Статьи

Насколько близко московский бизнес успел подружиться с технологиями программной роботизации? Какие процессы роботизируются прежде всего и каковы перспективы развития RPA в столице? Ответы на эти и другие вопросы содержит исследование ICT.Moscow и Smart City Lab Департамента информационных технологий города Москвы, результаты которого руководитель Smart City Lab Эльдар Файзуллин представит 30 октября на конференции BPM 2019 издательства «Открытые системы». В преддверии своего выступления Эльдар согласился ответить на несколько вопросов об исследовании и технологиях, тестируемых в ДИТ г. Москвы.

- Зачем RPA нужна городу?

Москва стремится к повышению эффективности управления, чтобы все задачи, процессы, проекты давали максимально положительный результат как для города, так и для москвичей. RPA как раз является инструментом, который позволяет повысить эффективность. В тех примерах внедрения RPA, которые уже есть, виден понятный и измеримый эффект: процессы ускоряются, качество их исполнения растет за счет работы с данными. А это повышает скорость и качество принятия управленческих решений, которые, в свою очередь, влияют на качество жизни москвичей.

Чтобы улучшать качество управления городом, мы тестируем, среди прочего, программные технологии роботизации по ключевым для нас направлениям. И на основании пилотных проектов, проведенных в ДИТ, понимаем, как это можно потом масштабировать на весь город.

- Что имеется ввиду под качеством исполнения процессов?

Человек, погруженный в рутину, часто ошибается от усталости или невнимательности, например, выгружая большое количество данных в Excel или обрабатывая документы в «1C». Вначале эта ошибка может быть не очень важна, но впоследствии она может оказать серьезное влияние на управленческие решения. Так как робот не устает и не ошибается при работе с исходными данными, результирующие данные получаются чище. Плюс ускорение тоже влияет на качество. Например, если срок оказания госуслуги сокращается с двух недель до одного дня.

- Но ошибки роботов тоже дорого обходятся…

Если мы работаем не с рукописным текстом, а с конкретными данными из таблиц или информационных систем, то ошибки полностью исключены.

- Разве не может быть ошибки в написании алгоритма?

Это проблема не только роботизации, но и автоматизации как таковой.

Разработка робота и выпуск его в продуктивную эксплуатацию — достаточно длительная история, в которой существует несколько этапов тестирования. Неправильно написанный робот не дойдет до выполнения конкретных задач и процессов. Потому что сначала он работает в тестовом контуре, потом копирует работу сотрудника параллельно с ним. И только когда мы убеждаемся, что вероятность ошибки отсутствует, его пускают в ход.

- RPA применимы во многих областях. Какие ключевые направления роботизации бизнес-процессов развивает ДИТ и почему?

Мы сфокусированы на обработке данных и документообороте, потому что такие процессы есть в каждом органе исполнительной власти, и это самые распространенные направления роботизации.

Обработка данных происходит в специальных информационных системах, таких как Единый диспетчерский центр, принимающий жалобы и обращения населения. В документообороте роботы используются для интеграции и переноса писем между различными органами исполнительной власти. Это позволяет значительно ускорить весь процесс.

При коммуникации с другими органами исполнительной власти, компаниями, москвичами, требуется информационный обмен с несколькими системами документооборота, которые в настоящее время не интегрированы между собой. Эту задачу можно решить, построив дорогостоящее интеграционное решение, либо взяв людей, которые будут все переносить вручную, как зачастую и происходило. Но есть и третий путь — написать программного робота, который переносит нужные документы, прикладывая к ним необходимые поля и строки, и тем самым осуществляет интеграцию между системами в режиме 24х7.

- Похоже, то, что раньше называли «костылями», теперь называют роботами?

Если задача решается, причем дешевле, чем классическая интеграция, вряд ли можно назвать это «костылями».

К примеру, коммерческие компании не могут напрямую подключиться к системе документооборота органа исполнительной власти. Их обращения попадают в отдельную информационную систему, оттуда их надо перенести либо руками, либо роботом.

- Какие цели ставятся в RPA-проектах?

Повышение скорости и качества оказания услуг городу и москвичам — конечная цель всех проектов ДИТ. На пути к ней наши промежуточные цели — ускорение и удешевление самого процесса, повышение его качества. Например, на рынке нам могут предложить услуги по интеграции условно за 2 млн руб. и за полгода, а с помощью роботов мы сделаем тоже самое за полтора месяца и в счет зарплаты.

- Как оценивается эффективность проектов RPA?

Для оказываемых городом услуг классические KPI – количество транзакций, выполняемых в единицу времени. Экономию фонда оплаты труда мы не измеряем, так как делаем все в рамках пилотных проектов. Мы не увольняем сотрудников, а фокусируем их на более экспертные задачи.

Оценив количество транзакций и стоимость, мы принимаем решение, запускать роботизацию или нет. Потому что есть ситуации, когда роботизация не подходит. Например, если процесс все равно будет меняться через три-четыре месяца или в планах развития информационной системы предусмотрено решение проблемы средствами классической автоматизации. Либо проблема не техническая, а управленческая, и может быть решена перестройкой процесса. Ну и когда по нашим оценкам роботизация оказывается дороже и неэффективнее, чем текущий процесс.

- Кто занимается роботизацией в ДИТ?

Бизнес-аналитики и разработчики центра компетенций всегда делают проект в связке с заказчиками и совместно принимают решение о роботизации или улучшении процесса другими средствами. Руководитель центра отвечает за то, чтобы все это гармонично встраивалось в общую архитектуру.

- С какой целью проводилось исследование применения RPA в столичном бизнесе?

Устранение неизвестности и коммуникации с рынком входят в число задач лаборатории Smart City Lab. Мы нарабатываем у себя экспертизу, и готовы ею делиться. Когда мы начали тестировать роботизацию, хотелось понять, насколько данная технология известна рынку и какие кейсы существуют. Решили собрать эту информацию, обобщить, а затем транслировать ее тем, кому интересно узнать, что такое RPA. С этой целью мы провели качественные и количественные исследования (интервью и анкетирование), в которых приняли участие около 470 компаний. Основная задача — сформировать базу знаний и практик, на основании которой можно получить представление о технологии, реализованных проектах, и при желании начать использовать RPA.

- То есть вы делали это не для ДИТ?

Для бизнес-сообщества. Одна из задач проекта ICT.Moscow и наша в том числе, — рассказывать про существующие технологии. Если мы покажем бизнесу новые инструменты, с помощью которых он будет эффективнее вести свою деятельность, это в конечном счете повлияет на всю Москву, делая ее более эффективной, более конкурентоспособной.

- Как отбирались участники исследования?

Мы стремились, чтобы в нем были представлены и малые, и средние, и крупные компании с разбивкой по отраслям. Отдельно изучали компании, которые ранее публично заявляли о проведении роботизации, чтобы оценить, какой эффект они получили, какие существует барьеры и какие открываются возможности для дальнейшего развития данной технологии.

- Каковы основные результаты исследования?

Результаты исследования состоят из двух частей. Первая часть включает около 50 кейсов: информацию о том, какие процессы роботизировали такие компании как Qiwi и X5, и как это происходило. Наши проекты там тоже фигурируют.

Вторая часть — это интервью, в том числе, о барьерах для внедрения технологии, которые видит бизнес.

Автоматизация с помощью программных роботов для многих участников опроса не была чем-то совсем новым. Как мы и предполагали, многие компании используют роботов для управления данными и оптимизации документооборота. Крупный бизнес активнее использует роботизацию в силу большего объема процессов.

Самое интересное наблюдение — 80% участников опроса подтвердили, что в настоящий момент либо уже окупили внедрение RPA, либо видят потенциал окупаемости на горизонте года. Если бизнес уже может измерять конкретный эффект от внедрения этих технологий, у них есть хорошие перспективы.

Пообщавшись с представителями бизнес-сообщества, мы поняли, что в Москве технологии роботизации однозначно будут развиваться. Во-первых, потому что здесь хорошо представлен крупный бизнес, во-вторых, зарплата выше чем в регионах. Там, где уровень зарплат низкий, роботизация будет развиваться медленнее, так как целесообразнее привлекать людей для решения соответствующих задач. В столице крупные компании многие рутинные задачи будут перекладывать на роботов.

Региональной компании сложнее найти эффективное применение роботизации.

- Для снижения издержек многие крупные компании открывали контакт-центры в регионах. Теперь с той же целью их роботизируют.

Зарплаты в этих центрах были выше средней по региону, поэтому даже в этом случае роботизация дает эффект.

- Нормативные барьеры участниками опроса упоминались?

