Task и Process Mining: с чего стартуют лидеры (по следам конференции ProcessTech)
Меня зовут Артем Хван, руководитель центра аналитики процессов Департамента корпоративного развития Россельхозбанка. Сегодня расскажу, как мы изменили систему нормирования массовых процессов внутри банка и отказались от их ручного измерения в пользу Task Mining.
Как и с чего все началось
В РСХБ аналитика бизнес-процессов и операций — это важная составляющая развития уже не первый год. Первые пилотные проекты на технологии Task Mining мы запустили еще в 2020 году, с 2022 года используем и Process Mining.
На тот момент немецкая компания Celonis была лидером в сфере Process Mining не только на мировом, но и российском сегменте рынка. Мы рассматривали их решение, изучали возможности, сравнивали с другими вендорами. Выбор Россельхозбанка был сделан в сторону российской компании Инфомаксимум и их системы Proceset.
К моменту запуска пилота в Банке была выстроена методология нормирования, развивавшаяся с 2012 года. Сначала мы рассчитывали ресурсное обеспечение региональных филиалов и, в целом, наработали огромный опыт в нормировании всех массовых функций и определения на них нормативов трудозатрат. Но все это делалось вручную и было трудозатратно. Поэтому, когда мы узнали о Task Mining, сразу поняли, что стоит попробовать.
Аналитика бизнес-операций
Task Mining — это технология, которая собирает данные о действиях сотрудников на рабочих местах для анализа бизнес-операций. Данная технология фиксирует заполнение полей, переходы между вкладками и окнами и другие взаимодействия с интерфейсами рабочих приложений.
Task Mining осуществляет сбор активности работников, выполняемых за компьютерами без интеграции с IT-системами Банка. Таким образом мы получаем:
● Автоматизированный сбор и анализ информации о времени выполнения операций
● Построение фактических сценариев выполнения операций
● Учет рабочего времени
● Расчет нормативной численности
Task Mining в Россельхозбанке
Сегодня большинство бизнес-подразделений оценило технологию и активно вовлекается в процесс улучшений. Что конкретно мы делаем с помощью аналитики операций?
● Оцифровали операции и получаем чистое время их выполнения;
● Оперативно мониторим чистое время выполнений операций в ИС Банка;
● Непрерывно отслеживаем изменения при фактическом выполнении операций в ИС Банка
● Анализируем рабочее время и формируем структуру рабочего дня по массовым должностям.
Сейчас у нас оцифровано более 700 операций, рассчитано фактическое время выполнения каждой операции сотрудников фронт-линии и поддержки бизнеса и построены карты выполнения операций со всеми фактическими сценариями их выполнения.
Расскажу об одном из кейсов.
При заведении заявки на кредит сотрудник вручную проводит проверку на наличие закрытой процедуры банкротства. Мы приняли решение автоматизировать операцию определения банкротства. С помощью Task Mining удалось определить нормативное время выполнение операции и конкретные действия в рамках данной операции. Только от этой небольшой, по сути, оптимизации эффект составляет более 30 млн рублей в год.
Помогает технология и в контексте управления ресурсами. По отчетам можно отследить активное время работы за компьютером, количество/время встреч благодаря интеграции с почтовым сервером, переработки, работу в выходные и праздники и т.д.
Кроме того, внедрение Task Mining позволило выстроить фундамент для роботизации. Мы начали определять операции, которые подходят для автоматизации, оценивая их экономический эффект, и передавать их для разработки RPA-роботов. План на ближайшие годы — роботизировать массовые процессы, и уже в 2025 году мы планируем получить первые результаты.
Есть даже небольшой таймлайн.
Наш опыт показывает, что внедрение Task Mining может стать мощным драйвером для бизнеса, помогая детально анализировать и оптимизировать каждую операцию. Сегодня Task Mining служит не только инструментом для мониторинга и нормирования, но и становится фундаментом для дальнейшей цифровой трансформации. Мы уже наблюдаем улучшения в управлении ресурсами, а в ближайшие годы планируем идти дальше.
Процессная аналитика
В рамках панельной дискуссии «Process Mining: Траектория успеха» на конференции ProcessTech обсуждали также и вопросы процессной аналитики. Модератором панельной дискуссии выступил Никита Казьмин — руководитель Центра компетенций Process Mining, «РСХБ-Интех».
