Бизнес функционирует под постоянным давлением: издержки растут, кредиты дорожают, а клиенты ждут высокого качества товаров и максимальной скорости услуг. В таких условиях даже мелкие неэффективности превращаются в ощутимые потери — задержки снижают продажи, согласования тормозят запуск новых продуктов, а рутина забирает слишком много времени. К тому же, реальность часто расходится с внутренними регламентами, потому возникает потребность детализированного понимания процессов и операций. Именно эту задачу решают технологии Process Mining (аналитика процессов) и Task Mining (аналитика операций). Их использование позволяет получить объективную картину происходящего в компании, а также выстроить управляемый цикл как оптимизации, так и автоматизации.
Process Mining: точная диагностика бизнеса
Итак, процессная аналитика — технология анализа и визуализации бизнес-процессов компании. Каждое действие сотрудника оставляет цифровые следы в информационных системах. Исследование этих данных позволяет понять, как корпоративные бизнес-процессы выполняются в реальности, автоматически построить их карту и увидеть каждый этап, а затем обнаружить отклонения и «узкие места». Объясню на примере.
Страховая компания. На бумаге процесс урегулирования убытков выглядит линейно: клиент подает заявление, документы проверяются, сумма согласовывается, деньги перечисляются. Вся цепочка занимает буквально пару дней. Но на практике заявление может «застрять» где-то, проверка документов уйти в ручной режим, а согласования между отделами растянуться на недели. В итоге пара дней превратилась в пару недель. В итоге клиент не получает выплату вовремя и уходит к конкурентам.
Process Mining позволяет «подсветить» все проблемные точки процесса и оптимизировать его так, чтобы в будущем не возникало проблем. Кроме того, процессная аналитика дает возможность контроля в режиме реального времени с помощью создания уникальных сценариев реакции, которые будут автоматически срабатывать в соответствие с заданными условиями.
В итоге бизнес, использующий технологию, принимает решения, основанные на реальных данных, сокращает количество ошибок, повышает эффективность и получает измеримый финансовый результат. К примеру, согласно прогнозу Инфомаксимум, внедрение Process Mining принесет банкам СНГ 118 млрд рублей экономии к 2030. Использование процессной аналитики в Россельхозбанке позволило получить более 500 млн рублей дополнительного дохода, а Страховой Дом ВСК сформировал 30 инициатив по улучшению с совокупным экономическим эффектом в 135 млн рублей.
Task Mining: максимальная детализация
Если Process Mining — технология про анализ процессов в целом, то Task Mining «спускается» на уровень рабочего места сотрудников и исследует точечные действия персонала: копипаста, заполнения полей, переходы между вкладками и взаимодействия с интерфейсами программ. После фиксации происходит автоматическая группировка операций, что позволяет провести их ранжирование по объему трудозатрат и итоговой стоимости.
Благодаря технологии становится ясно, как много времени уходит на простую рутину, к каким типам услуг, бизнес-функциям или системам относятся конкретные операции, а также формируются детализированные инструкции для их выполнения. Ко всему прочему, интеллектуальные алгоритмы Task Mining подсказывают, что нужно автоматизировать в первую очередь.
При этом технология доказала эффективность. Альфастрахование получило ROI в 500%. Магнитогорский металлургический комбинат, используя Task Mining в связке с Process Mining, увеличил эффект от автоматизации до 730 млн рублей. МТС прошел путь от 150 до 20 тыс. агентов мониторинга, сократил длительность обработки клиентских обращений на 15% и снизил на 30% стоимость поддержки расходных операций.
Фундамент интеллектуальной автоматизации
Если бизнес не располагает информацией об областях, наиболее подходящих для автоматизации, то велик риск потратить инвестиции впустую. Практика подтверждает тезис — при низком качестве исходных данных и отсутствии прозрачности в действиях персонала к неудовлетворительным результатам приведут минимум 70% проектов в enterprise-сегменте.
И именно здесь Task Mining превращается в своего рода «сканер», который зондирует корпоративную «почву» на предмет внедрения искусственного интеллекта. По нашим подсчетам, аналитика операций повышает эффективность автоматизации с помощью ИИ как минимум на 28%.
Таким образом, Task Mining становится первым шагом в переходе к концепции цифровых сотрудников, которые способны забрать на себя, например, анализ и распознавание документов, прием и обработку документации при трудоустройстве, подготовку ответов на запросы регулирующих органов. Также цифровой сотрудник может стать ассистентом по продажам, логистике или технической поддержке. Главные эффекты — сокращение рутины, снижение количества ошибок и высвобождение времени персонала на решении более сложных и важных задач.
Стратегические выводы
Внедрение Process и Task Mining — не история про сезонный тренд, а стратегическая необходимость. Технологии становятся фундаментом цифровой трансформации компаний и обеспечивают не только сокращение расходов, но и устойчивость в нестабильных условиях. Все это подчеркивается ростом объема рынков этих технологий.