Для бизнеса они существуют в меньшей степени, чем для госструктур, так как компании не ограничены в выборе поставщика. Ограничения обычно ставят специалисты по информационной безопасности, но крупный бизнес уже научился с этим работать. Поставщики платформ для роботизации активно сертифицируют свои решения в соответствии с требованиями к безопасности. К тому же сама технология позволяет создавать систему внутри контура компании, вести мониторинг активности и настраивать права доступа к тем или иным данным.

- Каковы планы по развитию направления RPA в ДИТ?

В ближайшее время сфокусируемся на том, что уже есть — будем роботизировать рутинные бизнес-процессы, связанные с данными и документооборотом. Когда наберем «критическую массу», будем думать о более глобальном применении. RPA — не универсальная технология, но ряд задач она успешно решает.

Кроме того, мы тестируем технологии искусственного интеллекта для распознавания документов, поскольку существуют ситуации, когда нужно классифицировать документы и понять контекст. Но это уже следующий этап.

Сегодня для эффективного управления большими массивами данных необходимы сотни конвейеров данных (data pipelines) и сложная инфраструктура. В процессе генерируются тысячи наборов данных, которые «весят» терабайты и петабайты — и все это стоит десятки тысяч долларов. Но при этом многие компании не используют возможности технологий больших данных на полную мощность. Так, в ходе нашего аудита в крупной медиакомпании было выявлено, что 73% инфраструктуры данных работает вхолостую, поглощая немалую долю бюджета. Как другим не наступить на эти же «грабли»?

Куда уходят деньги

Во многих компаниях специалисты, занимающие должности, связанные с управлением, аналитикой и монетизацией больших данных, меняются достаточно часто. Чаще всего это связано с тем, что результаты их работы не соответствуют ожиданиям, изначально завышенным. Как итог, нередко возникают ситуации, когда человек уже не работает в компании, а инфраструктура продолжает создавать те отчеты по собранным данным, которые он заказывал, для которых подбирались инструменты и настраивалась аналитика.

Тот же аудит, о котором упоминалось выше, показал, что система регулярно генерирует отчет, в котором данные агрегированы по определенным критериям: устройство, с которого пользователь заходит на ресурс, страна, локальное время сеанса, конкретная страница ресурса. Одновременно выяснилось, что данные отчета никто не использовал, и более того, никто из сотрудников не смог объяснить, почему были выбраны именно эти критерии и для чего эту информацию можно использовать.

Такие ситуации не редкость. При этом работающие «вхолостую» процессы обходятся компаниям в определенную сумму. Она включает в себя:

• Затраты на создание и обслуживание инфраструктуры, включающие «человекочасы» специалистов, которые выполняют эти задачи.
• Расходы на сервера, на которых работают ETL-продукты, — от нескольких тысяч долларов в месяц.
• Расходы по хранению. Например, стоимость хранения одного петабайта данных в BigQuery (хранилище для больших данных от Google) варьируется от 10 тыс. до 20 тыс. долл. в месяц в зависимости от свежести данных.
• Оплату различных сервисов, которые генерируют данные, таких как инструменты для сбора аналитики по сайту.

Первая мысль, которая лежит на поверхности: кардинально избавиться от лишнего. То есть выключить весь неиспользуемый функционал и удалить данные, которые превратились в мертвый груз. Но это недальновидно и нерационально, особенно на фоне того, что происходит на рынке и тех объемов инвестиций, которые вкладываются в развитие технологии.

Крупный бизнес осознает ценность данных и не экономит на продуктах и решениях для их обработки. Консалтинговая компания New Vantage Partners посчитала, что за прошедшие 12 месяцев 34% компаний из списка Fortune 1000 потратили на поддержку BI и AI-инициатив от 50 млн до 500 млн долл., а 21% компаний — более 500 млн долл. При этом 92% руководителей сообщили, что планируют увеличить финансирование этих направлений.

Оптимизируйте хранение

У многих сервисов есть ограничения по срокам сбора данных. Например, сервис GAM (Google Ad Manager) дает возможность собирать данные не более чем 3-летней давности. У других сервисов период может ограничиваться несколькими месяцами. Это значит, что доступ к потенциально полезным данным будет безвозвратно утерян.

Для того, чтобы не терять такие потенциально полезные данные и при этом не переплачивать, необходимо пересмотреть подход к их хранению, используя соответствующие инструменты.

В первую очередь это ADS-решения (Archive Data Storage). У Google — это Coldline, у AWS — Glacier; «холодное» хранилище предлагает и «Яндекс.Облако». Такие хранилища позволяют долго хранить данные и обходятся относительно недорого. Но есть нюанс: концепция сервисов предполагает длительное хранение данных с платой за доступ. Плата варьируется в зависимости от операции: добавить новые данные — бесплатно; хранить данные — минимальная стоимость; чтение данных — на порядок дороже (и медленнее) по сравнению с обычными хранилищами данных.

Ценовая политика сразу дает понять, что этот сервис — своего рода архив «на всякий случай», предназначенный для ситуаций, когда частое обращение к данным не требуется. Например, если перенести 500 Тбайт редко используемых данных из BigQuery в Coldline и при этом дополнительно сжать данные до 25 Тбайт, расходы на хранение можно сократить с 5 тыс. долл. в месяц до 175 долл.

Оптимизируйте функционал

В свою очередь, отключение функционала также может помочь сэкономить кровные на инфраструктурных расходах. Однако это приведет к потере новых пока бесполезных (но потенциально полезных) данных.

Решением в этом случае может быть изменение конвейеров данных в сторону более редкого запуска и более медленного выполнения. То есть если у компании больше нет необходимости в том, чтобы получать максимально свежие данные, и чтобы процесс сбора данных выполнялся ежечасно, можно настроить и запускать его один раз в месяц, чтобы собирать информацию, которая до определенного момента будет заархивирована.

Например, данные Google Analytics 360 представляют собой достаточно объемные таблицы с множеством метрик. Представим, что на каком-то этапе работы компании по этим данным генерировалось два отчета: один включал в себя статистику по пользователям, а второй – статистику в разрезе ключевого слова источника трафика (trafficSource.keyword). Когда второй отчет по тем или иным причинам перестал использоваться, продолжающаяся обработка данных стала по сути бесполезной. В такой ситуации целесообразно отключить генерацию отчета, но продолжить накопление сырых данных.

Еще один пример: при помощи Marketing Cloud (бывш. Exact Target) проводился сбор данных по проведенным почтовым рассылкам – кому и какие письма отправлялись, сколько писем было открыто, сколько человек перешло по ссылке в письме и т.д. В какой-то момент эти данные перестали активно использоваться, но это не означает, что они не понадобятся в будущем. А из-за объема и особенностей платформы Marketing Cloud одновременно «вытащить» данные за период более чем полгода — проблематично. Поэтому рациональным решением будет продолжить их накапливать в собственном хранилище в удобной форме и собирать их не ежечасно, а раз в неделю, в тот период, когда другие ETL-процессы минимально нагружают инфраструктуру.

***

Любые рекомендации работают, если вы понимаете, чего хотите. Так и локальные технические решения, направленные на сокращение расходов, должны быть элементами общей стратегии управления данными, а иначе это будет оптимизация ради оптимизации и очередные деньги, выброшенные на ветер.

Автор — Константин Попандопуло, технический директор компании Umbrella IT

Подход Low code, предусматривающий создание программных решений с минимальным программированием или путем конфигурирования и настройки системы через визуальный интерфейс, позволяет вовлечь в решение задач автоматизации и цифровой трансформации широкий круг бизнес-пользователей. Одно из главных направлений, где такой подход находит применение, — конструирование систем управления бизнес-процессами. Участники конференции «BPM 2019: Процессы цифрового предприятия», которую издательство «Открытые системы» проведет 30 октября, смогут сделать это своими руками. Их ждет интересное интерактивное мероприятие: мастер-класс «Автоматизация бизнес-процессов без программирования на платформе К2». Мы попросили генерального директора «К2РУ» Андрея Холинова поделиться некоторыми подробностями.

- В чем заключается основная идея мастер-класса?

Мы хотим продемонстрировать возможности платформы — то, что она полностью избавляет от программирования при разработке решений.

- Нет ли в этом лукавства, игры словами?

Нет, в том-то и дело. К2 представляет категорию систем Low code, которые не требуют программирования. Мы хотим показать, как прямо «из коробки», с нуля создается решение: структура данных, справочники, интерфейсы управления этими справочниками и интерфейсы самой системы, потоки работ, проектируются роли пользователей, которые будут участвовать в этом процессе. Для этого мы возьмем за основу один из бизнес-процессов, общих практически для всех организаций, например заявку на отпуск, прием нового сотрудника или запрос в службу ИТ-поддержки, и покажем, что прототип системы можно разработать в течение часа, если под рукой есть такой инструмент. Исследования, проведенные нашей материнской компанией SourceCode Technology, показывают, что разработка на K2 в восемь–десять раз быстрее, чем выполненная традиционным способом.

