ENG
Процессная аналитика — это технология, позволяющая на основе данных из логов получить новые знания. Если формально. По сути, это визуализация внутренних бизнес-процессов компании для проведения их глубинного анализа и дальнейшей оптимизации. Особое признание технология получила в Европе. Основоположник процессной аналитики — нидерландский ученый Вил ван дер Аалст, большинство вендоров — немецкие компании. Кроме того, собственные системы класса process mining выпустили в Италии, Финляндии, Словакии. Технологией активно интересуются в России, странах Азии и Северной Америки.
Пример реального кейса по итогам пилотного проекта — регламентировано, что процесс брокерского обслуживания в некой финансовой структуре должен исполняться в течение трех дней:
- сотрудник получает пакет документов от клиента;
- фронт-офис заполняет заявку;
- заявление направляется на проверку;
- бэк-офис обрабатывает информацию;
- принимается решение.
Все гладко и красиво. Но при изучении и детальной проработке процесса при помощи инструмента process mining выяснились любопытные вещи:
- 16% принятых заявок возвращались (причина: неполный пакет документов), из-за чего приходилось обзванивать клиентов с просьбой донести нужные бумаги;
- длительное зависание заявок на этапе обработки бэк-офисом.
Обнаружить «узкие места» (уязвимые звенья в цепочке операций процесса) вручную было бы практически невозможно. Сбор всей информации, во-первых, будет долгим, во-вторых, не факт, что достоверным и корректным. Слишком велико влияние человеческого фактора при таком формате работы.
Процессная же аналитика использует для визуализации данные из информационных систем предприятия, поддерживающих процесс. «Восстановление» и представление строится на основе данных, которые были использованы в работе с конкретным заказчиком/клиентом. Система класса process mining «собирает» модель протекающего процесса из полученной информации. Её можно проанализировать с целью совершения дальнейших действий по увеличению эффективности.
Для чего она применяется?
Внедрение инструментов процессной аналитики открывает ряд возможностей, например:
• Упорядочить внутренние процессы.
Простой пример: крупная компания с десятками филиалов. В каждом из них один и тот же процесс может протекать по-разному и занимать разное количество времени. Применение программного инструмента process mining позволит понять, насколько соответствуют (и соответствуют ли вообще) процессы регламентированным, какие риски для бизнеса несут.
• Принимать управленческие решения на основе достоверных данных.
В основе технологии — использование логов, полученных из информационных систем. На них нельзя повлиять, их невозможно скрыть или подделать, поэтому полностью исключено влияние человеческого фактора.
• Экономить.
При ликвидации или увеличении пропускной способности «узких мест». В Eneco, внедрив подобный инструмент, сообщили об экономии 15 млн евро. Мы же, работая с крупным телекоммуникационным оператором в рамках пилотного проекта, определили сумму в 75 млн рублей — именно столько смогла бы сэкономить компания, роботизируя операцию прикрепления файлов.
• Повышать лояльность клиентов.
Благодаря глубинному анализу возможно предотвращать возможные репутационные и финансовые риски еще на ранних стадиях, что значительно повысит лояльность клиентов.
• Понятно визуализировать фактический процесс.
Process mining — технология не для того, чтобы посмотреть, как системы взаимодействуют друг с другом и найти ошибки в этом, а посмотреть, как связаны друг с другом сотрудники и различные отделы. Управленец, изучив карту процесса, сможет понять, как он протекает в реальности, где находятся узкие места, почему те или иные изменения не приводят к желаемому результату, на что именно нужно обратить особое внимание.
Где технология наиболее эффективна?
Особый фокус на процессной аналитике стоит сделать компаниям, в которых ежедневно выполняется огромное количество типовых задач и массовых процессов. Например, банковское обслуживание или телеком. Кроме того, я бы отнес сюда и:
• ритейл;
• промышленность;
• энергетику;
• страхование.
Однако ограничиваться исключительно этими отраслями неправильно. Применение технологии возможно и в других сферах: она позволит понять, как можно оптимизировать процесс, какие операции будет выгоднее «отдать на откуп» RPA и др. Например, есть интересные кейсы в медицине. В греческой провинции Ханья процессную аналитику использовали для построения карты процессов отделения скорой помощи. Были найдены не только отклонения от протоколов оказания медицинской помощи, но отмечен интересный факт: многие люди обращались за помощью ночью, когда стоимость услуг была меньше. Причина этого — экономический кризис.
