Выбрать страницу

Повышение эффективности – важнейший вектор развития любой компании. Кто-то видит его в совершенствовании системы управления, кто-то – в передаче вспомогательных операций на аутсорсинг или внедрении специализированного программного обеспечения. Независимо от способов, основное стремление бизнеса – повысить производительность и конкурентоспособность в условиях рынка.

Однако не всегда это бывает просто. Кратко и на реальных примерах расскажу о пяти самых частых способах «убить» свою эффективность и том, как технология process mining помогает их преодолеть.

1.    Не обращать внимания на мелочи

Нельзя быть в курсе каждой детали каждого процесса. В какой-то момент происходит рассеивание внимания, и в казалось бы отлаженную систему вкрадываются неточности и мелкие ошибки – «отклонения». Они редко бывают единичны, через короткий промежуток времени начинают повторяться, незаметно приводя к значительным временным и финансовым потерям.

Это могут быть:

●      лишние согласования;

●      всплывающие окна, не несущие смысловой нагрузки и мешающие работе;

●      неправильный порядок выполнения операций;

●      пропущенные шаги и др.

Забыть нажать кнопку, а потом вернуться к этому этапу спустя время – что в этом такого? Однако даже это – отклонение от регламента, соответственно, потеря времени. Представим ситуацию: некий процесс в банке по регламенту должен проходить полчаса. Из-за большого количества подобных мелких ручных операций процесс удлиняется до двух часов. Наш опыт показывает, что на таких моментах можно экономить до 30% времени.

Найти такие мелочи самостоятельно сложно. Слишком абстрактная картина и большое количество операций и шагов (в одном из наших кейсов их количество достигало 175). Здесь и приходит на помощь процессная аналитика. Технология на основе «цифровых следов» из внутренних информационных систем как бы реконструирует весь процесс со всеми отклонениями. Становятся очевидны все пресловутые «мелочи», которые снижают пропускную способность процесса и ведут к временным потерям и росту операционных расходов. Предупрежден – значит вооружен.

2.    Монолитность процессов

Монолитные, или негибкие процессы непрозрачны, непонятны, подчинены множеству никому неизвестных правил и регламентов. Особенно часто это происходит в крупных компаниях: огромное количество процессов, расплывчатый алгоритм их исполнения, невозможность определить конкретных исполнителей или корректность выполнения той или иной операции, большие сложности с вводом изменений в процесс. Он существует как некий паттерн, который живет сам по себе, и нет возможности исследовать его.

Прозрачность процессов помогает:

●      достичь досконального понимания того, как они выполняются фактически;

●      повысить согласованность действий как с клиентами, так и внутри коллектива;

●      оптимизировать их, повышая собственную эффективность.

По нашему опыту, как минимум 20% операций в процессе можно успешно оптимизировать (роботизировать/автоматизировать/отдать на аутсорс). Денежный эквивалент полученной выгоды при этом измеряется в миллионах.

3.    Автоматизация без исследования и оценки

Автоматизация процесса или операций в нем – решение для тех, кто стремится поднять качество исполнения процесса и его производительность, снизить стоимость, т.е. повысить эффективность.

Правильно примененные роботы могут принести огромную пользу. Один из наших первых кейсов по process mining касался учета авансовых отчетов в крупном российском телекоммуникационном операторе. Мы оцифровали и визуализировали процесс, внимательно его изучили и выявили интересный факт: применение RPA к операции прикрепления файлов позволит сэкономить более 5 млн рублей в год. Масштабирование эффекта на всю компанию (фокус-группа 130 человек) позволило увеличить экономию до 75 млн. И это только одна операция в рамках одного процесса.

Плюсы очевидны, однако без минусов не обойтись: неправильно реализованные инициативы по автоматизации могут привести к большим расходам. Причин тому несколько:

●      неправильно выбранные процессы/операции для автоматизации;

●      отсутствие четкого понимания, зачем это нужно – к каким результатам нужно стремиться, как развиваться дальше, каким образом интегрировать новые технологии в привычные программные инструменты;

●      недостаток компетенций у команды;

●      нехватка поддержки высшего руководства.

Список можно продолжать. Основной посыл – представление инструментов RPA как некой панацеи, способной в короткие сроки разрешить любую проблему. Это ошибочно. Именно поэтому бизнесу нужна оценка потенциала автоматизации перед внедрением. Процессная аналитика позволит не только наглядно увидеть процесс/операцию в фактическом состоянии, но и понять, подходит ли выбранный объект для автоматизации и нуждается ли в каком-то улучшении.

Один из крупных российских банков поставил перед собой задачу оптимизировать процесс сканирования документов. Для этого программисты разработали собственное приложение, интегрированное с информационной системой. Результат оказался неожиданным: использование стандартного программного обеспечения сканера оказалось на минуту быстрее и проще, чем через новое ПО. Обратный эффект. Впустую потраченные ресурсы.

Чтобы избежать подобных ситуаций, нужно проводить оценку реальной эффективности инициатив по улучшению процесса как до внедрения, так и после. Со временем процессы могут меняться, а процессная аналитика поможет компаниям быть в курсе всех изменений, которые могут повлиять на производительность инструментов автоматизации.

4.    Несовершенства используемого программного обеспечения

Кейс из собственной практики: один банк для ускорения выдачи карт ввел систему электронного подписания документов. Используя process mining как инструмент анализа процесса, мы выяснили интересную вещь: из-за недостатков внутренних информационных систем ввод электронного подписания снизил эффективность на 24%.

Process mining позволяет строить дашборды (интерактивные информационные панели) и карты процессов – визуальные представления данных. Данные, в свою очередь, «вытягиваются» из журналов событий, где исключено влияние человеческого фактора. Таким образом становятся очевидны любые лишние согласования, всплывающие окна или отсутствия ограничений (например, некорректные настройки ИС могут разрешать оформлять зарплатные карты вместо дебетовых).

Своевременное выявление и устранение подобных несовершенств дает возможность значительно повысить эффективность и благоприятно сказывается на развитии корпоративных технологий.

5.    Исключать человеческий фактор

Случайные или намеренные, ошибки свойственны всем, однако некоторые обходятся очень дорого. Яркий пример: крупная логистическая компания несла значительные убытки. «Копнуть вглубь» и выявить причины денежных потерь помогла процессная аналитика: оказалось, что клиентские менеджеры начинали поставки груза морем раньше, чем был заключен договор и определена стоимость услуги. Из-за этого не учитывались дополнительные траты, например хранение грузов в порту и т.д. Споры, согласования, потери времени и убытки. И это без учета репутационных рисков.

Такие моменты можно отслеживать и ликвидировать прежде, чем они могут навредить, и в этом кроется удобство систем класса process mining. Они «бесшумны» и не мешают выполнению повседневных обязанностей. Сотрудники механически выполняют свою работу, следуя привычной схеме, поэтому любые отклонения от регламента будут заметны и на 100% достоверны. Исследуя операцию по созданию отчетности в телекоме, мы выявили, что 22% транзакций проводились со значительными ошибками, выявив которые надзорные органы могли наложить на компанию миллионные штрафы.

***

Подытожим: стремление к повышению эффективности похвально и перспективно. Однако подходить к этому нужно системно, и отличным началом станет использование инструментов для предиктивной аналитики.