В K2 применяются новые технологии, например интеграция с модными сегодня роботами, искусственным интеллектом, чат-ботами, но мы пока не хотим продвигать роботов, оставим это на потом. RPA выглядит ново и привлекательно, но от основного функционала, который обеспечивает система BPM, все равно никуда не деться. Эти технологии дополняют друг друга, так что при желании прогрессивная компания может сделать очень мощный информационный инструмент, и не только для внутреннего использования.

На мастер-классе мы продемонстрируем, как продукт выглядит изнутри и как с ним работать. Для средств разработки обычно характерно наличие множества меню, специальных терминов, языка программирования и т. д. А дизайнер в К2 дает набор инструментов, представленных пиктограммами, по которым легко догадаться, зачем нужен тот или иной из них, а также панель настроек, которая задается единообразно для всех инструментов всего один раз. Освоив достаточно хорошо проработанный и интуитивно понятный концепт, люди сразу смогут сделать профессиональное решение, прямо на тренинге.

- Кому адресован мастер-класс?

Бизнес-аналитикам и разработчикам, ИТ-специалистам. Бизнесу скучно смотреть на инструмент, ему следует демонстрировать результат работы этого инструмента. Наша задача — поднять волну снизу. Когда специалисты видят, что продукт способен освободить львиную долю их времени, они идут к своим руководителям и обосновывают необходимость встречи с поставщиками продукта, на которой можно представить систему, показать реальные примеры и отзывы, познакомить с клиентами.

- В свое время, когда компании покупали условный «1С», тоже подразумевалось, что потребуются только настройки ПО, а не штатные программисты. Платформа же все равно потребует кастомизации?

Платформа — это конструктор. Компании не придется ломать свои процессы и работать так, как предлагает «коробка». Возьмите наш инструмент, научите своих программистов строить реальные бизнес-процессы и автоматизируйте их в K2. Вы увидите, как работают ваши процессы, каковы проблемные места и возможности для дальнейшей оптимизации, сможете своевременно принять управленческие решения — поменять сотрудников, сократить стадии. По результатам анализа процессы переделываются. Это непрерывный цикл, но тем самым повышается качество сервисов, которые подразделения предоставляют внутри компании, и оптимизируется работа компании в целом. Где-то освобождается время сотрудников, где-то приводится в порядок учет и экономятся средства, добавляются прозрачность и возможности контроля. Люди освобождаются от необходимости бегать по этажам и думать, кому от них передается документ, им надо лишь четко выполнить свою функцию, а система сама знает, куда договор должен попасть дальше. Обеспечивается полное соответствие корпоративным политикам, потому что процесс нельзя обойти. Не бывает такого, что какая-то стадия просто опускается. Все, что должно произойти, обязательно происходит, плюс вы устанавливаете конкретные сроки, сокращая время исполнения процессов и делая бизнес эффективнее.

- Какие нужны минимальные знания и навыки, чтобы получить реальный эффект от мастер-класса?

Наша основная аудитория — люди, занимающиеся автоматизацией внутренних процессов. Это не только разработчики, но и бизнес-аналитики, которые описывают процесс, но не очень представляют, какая информационная система будет его в итоге реализовывать. И наша цель — показать, что на построении схем все не заканчивается, схемы должны быть правильно переложены на информационную модель.

Наибольшую сложность при этом вызывает построение структур данных. От корректного проектирования структуры хранения информации зависит в конечном счете успех системы, ее быстродействие и возможность избежать потенциальных проблем. Это требует от пользователя элементарных навыков построения баз данных.

Впрочем, даже если этого нет, но есть представление о том, как строится информационная система, и понимание, что ее основа — это данные, то проблем не будет.

- Есть ли ограничения для использования вашего решения?

Прежде всего надо понимать, что К2 — решение корпоративного уровня, предназначенное главным образом для среднего и крупного бизнеса с численностью 500-1000 сотрудников, а значит, оно недешево. Кроме того, надо учитывать технологическую платформу клиента. Если основу технологического стека организации составляют продукты Microsoft, то использование K2, как правило, не потребует дополнительных расходов.

По функциональности и возможности автоматизировать бизнес-процессы ограничений нет. Но в большей степени система направлена на оптимизацию процессов типа «человек–человек» и «человек–сервер». В процессах «сервер–сервер» польза от нее не столь очевидна.

Дизайнер интерфейсов К2 дает возможность «собирать» нужные для работы пользователя электронные формы в десятки раз быстрее, чем позволяют средства традиционного программирования. Вместе с тем для создания сложных интерфейсов может потребоваться иной UI-инструментарий, особенно если планируется работа с данными на уровне тысяч записей. Но клиент может выбрать для этой задачи любую другую технологию форм и работать с BPM-движком через API или сервисы, которые предусмотрены в K2.

Помимо традиционного продукта, устанавливаемого на оборудование клиента, у компании есть довольно популярный продукт K2 Cloud, предоставляемый по модели SaaS. Облачные сервисы избавляют клиентов от необходимости поднимать у себя инфраструктуру и заниматься вопросами технической поддержки, но здесь возникает ограничение, так как облака Microsoft Azure в нашей стране нет и по закону мы не можем отправлять на зарубежные серверы персональные данные, с которыми имеет дело практически каждая информационная система.

От разработки функции симуляции процессов компания осознанно отказалась, так как это ведет к удорожанию продукта. Также не стали включать в состав платформы дизайнер отчетов и анализа бизнес-данных. На рынке есть профессиональные средства построения отчетности (PowerBI, Tableau, SSRS и др.), К2 имеет встроенные коннекторы к этим системам. Вместе с тем K2 поставляется с внушительным набором базовых отчетов, относящихся к анализу потоков работ (количество задач, пользователей, нарушений сроков и т. п.).

- Вы расскажете в том числе и об ограничениях?

Конечно, мы всегда рассказываем об ограничениях и поясняем, с чем они связаны. Зачем, к примеру, платить за функцию симуляции, которая нужна лишь на этапе разработки, если компания планирует автоматизировать только пять–шесть процессов?

- Что получат на выходе участники мастер-класса?

Мы надеемся, что они будут впечатлены технологическими возможностями платформы и получат представление о том, как работать с программным обеспечением такого уровня. Многие скептически относятся к тому, что можно построить решение без программирования. И хотя сейчас таких решений на рынке уже много, о них знают лишь энтузиасты. Большинство пользователей только слышали о таких решениях, но еще не «трогали их руками». По окончании мастер-класса мы готовы предложить слушателям бесплатно попробовать нашу систему в облачных учебных средах. У каждого будет своя персональная среда с удаленным подключением в течение какого-то количества дней. Желающие получат пошаговое практическое руководство по разработке своего решения и попробуют сделать его самостоятельно.

В некоторые моменты мы предоставим слушателям возможность выбрать, куда разработка пойдет дальше. По мере создания законченного решения у них будет расти понимание, и к концу мастер-класса они найдут ответы на свои вопросы.

- Кто будет вести мастер-класс?

Андрей Семичастнов, ведущий разработчик К2РУ, который уже более пяти лет занимается автоматизацией бизнес-процессов на платформе К2 и имеет большой практический опыт в реализации сложных проектов, в том числе для таких российских компаний, как ГМК «Норильский никель», ФК «Открытие» и др. В команде разработчиков Андрей участвовал в реализации проекта автоматизации корпоративных сервисов НИУ «Высшая школа экономики», получившего в 2019 году награду «BPM-проект года» от ABPMP Russia.

Аналитики Gartner считают, что искусственный интеллект в ближайшие несколько лет получит широкое распространение в офисных средах, а компании начнут инвестировать в инициативы, связанные с цифровыми рабочими местами. Тенденция эта будет набирать обороты по мере того, как активируемые голосом персональные помощники, уже завоевавшие популярность в домашней среде, начнут перемещаться в офисы.

«К 2025 году технология эта определенно станет мейнстримом, хотя сегодня в силу проблем безопасности и конфиденциальности получает лишь весьма ограниченное распространение», – указал вице-президент Gartner Мэтью Кейн, выступая на недавнем саммите Digital Workplace Summit.

Согласно прогнозам Gartner, расходы компаний и индивидуальных потребителей на умные колонки в 2021 году превысят 3,5 млрд долл. В ближайшие два года четверть цифровых работников будут использовать помощников с искусственным интеллектом на ежедневной основе. Ряд компаний уже внедрили у себя соответствующую технологию (впрочем, специалирующаяся на услугах коворкинга компания WeWork, по сообщениям, приняла решение отложить внедрение Alexa в собственную бизнес-среду).

