Почему российские корпорации стали внедрять process mining

Каждый раз, начиная разговор на тему технологии process mining (процессная аналитика, глубинный анализ процессов), я жду эмоциональных комментариев на тему: «Это надо только тем компаниям, где бардак!». Наш опыт показывает, что даже при условии роста прибыли, отсутствия текучести кадров и успешного закрытия спорных вопросов по конкурентам есть «узкие места», которые сдерживают рост организации и доходов. Поговорим об этом?

Возможности process mining

Технология для российского бизнеса новая, но уже не вызывает столько вопросов, как лет пять назад. Раньше слово mining ассоциировалось исключительно с криптовалютой. Сейчас управленцы более уверенно оперируют терминами из этой сферы. Начнем с главного вопроса: каким компаниям показано внедрение систем класса process mining? Крупным, где большой штат, много офисов, разветвленная сеть подразделений и региональных представительств. В таких организациях сложно поддаются контролю сквозные, тысячи раз повторяющиеся и стратегически важные процессы. Они могут быть регламентированы, но стройные на бумаге, по факту – разительно отличаются от теоретической модели.

Предположим, речь идет о крупной логистической компании, где инвестируют миллионы в попытках выстроить оптимальные цепочки поставок. Закупаются передовые IT-решения, обновляется транспортный цех, производится релокация складских баз и перевалочных пунктов. На разных участках работа ведется в различных системах (ERP, APS, CRM, Управление складом...), которые абсолютно автономны друг от друга. Такой подход не может обеспечить должного понимания сквозного процесса.

Внедрение process mining позволяет заполнить пробелы в знаниях, которые возникают между различными системами, отделами или функциями сотрудников; дает возможность получить единую прозрачную цепочку действий:

• От закупки (управление заказами, формирование потребностей, выбор поставщиков).
• Через логистику (доставка сырья и товаров, контроль загруженности сети, управление складскими запасами).
• И до финального этапа продаж (составление документов, проведение торгов, передача товара клиенту).

Это поможет определить сроки поставок, выявить проблемы в работе, изучить ее эффективность и понять, какие действия лучше совсем исключить из процесса, где происходят простои, обнаружить причины этих недостатков и избавиться от них.

Иначе говоря, системы класса process mining дают четкую, безошибочную цифровую версию реального процесса, опираясь на данные из ИС. Никто не может их исправить, они складываются в многотысячные строки логов по следам работы персонала в разных программах. Это гарантирует высокую точность. Например, наша система использует технологии process mining для сбора цифровых следов со всех IT-систем. Они дополняются статистикой компьютерной активности сотрудников. Полученная информация в реальном времени визуализируется в подробную интерактивную карту рабочих процессов, где видно операции, связи между ними, трудозатраты на каждый этап.

Пилотные проекты, которые мы отработали в ряде крупных компаний, показали: ни один процесс на 100% не соответствует действительности. Зачастую совпадение с теоретической моделью составляет от 47 до 62%. На первое место из факторов, которые существенно тормозят рост и развитие корпораций, выходят:

1. Операционное трение – несогласованность действий между подразделениями компании. Мы сталкивались с ситуациями, когда в каждом отделе была своя отчетность, которую по итогу нереально скомпилировать, чтобы оценить эффективность организации.
2. Лишние операции в рамках процесса. Это частая проблема компаний, которые быстро растут и не успевают менять структуру. Например, поток важных документов между офисами тормозит факт наличия дополнительного звена, проверяющего обоснованность направляемой документации из точки «А» в точку «Б». То есть, любая бумага проходит три уровня сверки: в месте отправки, в середине пути, в точке доставки.
3. Возникновение критических ситуаций в рамках важных для компании бизнес-процессов. Тут все более чем понятно: если видеть реальный процесс, какие операции не приносят фактической пользы, какие действия снижают эффективность и ведут к потере финансовых показателей – можно в дальнейшем исключить ошибки.

Технология универсальная, подходит не только для аудита и улучшения процессов, но и для тестирования юзабилити выпускаемых продуктов или анализа data mining. В любом случае, все больше управленцев говорят, что прежние инструменты не дают таких результатов, окупается внедрение process mining в первые несколько месяцев использования.

Process mining в России

О начале использования этой технологии уже заявили в ряде российских компаний, нам повезло отработать пилотные проекты с крупными игроками финансового рынка. Конкретных имен и названий не будет, нас связывает NDA. Но могу привести реальный пример, который более чем подробно описывает, в чем суть технологии process mining.

Любая организация ориентируется на запросы клиента. Качество, скорость обслуживания, приемлемая цена или особые условия сотрудничества – вот чего хочет потребитель товаров и услуг. Даже при условии продуманной маркетинговой политики можно не добиться притока прибыли, если не соблюсти все эти пункты.

2018 год, пилотный проект в крупной финансовой структуре, где запустили новую услугу – брокерское обслуживание. В публичной оферте заявлен срок три рабочих дня. Процесс приема и обработки заявки типичен:

• Клиент приносит пакетов документов.
• Сотрудники фронт-офиса заполняют электронную форму и отправляют на проверку.
• Специалисты бэк-офиса обрабатывают заявку, дают окончательный ответ.

Три дня – это важно. После оцифровки бизнес-процесса мы показали, насколько реальная его модель отличается от теоретической:

• Порядка 5% заявок обрабатывали более трех обещанных дней.
• 16,3% заявок из числа принятых в течение дня были возвращены специалистами бэк-офиса. Причина – неполный пакет документов. То есть, первая линия обслуживания допускала недочеты. Выход: звонили клиенту, просили приехать и привезти недостающие бумаги.
• Были зафиксированы случаи, когда заявка несколько часов была в статусе «черновик», что не предусмотрено регламентом.
• Специалисты допускали возможность обработки данных только на следующий день после внесения информации в базу, что также не предусмотрено правилами.

Незначительные отклонения, повторяющиеся изо дня в день, производят лавинообразный эффект. Клиента попросили вернуться из-за невнимательности специалиста – вряд ли он поставит пять баллов, оценивая услугу. Более того, его лояльность к компании снижается.

Надо понимать, что у покупателя довольно высокие ожидания относительно сервиса. У людей слишком мало времени на личные дела, они стараются сократить коммуникацию с внешним миром и уделить хотя бы один день в неделю близким или своим увлечениям. Поэтому скорость и качество обслуживания выходят на первое место. И в этом способна помочь технология process mining, которая может не только найти ошибки в ключевых процессах и определить операции, автоматизация и роботизация которых даст положительный эффект. PM помогает прогнозировать развитие негативных сценариев и своевременно реагировать на их возникновение.

Текст – участник Летнего конкурса статей «Менеджмент-2019»