Что такое Process Mining
Process Mining — или процессная аналитика — это метод анализа бизнес-процессов, который использует данные из внутренних систем компании для визуализации процессов, выявления проблемных мест и мониторинга отклонений от эталонных сценариев.
В основе — работа с реальными историческими данными из ERP, CRM и других ИС, которые фиксируют операционку. В логах событий есть информация о времени, пользователях и последовательности операций, по которым и строится фактическое выполнение процесса.
Зачем это нужно? Process Mining позволяет выявить скрытые проблемы в процессах, оценить, насколько текущие практики соответствуют эталонным, какие есть отклонения и т.д. Используя Process Mining, можно повысить эффективность, сократить расходы и улучшить клиентский сервис за счёт более прозрачного управления процессами и оперативного принятия решений на основе данных.
То есть технология показывает, как на самом деле выполняются процессы, где есть проблемные места.
В теме мы с 2022 года. Активно используя Task Mining для внутренней операционки и вопросов нормирования, пришли к тому, что хотим больше. А именно:
● Автоматизировать сбор данных о выполнении процессов, чтобы понять, как они выполняются на самом деле;
● Найти и устранить «узкие места» и отклонения в процессах, которые могут замедлять работу или снижать качество обслуживания;
● Выявить точки для дальнейшей точечной оптимизации.
Пилотный проект
Поскольку мы уже сотрудничали на тот момент с коллегами из Инфомаксимум, то пилотировать стали именно их решение Proceset. Плацдармом для тестирования Process Mining в связке с Task Mining стал процесс потребительского кредитования как один из самых ключевых и массовых в банке.
В рамках пилота было проанализировано более 200 тысяч кредитных заявок за 7 месяцев, определены метрики для оценки процесса, восстановлены все сценарии фактического выполнения кредитования, выявлены этапы, где клиенты отказывались от получения кредита, и рассчитан резерв времени.
Например, мы установили, что на процент отказов от кредита влияет количество и длительность доработок. Зафиксировали высокий процент отказов клиентов от уже предодобренных заявок или перед непосредственной выдачей, когда со стороны банка выполнены все подготовительные шаги. Дополнительный анализ филиалов Россельхозбанка позволил определить филиалы с наибольшим и наименьшим процентом отказов и подсчитать упущенную выгоду. Руководством банка было принято решение запускать Process Mining от Proceset в промышленное внедрение.
Процессная аналитика в проде
Что сейчас мы реализуем в банке благодаря Process Mining:
● Выявление неэффективных этапов процесса, определение эталонных сценариев процесса
● Восстановление фактического протекания сквозных бизнес-процессов
● Получение объективных метрик по процессу, а также поиск отклонений в процессах
● Непрерывное отслеживание улучшений, внедряемых в процесс
● Оперативный мониторинг продаж по процессам
На текущий момент в банке оцифрованы 14 ключевых процессов.
По всем ним определены ключевые показатели эффективности. По 7 оцифрованным процессам уже получены следующие результаты:
● Выявлено более 54 областей оптимизации
● Предложено 70 оптимизационных мероприятий (установлены KPI владельцам процессов для исполнения)
● Потенциальный экономический эффект от оптимизации не менее 425 млн рублей в год.
Для автоматизации мониторинга процессов и продаж настроено автоматическое оповещение владельцев и исполнителей процессов об отклонениях в процессе потребительского кредитования (по согласованным триггерам). В следующем году планируем тиражировать автоматическое оповещение на все оцифрованные процессы.
Особые детали
Понятно, что каждая компания — это отдельная экосистема, и внедрение технологий происходит по-разному. Вот на что мы рекомендуем обратить особое внимание:
● Информационная безопасность. Убедитесь, что агенты мониторинга не собирают конфиденциальные данные.
● Вовлечение бизнес-заказчиков. Привлеките заинтересованных заказчиков, готовых активно участвовать в проекте.
● Ресурсы и инфраструктура. Спланируйте достаточное количество лицензий и соберите специализированную команду аналитиков для поддержки и развития
● Согласование экономического эффекта. Обеспечьте согласованность между заказчиками, руководством и исполнителями в методах расчета и ожиданиях от экономического эффекта