«Думаю, единственной загадкой является то, почему этот процесс так затянулся, – отметил Кейн. – Все уже успели прочувствовать ценность персональных помощников в личной жизни – речь идет об Alexa, Siri и Google Assistant. Рано или поздно к ним присоединится и Microsoft с Cortana. Но мы ждем персональных помощников на рабочем месте – отложенный спрос здесь поистине огромен».

Компании, рассматривающие возможность внедрения этой технологии, он призвал накапливать опыт развертывания, управления и обеспечения безопасности цифровых помощников уже сейчас.

Новый босс ничем не отличается от прежнего?

В Gartner ожидают, что инструменты искусственного интеллекта помогут менеджерам принимать лучшие решения. «Боссы-роботы получат повсеместное распространение к 2025 году, – считает Кейн. – При этом не обязательно все должны подчиняться алгоритмам, так что можете вздохнуть свободнее».

Искусственный интеллект поможет выполнять рутинные операции, с которыми приходится сталкиваться менеджерам.

«Посмотрите, что делают менеджеры каждый день: составляют расписание, формируют задания, оценивают эффективность, содействуют карьерному росту, помогают в профессиональной переподготовке, утверждают предлагаемые инициативы, выстраивают информацию и следят за выполнением директив, – пояснил Кейн. – Многое из перечисленного способен проделывать искусственный интеллект. Вашего менеджера алгоритм не заменит, но искусственный интеллект будет использоваться для улучшения и повышения эффективности рутинной работы. Думаю, мы идем к сочетанию всего перечисленного».

Объемы искусственного интеллекта на рабочем месте будут расти по мере дальнейшего распространения технологий интеллектуального офиса. Прежде всего мы увидим рабочие места с огромным количеством маяков и сенсорных сетей, интегрированных в физическое пространство. Это можно использовать для оптимизации использования площадей, регулирования обогрева и охлаждения, экономии электроэнергии, подпитки данными и отображения контекстной информации при перемещении на рабочем месте.

Все это будет присутствовать в сочетании с вашими собственными приложениями для поддержки офисной гостиничной системы, поиска маршрутов и парковки. Таким образом, в физическом рабочем пространстве появится множество новых инструментов и интеллектуальных средств.

Искусственный интеллект дополнит работника, а не заменит его 

Несмотря на опасения в отношении того, что искусственный интеллект и роботы начнут отнимать у людей рабочие места, в большинстве случаев использование искусственного интеллекта выглядит гораздо более прозаичным.

«К 2024 году искусственный интеллект станет существенным, но по большей части невидимым элементом нашей повседневной работы, – указал  аналитик Gartner Лей Макмаллен. – Новые виды деятельности получат утонченную поддержку со стороны искусственного интеллекта».

Во многих случаях работники уже сейчас взаимодействуют с искусственным интеллектом, а поставщики программного обеспечения интегрируют средства машинного обучения в различные офисные приложения.

Результаты опроса Gartner показали, что сотрудники ждут от искусственного интеллекта выполнения указанных ими простых и рутинных задач, что поможет уменьшить число ошибок, а также ускорит поиск нужной информации и просмотра больших объемов данных.

«Лишь очень немногие рассчитывают на решение искусственным интеллектом сложных проблем, – указала вице-президент и аналитик Gartner Хелен Пойтевин. – Сотрудники не ждут от искусственного интеллекта чудес, они хотят от него лишь помощи в своей повседневной деятельности. Многие ежедневно подвергаются воздействию со стороны искусственного интеллекта, но, возможно, даже не осознают этого. У нас есть электронные таблицы, которые интересуются тем, нужны ли нам идентификация и визуализация шаблонов данных; текстовые редакторы, умеющие копировать; календари, напоминающие, когда следует отправляться в аэропорт, и приложения электронной почты, помогающие отвечать на письма. Все это повседневные сервисы искусственного интеллекта, которые оказывают на сотрудников гораздо более серьезное влияние, чем специализированные приложения для медицинской диагностики, одобрения кредитов или распознавания угроз».

Растущая осведомленность о возможностях искусственного интеллекта помогает людям избавиться от страха потери работы.

«Сотрудники, которые уже знакомы с искусственным интеллектом, спокойнее относятся к его влиянию на рынок труда, – подчеркнула Пойтевин. – Тот, кто уже имел дело с сервисами искусственного интеллекта, с меньшей опаской воспринимает вероятность замены своей должности на искусственный интеллект».

В целом, в Gartner рассчитывают на положительное воздействие искусственного интеллекта на работников.

«Не утихают споры о том, уничтожает искусственный интеллект рабочие места или же создает их, – заметил Кейн. – По мнению аналитиков Gartner, рабочих мест создается больше, чем ликвидируется, просто потому, что искусственный интеллект повышает эффективность работы предприятия, а это способствует развитию бизнеса, что в свою очередь влечет за собой увеличение числа рабочих мест. Конечно, опасения вытеснения людей искусственным интеллектом присутствуют, и с некоторыми рабочими местами это действительно происходит… на смену человеку здесь приходит искусственный интеллект. Но в большинстве случаев речь идет все-таки о дополнении. Искусственный интеллект берет на себя большую часть рутинной работы. Он помогает сосредоточиться на решении задач для человека, на наиболее творческих аспектах. Так что сегодня мы сталкиваемся в основном с изменением рабочих мест, а не с их ликвидацией».

Два года тому назад искусственный интеллект достиг, по версии Gartner, пика завышенных ожиданий. А как обстоят дела сегодня? Что ж, пришла пора спуститься с неба на землю: в компаниях отдают предпочтение проектам с коротким сроком окупаемости, а не дорогостоящим авантюрным инициативам, которые в отдаленной перспективе могут обеспечить коренные улучшения.

Об этом говорят данные, приведенные в отчете State of AI in the Enterprise, 2nd Edition компании Deloitte. Результаты опроса, на основе которого он подготовлен, указывают на то, что искусственный интеллект начинают воспринимать на предприятиях все более серьезно. С другой стороны, в отчете есть и заключения, вызывающие недоумение. Познакомимся с докладом подробнее.

Разъяснения по «скучной части»

Из 1100 топ-менеджеров, опрошенных Deloitte, подавляющее большинство — 82% сообщили, что их инвестиции в искусственный интеллект окупаются. Само собой, искусственный интеллект не всем приносит одинаковую выгоду. В число отраслей, где окупаемость высокая, вошли технологическая, СМИ и развлечения, связь, профессиональные услуги и промышленные товары (в последнем секторе на средства искусственного интеллекта тратят меньше всего, но тем не менее получают высокую отдачу). В медико-биологической индустрии и здравоохранении, в государственном секторе, а также в отраслях финансовых услуг и потребительских товаров сообщили о меньшей окупаемости. Но «меньшая» — не значит «отсутствующая». То есть, практически все, кто инвестирует в искусственный интеллект, сообщают о положительных результатах.

Какие конкретно преимущества обеспечивает искусственный интеллект? Нет, речь не об избавлении от непродуктивных сотрудников. Доля респондентов, указавших в качестве достигнутых результатов «уменьшение штата благодаря автоматизации», в конце 2017 года составила 22%, а в конце 2018-го увеличилась только на два процентных пункта. А вот доля давших ответ «оптимизация внутренних операций» выросла на шесть процентных пунктов — с 36% до 42%.

При этом, судя по отчету, искусственный интеллект, как ни странно, не способствует улучшению процессов разработки продуктов и, соответственно, удовлетворенности покупателей. «Улучшение выпускаемой продукции» в качестве преимущества, полученного благодаря инвестициям в технологии искусственного интеллекта, указали 44% респондентов, однако это на семь процентных пунктов меньше, чем в 2017-м. При этом у ответа «создание новых продуктов» результат тоже уменьшился, с 32% до 27%. В целом, больше половины всех упомянутых участниками преимуществ снизили свои показатели в 2018 году по сравнению с 2017-м, а единственный ответ, помимо упомянутых выше, который получил хотя бы двухпроцентную прибавку, — это «сохранение и применение труднодоступных знаний».

Снижение ожиданий относительно краткосрочных преимуществ не означает исчезновения веры в долгосрочные перспективы. Как отмечают в Deloitte, то, что сегодня от искусственного интеллекта уже в меньшей степени ждут улучшения имеющейся продукции, может быть проявлением реализма. Перенос внимания на внутренние операции сопровождается некоторым снижением заинтересованности во встраивании интеллекта в существующие продукты и услуги (хотя это по-прежнему остается самой популярной целью внедрения). Ведь прежде, чем проводить такую интеграцию, требуются операционные преобразования, что, по-видимому, начинают осознавать респонденты.

