Когда компании приступают к реализации проектов по роботизированной автоматизации процессов (RPA) и не используют при этом вспомогательные технологии – искусственный интеллект, машинное обучение и процессную аналитику, они рискуют дополнительно снизить эффективность своих бизнес-процессов.
Для получения максимальной отдачи от инвестиций в RPA необходимо начать с определения подходящих процессов для автоматизации: выявить в них отклонения, постоянно мониторить и оптимизировать БП с помощью подходящих инструментов. Поэтому сочетание RPA с process mining – лучший способ обеспечить эффективную комплексную автоматизацию процессов.
Автоматическая визуализация процессов в реальном времени
Первый шаг любого проекта по автоматизации – подробное изучение того, как процессы компании протекают в действительности. Process mining помогает на этом этапе, визуализируя бизнес-процессы в формате интерактивных панелей, что позволяет глубже изучать БП и принимать управленческие решения на основе точных данных.
Выявление ошибок в бизнес-процессах
Многие компании сталкиваются с нарушением сроков внедрения автоматизации из-за неожиданных нарушений в БП, несмотря на то, что изначально была составлена модель процесса. Это распространенная ситуация: например, специалисты PwC выяснили, что реализация проектов RPA на этапе Proof-of-Concept часто занимает 4-6 месяцев вместо ожидаемых 4-6 недель.
Причина нарушения сроков в том, как компании моделируют свои процессы. Как правило, выявление ошибок происходит путем опроса участников БП. Это не только отнимает много ресурсов, но и дает неточные результаты. Данные погрешности значительно снижают эффективность автоматизации, так как RPA-боты должны уметь работать с нарушениями в процессах. Process mining автоматически выявляет все возможные ошибки, показывает повторяющиеся, самые неэффективные БП и операции. Полученные данные имеют решающее значение перед стартом автоматизации.
Анализ мелких задач
Некоторые программные решения класса process mining имеют функцию исследования действий. Это способствует детальному пониманию процессов и позволяет компаниям создавать более полные картины БП.
Объединяя анализ на уровне действий и классическую процессную аналитику, можно не только получить информацию о протекании БП на основе данных из ИТ-систем, но и о выполнении ручных действий за компьютером между этапами процесса (клики и т.д.).
Поиск первопричин ошибок в процессах
Современное ПО класса process mining имеет возможность анализа первопричин, помогая понять суть возникновения ошибок в БП («узкие места», повторная обработка и т.д.). Проблемные участки процессов автоматически выделяются на дашбордах и группируются в зависимости от воздействия на достижение определенных бизнес-результатов. Благодаря этому легко определить приоритетность действий при автоматизации.
Выбор приоритетных областей для автоматизации
Автоматизацию часто называют панацеей от всех корпоративных неэффективностей. Но иногда на этапах внедрения и использования RPA компании сталкиваются с высокими операционными расходами, поломкой ботов и невозможностью понять, что же происходит в процессах.
Process mining помогает сохранить контроль над автоматизацией, избежать создания лишних ботов для каждого незначительного процесса, от которого польза для бизнеса не очевидна. Функция анализа возможностей автоматизации позволяет правильно расставить приоритеты и автоматизировать самые сложные и совершенные процессы.
Прогноз рентабельности инвестиций в проекты RPA
Анализ процессов помогает аргументировать целесообразность внедрения автоматизации, позволяя спрогнозировать влияние планируемых мероприятий RPA и оценить окупаемость инвестиций. Эта функция вместе с анализом возможностей автоматизации помогает обеспечить компании гарантированный результат.
По материалам QPR