Process Mining в PepsiCo: риск-менеджмент и вычеты по счетам

Любая транснациональная компания сталкивается с огромным количеством проблем – от организации поставок исходного сырья до логистики доставки готовой продукции в точки розничной реализации. Глобальная обстановка и кризисы последних лет не благоволят созданию безоблачной ситуации, где риски выливаются в незначительный ущерб. Каждый «экономический гигант» стремится минимизировать «чёрных лебедей» и сформировать собственную антихрупкость, в том числе и с помощью технологических решений. PepsiCo – не исключение.

Входные данные

Цифровая зрелость холдинга на ТОП-уровне: компания – давний пользователь систем класса Process Mining, а многие внедрения задали тренды на рынке в целом. Тем не менее руководство было заинтересовано в улучшении управления рисками в связи с внешними и внутренними факторами. Комментируя результаты проекта, старший специалист команды управления БП Стефани Николлс отмечает: «Мы хотели использовать технологию мониторинга рисков, базирующуюся на тех же данных, что и наша программа по совершенствованию процессов».

Реализация проекта требовала изучения обширных отчётов, тщательного тестирования и определения того, были ли в прошлом применены правильные средства контроля. В конечном счёте главный вопрос – как использовать уже имеющиеся данные из информационных систем, интегрированные в решение класса Process Mining?

Решение

Важным действием стало создание специализированного центра мониторинга, работа которого строилась вокруг алгоритмов Process Mining. С помощью интуитивно понятных дашбордов предоставляется оперативная информация о рисках, связанных с дебиторской, кассовой, закупочной и кредиторской задолженностью. Это позволяет: 

  • определять места/случаи возникновения рисков (географически и по функциям);
  • определять приоритеты срочности рисков;
  • отслеживать новые риски и мероприятия по снижению рисков по мере их возникновения, автоматически вызывая оповещения;
  • получать сигналы тревоги о потенциально рискованных действиях (например, о продлении срока кредитования клиента на 30%).

Масштабирование опыта 

Мы можем вести речь о похожем кейсе, связанном с вычетами по счетам. Более 100 000 претензий в год требовали ручного вмешательства. Несмотря на глобальную команду PepsiCo, задача отнимала много времени. Если претензии не решались в оговоренные сроки, вычеты списывались, что стоило больших денег.

Ден Бур, директор по технологическому проектированию компании, объяснил, что в PepsiCo основные причины вычетов – рекламные акции, базовые соглашения и колебания цен. Для каждого клиента эти колебания должны быть зафиксированы и утверждены на системном уровне. Эта ответственность лежит не на команде исполнителей, а на уровне ТОП-менеджмента.

Используя Process Mining, Ден Бур и его команда обнаружили, что отдел продаж не всегда правильно вводил данные о контракте в систему и никогда не утверждал их. Это вело к тому, что для получения обоснованных вычетов приходилось заходить в систему и утверждать их вручную.

Дашборды как решение проблемы

Проблема решилась посредством предоставления отделу продаж информационных панелей, на которых отмечались важные сведения о контракте, требующие ввода или утверждения. После того, как в системе появилось больше правильных данных, количество вмешательств резко сократилось.

Также решения искали на более низком уровне. Во-первых, были проверены правильность и актуальность всех контрактов в системе, что свело к минимуму ненужные вычеты. Во-вторых, с помощью Process Mining создавались дашборды, позволяющие определять приоритеты вычетов, имеющих высокую ценность. Благодаря этому PepsiCo могла распределять ресурсы команды, исходя из получения наибольшей выгоды для бизнеса.

По материалам Celonis

0 0 Голоса
Рейтинг статьи
0 Комментарий
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии