Крупная французская биофармацевтическая компания Sanofi развивает Process Mining с 2021 года. За это время два пилотных процесса выросли в корпоративный центр компетенций, который работает с закупками, финансами, HR, производством и R&D.
Интересен в этом кейсе не набор инструментов, а как компания закрыла типичный для крупных внедрений разрыв — между аналитикой процессов и измеримым результатом.
Дорожная карта внедрения
Хронология развития по данным вендора:
- 2021 — первые пилоты, анализ процессов Purchase-to-Pay и Invoice-to-Cash;
- 2022 — команда получила мандат оформить работу как отдельный центр компетенций;
- 2023 — награда Hackett Group за сокращение времени цикла в процессе смены должностей сотрудников;
- 2024 — расширение анализа на производство, запуск продуктов и R&D;
- 2025 — новая модель работы, встроенные ИИ-возможности, более 200 сертифицированных сотрудников, старт локальных центров компетенций внутри отдельных функций.
Как аналитику связали с деньгами
Основная проблема, которую называет команда Sanofi — годами специалисты улучшали процессы и делились дашбордами с владельцами процессов, но не могли связать эти наработки с количественно измеримой ценностью. Длинные циклы работы без чётких сроков мешали показать эффект конкретной инициативы.
Ответом стала перестройка модели работы. Теперь каждая инициатива идёт как проект со сроком два-три месяца. Ценность формулируется на входе — на основе целевых KPI, болевых точек или укрупненных оценок — и затем подтверждается данными по ходу внедрения.
Сама модель центра компетенций описана как последовательность из семи шагов:
- выявить болевые точки бизнеса;
- привязать инициативу к KPI;
- построить модель данных процесса;
- разобрать «узкие места» и первопричины;
- внедрить улучшения;
- измерить ценность;
- передать знания другим командам.
Масштабирование через сертификацию
Отдельно стоит выделить работу с грамотностью сотрудников. Совместно с вендором Sanofi построили программу сертификации по Process Mining на отдельной платформе с единым входом. На обучение уходит три-четыре часа, по итогам сотрудник получает сертификат, признаваемый и за пределами компании.
По данным вендора, более 200 сотрудников прошли программу в первые месяцы после запуска в 2025 году. Прямой эффект команда описывает так — меньше базовых вопросов к центру компетенций и выше качество анализа, который бизнес-подразделения делают самостоятельно.
Четыре сценария с ИИ
Внедрение ИИ — важнейшая часть кейса. Языковая модель здесь не заменяет Process Mining, а снижает порог для интерпретации его результатов.
- Закупки. Команда проанализировала процессы закупок: как планировщики создают и ведут заявки и заказы. Параллельно построили дашборды с периодами «до» и «после» относительно даты запуска решения. За четыре месяца число нежелательных событий-изменений сократилось на 4 904 по сравнению с предыдущим периодом.
- HR-тикеты. Раньше специалисты вручную вычитывали описания обращений о зарплате, отпусках и учёте времени. Майский отчёт команды в Будапеште показал, что более половины тикетов связаны с учётом отпусков и расхождениями по зарплате.
- Разбор первопричин по счетам. Была добавлена языковая модель, которая переводит выводы на понятный язык и резюмирует их. В одном из кейсов модель показала наличие запроса на изменение от пользователя повышает вероятность просрочки платежа до 60%.
- Онбординг пациентов. Здесь команда сделала операционный дашборд, где кейс можно пометить на разбор одним кликом. Метка создаёт искусственное событие, которое записывается обратно в модель данных. Так измеряют, что происходило с помеченными кейсами до и после разбора, и переводят эффект в конкретный бизнес-кейс.
Что из этого применимо
Кейс Sanofi показывает механику, которую можно перенять независимо от вендора и отрасли — ценность формулируется до старта, у инициатив есть жёсткие сроки; грамотность в Process Mining масштабируется через обучение, ИИ работает поверх корректных моделей процессов.
Для российских компаний, которые выстраивают собственные центры компетенций по Process Mining, полезен именно этот разворот.
По материалам QPR.