И самое время, ведь искусственный интеллект — не «волшебная пыльца», которую рассеивают над устаревшими процессами и технологиями, чтобы «превратить» их в современные. Для подобного нужно радикальное переосмысление основ ведения бизнеса. Если в компании не хотят менять внутреннюю культуру и процессы, ни от каких внедрений искусственного интеллекта полезной отдачи не будет.

Нестыковки

Не все приведенные в отчете данные выглядят логичными. Например, среди ответов на вопрос «как изменились ваши позиции в конкурентной борьбе в результате внедрения искусственного интеллекта», казалось, бы должен был быть «мы не получаем конкурентного преимущества благодаря искусственному интеллекту». Однако результаты были следующими: 16% — «мы догоняем соперников», 20% — «идем нога в ногу», 27% — «немного опережаем», 28% — «увеличиваем отрыв», 9% — «делаем резкий скачок вперед».

То есть, получается, отстающих нет — все компании благодаря искусственному интеллекту выходят на передовую? Можно, конечно, допустить, что все 1100 опрошенных представляли разные отрасли и мощь искусственного интеллекта действительно позволила им обойти остальных, но, скорее всего, дело не в этом: ведь может быть, кто-то из этих 16% еще никого не догнал, а некоторые из 20% начинают отставать. И так далее.

Быть может, те же «розовые очки», через которые смотрят на мир топ-менеджеры, — причина следующего сюрприза: 88% опрошенных сообщили о намерении увеличить инвестиции в искусственный интеллект в 2019 году, при этом 54% собираются повысить их больше, чем на 10%. Это при том, что, напомним, окупаемость по крайней мере в половине отраслей оказалась «низкой». Что ж, похоже, это совсем не охладило энтузиазм и желание тратить.

При этом, согласно докладу Deloitte, «меньше, чем в 50% участвовавших компаний измеряли ключевые показатели эффективности, необходимые для точной оценки окупаемости искусственного интеллекта». Другими словами, «мы понятия не имеем, принесли ли какие-то плоды наши инвестиции, но надеемся, что да, так что давайте-ка плеснем еще бензина в этот огонь». Может быть, это и так, если не учитывать рост прагматизма относительно ожидаемых преимуществ. Учитывая, что сегодня организации фокусируются на инкрементальных усовершенствованиях процессов, а не на дорогостоящих авантюрах, можно рассчитывать, что со временем появятся и те, кто сможет инвестировать в амбициозные проекты благодаря более разумным вложениям, совершаемым сегодня.

В прошлом году мы учредили независимую премию CDO Award, адресованную директорам по данным. За время работы над проектом мы убедились, что тема вызывает большой интерес. Все больше компаний теперь воспринимают данные не как побочный продукт своей работы, а как полноценный актив, который может приносить пользу. Поэтому в их штате появляются руководители, отвечающие за максимально эффективное использование такого актива. Причем изменения не ограничиваются формальными действиями. Происходят сдвиги в корпоративной культуре — компании действительно становятся data-driven.

«Технари» и «бизнесмены»

Физики и лирики, теоретики и практики, ударники и борцы — видимо, такое разделение будет всегда, даже когда дело касается вполне конкретной дисциплины. Подводя результаты дебютной премии для директоров по данным CDO Award 2019, мы увидели четкое расслоение номинантов на «технарей» и «бизнесменов». Вторые ожидаемо вызвали гораздо больший интерес и у экспертного совета, и у сторонних наблюдателей. И это неудивительно: большинству из нас узнавать про достигнутые финансовые результаты и новые бизнес-модели всегда интереснее, чем читать про «кухню» Chief Data Officer — например, про проблемы с доступностью данных и их качеством, а также про изменения в корпоративной культуре, без которой компания никогда не станет data-driven.

Расслоение неслучайно: во-первых, формальной должности директора по данным во многих компаниях пока нет, во-вторых, даже при ее наличии фактические роли CDO могут существенно различаться. Место CDO в бизнесе компании и круг его обязанностей становятся предметом обсуждения во многих дискуссиях, так или иначе связанных с тематикой управления данными. В последнее время уже практически все соглашаются с тем, что CDO должен не только отвечать за технологии, но и активно участвовать в бизнес-деятельности, хотя ответственность за наличие и качество данных, необходимых бизнесу, никто с него снимать не собирается. От директора по данным теперь ждут конкретных, сугубо практических результатов, причем они нужны «вчера».

В Gartner также недавно подчеркнули, что нынешний директор по данным не просто становится более бизнес-ориентированным. От прежней направленности на бизнес-проекты и программы он должен смещаться на конечные продукты, имеющие «интеллектуальную начинку». Логика понятна: если CDO «первого поколения» был сосредоточен исключительно на управлении данными, то CDO 2.0 добавил к своим компетенциям аналитику. Если CDO 3.0 занялся вопросами цифровой трансформации, то директор по данным четвертого типа, продолжая развитие, не должен ограничиваться одним лишь руководством проектами в области данных и аналитики — он должен быть ориентирован на продукты и извлечение из них прибыли. Можно лишь добавить, что CDO все в большей степени становится политиком: для реализации проектов ему нужны союзники и «спонсоры инициатив».

Взгляд назад

Когда мы обсуждали номинации CDO Award 2019, то в качестве одной из главных рассматривалась номинация «За создание новой бизнес-модели, основанной на данных». Именно она больше всех отвечает духу премии и самой идее цифровой трансформации. Однако компаний, готовых продемонстрировать столь радикальные изменения в своем бизнесе, оказалось не так уж и много. В результате победителем в этой номинации стала «Почта России» — неповоротливый динозавр, выведший на рынок услугу директ-мейл (адресную рассылку на основе своих «знаний о почтовых ящиках» — потребностях домохозяйств, находящихся по конкретному адресу). Разумеется, в ходе обсуждений этого проекта в Сети звучали высказывания о том, что почтовому оператору стоило бы сначала разобраться со своим основным бизнесом (кстати, на мой взгляд, изменения к лучшему здесь бесспорны), но победа вполне заслуженна.

В номинации «Реализация инновационной идеи» экспертный совет был покорен стартапом Sever.AI, направленным на роботизацию процессов рекрутинга, а также искусственным интеллектом НЛМК, применяемым в производственных процессах. А ведь среди номинантов был очень яркий проект «корпоративного Гугла», реализованный в «Газпром нефти».

Наибольшая конкуренция наблюдалась в номинации «За повышение эффективности бизнеса» — компании ожидаемо были готовы делиться тем, как с помощью интеллектуальных сервисов повысить эффективность существующих процессов. Более того, именно здесь произошло столкновение гигантов, каждый из которых мог претендовать на победу. МТС и НЛМК оказались среди лауреатов в конкуренции с не менее впечатляющими кейсами «СИБУРа», «Уралсиба», X5 Retail и «Бургер Кинга».

Борьба была честной. Разумеется, в любых конкурсах присутствует человеческий фактор, но я считаю большим достижением то, что нам удалось не только найти достойных кандидатов с интересными проектами, но и собрать мощный экспертный совет — строгий, но справедливый.

Культура и качество

Несмотря на всю магию выраженного в цифрах экономического эффекта, не стоит забывать, что элементарное наведение порядка в информационном хозяйстве нередко дает больший результат, чем внедрение самых навороченных технологий. Именно поэтому мы решили добавить в нынешнем году номинацию «За обеспечение качества данных». Как известно, успех цифровых инициатив на 70% зависит от достоверности и доступности данных. Более того, из шести главных проблем, приведших к провалу проектов искусственного интеллекта, пять связаны именно с данными. И потому эта дополнительная, сугубо «технарская» номинация призвана дать шанс тем участникам, которые лишь начинают путь к data-driven-организации и пока не могут похвастаться яркими результатами. Кроме того, мы гораздо больше внимания намерены уделить вопросам культурной трансформации, она станет важным критерием оценки успехов компаний.

Мы рады объявить о старте премии CDO Award 2020. Наш прошлогодний дебют был успешным, и мы готовы развивать этот проект, делать его еще лучше. Нам интересны не только достигнутые результаты, но и то, с какими проблемами вы сталкиваетесь и как их решаете, и еще более интересно, как происходит трансформация компании.

Заявки принимаются до 31 января 2020 года, а объявление итогов и награждение лауреатов намечены на середину марта 2020 года. В рамках форума BIG DATA 2020, который состоится 25 марта, можно будет услышать выступления лауреатов премии.

