Еще несколько лет назад российские проекты Process Mining часто ограничивались пилотами. К 2026 году технология вышла за пределы экспериментов, разрослось большое комьюнити, хотя говорить о ее полном и повсеместном применении пока еще рано.
По оценке Сбера и «Технологий Доверия», каждая третья крупная российская компания уже использует или пилотирует Process Mining. Авторы исследования оценивают объем рынка в 1,4 млрд рублей по итогам 2025 года — на 53% больше, чем годом ранее. К 2030 году он может вырасти до 4–14 млрд рублей.
Это прогноз участников рынка, а не официальная статистика: открытая публикация не раскрывает методику расчета, а широкий диапазон отражает разные сценарии. Но общая динамика понятна — спрос растет, российские платформы переходят от пилотов к промышленным внедрениям.
Одна из причин — сокращение доступности зарубежных решений. В 2022 году SAP остановила продажи и объявила о прекращении облачных операций в России. Celonis также приостановила бизнес в стране. Это ускорило переход части заказчиков на отечественные платформы.
Но дело не только в импортозамещении. Компании стали куда внимательнее считать потери внутри процессов: ожидание между операциями, возвраты, повторные проверки и лишние согласования. В управленческой отчетности они часто растворяются в среднем сроке или итоговой себестоимости.
Что изменилось в Process Mining
Базовая задача технологии осталась прежней — восстановить фактический процесс по цифровым следам из корпоративных систем. Но к описательной аналитике постепенно добавляются прогнозы и рекомендации.
При наличии качественных исторических данных современные платформы могут оценить риск нарушения SLA по отдельной заявке, спрогнозировать ее маршрут или предупредить о задержке. Некоторые решения предлагают варианты вмешательства — например, изменить приоритет задачи.
Это возможности конкретных продуктов и настроенных моделей, а не обязательные функции каждой системы класса Process Mining. Точность зависит от полноты данных и устойчивости процесса.
Параллельно развивается связка Process Mining, Task Mining и искусственного интеллекта. Process Mining работает с событиями из ERP, CRM, СЭД и др. Task Mining фиксирует действия пользователя на рабочем месте и помогает увидеть ручные операции между системами: копирование данных, повторный ввод и обходные маршруты. Такой сбор требует заранее определить правила доступа и границы наблюдения за сотрудниками.
ИИ позволяет задавать вопросы обычным языком: где чаще возникают возвраты, какие маршруты занимают больше времени, какие заявки рискуют выйти за установленный срок. Это ускоряет первичный анализ, но не отменяет проверку выводов аналитиком и владельцем процесса.
По данным Deloitte Global Process Mining Survey 2025, 25% участников глобального опроса уже использовали ИИ вместе с Process Mining, а 74% планировали включить его в будущие проекты.
Где находятся потери
Первая типичная находка — дополнительные циклы согласования. В регламенте предусмотрены три этапа, а журнал событий показывает семь: документы возвращаются для уточнения, переходят между исполнителями или повторно проходят проверку.
Такие обходы не всегда связаны с ошибками сотрудников. Часто люди приспосабливаются к неудобному процессу, неполным данным или плохо связанным системам. Process Mining позволяет измерить масштаб отклонений по всей доступной выборке, а не только по интервью и отдельным наблюдениям.
Вторая группа потерь — переделки или реворки (rework). Документ, заказ или заявка несколько раз возвращаются на доработку. Система помогает посчитать частоту возвратов и сравнить длительность обычных и проблемных маршрутов.
Третья группа — ожидание на стыках систем и подразделений. Заявка может быстро обрабатываться внутри каждого отдела, но подолгу ждать передачи между фронт- и бэк-офисом, ERP и СЭД, закупками и поставщиком.
Не всякая пауза означает потерю: ожидание бывает технологически необходимым или нормативным. Поэтому его нужно оценивать вместе с причиной, стоимостью и влиянием на результат.
От журнала событий до причины проблемы
Для классического журнала событий нужны как минимум идентификатор экземпляра процесса, название события и временная метка. Источниками служат 1С, SAP, CRM, СЭД, банковские АБС и производственные MES-системы.
Если временные метки отсутствуют или противоречат друг другу, сначала приходится восстанавливать и очищать данные. Без надежной последовательности событий анализ маршрутов и длительности будет недостоверным.
После подготовки журнала система восстанавливает фактическую модель. Затем ее можно сопоставить с эталонной схемой или набором правил. Такой анализ называют conformance checking. Он выявляет пропущенные и лишние действия, нарушения последовательности и другие отклонения. Длительность этапов и превышение SLA обычно проверяют отдельно в рамках анализа производительности.
Качество данных остается одним из главных ограничений. Глобальное исследование Deloitte также указывает на сложности интеграции унаследованных систем, бюджетные ограничения и недостаточную поддержку руководства. Последнюю проблему назвал 41% респондентов.
Из множества маршрутов обычно выделяют наиболее частые и наиболее затратные. Эти группы могут не совпадать: редкое отклонение иногда приносит больший ущерб, чем массовый маршрут.
После этого эффект переводят в деньги: оценивают стоимость дополнительного дня, повторной проверки, возврата документа или нарушения SLA. При этом Process Mining показывает, что происходит, но не всегда объясняет почему. Для поиска корневой причины данные дополняют интервью, регламентами и экспертизой сотрудников.
Что показывают российские кейсы
По собственной оценке Сбера, совокупный экономический эффект от применения Process Mining в банке с 2021 года превысил 26 млрд рублей. Подробная методика расчета по отдельным процессам в открытой публикации не раскрыта.
ФНС России применяет процесс-майнинг с 2020 года: по опубликованным данным, служба проанализировала более 80 процессов и выявила 535 возможностей для улучшений, а сроки возврата НДФЛ сократились в 7 раз, обработка заявок по УСН и патенту — в 4 раза.
В МТС Process Mining помог выявить возможности сокращения трудозатрат более чем на 16 000 человеко-часов для 105 специалистов кадровой службы — около 11% их рабочего времени.
Страховой Дом ВСК с 2024 года использует Proceset: компания выявила более 80 инициатив по оптимизации с совокупным расчётным эффектом свыше 245 млн рублей и высвободила более 2000 часов в год.
Несмотря на впечатляющие результаты этих проектов, нельзя механически переносить их на другие компании. Эффект зависит от выбранного процесса, качества данных и способа расчета.
Как выбрать платформу и первый процесс для анализа
На российском рынке представлены Proceset, Sber Process Mining, VK Process Mining, PIX Процессы, «Сфера. Интеллектуальный анализ процессов», Optimining и другие решения.
Для первого проекта лучше выбирать не самый крупный, а самый понятный процесс. У него должны быть конкретный владелец, надежные временные метки, достаточный объем повторяющихся случаев и измеримая проблема.
До старта необходимо зафиксировать исходную метрику: длительность цикла, число возвратов, долю нарушений SLA, трудозатраты или стоимость ошибки. Без этого невозможно доказать эффект после изменений.
Первый этап разумно ограничить одним процессом. Точный срок зависит от состояния данных и сложности интеграций: для подготовленного контура ориентиром могут служить несколько месяцев, но универсального норматива нет.
И еще одно условие — у команды должны быть полномочия менять процесс. Process Mining может показать лишний этап или источник задержки, но сам не отменит согласование и не перераспределит ответственность.
Process Mining не решает управленческие проблемы автоматически. Он делает их видимыми и измеримыми.