Эти системы автоматически оцифровывают бизнес-процессы, показывают ошибки и «узкие места». Экономический эффект – колоссальный. Как этого добиться?

Александр Бочкин, генеральный директор, Саранск, e-xecutive.ru

Буквально пять лет назад в мире большого бизнеса с осторожностью прислушивались к новостям о развитии технологии Process mining. Сейчас системы этого класса активно внедряют в российских компаниях, и это закономерная тенденция. Растут обороты, объемы, численность штата. Прежние методы анализа процессов, базирующиеся на изучении документации, не дают четкого представления о реальном положении дел. Process mining основывается на полностью автоматизированной реконструкции последовательности событий на основе цифровых следов из различных информационных систем.

Опыт работы в области глубинного анализа показал: самый продуманный и правильно прописанный регламент — не гарант стопроцентного результата. Надо помнить, что вовлеченные в процесс сотрудники — это в первую очередь люди. Безусловно, они компетентны, обладают необходимым уровнем профессиональных знаний, однако от ошибок никто не застрахован. Даже незначительное упущение может очень дорого стоить. Назову конкретную сумму: 75 миллионов рублей в год, именно столько может ежегодно и экономить компания.

Поиск ошибок в бизнес-процессах. Практический опыт

В 2018 мы отработали ряд пилотных проектов по аналитике процессов с помощью системы класса Process mining, и эта история является наглядным примером того, что скрытые мелочи могут нанести реальный материальный ущерб. Итак, к нам обратились представители крупного российского оператора связи. У руководства появилась мысль роботизировать операции конкретного бизнес-процесса. Вопросов было два:

  1. Какие именно?
  2. Какой профит даст выбранное направление?

Чтобы на них ответить, было необходимо оцифровать процесс учета авансовых отчетов и сравнить с существующим регламентом. Для этого:

  • Мы установили агенты мониторинга для сбора статистики о переключениях между окнами на компьютерах 130 сотрудников (фокус-группа).
  • Проанализировали структуру баз данных систем, используемых в компании, и провели ETL для формирования логов.
  • загрузили собранные данные в систему класса Process mining, где произошел автоматический расчет модели процесса.

Удобство использования IT-решений: не надо стоять за спиной персонала, мониторинг не нервирует, не заставляет обдумывать каждое действие. Значит, сценарий персонал отработает механически, по привычной схеме, любое отклонение от регламента будет зафиксировано. Логи выгружаются из транзакционных систем, поэтому исключаем человеческий фактор, данные на 100% достоверные. После удачной реализации технической части проекта за работу взялись аналитики. Такой оказалась итоговая картина:

  • В 29% случаев персонал закрывал задачи раньше проводки документа в учетной системе, потому что KPI специалистов зависел от скорости выполнения операций. Осознанное нарушение, которое выявить ранее было невозможно.
  • В 22% случаев транзакции проводились с ошибками, которые недопустимы, и ряд надзорных органов при их выявлении мог наложить на организацию штрафы.
  • Показатели производительности труда некоторых сотрудников послужили поводом для принятия кадровых решений. Другими словами, кто-то успевал за два часа, некоторые на ту же работу тратили почти 5 часов.
  • Стало понятным, какие операции роботизировать и почему.

И последний пункт самый любопытный, потому что автоматизировать мы рекомендовали операцию прикрепления файлов. Несущественное действие, казалось бы, но факт его последующей роботизации позволит сэкономить пять миллионов рублей в год (по исследуемой фокус-группе в 130 человек). А если учесть, что эту операцию ежедневно выполняют порядка 3 тыс. сотрудников, сумма экономии возрастает до 75 миллионов. И это одна операция в рамках одного бизнес-процесса. Представьте, сколько денег могут экономить крупные федеральные компании?

Таких скрытых нюансов, которые «поедают» время и деньги, немало.

Окупаемость проекта

В рамках реализации данного проекта, конкретные цифры являются коммерческой тайной. Как правило стоимость анализа одного процесса зависит от количества информационных систем, которые использует компания и начинается от 1 млн руб. Клиенты, которые уже работают с системами класса Process mining, говорят что инвестиции окупаются в десятки раз, почти сразу. Поэтому, какую бы сумму вложений я не озвучил, смело умножайте эффект на 10/20/30 (зависит от масштабов компании).

Возможности и преимущества систем класса Process Mining

Решения класса Process Mining помогают выявлять ошибки:

  • При анализе текущих массовых операций, которые производят тысячи сотрудников несколько раз в день. Это позволяет оценить и сравнить эффективность каждого, кто выполняет определенные действия в рамках процесса, определить нормы труда и выработать систему оплаты, привязанную к KPI.
  • При анализе сложных индивидуальных процессов конкретных отделов и подразделений. Здесь речь не об ускорении, а об упрощении операций и процессов. Возможно, какое-то звено цепочки можно исключить без потерь и повысить эффективность за счет устранения, по сути, локальной проблемы.

Кроме того Process Mining позволяет:

  • Найти операции для автоматизации, которые отнимают большее количество времени.
  • Выявить отклонения и вычислить оптимальные сценарии выполнения процессов.
  • В поиске «узких мест» или операций, которые замедляют общую скорость выполнения процесса, а главное — будут понятны причины их возникновения.
  • Оцифровать реальные бизнес-процессы и показать, как они выглядят на самом деле, а не в теории. Не всегда путь из точки «А» в точку «Б» занимает 20 минут, Process Mining покажет остановки, вынужденные и умышленные.
  • Прогнозировать возникновение проблем в бизнес-процессах.
  • Сокращать затраты и повышать эффективность.

Process Mining доказал свою эффективность. Это уникальный, не имеющий аналогов инструмент аналитики, который помогает детально изучить предметную область со 100% точностью, и найти современные способы решения задач, которые ставит перед бизнесом современная экономика.