ProcessMi публикует перевод статьи экспертов Grant Thornton в Германии — доктора Денниса Р. Метцлера и Винценца Гессницера. Авторы рассказывают, как Process Mining помогает государственным учреждениям увидеть реальный ход процессов, выявить отклонения и перейти к системному управлению на основе данных.

Обзор

Муниципалитеты, региональные органы власти и другие государственные учреждения всё чаще ведут административные процессы в цифровом виде — с помощью профильных информационных систем. В результате постоянно накапливаются ценные данные о выполнении операций.

Аналитика бизнес-процессов (Process Mining) позволяет увидеть и использовать эти цифровые следы. Технология автоматически восстанавливает реальный ход процессов и выявляет расхождения между установленным порядком работы и тем, как она выполняется на практике. На основе идентификаторов дел, сведений о действиях и временных меток можно обнаружить различные варианты процесса, узкие места и возможности для оптимизации. Для государственных учреждений, работающих в условиях ограниченных ресурсов и сложного распределения полномочий, такой анализ становится объективной и прозрачной основой для целенаправленного улучшения процессов.

От системных журналов — к прозрачной картине реального процесса

Многие административные процессы проходят через несколько профильных систем и подразделений. При этом между отдельными этапами нередко возникают разрывы в передаче данных и смена форматов — от регистрации заявления и проведения необходимых проверок до вынесения окончательного решения.

Традиционные методы исследования, такие как интервью и рабочие сессии, дают ценную информацию для анализа, однако чаще всего отражают лишь отдельный момент. Различные варианты процесса, исключения и неформальные маршруты, которые возникают в повседневной работе, нередко остаются незамеченными.

Именно эту проблему решает Process Mining. На основе уникального идентификатора — например, номера обращения или дела, — отдельных действий и временных меток технология восстанавливает и визуализирует процесс, зафиксированный в информационных системах. Дополнительно в анализ можно включать сведения о транзакциях и ответственных сотрудниках или подразделениях.

Этим Process Mining существенно отличается от классического Data Mining. Если Data Mining используется для поиска закономерностей в больших массивах информации, то Process Mining работает прежде всего с событийными данными конкретных процессов. Его задача — показать реальный ход работы, сопоставить его с установленной моделью и определить направления для системного улучшения. Для такого анализа необходимы системные журналы, достаточное качество данных и глубокое понимание исследуемого процесса.

Как выявлять отклонения и находить возможности для оптимизации

Основная ценность Process Mining — в системном сравнении. Восстановленный по историческим данным реальный процесс сопоставляется с целевой или эталонной моделью. Благодаря этому становятся заметны отклонения в последовательности действий, сроках выполнения и распределении ответственности, а также возвраты на предыдущие этапы, повторная обработка и незапланированные маршруты.

Для государственного управления Process Mining дает четыре основных преимущества:

• Повышение эффективности. Узкие места и неэффективные участки можно выявлять на основе данных и устранять адресно.
• Улучшение качества услуг. Проблемные этапы обнаруживаются на ранней стадии, что позволяет оптимизировать процесс и повысить качество обслуживания заявителей.
• Обоснованное распределение ресурсов. Анализ помогает определить, какие операции целесообразно автоматизировать и где ресурсы можно использовать эффективнее.
• Контроль соблюдения требований. Отклонения от установленных правил можно выявить и исправить до того, как они приведут к юридическим или финансовым рискам.

Кроме того, Process Mining позволяет проверить, действительно ли в повседневной работе соблюдаются установленные требования: принцип двойного контроля, сроки выполнения и предусмотренные маршруты согласования. Данные о продолжительности и количестве случаев для каждого варианта процесса создают надежную основу для определения приоритетных улучшений. В анализ также можно включить сведения о затратах, чтобы оценить экономический эффект отдельных этапов работы.

Таким образом, Process Mining не предлагает готовое решение, но обеспечивает объективную диагностику, на основе которой можно разрабатывать и внедрять конкретные меры по улучшению процессов.

От диагностики — к непрерывному управлению процессами

Максимальную пользу Process Mining приносит тогда, когда используется не для разового исследования, а становится постоянным элементом процессного контроля. Для этого организация устанавливает целевые значения ключевых показателей — например, продолжительности процессов, количества обращений или доли ошибок. Фактические показатели регулярно рассчитываются на основе системных данных, а возникающие отклонения анализируются.

Так формируется непрерывный цикл управления, позволяющий замечать проблемы ещё до того, как они приведут к жалобам, накоплению необработанных обращений или дополнительным затратам.

Для этого применяются специальные аналитические инструменты. Событийные данные извлекаются из профильных информационных систем, баз данных и системных журналов, после чего процессы визуализируются с заданной периодичностью или практически в режиме реального времени. Это позволяет гибко настраивать отчётность, сопоставлять варианты процессов, выявлять причины неэффективности и постоянно контролировать ключевые показатели.

Всё большее значение приобретают и аналитические инструменты на основе искусственного интеллекта. Процессные данные уже можно исследовать с помощью запросов на естественном языке. Благодаря этому работать с аналитикой могут и специалисты функциональных подразделений, не обладающие глубокими техническими знаниями.

Одновременно Process Mining становится важной основой для проектов автоматизации. Прежде чем рабочие процессы или решения на базе искусственного интеллекта начнут поддерживать отдельные административные операции либо выполнять их частично самостоятельно, необходимо изучить реальный порядок работы. Такой анализ показывает, какие условия необходимо учитывать и где могут возникать противоречия между различными целями и требованиями.

Таким образом, Process Mining связывает понимание процессов, их непрерывное совершенствование и ответственную автоматизацию.

Для муниципалитетов, региональных органов власти и других государственных организаций технология становится точкой входа в оптимизацию процессов на основе данных, дополняя субъективные оценки объективными фактами. Если учреждение не просто описывает свою работу, а изучает её по реальным системным данным, оно может точнее устранять слабые места, обоснованнее расставлять приоритеты в проектах автоматизации и подтверждать соблюдение установленных требований.

По материалам GrantThornton