Система Proceset позволяет анализировать бизнес-процессы, искать в них узкие места, находить варианты по сокращению сроков этих процессов, уменьшению количества ошибок, повышению конверсии процесса. Вот несколько результатов, которые были получены на практических кейсах.
В одном из кейсов мы нашли как уменьшить трудозатраты на 170 тысяч часов в год на обслуживание клиентов во фронтофисах одного из банков за счет автоматизации и частичной роботизации. Мы нашли 15 операций, роботизация которых и дала экономический эффект порядка 170 тысяч часов в год.
Другой кейс, в банке мы нашли операции, автоматизация и частичная роботизация которых дала экономический эффект в 547 тысяч часов в год. Мы показали на каких участках стоило получить такую экономию. Здесь были очень рутинные процессы, которые очень часто повторялись.
В одной из телеком компаний были проанализированы бизнес-процессы в HR, мы предложили клиенту как оптимизировать трудозатраты на 16 тысяч часов, это около 10% всего рабочего времени для примерно 100 сотрудников этой компании. Часть сотрудников этой компании просто копировали часть данных из одной системы в другую и с помощью системы Proceset удалось обнаружить и сделать такое предложение по оптимизации этого копирования, чтобы оно происходило автоматически без участия человека, что сэкономило 16 000 часов каждый год. Здесь использовался процесс онбординга и это позволило улучшить онбординг клиента, он стал на 36% быстрее.
В одной из металлургических компаний в общем центре обслуживания мы настроили расчет себестоимости оказания услуг, которые оказывает компания для своих клиентов и теперь она может аргументированно выставлять счета за услуги, поскольку одна и та же услуга может стоить для одной компании один миллион рублей, а для другой два миллиона рублей. Эти клиенты между собой общаются и не понимают почему такая разная цена за одну и ту же услугу. Данные объективного мониторинга позволяют показать почему трудозатраты на выполнение этой услуги для этого клиента получились больше. Другое качество входных материалов, другое количество возвратов, в итоге получается совсем другая цена.
Для этого нами используется две технологии, это процессная аналитика, которая состоит классического Process Mining. Т.е. мы забираем данные из учетных систем, а также у нас есть уникальная возможность – это мониторинг бизнес-действий пользователей, т.е. отслеживается нажатие на различные элементы управления в информационных системах. Это позволяет увидеть до мельчайших деталей как в реальности выполняется бизнес-процесс. Какие у него есть участки, которые можно оптимизировать, сократить трудозатраты, может совсем исключить какие-то участки.
Аналитика – это классический BI, но расширенный возможностями закладывания сценариев, реагирования на внештатные ситуации, на отклонения процесса, чтобы можно было ввести его опять в свое русло, к эталонному сценарию.
Как это работает? Надо забирать данные из различных источников, это могут быть банковские учетные системы, Диасофт и т.д. Это могут быть классические учетные системы, SAP, 1С. И модуль мониторинга, который устанавливается на рабочей станции. Отдельный BI-модуль позволяет строить различные метрики, проводить сравнения, проверять динамику отдельных процессов, он определяет увеличивается ли конверсия, снижаются ли сроки выполнения процесса. Модуль автоматизации позволяет, с одной стороны забирать данные из различных систем, а с другой стороны реагировать на возникающие в процессе выполнения бизнес-процессов отклонения.
Модуль Tack Mining позволяет фиксировать мельчайшие детали выполнения этих процессов, как пользователь, работая в большом количестве информационных систем, даже в тех системах, в которых нет журналирования событий. Что из этого можно оптимизировать, что является рутинным процессом.
Модуль Process Mining позволяет строить сквозные процессы, которые протекают длительное время, может месяц, полгода или год с участием различных департаментов и увидеть где узкие места в таком длительном процессе.
Имея все эти модули, мы можем решать задачи и понять, а сколько же в реальности тратится на каждую конкретную операцию, понять, на сколько соответствует реальное выполнение процесса эталонам, которые заложены в систему. Мы можем закладывать эталоны на сценарии выполнения процессов, сравнивать насколько отличается фактическое выполнение от эталона, понять как соблюдается SLA и как убрать возникающие отклонения. Поскольку мы знаем сколько времени тратится на каждую операцию, мы можем знать, что в данном подразделении на выполнение данной операции потребуется такое-то значение времени. Мы можем оценить какое количество людей необходимо для выполнения конкретных видов работ, и какая квалификация должна у них быть.
Архитектура системы Proceset состоит из сервера, на который приходят данные с модуля мониторинга, из информационных систем, все это отображается вэб браузере в виде отчетов с возможностью настройки различных сценариев.
Продукт Proceset зарегистрировал в реестре отечественного ПО, наша компания является единственным поставщиком Tack Mining в России, может работать с большими данными и у нас есть алгоритм, который автоматически детектирует рутинные операции.
Теперь подробнее про один из кейсов, который был в одном из банков, как с помощью системы Proceset мы нашли возможности по оптимизации и роботизации операций. Эта задача состояла из трех этапов.
На первом этапе с помощью автоматического алгоритма было выделено 30 самых затратных по времени операций и из них оставили 15 операций. Мы провели глубокий анализ этих операций совместно с командой RPI, которая была в этом банке.
Какие были выбраны критерии? В этих операциях не должно быть принятия решений, они должны быть достаточно рутинными, на них должно приходиться очень много трудозатрат. Критерий большого количества времени и рутинности поможет найти и отранжировать операции по тем затратам времени, которые на них тратится, можно ли их автоматизировать.
Данный проект проходил в различных филиалах банка, 443 сотрудника участвовали в этом эксперименте. Были использованы несколько подходов. При первом были осуществлены поиски тех операций, которые часто повторяются в рамках рабочего дня.
При втором подходе были осуществлены поиски вспомогательных операций, которые выполняются каждый день. Здесь были найдены операции при перевыпуску карт, человеку было достаточно просто найти карту, а уже все остальное может сделать сама система.
На текущий момент в банке все операции по данному процессу делаются автоматически, это позволяет сэкономить порядка 16 тысяч часов. Вот так эта операция в реальности выглядит.
Зеленым цветом показаны те участки, которые можно роботизировать либо автоматизировать.
Пример еще одной операции – заявление на налоговый вычет, в котором тоже большая доля потенциала по автоматизации.
Другой пакет операций. Здесь сотрудники каждый день скачивают курсы валют и распечатывают их.
На это тратится 30 секунд на каждую операцию, в сумме эти операции дают 103 тысяч часов ежегодно. А может печатать курсы совсем не нужно, а просто выводить их на какое-то табло и полностью исключить эту операцию.
Здесь представлен пример рутинной операции. Запуск информационных систем - это достаточно длительная операция. Сотрудники никогда не думали, что на запуск ИС уходит так много времени по всему банку.
Следующий кейс про операцию начисления изображен на слайде. Видно как система детектировала эту операцию и те участки, которые можно роботизировать.
На следующем слайде представлены общие итоги проекта и как они детализируются по различным видам оптимизации операций.
В сумме это дает порядка 170 тысяч часов ежегодно, которые можно экономить, но это не только экономия ресурсов, это еще и увеличение скорости обслуживания клиентов.
Чем быстрее клиент обслуживается, тем он становится более лояльным к банку и в следующий раз более охотно приобретет ссуду.
Что требуется чтобы запустить проект? Самое важное – это найти бизнес-заказчика, у которого есть проблемные процессы.
Во всех процессах, тем не менее, есть проблемы, важно чтобы бизнес-заказчик имел желание решить эти проблемы. Если такое желание есть, то следующим этапом будет заручиться поддержкой ИТ и можно уже начинать пробный проект.