Как цифровая трансформация меняет BPM? Своими размышлениями на эту тему в ходе конференции «BPM 2019. Процессы цифрового предприятия», которую издательство «Открытые системы» проведет 30 октября, поделится Анатолий Белайчук, сооснователь и президент российского отделения Ассоциации профессионалов управления бизнес-процессами, а также главный редактор портала BPMS.ru. За плечами Белайчука свыше 20 лет работы в ИТ-индустрии с глубоким погружением в тему BPM, включая редактирование свода знаний по управлению бизнес-процессами BPM CBOK 3.0 и участие в создании профессионального стандарта «Специалист по процессному управлению». В преддверии конференции мы попросили гуру BPM ответить на несколько вопросов «Директора информационной службы».

- Как получилось, что вы столько лет занимаетесь темой BPM?

Мы выбираем дороги или дороги выбирают нас? Я просто реагирую на открывающиеся возможности, и отчасти роль играет случай.

Еще в начале 1990-х я трудился в ИТ-компании, разрабатывавшей систему управления для крупных производственных компаний на Unix и реляционной СУБД. Когда выходишь на уровень крупного бизнеса, тема бизнес-процессов всплывает сама собой. Хотя заказчики тогда не очень понимали, что это такое. В конце 90-х в продуктовом пакете вендора, с которым мы работали, появилось решение, позже названное BPM. Оно дало возможность «пощупать» понравившиеся нам ключевые идеи — минимум программирования и проектирование «от моделей». Эта ниша притягивала к себе, и мы начали продвигать тему BPM. В 2004 году я создал портал BPMS.ru, вокруг него образовалось сообщество, мы начали проводить семинары. Затем пришло время преобразовать сообщество в нечто более структурированное — ассоциацию. Произошло это тоже случайно и тоже с подачи вендора, но уже другого.

- Какому бизнесу нужен BPM?

Это вопрос уровня зрелости. В какой точке происходит переход от осознания «BPM не нужен» к «BPM нужен»? У меня есть на этот вопрос простой ответ: BPM нужен тем, у кого ERP уже есть, а счастья еще нет. На каком-то этапе люди верят, что, внедрив SAP или «1С», они наведут порядок в бизнесе, сотрудники «построятся» и будут работать в соответствии с «лучшими практиками». Да, ряд проблем ERP решает, но и порождает тоже немало. Что касается «лучших практик», то они не миф — но лишь в части вспомогательных процессов. Все же, что касается взаимодействия с заказчиками, той живой ткани бизнеса, где делаются деньги, — дело интимное. Этим не делятся. И наивно полагать, что можно получить готовое решение проблем от уважаемых вендоров. Компания гораздо больше сродни живому организму, чем инженерной конструкции.

- Принято считать, что прорывы случаются на стыках предметных областей. На каком стыке родился BPM?

Такой стык действительно есть, точнее разрыв. Если посмотреть с точки зрения компетенций бизнес-консалтинга — организационной диагностики, поиска «болячек» организации, то эти люди хорошо знают, что следует делать, но не очень представляют, как. В ИТ-консалтинге ситуация противоположная, тут и возникает разрыв. С ИТ-специалистами зачастую трудно общаться, к тому же они страдают «звездной болезнью», полагая, что бизнес сам не знает, чего хочет. Я наблюдал ситуации, когда только на тренинге по BPM руководителю бизнес-направления удавалось сделать шаг к взаимопониманию с ИТ-подразделением своей компании. Изменить стиль общения бизнеса и ИТ — одна из действительно важных миссий BPM. Мы знаем, какие проблемы порождает традиционный подход, когда бизнес пишет техзадание и перебрасывает его «через стену» в ИТ-отдел. Концепция BPM возникла как ответ на эти проблемы.

- Подход Agile/DevOps появился позже в ответ на схожие коммуникационные проблемы. Получается, что с появлением BPM они не исчезли?

Не исчезли. Внедрение крупных корпоративных систем, наглядным образцом которых является ERP, и реинжиниринг процессов — близнецы-братья. Но парадокс в том, что реинжиниринг как практика процессной работы давно признан ограниченным и мейнстримом не является. А внедрение ERP по «водопаду» по-прежнему популярно. При среднестатистическом сроке внедрения в полтора года это означает, что компания на данный период «заморозила» свои процессы. Но покажите мне бизнес, у которого сегодня происходит ровно то же самое, что и полтора года назад! Такого нет. В случае BPM-проектов результат можно показать через неделю. Понятно, что поначалу это сырой прототип, но в нем можно «поиграть», посмотреть, правильная ли бизнес-логика, и поправить ошибки. По опыту, нужно 5-10 итераций, чтобы довести бизнес-процесс до работоспособного состояния.

- BPM часто отождествляется со специализированными ИТ-продуктами. Бывает ли BPM без автоматизации?

Конечно, есть такие проекты. Другое дело, что автоматизация исполняемых процессов получается лучше, когда гармонично представлены правильная методология (связь стратегии с операциями), автоматизация в замкнутом цикле (моделирование, движок, аналитика) и способ реализации, например, agile. Уберите любой из перечисленных компонентов, и нарушится все.

- Насколько распространен BPM-подход в российском бизнесе?

Есть ответ лукавый и парадоксальный: BPM — это все, что вы делаете со своими процессами. В этом смысле распространен на 100%. Доля истины в этом имеется. Если в здании нет ни электричества, ни канализации, архитектура у него тем не менее есть, пусть даже не все знают это слово. Поэтому с теми, кто не знает, что такое BPM, мы «разговариваем прозой». Некоторые не знакомые с BPM компании сами интуитивно дошли до многих вещей, хотя и не без ошибок.

- Как можно охарактеризовать компанию, в которой отсутствует BPM?

Это хаотичная компания, где некомфортно всем. Где сотрудники не понимают, за что с них спрашивают, а клиенты остаются только до тех пор, пока у них нет выбора. Да, бывает, что компания находит себе нишу, в которой можно не заботиться ни о чем, в том числе и о процессах. Интерес к BPM обостряется в результате кризиса. Пока идет расширение экономики, процессы никому не интересны, потому что экспансия покрывает любые издержки. Но наступает момент, когда «уже никто никуда не бежит», и компаниям приходится разбираться с тем, что у них есть. Один владелец компании-интегратора как-то сказал: «Я стал плохо спать. Вроде все нормально, бизнес идет, но я уже не понимаю как!».

После наступления этого момента все проходят один и тот же путь. Сначала начинают писать регламенты, но спустя время обнаруживают, что чем подробнее описываешь процесс, тем хуже. Затем осознают, что одна картинка стоит тысячи слов, и начинают моделировать процессы. Потом встает вопрос, как их контролировать, и появляется мысль о ERP, где все процессы будут «схвачены». Забавно, что каждая компания переживает внутри всю эволюцию BPM от системы менеджмента качества до «цифры». Не все доходят до самого верхнего уровня, но и не всем нужно до него дойти.

- Следует ли выделять BPM в отдельное подразделение?

Это зависит от масштаба бизнеса и его модели. В маленькой компании может не быть выделенного специалиста, процессы выстраивает коммерческий или финансовый директор. Затем появляется «процессный» или чаще «проектно-процессный» человек — я считаю, правильно, когда эти роли переплетаются. На следующей стадии формируется подразделение — процессный или проектный офис.

Правильнее всего такие преобразования делаются в банках: организуется департамент бизнес-технологий — это очень точное название на стыке бизнеса и ИТ. Специфика банка в том, что там продукт равняется процессу. Когда банк говорит о появлении нового продукта, это означает, что в банке разработан и внедрен новый процесс.

- Специалист по BPM — кто это?

Мы разработали профессиональный стандарт, где выделили четыре основные роли. Первая роль — уровня «юнги», специалист по описанию бизнес-процессов подразделений. Вторая — аналитик, основная рабочая сила. Топовые позиции — процессный методолог и процессный архитектор. Еще есть не включенные в стандарт ИТ-роли и бизнес-роли, которые никогда не станут выделенными. Например, никогда не будет должности «владелец процесса» — эти функции возложат на кого-то из топ-менеджеров, не будет должности эксперта в предметной области.

- Какие тенденции развития BPM вы видите сегодня?

BPM выходит за свои рамки, завершается начавшийся в 2003 году этап, когда была сформулирована концепция цифрового процесса. Довольно долго ее востребованность росла очень медленно. Сейчас я объясняю это тем, что мы с ней забежали вперед паровоза. Когда есть простые, «варварские» способы сокращения затрат, BPM кажется слишком сложным. Так продолжалось до тех пор, пока три года назад не «случилась» цифровизация. И концепция 15-летней давности оказалась по-настоящему востребована. Сейчас нельзя обойтись без цифровых процессов. Когда речь заходит о цифровой трансформации, в первую очередь все, конечно, смотрят на фасад бизнеса — на сторону, обращенную к клиенту, но затем неизбежно упираются в офисные процессы. Если внутри компании информацию передают на бумажке или по телефону, цифровизация работать не будет. Это стало мощным импульсом для BPM.

