Process Mining — цифровой стимул производительности

Одна из самых актуальных задач для российских компаний и страны в целом — повышение производительности труда. Сегодня в арсенале бизнеса есть современные средства мониторинга, которые позволяют оптимизировать работу каждого сотрудника, даже если их в компании десятки тысяч. Об эффективном применении этих инструментов рассказывает Максим Кутузов, коммерческий директор платформы «Сфера», созданной холдингом Т1.

— Насколько остро сегодня стоит вопрос повышения производительности труда для российских компаний?

 — Мир переживает мощную трансформацию — не подстраиваясь под новые условия, компании будут проигрывать конкурентную борьбу тем, кто уже резко сокращает время вывода новых продуктов на рынок и наращивает число сервисов. Делать это приходится при ограниченных кадровых ресурсах, поэтому инструменты операционного контроля и повышения эффективности работников становятся как никогда актуальны.

— Прежде чем начинать оптимизацию, важно понять реальные трудозатраты. Как это можно сделать?

— Первым источником информации о том, что и с какой скоростью должен делать работник, становится регламент, описывающий конкретные бизнес-процессы. Однако, по оценке экспертов компании UIPath, реальная работа лишь на 25% соответствует ее бумажному описанию.

Интервьюирование работников в совокупности с фактическим наблюдением за их действиями — в буквальном смысле с секундомером в руках — повышает осведомленность о прохождении процесс а примерно до 50%. Но у компаний не всегда есть возможность проводить ручной аудит, особенно в распределенных и многочисленных командах. Кроме того, этот способ не обеспечивает непрерывность наблюдения, необходимую для оценки изменений.

— Каким же образом можно выяснить, насколько эффективно выполняются рабочие обязанности?

 — Для этого требуется воссоздать реальную карту всех бизнес-процессов, например, проследить полный путь заявки на кредит в банке. Это позволяет сделать технология глубинного анализа процессов Process Mining (PM).

В основе PM заложена сложная математическая модель — она собирает в цепочки событий разрозненные следы из множества ИТ-систем, к которым обращаются сотрудники. Для анализа доступны четыре метрики: время выполнения процесса и его отдельных шагов; трудозатраты; соответствие эталонному процессу и производительность ресурсов.

Данные визуализируются, и топ-менеджменту оперативно становится доступна информация о том, на каких этапах возникает корпоративный пинг-понг, где заявка застревает или зацикливается, и самое главное — почему.

Например, после внедрения инструментов PM в крупной страховой компании выяснилось, что в процессе выплаты страховки по ОСАГО каждая десятая заявка шла по уникальному пути. Столь высокая вариативность приводила к избыточной нагрузке на исполнителя, невозможности адекватного контроля выполнения процесса и, как следствие, избыточному расширению штата и росту фонда оплаты труда.

Кроме того, PM даже в паутине цифровых следов может выявить странные маршруты выполнения операций. В нашей практике был случай, когда необычное замедление в работе одного операциониста было связано с тем, что нечистоплотный сотрудник фотографировал экран компьютера и занимался мошеннической продажей данных.

Иными словами, Process Mining предоставляет данные для аргументированного решения, так как восстанавливает процессы «как есть».

— Сегодня бизнес интересует в первую очередь экономическая отдача от внедрения цифровых инструментов. Какую выгоду приносит Process Mining?

 — С помощью подобного инструмента компании сокращают время выполнения процесса, снижают его стоимость и повышают эффективность сотрудников. В масштабах корпорации речь идет о миллионной экономии.

Как показывают реализованные проекты, экономический эффект от внедрения Process Mining перекрывает стоимость самого решения. Например, в банковской индустрии PM, внедренный в процесс выдачи кредитов, позволил сэкономить 17,5 млн рублей в год за счет повышения стандартизации. Необходимость этого была выявлена после анализа процессов в двух отделениях с наибольшими показателями выдачи займов. В первом было найдено 57 сценариев прохождения заявки, а среднее время работы с ней составляло 26 минут. Во втором показатели были 19 сценариев и 41 минута соответственно. При этом более 55% (2,12 из 3,83 млн) операций этапа повторялись два и более раз. Это объяснялось особенностями работы системы и ошибками пользователей. Одно только исключение повторов на одном из этапов дало экономию за счет сокращения трудозатрат на 8,4 млн рублей.

Параллельно бизнес решает вопросы сохранности данных и неправомерных и даже зловредных действий кого-то из команды.

— В какой сфере бизнеса, на ваш взгляд, Process Mining получит наибольшее распространение?

 — Инструменты уже сейчас применяются во всех индустриях. О впечатляющих результатах от внедрения PM заявляли в BMW, General Electric, Merck, Shell, Porsche, Siemens. В России инструменты Process Mining внедряет преимущественно крупный бизнес из финансовой и страховой отраслей, нефтегаз и телекомкомпании.

В топ-5 видов деятельности, где эффект внедрения PM будет особенно заметен, входят закупки, информационные технологии, обслуживание клиентов, логистика и производство. Однако не любой процесс может быть проанализирован с применением PM. Основное требование — процесс должен быть массовым, то есть содержать большое количество операций и вовлекать множество исполнителей. Кроме того, он должен быть нетворческим и хорошо оцифрованным, в противном случае просто не будет данных для валидации.

Таким образом, PM — инструмент для компаний с высоким уровнем зрелости, а не стартапов, где процессы находятся в стадии становления.

— Есть ли среди российских программных продуктов те, что могут удовлетворить запрос большого бизнеса на инструменты Process Mining?

 — Вопрос замещения популярных западных решений в области PM стоит остро. Столкнувшись с дефицитом качественных отечественных инструментов, мы еще в 2020 году приступили к разработке собственного ПО. PM стал одним из первых компонентов платформы «Сфера» для разработчиков высокотехнологичных продуктов. Аналитический модуль, помимо инструмента Process Mining, содержит решения по учету рабочего времени и мониторингу пользовательской активности. В совокупности они дают детальный анализ продуктивности людей, устройств, инфраструктуры и позволяют найти способы повышения производительности всех компонентов.

— Какое будущее ждет Process Mining?

 — Следующая ступень развития PM подразумевает активное внедрение алгоритмов ИИ, которые автоматически будут не только указывать на слабые места в процессах, но и подсказывать, как ситуацию можно исправить, предлагая разные сценарии изменения стоимости и длительности процесса. Это еще больше повысит популярность технологии, которая и так показывает положительную динамику. В 2021 году глобальный объем рынка PM оценивался в $373,8 млн. К 2030 году прогнозируется более чем 10-кратный рост: бизнес осознает необходимость автоматизации исследования процессов.