Details

Данная работа посвящена совершенствованию процесса экспертизы компаний перед сделками слияния и поглощения в департаменте финансового консалтинга. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Анализ текущего процесса экспертизы в департаменте финансового консалтинга, включая описание этапов 2. Разработка модели текущего процесса экспертизы и выявление его недостатков 3.  Разработка модели улучшенного процесса с использованием цифровых инноваций 4. Формирование рекомендаций по совершенствованию процесса экспертизы 5. Оценка влияния внедрения рекомендаций на эффективность процесса экспертизы В ходе исследования были произведены анализ рынка M&A, описание и моделирование текущего процесса экспертизы, построение модели AS-IS и модели TO-BE, а также оценка влияния предлагаемых изменений на эффективность работы департамента. В результате были разработаны рекомендации по внедрению искусственного интеллекта, макросов, канбан-доски и системы мягкой адаптации новых сотрудников, а также выполнена оценка ожидаемого организационно-экономического эффекта от их реализации.

The given work is devoted to improving the process of company due diligence before merger and acquisition transactions in the financial consulting department. The research set the following goals: 1. Analysis of the current due diligence process in the financial consulting department, including a description of the stages 2. Development of a model of the current due diligence process and identification of its shortcomings 3. Development of a model for an improved process using digital innovations 4. Formulation of recommendations for improving the due diligence process 5. Assessment of the impact of implementing the recommendations on the ef-fectiveness of the due diligence process During the study, an analysis of the M&A market was conducted, the current due diligence process was described and modelled, AS-IS and TO-BE models were constructed, and the impact of the proposed changes on the department’s operational effectiveness was assessed. The study resulted in the development of recommendations for implementing artificial intelligence, macros, a Kanban board, and a soft onboarding system for new employees, as well as an assessment of the expected organizational and economic effect of their implementation.