- Каким вы видите будущее BPM и что расскажете участникам конференции?

Концепция не изменилась, но, видимо, дошла до своего предела. Текущий этап развития, как мне представляется — это переход на более высокую ступень интеграции. BPM сам стал результатом интеграции, органично вобрав в себя методологию системы менеджмента качества, техники моделирования, технологии процессных движков и интеграции приложений. Сейчас же BPM, наряду с RPA, Интернетом вещей, ИИ и другими современными технологиями и методологиями становится одним из компонентов некоего крупного объединения. В результате достигается синергетический эффект, когда, например, с помощью Process Mining процесс анализируется, превращается в исполняемый и завязывается с RPA. Пока для новой мега-платформы общепринятого названия нет, предлагаются разные варианты, например, Digital Business Platform или Intelligent Automation. Об этом я и собираюсь рассказать, а также привести примеры синергетического эффекта.

- А что вам будет интересно самому?

Я всегда рассказываю про то, что мне самому интересно. Как правило, это вещи, скрытые туманом, через который просвечивают только «кусочки». Поделюсь прогнозами, улавливаемыми тенденциями и рассчитываю услышать их подтверждение или опровержение.

По словам Лесли Уилкокса, профессора Лондонской школы экономики, однажды при деловом знакомстве его представили в качестве «патриарха роботизации бизнес-процессов».

«Что я, конечно же, как скромный англичанин, принялся отрицать, — заявил Уилкокс, один из наиболее известных исследователей в сфере автоматизации умственного труда, в ходе выступления на форуме по RPA в Веллингтоне. — Мне, разве что, подойдет святой Христофор, покровитель путешественников. Я здесь, чтобы помочь вам продвигаться вперед более безопасно».

В активе Уилкокса — обширные исследования в сфере RPA, по результатам которых в соавторстве с Мэри Лэсити опубликованы три книги: «Автоматизация обслуживания: роботы и будущее рынка труда» (2016), «Роботизация бизнес-процессов и устранение рисков: исчерпывающее руководство» (2017) и «Роботизация процессов и когнитивная автоматизация: новый виток» (2018). Четвертая книга, «Стратегический подход к роботизации бизнес-процессов», должна выйти в этом году.

По словам Уилкокса, он лично изучил в подробностях более 420 развертываний RPA, чтобы разобраться, какие из них действенны, а какие нет.

«Познакомившись с RPA впервые, я решил, что это проще простого», — признался эксперт.

«RPA помогает людям перестать быть роботами» — эта фраза из первой книги Уилкокса широко цитируется. Выступая на форуме, он добавил: «Роботами первой промышленной революции, к сожалению, были дети. Последние 135 лет людей превращали в роботов, и это продолжается и поныне. У людей забирают всю самую интересную и творческую работу, делая из них монотонных исполнителей. RPA же, напротив, отнимает у людей обязанности роботов, позволяя заниматься тем, с чем люди справляются гораздо лучше, и тем, на что машины, возможно, никогда не будут способны».

По его словам, на первый взгляд, роботизация бизнес-процессов казалась чем-то предельно простым: «Это системы, разработанные для бизнес-пользователей, не для ИТ-специалистов. Они позволяют начать получать результаты быстро и относительно просто».

Искусственный интеллект и когнитивная автоматизация (cognitive automation) отличаются от RPA тем, что они «пытаются наделить робота человеческими качествами — воспроизвести на компьютере то, на что способен человеческий мозг», напоминает он, добавляя: «Нужно стремиться создавать машины, способные делать то, что люди либо не умеют, либо не хотят делать».

По словам Уилкокса, лидеры в области внедрения RPA получают «тройной выигрыш»: речь идет о выгоде для акционеров (за счет высвобождения рабочего времени и повышения гибкости кадровых ресурсов), для клиентов (решение проблемных вопросов, улучшение обслуживания клиентов) и для сотрудников (увеличение доли интересной работы, возможность проявить себя на поприще инновации).

Многие из этих преимуществ оказываются для организаций неожиданностью, утверждает Уилкокс, перечисляя ряд примеров из государственного и частного сектора. В частности, в управе района Сефтон (Великобритания) RPA применяют еще с 2015 года. Решение обеспечивает выполнение процессов операционного отдела цифровыми исполнителями со стопроцентной точностью, позволяя сотрудникам решать более сложные задачи. Например, два штатных работника были переведены на более важные для организации обязанности.

Проект роботизации был начат с отдела налогов и сборов. Были автоматизированы процедуры регистрации граждан для взимания налоговых платежей путем прямого дебетования, а также индексации документов и помещения их в различные рабочие процессы.

Как следствие, затраты времени на ввод сведений о платеже были уменьшены на 80% — на обработку 800 платежей, полученных за три недели, стало уходить по 19 часов, а не по 92, как раньше, а стоимость транзакции уменьшилась с фунта до 20 пенсов. Все транзакции обрабатываются в день прихода платежа, что позволило улучшить обслуживание.

Еще один пример — британской коммунальной компании удалось за шесть недель обеспечить соответствие новым требованиям регуляторов при помощи ранее внедренной системы RPA. До этого для подобных инициатив набирали по три десятка новых сотрудников, у которых на решение задачи уходило три месяца.

RPA считается решением для автоматизации внутренних операций, однако как подчеркивает Уилкокс, на самом деле немало преимуществ получают и клиенты. К примеру, одному крупному оператору мобильной связи благодаря RPA удалось ускорить процедуру замены SIM-карты с двух дней до 20 минут. А британский гигант онлайн-торговли Shop Direct, у которого много покупателей в регионах, где часто происходят наводнения, разработал специальную процедуру, в рамках которой покупателям из зоны бедствия в индивидуальном порядке предоставляется отсрочка оплаты покупок.

Не «проще простого»

По словам Уилкокса, исследования, проведенные им до 2017 года, помогли уточнить трудности, с которыми многие сталкиваются при внедрении RPA, что подтолкнуло его к публикации книги «Роботизация бизнес-процессов и устранение рисков». Соавторы выявили 41 вид рисков, возникающих в рамках жизненного цикла решения RPA.

«В организациях не принимают меры по устранению таких рисков, — сетует Уилкокс. — Они не обнаруживаются, и во многих случаях делается вывод, что внедрение относительно безрисковое».

Оказалось, что RPA — не настолько «проще простого», как казалось поначалу, признается Уилкокс.

Это подтверждали и данные аналитических отчетов. К примеру, в отчете EY приведены сведения о том, что от 30% до 50% всех первичных проектов по внедрению RPA терпят крах. А по данным HFS, по состоянию на март 2019 года удовлетворенность проектами RPA выражали только в 52% организаций: «Другими словами, 48% предприятий разочаровались». Данные компании McKinsey, в свою очередь, свидетельствуют о том, что внедрения систем RPA остаются точечными и не масштабируются.

Эксперт призывает проявлять бдительность в условиях «массированной промывки мозгов, исходящей от поставщиков RPA, которые сейчас переживают экспоненциальный рост продаж». Вендоры, в частности, могут преувеличивать возможности своих решений, предлагая средства RPA и когнитивной автоматизации даже когда они не нужны.

Уилкокс делит пользователей RPA на следующие категории: «лидеры» (20%) — те, кто добился максимальных успехов; «последователи» (25%) — те, кто стремится к успеху, но пока не имеют необходимого руководящего ресурса или неверно выбрали инструмент для достижения поставленных целей; «отстающие» (35%) — те, кого результаты по большей части разочаровывают; «аутсайдеры» (20%) — готовые отказаться от внедрения или реализующие минимальные проекты.

«Примечательная особенность RPA в том, что главные проблемы при внедрении связаны не с технологиями, а с людьми, которые ими пользуются», — отмечает Уилкокс.

По данным проведенных им исследований, только в 25% организаций камень преткновения видят в технологиях, а в 75% — в проблемах, связанных с руководством, персоналом и организационной структурой.

Еще один важный вывод — «сотрудники обычно не отвергают RPA, воспринимая нововведение благосклонно».

По словам Уилкокса, серьезная недоработка многих исследований, посвященных автоматизации, состоит в том, что они не учитывают возрастание объема работы, обусловленное экспоненциальным ростом данных и соответствующих бюрократических процедур.

«Такого рода проблемы порождаются новыми технологиями, — констатирует Уилкокс. — Когда объем рутинной работы резко возрастает, а заниматься более интересными задачами становится сложнее, снова внедряются технические средства, помогающие изменить ситуацию».

