Process Mining — технология, которая изучает исторический разрез данных: берёт event-логи и визуализирует, как процесс шёл на самом деле. Не по регламенту или BPMN-схеме, а по «цифровым следам» из корпоративных систем

Process Intelligence добавляет следующий слой — прогнозы, симуляции и рекомендации в реальном времени. Система не просто показывает «узкие места», а помогает понять, что случится дальше и где лучше вмешаться.

Еще важный момент — где заканчиваются event-логи, начинается Task Mining. ERP фиксирует транзакции, но «не видит», как сотрудник между ними переключал окна, вручную переносил данные, копировал значения из одной системы в другую и т.д. Task Mining вытаскивает именно этот скрытый ручной слой — взаимодействие сотрудника с элементами интерфейсов программ.

Как менялись задачи процессной аналитики

На первом этапе бизнес просто хотел увидеть действительность — фактический путь заявки, заказа или платежа в ERP и понимать, где процесс тормозит, где появляются лишние шаги, где сотрудники обходят стандартный маршрут.

Потом стало важно не только просто изучать ретроспективу и делать выводы по факту, но и предупреждать проблемы заранее. Если система видит, что похожие кейсы обычно заканчиваются задержкой, она может подсветить риск до нарушения SLA. Например: этот заказ, скорее всего, зависнет на согласовании; эта заявка уйдёт в просрочку; на этом участке уже накапливается очередь.

Сейчас рынку мало даже прогноза. Поэтому акцент смещается от Process Mining к Process Intelligence: система не просто анализирует процесс, а помогает выбрать следующее действие. Она подсказывает, куда перенаправить задачу, какой участок с большим количеством ручной работы стоит автоматизировать, где лучше изменить правило согласования и какой сценарий даст больший эффект. Фокус меняется с вопроса «что происходило раньше?» на «что делать сейчас?». 

Рынок в цифрах

Глобальный рынок Process Mining в 2024 году достиг $1,1 млрд и вырос на 31,7% год к году. В Magic Quadrant 2025 Gartner уже называет категорию Process Intelligence Platforms. Прогноз на 2028 год — $2 млрд. 

В России рынок растет быстрее. По совместному исследованию Сбера и «Технологий Доверия», в 2024 году его объем составил около 900 млн руб., а среднегодовой рост до 2028 года ожидается на уровне 69%. Там же видно, что спрос уже выходит за пределы отдельных экспериментов: 45% российских компаний планируют использовать Process Mining, это на 3 п.п. больше, чем годом ранее. Параллельно формируется полноценный рынок решений: в исследовании TAdviser и Axenix по Process & Task Mining сравниваются около 10 российских игроков, а функциональность продуктов оценивалась почти по 300 критериям.

Оценка «Некстби» показывает ближайшую динамику: в 2025 году российский рынок Process Mining превысил 1,5 млрд руб., а в 2026 году должен выйти за 2 млрд руб. То есть за 2 года рынок проходит путь от ранней категории для крупных компаний к более заметному инструменту операционного управления.

Где это применяют в России

В финансовом секторе один из типовых сценариев — KYC. В таких процессах десятки передач документов, проверок и ручных шагов. Conformance mining показывает отклонения в реальном времени и снижает комплаенс-риски без ручного аудита каждого кейса.

В производстве и логистике другой момент. Цепочки поставок после санкционных ограничений перестроились, а ERP-конфигурации часто остались прежними. Сквозная аналитика показывает, где плановый маршрут заказа расходится с реальным и почему это происходит.

Технологический стек

Связка Process Mining + RPA + LLM работает только при правильном разделении ролей.

Process Mining строит карту реального процесса. Без неё RPA автоматизирует случайный набор действий, а LLM формулирует рекомендации поверх неполной картины. Когда карта есть, RPA забирает типовые отклонения и повторяемые ручные шаги, а LLM объясняет бизнесу, что происходит, почему это важно и какое действие выбрать.

Что мешает внедрению

Главный тормоз — качество данных. Типовая ошибка выглядит так: компания полгода строит data lake, а потом выясняет, что нужные события вообще не фиксировались. Правильный порядок другой: сначала карта процесса, потом аудит данных.

Организационный барьер часто больнее технического. Process Intelligence меняет роль ИТ-директора: теперь он отвечает не только за инфраструктуру, но и за операционные метрики вместе с бизнесом. Если со стороны бизнеса нет владельца процесса, проект быстро превращается в набор дашбордов, на которые никто не реагирует.

Как обосновать ROI

Для совета директоров достаточно трёх KPI:

• cycle time: сколько дней занимает процесс и как быстро это число сокращается. Обычно эффект виден уже после первого спринта.
• conformance rate: доля кейсов, которые прошли без отклонений от эталонного процесса.
• стоимость одного процессного события. Этот показатель помогает связать процессную аналитику не с абстрактной эффективностью, а с деньгами.

Модель зрелости Process Intelligence обычно описывают пятью уровнями: от ad-hoc-анализа до autonomous operations, где процессы оптимизируются без ручного вмешательства. Большинство российских компаний сейчас находятся на уровне 2–3. Это значит, что они уже умеют собирать данные по отдельным процессам, строить process map, находить отклонения и считать эффект от оптимизации, но ещё редко используют процессную аналитику как постоянный управленческий контур. 

Тезисы мероприятий серии ProcessTech позволяют сделать вывод: рынок уходит от разовых проектов к постоянной работе с процессами. В фокусе уже не только поиск отклонений, но и масштабирование практик Process Mining и Task Mining внутри компаний, создание центров компетенций и все больший акцент на ИИ для анализа и рекомендаций.