В 10 последних лет банковская сфера находится под колоссальным давлением – экономические кризисы сменяют друг друга, а клиенты и регуляторы продолжают наращивать требования по качеству оказания услуг и, соответственно, проведению финансовых операций и управлению капиталом. В то же время, по данным McKinsey, попытки решить проблемы с помощью цифровой трансформации и автоматизации терпят неудачу более чем в половине случаев (либо выходят за рамки заранее запланированных бюджетов). Всё это связано с тем, что несмотря на огромные инвестиции всё ещё существует пробел в понимании того, как на самом деле устроены внутренние процессы.
Контекст
Обычная ситуация для банков Европы: разрозненные информационные системы, устаревшие стеки технологических решений и низкий уровень интеграции данных. Многие кредитные организации до сих пор полагаются на софт, разработанный полтора десятилетия назад: его не только трудно поддерживать, его крайне тяжело связывать с современными инструментами. Так внутри структуры накапливаются так называемые «силосы» данных: клиентская информация хранится в одном месте, транзакционная – в другом, а отчётность по рискам – в третьем. В конечном итоге топ-менеджмент получает лишь фрагментарную картину реального положения дел и оказывается не способен оценить текущее состояние процессов в масштабе банковского контура.
Описанная конфигурация становится ключевой точкой уязвимости проектов цифровой трансформации, а запуск новых технологий без знания логики процессов приводит к автоматизации хаотичных цепочек разрозненных действий, а не структурированной последовательности. В результате происходит закрепление неэффективности вместо её устранения.
Зачем нужна цифровая трансформация
Финансовый сектор – одна из самых регулируемых отраслей. AML-требования, защита персональных данных, контроль транзакций и отчётности перед надзорными органами создают постоянное давление на IT- и бизнес-подразделения. Любое изменение должно быть тщательно обосновано и зафиксировано в документации. При этом клиенты ожидают моментального обслуживания: оформление счёта или кредитной заявки должно занимать минуты, а не дни.
Банки находятся между двух огней: с одной стороны, строгая нормативная среда, с другой – конкуренция за удобство и скорость клиентского сервиса. Добавим к этому усиление киберугроз и постоянные геополитические риски, и становится очевидно, что цифровая трансформация для банков – условие выживания.
Как помогает Process Mining
Процессная аналитика решает главную проблему банков – отсутствие прозрачности. Технология анализирует цифровые следы, сохраняющиеся в информационных системах при каждом действии: обработка платежа, регистрация клиента, проверка кредитной истории и т.д. Объединяя данные из разных источников, банки получают сквозную картину выполнения процесса «как есть» (as-is). Всё это позволяет:
- выявлять неэффективности: видно, где процесс «застревает», дублируется или нарушает регламент;
- устранять разрывы между подразделениями: данные из фронт-офиса, бэк-офиса и риск-департамента соединяются в единую модель;
- понимать реальную логику работы: часто оказывается, что процесс выполняется совсем не так, как задумывался в регламентах;
- исследовать взаимное влияние процессов друг на друга: с помощью мультипроцессной аналитики можно отслеживать не один экземпляр, а комплекс взаимосвязей – как обработка платежа влияет на открытие счёта, а проверка клиента – на выдачу кредита.
Таким образом, Process Mining становится одновременно фундаментом и проводником изменений. Технология превращает цифровую трансформацию в управляемый проект с понятной базой данных и чётким набором метрик.
Следующий шаг после внедрения классического Process Mining – построение цифровых двойников бизнес-процессов, которые позволяют прогнозировать будущие сценарии выполнения БП, оценивать риски автоматизации и внедрения ИИ. Так руководители получают инструмент, который в реальном времени показывает, как и где банк теряет деньги и удовлетворённость клиентов, а также понимает конкретные изменения, эффект которых будет максимальным.
По материалам Celonis
