Швейцарский национальный банк (SNB) автоматизирует все больше и больше своих процессов для снижения затрат и операционных рисков. Интеллектуальный анализ процессов может помочь улучшить процессы и определить задачи, которые можно автоматизировать в будущем путем реконструкции и анализа моделей процессов на основе данных журнала.
Ключевым фактором успешного анализа моделей процессов является высокий уровень качества данных. Это исследование анализирует качество данных конкретного платежного процесса SNB. Результаты анализа показывают, что данные, доступные через базовую банковскую платформу – систему Avaloq (ABS), подходят для process mining. Таким образом, интеллектуальный анализ процессов может применяться к операционным процессам, запускаемым через ABS.
В то же время специалисты выявили ряд трудностей, связанных с данными, для которых в дальнейшем разработали практические решения.
Проблема №1: отметка времени, записанная в журнале событий, не отражает фактическое время действия
Отметки времени в журнале рабочего процесса имеют унифицированный формат. Кроме того, время начала и окончания активности не смешивается. Также отсутствуют пропущенные или неполные временные метки.
Чтобы проверить данные, можно использовать анимацию. Она наглядно демонстрирует, как проходит процесс, что позволяет экспертам оценить динамический поток.
Например, специалисты банка проанализировали обработку исходящих платежей от третьей стороны (с момента получения оповещения о платеже в ABS до момента, когда оно технически готово к обработке в системе). Эксперты изучили график, на котором были показаны очереди и время ожидания платежей со статусом «Ожидание даты сделки». Указанная дата выполнения платежа не была достигнута, и поэтому действие рабочего процесса «деблокирование» не могло быть выполнено.
Стало ясно, что журнал событий не предоставляет никакой информации о том, когда сотрудник фактически выполнил действие в базовом процессе.
Это означало, что прежде, чем полагаться на временные метки в анализе process mining, необходимо дополнительно изучить, насколько они близки к фактическим действиям.
Проблема № 2: атрибуты в формате произвольного текста
Банк решил включить функцию «Post-it» в процесс извлечения данных. Хотя это поле не является существенным для процесса в данном исследовании, оно может предоставить контекстную информацию, связанную с процессом, для потенциального будущего анализа. В итоге улучшается расчет платежного поручения. Например, его можно использовать для электронного документирования запросов.
Представим, одно и то же свойство регистрируется с пробелами и без пробелов. Это приводит к двум различным значениям. Если поле с произвольным текстом используется в качестве названия действия, это проблема, поскольку количество действий в карте процесса резко увеличивается.
Данные с произвольным текстом должны быть предварительно обработаны, чтобы приравнять все значения, принадлежащие одному действию, к общему значению. Другой подход может заключаться в предоставлении стандартизированных вариантов выбора в системе в будущем.
Проблема №3: слишком подробные названия действий
Сотрудники банка также вычислили, что действия рабочего процесса с очень похожими названиями по-разному записывались в журнал рабочего процесса. Администраторы базы данных объяснили, что дополнительные технические описания различаются в зависимости от стадии обработки платежного поручения.
Проблема заключалась в том, что эти вариации усложняли карту процесса, поскольку увеличивали общее количество действий. На техническом уровне различные системные команды были выполнены. Однако с точки зрения анализа бизнес-процессов эти различия не имели значения. Поэтому все названия тематически связанных событий были стандартизированы, что упростило карту процесса. Это вернуло процесс на уровень детализации, который был полезен для экспертного анализа процессов в предметной области.
Проблема №4: события происходят в реальности, но не записываются в журнал событий.
Банк понял, что события в журнале рабочего процесса охватывают только изменения статуса технических рабочих процессов, которые хранятся в ABS. Это означало, что другие технические процессы, происходящие вне ABS, не включаются.
В результате этой проблемы пропадает видимость этапов технического процесса, которые выполняются сотрудниками платежного подразделения. Несмотря на это ограничение, частичная карта процесса по-прежнему позволяла его ответственному лицу улучшить свое понимание. Если недостающую часть процесса необходимо проанализировать более подробно, можно применить обычные методы обнаружения процесса.