Когда бизнес-процесс занимает слишком много времени, найти «узкое место» не всегда просто. Задержка может возникать между этапами: заявка несколько дней ждет согласования, документ лежит в очереди или сотрудник получает задачу значительно позже, чем мог бы. А может быть иначе: сам этап начинается вовремя, но внутри него человек выполняет десятки ручных действий, переключается между системами, переносит данные и повторяет одни и те же операции.

Это два разных уровня проблемы. Первый можно увидеть с помощью Process Mining, второй — с Task Mining. Вместе технологии позволяют понять не только, на каком участке процесс замедляется, но и что именно происходит.

Первый уровень

Process Mining восстанавливает фактический ход бизнес-процесса по цифровым следам из информационных систем. В результате можно увидеть, через какие этапы проходят заявки, заказы, счета или обращения, сколько времени занимает каждый участок, где возникают отклонения.

Условный пример: процесс обработки заявки занимает в среднем пять дней. Анализ показывает, что сама проверка документов длится около часа, а почти два дня заявка проводит между проверкой и следующим согласованием. В этом случае ускорять работу сотрудника на этапе проверки бессмысленно. Даже если сократить ее с часа до десяти минут, общий срок почти не изменится. Основной резерв стоит искать в промежутке между этапами  

На уровне процесса обычно ищут:

• длительные ожидания между операциями;
• очереди и перегруженные участки;
• возвраты на предыдущие этапы;
• дополнительные согласования;
• повторное прохождение одних и тех же шагов;
• различия между подразделениями, продуктами или категориями клиентов;
• маршруты, которые систематически оказываются дольше остальных.

Так Process Mining помогает локализовать участок, который сильнее всего влияет на результат всего процесса. Но после этого возникает логичный вопрос — почему сам этап занимает столько времени?

Второй уровень

В корпоративной системе отдельная операция часто выглядит как одно событие. Например, «заявка обработана», «договор проверен», «счет согласован».

Что сотрудник делал между началом и завершением операции, из логов может быть не видно. Он мог открыть несколько программ, найти сведения в справочнике, скопировать данные из одного окна в другое, проверить документ, заполнить Excel, вернуться в основную систему и только после этого завершить задачу.

Этот уровень помогает исследовать аналитика бизнес-операций — Task Mining. Технология анализирует последовательности действий пользователя на рабочем компьютере и позволяет увидеть, из каких шагов фактически складывается работа.

Здесь уже можно искать другие типы потерь:

• многократный ручной ввод одних и тех же данных;
• постоянное переключение между приложениями;
• копирование информации между системами;
• повторяющиеся проверки;
• лишние действия внутри одной операции;
• сильно различающиеся способы выполнения одинаковой задачи;
• операции, на которые сотрудники тратят непропорционально много времени.

Если Process Mining отвечает на вопрос «где в процессе возникает проблема?», Task Mining помогает разобраться «что происходит внутри проблемного этапа?».

Почему одного уровня бывает недостаточно

Представим, что обработка клиентского обращения занимает три дня. Process Mining показывает: больше всего времени приходится на этап подготовки ответа. Логичный вывод — нужно ускорять именно его. Дальше Task Mining позволяет посмотреть, как этот этап выполняется на рабочем месте. Выясняется, что сотрудник получает данные из четырех систем, вручную переносит часть информации в шаблон, несколько раз проверяет реквизиты и только затем формирует ответ.

Теперь проблема становится конкретной. Уже можно обсуждать интеграцию систем, автоматическое заполнение полей или передачу части операций программному роботу или ИИ.

Но возможна и обратная ситуация.

Task Mining обнаруживает, что сотрудники тратят 20 минут на ручное заполнение формы. Операцию автоматизируют, и теперь она занимает две минуты. При этом Process Mining показывает: общая длительность процесса практически не изменилась. После заполнения форма по-прежнему сутки ждет следующего согласования.

Локальная операция стала быстрее, но узкое место всего процесса находилось не в ней. Именно поэтому автоматизировать наиболее трудоемкое действие и оптимизировать весь процесс — не одно и то же.

Как использовать связку Process Mining и Task Mining

На практике анализ удобно строить от общего к частному. Сначала с помощью Process Mining определить, где процесс теряет больше всего времени или ресурсов. Не обязательно выбирать самый длинный этап: важны также частота проблемы, число затронутых кейсов и влияние отклонения на итоговый результат.

Следующий шаг — понять источник задержки. Если основное время приходится на ожидание между этапами, Task Mining может вообще не понадобиться. Причину следует искать в очередях, правилах маршрутизации, распределении нагрузки или регламенте. Если же задержка возникает внутри конкретной пользовательской операции, имеет смысл перейти на уровень Task Mining и разобрать работу сотрудника подробнее.

После изменений необходимо снова подняться на уровень процесса и проверить результат. Сокращение нескольких ручных действий еще не означает, что улучшилась сквозная метрика: общий срок, стоимость обработки, количество возвратов или соблюдение SLA.

Получается последовательность: Process Mining → найти проблемный участок → Task Mining → разобрать действия внутри него → изменить процесс или автоматизировать операции → Process Mining → проверить эффект для всего процесса.

При этом это не жесткое правило. В некоторых задачах отправной точкой может стать Task Mining — например, когда компания хочет разобраться в загрузке конкретного подразделения или найти массовые ручные операции.