Меня зовут Артем Хван, руководитель центра аналитики процессов Департамента корпоративного развития Россельхозбанка. Сегодня расскажу, как мы изменили систему нормирования массовых процессов внутри банка и отказались от их ручного измерения в пользу Task Mining.

Как и с чего все началось

В РСХБ аналитика бизнес-процессов и операций – это важная составляющая развития уже не первый год. Первые пилотные проекты на технологии Task Mining мы запустили еще в 2020 году, с 2022 года используем и Process Mining.

На тот момент немецкая компания Celonis была лидером в сфере Process Mining не только на мировом, но и российском сегменте рынка. Мы рассматривали их решение, изучали возможности, сравнивали с другими вендорами. Выбор Россельхозбанка был сделан в сторону российской компании Инфомаксимум и их системы Proceset.

К моменту запуска пилота в Банке была выстроена методология нормирования, развивавшаяся с 2012 года. Сначала мы рассчитывали ресурсное обеспечение региональных филиалов и, в целом, наработали огромный опыт в нормировании всех массовых функций и определения на них нормативов трудозатрат. Но все это делалось вручную и было трудозатратно. Поэтому, когда мы узнали о Task Mining, сразу поняли, что стоит попробовать.

Аналитика бизнес-операций

Task Mining — это технология, которая собирает данные о действиях сотрудников на рабочих местах для анализа бизнес-операций. Данная технология фиксирует заполнение полей, переходы между вкладками и окнами и другие взаимодействия с интерфейсами рабочих приложений.

 Task Mining осуществляет сбор активности работников, выполняемых за компьютерами без интеграции с IT-системами Банка. Таким образом мы получаем:

• Автоматизированный сбор и анализ информации о времени выполнения операций

• Построение фактических сценариев выполнения операций

• Учет рабочего времени

• Расчет нормативной численности

 Task Mining в Россельхозбанке

Сегодня большинство бизнес-подразделений оценило технологию и активно вовлекается в процесс улучшений. Что конкретно мы делаем с помощью аналитики операций?

• Оцифровали операции и получаем чистое время их выполнения;

• Оперативно мониторим чистое время выполнений операций в ИС Банка;

• Непрерывно отслеживаем изменения при фактическом выполнении операций в ИС Банка

• Анализируем рабочее время и формируем структуру рабочего дня по массовым должностям.

Сейчас у нас оцифровано более 700 операций, рассчитано фактическое время выполнения каждой операции сотрудников фронт-линии и поддержки бизнеса и построены карты выполнения операций со всеми фактическими сценариями их выполнения.

Расскажу об одном из кейсов.

При заведении заявки на кредит сотрудник вручную проводит проверку на наличие закрытой процедуры банкротства​. Мы приняли решение автоматизировать операцию определения банкротства​. С помощью Task Mining удалось определить нормативное время выполнение операции и конкретные действия в рамках данной операции​. Только от этой небольшой, по сути, оптимизации эффект составляет более 30 млн рублей в год.

Помогает технология и в контексте управления ресурсами. По отчетам можно отследить активное время работы за компьютером, количество/время встреч благодаря интеграции с почтовым сервером, переработки, работу в выходные и праздники и т.д.

Кроме того, внедрение Task Mining позволило выстроить фундамент для роботизации. Мы начали определять операции, которые подходят для автоматизации, оценивая их экономический эффект, и передавать их для разработки RPA-роботов. План на ближайшие годы — роботизировать массовые процессы, и уже в 2025 году мы планируем получить первые результаты.

Есть даже небольшой таймлайн.

Наш опыт показывает, что внедрение Task Mining может стать мощным драйвером для бизнеса, помогая детально анализировать и оптимизировать каждую операцию. Сегодня Task Mining служит не только инструментом для мониторинга и нормирования, но и становится фундаментом для дальнейшей цифровой трансформации. Мы уже наблюдаем улучшения в управлении ресурсами, а в ближайшие годы планируем идти дальше.

Процессная аналитика

В рамках панельной дискуссии «Process Mining: Траектория успеха» на конференции ProcessTech обсуждали также и вопросы процессной аналитики. Модератором панельной дискуссии выступил Никита Казьмин — руководитель Центра компетенций Process Mining, «РСХБ-Интех».

