Крупный банк – это сложноорганизованная система, имеющая разветвленную структуру департаментов и подразделений, каждое из которых решает свою задачу. А если принимается решение об объединении, трудность эффективного менеджмента и аналитики увеличивается в разы. 

В этой статье разберем кейс, который появился в процессе объединения банков ВТБ и ВТБ24. Основная сложность проекта заключалась в том, что в этих структурах использовались независимые друг от друга комплексные информационные системы – ERP и СЭД, выполняющие разные задачи, и полученные в результате консолидации данные оказались разнородными по типу. В дополнение оказалось, что после объединения процесс закупок стал происходить с использованием нескольких информационных систем (ИС), которые по сути отвечают за разные этапы реализации процесса. Получился целый набор источников данных: базы данных IBM Lotus, MS SQL, Oracle + SAP (с интеграцией через RFC). Усложнял ситуацию тот факт, что источники данных находились в разных сетевых сегментах.

В решении проблемы помогла технология process mining, задачей которой стало наведение порядка в процессе закупок объединенного банка. Аналитические возможности систем класса PM позволяют трансформировать хаотичную информацию о состоянии объекта и процессах в логичную структуру данных для последующего использования и принятия управленческих решений.

Перед аналитиками стояли 2 основные задачи:

— описать модель бизнес-процесса закупок и определить пути его оптимизации;

— сделать расчет ключевых показателей эффективности (KPI) для предоставления отчета руководству.

Прежде, чем оптимизировать бизнес-процессы и принимать управленческие решения, необходимо сформировать цифровую модель на основе статистики закупок. Система класса РМ позволяет сделать это как в разрезе процессов, так и в разрезе отдельных закупок, а также определенной выборки по подразделению, типу закупок или другим параметрам в динамике. При этом недостаточно просто предоставить набор данных, важно преобразовать их в доступные для понимания менеджеров. В результате ежедневного мониторинга информации обо всех транзакциях, сроках, типах закупок и агрегирования результатов в цифровые модели, эксперты обнаружили следующие «узкие места» бизнес-процесса:

— повторные согласования;

— долгое «зависание» заявок в каком-либо статусе;

— неэффективные и самые длительные этапы бизнес-процесса;

— непродуктивных или наименее занятых исполнителей;

— участков бизнес-процесса с низким KPI;

— закупки, которые не доводятся до финального статуса.

Цифровая модель процесса, воссозданная по журналам событий из ИС, позволяет легко принимать более точные и эффективные управленческие решения, которые позитивно сказываются на течении процесса, общей продуктивности и помогают значительно экономить средства. Можно просмотреть информацию по всем закупкам или изучить одну конкретную. Ранее, по информации сотрудников банка, для этого требовалось изучить данные из десятка используемых информационных систем. 

В результате понимания причин неэффективной работы департамента закупок, менеджеры предприняли комплекс мер, что в итоге позволило уменьшить время реализации закупочного процесса на 25% и увеличить в 3 раза общее количество закупок.

Помимо положительных результатов, которых удалось достичь в ходе реализации проекта, можно сделать вывод о том, что технология process mining – эффективный помощник в ситуации объединения нескольких подразделений или филиалов, когда головная компания преследует цель привести информационные системы к единому шаблону. Чтобы было проще их контролировать, а также стандартизировать и оптимизировать бизнес-процессы.

По материалам: https://habr.com/ru/company/vtb/blog/452824/