Процессная аналитика постепенно выходит за рамки отдельных проектов по поиску потерь и становится частью регулярного управления бизнесом. Однако для этого недостаточно внедрить технологию: необходимы специалисты, которые умеют работать с данными, находить причины отклонений и доводить изменения до измеримого результата.

О том, как организовать такую работу, рассказал Никита Казьмин, руководитель центра компетенций мониторинга и роботизации процессов Россельхозбанка. Приводим основные моменты его интервью. 

Почему разовых исследований стало недостаточно

Первоначально Россельхозбанк использовал традиционные методы нормирования: ручные замеры, хронометраж и экспертные оценки. Главным ограничением оказалась скорость получения результатов. Пока специалисты собирали информацию и согласовывали выводы, процессы успевали измениться.

В 2020 году банк начал пилотные проекты с применением Task Mining, а к 2021 году перевел нормирование операций на основе цифровых данных. Следующим этапом стало освоение Process Mining: в 2022 году технологию протестировали, а в 2023-м перешли к промышленной эксплуатации.

Одним из первых направлений стало потребительское кредитование. За семь месяцев специалисты исследовали более 200 тыс. заявок, восстановили фактические маршруты их обработки и выявили причины задержек и потери потенциальных клиентов.

Сегодня в банке оцифровано свыше 300 операций, а 25 ключевых процессов находятся на регулярном мониторинге.

Центр компетенций как основа масштабирования

По мере расширения проектов банк столкнулся с организационной задачей — разовые исследования требовали каждый раз заново формировать команды, готовить данные и согласовывать подходы с бизнес-подразделениями.

Решением стало развитие собственной экспертизы. В банке сформировали двухконтурную модель управления процессной аналитикой: 

• Первый контур — бизнес-подразделение, которое определяет задачи, работает с владельцами процессов и оценивает потенциальный экономический эффект.
• Второй — выделенная ИТ-команда, отвечающая за подготовку данных, построение моделей и техническую реализацию изменений.

При этом ответственность за результат — у владельца процесса. Аналитики помогают определить причины отклонений и предложить варианты улучшений, но решение об изменении регламентов, операций или систем принимает бизнес.

Такой подход позволяет встроить процессную аналитику в управленческую практику, а не ограничиваться подготовкой отчетов.

Как выбирать процессы для анализа

Наличие центра компетенций не означает, что нужно исследовать все процессы подряд. В Россельхозбанке используют три критерия отбора.

• Первый — доступность и качество данных. Если цифровые следы неполные, сначала необходимо наладить их сбор.
• Второй — масштаб и повторяемость операций. Наибольший интерес представляют массовые процессы, где даже небольшое сокращение времени может дать заметный совокупный эффект.
• Третий — готовность бизнеса действовать. Если подразделение не планирует менять порядок работы, результаты исследования вряд ли принесут практическую пользу.

Сам проект строится короткими этапами: первоначальный анализ данных, проверка модели с владельцем процесса, поиск причин отклонений и подготовка изменений. После внедрения команда возвращается к результатам через три–шесть месяцев, чтобы проверить достигнутый эффект.

От выявления потерь к автоматизации

Важную роль в работе центра компетенций играет сочетание Process Mining, Task Mining и роботизации.

Process Mining показывает, на каких этапах возникают задержки, возвраты и отклонения. Task Mining помогает изучить действия сотрудников внутри операций. Полученные данные позволяют определить, какие задачи целесообразно автоматизировать.

Например, при обработке кредитных заявок сотрудники вручную проверяли завершение процедуры банкротства потенциальных заемщиков. Анализ трудозатрат показал, что операция отнимает значительное время. После ее передачи программному роботу экономия, по данным банка, превысила 30 млн рублей ежегодно.

В целом Россельхозбанк сообщает о результатах оптимизации, эквивалентных более чем 170 полным штатным единицам, и 600 млн рублей дополнительного дохода.

Что определяет эффективность центра компетенций

Опыт банка показывает, что ключевое значение имеет не количество исследованных процессов или построенных аналитических панелей, а их использование в управлении.

Для этого необходимы специалисты двух профилей: аналитики данных, способные восстановить логику работы по системным событиям, и процессные аналитики, которые переводят бизнес-задачи в проверяемые гипотезы. По мере развития компетенций к ним присоединяются инженеры автоматизации и руководители проектов.

Отдельную роль играет постоянный мониторинг. Например, уведомления о критических отклонениях позволяют руководителям реагировать на изменения показателей кредитного процесса, не дожидаясь ежемесячной отчетности.

В перспективе банк планирует расширять применение ИИ для автоматического выявления аномалий и определения направлений с наибольшим потенциалом оптимизации.

По материалам интервью Н. Казьмина для Инфомаксимум