 Что такое Process Mining

Process Mining — или процессная аналитика — это метод анализа бизнес-процессов, который использует данные из внутренних систем компании для визуализации процессов, выявления проблемных мест и мониторинга отклонений от эталонных сценариев.

В основе — работа с реальными историческими данными из ERP, CRM и других ИС, которые фиксируют операционку. В логах событий есть информация о времени, пользователях и последовательности операций, по которым и строится фактическое выполнение процесса.

Зачем это нужно? Process Mining позволяет выявить скрытые проблемы в процессах, оценить, насколько текущие практики соответствуют эталонным, какие есть отклонения и т.д. Используя Process Mining, можно повысить эффективность, сократить расходы и улучшить клиентский сервис за счёт более прозрачного управления процессами и оперативного принятия решений на основе данных.

То есть технология показывает, как на самом деле выполняются процессы, где есть проблемные места.

В теме мы с 2022 года. Активно используя Task Mining для внутренней операционки и вопросов нормирования, пришли к тому, что хотим больше. А именно:

• Автоматизировать сбор данных о выполнении процессов, чтобы понять, как они выполняются на самом деле;

• Найти и устранить «узкие места» и отклонения в процессах, которые могут замедлять работу или снижать качество обслуживания;

• Выявить точки для дальнейшей точечной оптимизации.

Пилотный проект

Поскольку мы уже сотрудничали на тот момент с коллегами из Инфомаксимум, то пилотировать стали именно их решение Proceset. Плацдармом для тестирования Process Mining в связке с Task Mining стал процесс потребительского кредитования как один из самых ключевых и массовых в банке.

В рамках пилота было проанализировано более 200 тысяч кредитных заявок за 7 месяцев, определены метрики для оценки процесса, восстановлены все сценарии фактического выполнения кредитования, выявлены этапы, где клиенты отказывались от получения кредита, и рассчитан резерв времени.

Например, мы установили, что на процент отказов от кредита влияет количество и длительность доработок. Зафиксировали высокий процент отказов клиентов от уже предодобренных заявок или перед непосредственной выдачей, когда со стороны банка выполнены все подготовительные шаги. Дополнительный анализ филиалов Россельхозбанка позволил определить филиалы с наибольшим и наименьшим процентом отказов и подсчитать упущенную выгоду. Руководством банка было принято решение запускать Process Mining от Proceset в промышленное внедрение.

Процессная аналитика в проде

Что сейчас мы реализуем в банке благодаря Process Mining:

• Выявление неэффективных этапов процесса, определение эталонных сценариев процесса

• Восстановление фактического протекания сквозных бизнес-процессов

• Получение объективных метрик по процессу, а также поиск отклонений в процессах

• Непрерывное отслеживание улучшений, внедряемых в процесс

• Оперативный мониторинг продаж по процессам

На текущий момент в банке оцифрованы 14 ключевых процессов.

По всем ним определены ключевые показатели эффективности. По 7 оцифрованным процессам уже получены следующие результаты:

• Выявлено более 54 областей оптимизации

• Предложено 70 оптимизационных мероприятий (установлены KPI владельцам процессов для исполнения)

• Потенциальный экономический эффект от оптимизации не менее 425 млн рублей в год.

Для автоматизации мониторинга процессов и продаж настроено автоматическое оповещение владельцев и исполнителей процессов об отклонениях в процессе потребительского кредитования (по согласованным триггерам). В следующем году планируем тиражировать автоматическое оповещение на все оцифрованные процессы.

Особые детали

Понятно, что каждая компания — это отдельная экосистема, и внедрение технологий происходит по‑разному. Вот на что мы рекомендуем обратить особое внимание:

• Информационная безопасность. Убедитесь, что агенты мониторинга не собирают конфиденциальные данные.

• Вовлечение бизнес‑заказчиков. Привлеките заинтересованных заказчиков, готовых активно участвовать в проекте.

• Ресурсы и инфраструктура. Спланируйте достаточное количество лицензий и соберите специализированную команду аналитиков для поддержки и развития

• Согласование экономического эффекта. Обеспечьте согласованность между заказчиками, руководством и исполнителями в методах расчета и ожиданиях от экономического эффекта