.

Вместо стандартных методов он внедрил алгоритмы машинного обучения, анализирующие не только финансовые показатели клиентов, но и их поведенческие паттерны, динамику платежей и макроэкономические факторы. Система автоматически сегментирует контрагентов по степени риска и предлагает оптимальные условия сотрудничества для каждой группы. Это позволило компании заблаговременно корректировать условия, адаптировать графики платежей и снижать нагрузку на оборотные средства.

Михаил разработал динамическую модель финансового анализа, преодолевающую ограничения традиционных подходов. "Статичные прогнозы теряют актуальность в современных условиях," — отмечает он.

Интегрированная BI-система связывает финансовые показатели с операционными метриками и рыночными тенденциями, обеспечивая глубокий анализ денежных потоков и многовариантное моделирование сценариев. Это позволило компании перейти к упреждающему финансовому управлению, основанному на прогнозировании, а не на реакции на уже произошедшие события.

Липелис превратил цифровизацию финансов в стратегический приоритет. "Это не просто тренд, а необходимость для эффективности и прозрачности", — подчеркивает он. Внедрение скользящего бюджетирования вместо статического значительно повысило точность прогнозов. Особенно эффективным оказалось применение BI-аналитики и машинного обучения для оптимизации закупок: "В условиях рыночной неопределенности мы использовали алгоритмы для прогнозирования трендов и выбора идеального момента для сделок”.

В отличие от традиционных методов, опирающихся на исторические данные и экспертные оценки, разработанная система анализировала широкий спектр факторов: макроэкономические показатели, валютные курсы, изменения спроса и даже внешние события, влияющие на рынок. Это позволило компании не только минимизировать финансовые риски, но и использовать колебания рынка в свою пользу.

Применение предиктивных моделей значительно повысило точность финансовых прогнозов. "Внедрение BI-системы, которая анализирует не только внутренние данные компании, но и внешние макроэкономические факторы, позволило прогнозировать финансовые риски и адаптировать стратегию компании задолго до наступления кризисных ситуаций", — отмечает Липелис.

Управление оборотным капиталом с использованием AI — еще одна область, где технический опыт Липелиса дал измеримые результаты. Внедренная система на базе искусственного интеллекта анализирует платежеспособность клиентов, прогнозирует риски задержек платежей и автоматически предлагает корректирующие меры. Это позволило сократить объем просроченной дебиторской задолженности и улучшить показатели ликвидности компании.

Опираясь на свой опыт, Липелис выделяет ключевые навыки, необходимые современным финансовым руководителям. "Современный CFO больше не просто управляет бюджетами — он является стратегическим партнером бизнеса, который интегрирует финансы с цифровыми технологиями", — убежден он.

Важные навыки современного CFO включают: аналитическое мышление и умение работать с предиктивными моделями в эпоху данных; понимание автоматизации, ERP-систем и облачных технологий для эффективного руководства финансами; а также гибкость. "В условиях быстроменяющегося рынка CFO должен уметь оперативно адаптироваться к изменениям и внедрять новые технологии", — подчеркивает Липелис, чей успешный переход к скользящему бюджетированию подтверждает ценность этого качества.

Михаил Липелис переопределяет саму суть финансового управления. В его руках финансы перестают быть сухим инструментом контроля и превращаются в мощный двигатель, который толкает бизнес вперед, открывая новые горизонты роста и развития. Этот практический опыт доказывает: будущее за теми, кто может говорить на обоих языках — программных кодов и финансовых показателей — свободно переключаясь между ними для создания по-настоящему инновационных бизнес-решений.