Но перед внедрением RPA важно разработать критерии возможности автоматизации. Одна из причин провала проектов — неверный выбор процесса для автоматизации. Это должен быть стабильный, хорошо отлаженный процесс, для которого можно составить правила. Перед автоматизацией процесса его обязательно нужно оптимизировать. «И не забывайте проводить контролируемые эксперименты по тестированию реализованных функций в реальных рабочих условиях прежде чем запускать их в эксплуатацию», — добавляет эксперт.

При этом «истинные богатства», по его выражению, приобретаются теми, кто осуществляет крупномасштабные внедрения RPA: «Роботизация приносит реальные плоды при масштабировании, однако большинство предприятий свои внедрения пока не расширяют».

Причин этому много, но основная, по его оценке, связана с отсутствием стратегических планов относительно RPA: «В организации быстро получают результаты, но видят лишь ограниченные возможности, поэтому дальше точечных применений дело не идет».

Эксперт уверен, что добиться «тройного выигрыша» можно, если организовать интенсивную программу обучения и планировать долгосрочное развитие проекта с самого начала. По его словам, лидеры рассматривают RPA как часть интегрированной бизнес-стратегии, также включающей когнитивные и цифровые решения: «Когда речь идет о масштабной стратегии, к проекту привлекаются представители высшего руководства, которые финансируют его, выделяют необходимые ресурсы и выступают в его защиту. Таким образом, инициатива не остается только в рамках отдела ИТ. Бизнес при этом ставит конкретные цели, над достижением которых вы работаете, — проект получает поддержку на уровне отделов основных операций и выше».

Но, само собой, отдел ИТ нужно привлекать с самого начала, это абсолютно необходимо, — он обеспечивают инфраструктуру для RPA и процессы автоматизируются ИТ-специалистами. Они предоставят и настроят инфраструктуру, помогут предотвратить появление «теневых ИТ» и распространение «островков RPA». RPA принесет пользу и самой службе ИТ, обеспечив уменьшение объема невыполненной работы по запросам бизнес-отделов.

Большое значение имеет система управления: «Причем она должна быть тщательно спланированной, учитывая, что речь идет не о разовом проекте, после которого можно переходить к чему-то еще. Определитесь со штатным расписанием, зонами ответственности, назначьте тех, кто будет принимать решения».

По словам эксперта, в лидирующих организациях соответствующее планирование проводят еще в самом начале проекта. «RPA не следует рассматривать, как просто инструмент, — подчеркивает он. — Это фундамент или платформа, к которой вы постепенно сможете подключать все больше когнитивных технологий».

Выиграют те из организаций, в которых сформируют собственные ресурсы по развитию RPA, уверен эксперт. Именно так поступили лидеры, воспользовавшись услугами партнеров и консультантов, поясняет он: «В компаниях управленческого консалтинга достаточно специалистов, которые помогут заказчику ускорить обучение и подготовить собственные ресурсы».

Помехи внедрению

Какие вопросы относительно RPA обсуждаются слишком мало? «Прежде всего, мне кажется, это вопрос переквалификации, — говорит Уилкокс. — Люди боятся потерять работу. Но если вспомнить историю, появление любой новой технологии означало не только потерю рабочих мест, но и появление новых. Например, благодаря персональному компьютеру в США за период с 1987-го по 2010 год появилось 14,5 млн новых рабочих мест. То же происходило и раньше. В Лондоне в 1900 году для перевозок были задействованы около 350 тыс. лошадей. К 1926 году лошадей уже не было, как и соответствующей работы — это затронуло примерно 10% населения. Но зато сколько за период с 1900-го по 1926 год возникло новых рабочих мест благодаря появлению автомобилей и автобусов? Колоссальное количество».

Так же будет и с RPA, убежден эксперт: «Появятся новые процессы, новые направления бизнеса, изменятся бизнес-модели. Соответственно, будут и новые рабочие места».

Важную роль в этом сыграет правительство, считает он: «Думаю, государству нужно будет приложить усилия, необходимые, чтобы обеспечить образование и получение новых навыков». Речь не только о точных и инженерных науках: «На самом деле, будет расти востребованность чисто человеческих навыков, неподвластных машине. Я имею ввиду навыки взаимодействия с другими людьми, эмоциональный интеллект, способность делегировать полномочия, творчество. Роль образования в этих сферах недооценивают».

Государству также предстоит заботиться об этичном использовании новых технологий и предотвращении негативных последствий, полагает Уилкокс. По его убеждению, корпорациям придется отучаться от привычки просто «покупать» нужных специалистов на рынке труда: «Им нужно будет реинвестировать деньги, заработанные за счет автоматизации, в переобучение и повышение квалификации своих сотрудников. Компаниям самим же будет лучше, поскольку иначе им придется тех же специалистов нанимать по более высокой цене».

Ответственность лежит и на самих работниках: не стоит оставаться пассивными в условиях меняющегося ландшафта рынка труда. «Современный человек должен стремиться к самообразованию и интересоваться востребованностью различных навыков», — уверен Уилкокс.

Эксперт завершил свое выступление на форуме, процитировав Патрика Гири, главного евангелиста компании Blue Prism, которая является одним из создателей индустрии RPA: «Нужно планировать, исходя из того, чего вы хотите достичь, а не того, что есть сейчас. Стройте фундамент для крепости, а не для бунгало».

Как цифровизация меняет жизнь производственных предприятий? Такие кейсы оказываются на слуху гораздо реже, чем проекты цифровой трансформации телекоммуникационных компаний или банков. Тем интереснее знакомство с опытом КАМАЗа, крупнейшего в России производителя тяжелых грузовых автомобилей. Толчком к оптимизации и автоматизации многих бизнес-процессов стала разработка мобильного приложения для сотрудников KAMAZ Mobile. Благодаря широкому использованию мобильного приложения и роботизации процессов компании уже удалось сэкономить немалые средства, но команда проекта не останавливается на достигнутом.

30 октября на конференции «BPM 2019. Процессы цифрового предприятия», организуемой издательством «Открытые системы», выступит Лариса Зубрилова, генеральный директор Центра обслуживания бизнеса «КАМАЗ». Она ответила на несколько вопросов «Директора информационной службы».

- Как в вашей компании автоматизировано управление бизнес-процессами?

В нашем контакт-центре установлена система Terrasoft, через нее поступают заявки от клиентов. На базе этой системы контакт-центр обслуживает сотрудников КАМАЗа по вопросам, связанным с кадровым администрированием и оплатой труда, выездом в командировки, работоспособностью оргтехники и доступом к информационным системам, а также работой системы отслеживания автомобилей — маршрутов, расхода топлива и пр.

- О чем вы расскажете на BPM 2019 и что вам интересно будет услышать самой?

Расскажу про разработку нашей команды — мобильное приложение для внутреннего клиента и его функционал, о том, с какими проблемами мы столкнулись и как их решали, какие эффекты получили от его внедрения и какие бизнес-процессы оптимизировали при этом.

Наше мобильное приложение KAMAZ Mobile — одно из первых в машиностроительной отрасли. Я акцентирую на этом внимание, потому что бизнес-процессы производственной компании значительно сложнее, чем в ретейле или в финансовой сфере. И на эти витиеватые, сложные процессы мы сумели наложить автоматизацию, выровнять их, сделать универсальными и удобоваримыми. Нам можно гордиться сделанным, мы решили действительно очень сложную задачу.

В свою очередь, хотела бы услышать, как другие компании решают вопросы трансформации и цифровизации своих процессов.

- Как родилась идея мобильного приложения? На решение какой задачи оно было нацелено изначально?

Стояла задача уйти от бумажного документооборота при раздаче расчетных листков по зарплате. В группе компаний КАМАЗ работает 35 тыс. человек. Для каждого сотрудника раз в месяц распечатывали расчетные листки, и руководители раздавали их лично в руки.

Два года назад, когда мы обдумывали решение этой задачи, на рынке предлагались терминалы для установки в цехах. С их помощью сотрудники могли бы распечатывать «расчетки» сами или просто смотреть на экране, сколько денег они получили в этом месяце. Но таких терминалов нам потребовалось бы закупить очень много.

Мы хотели избежать этих затрат, искали другие пути и решили разработать мобильное приложение, чтобы каждый сотрудник смог бы посмотреть свою «расчетку». Но, как говорится, аппетит приходит во время еды. Когда стали продумывать функционал мобильного приложения, сразу появились идеи включить в него новые сервисы, другой, третий, и пошло-поехало. В итоге мы существенно обогатили возможности KAMAZ Mobile. А расходы на разработку мобильного приложения оказались раз в десять меньше, чем на покупку терминалов.

- Решение об оптимизации бизнес-процессов, которые охватывает приложение, было принято на старте проекта или потенциал оптимизации обнаружился в ходе внедрения?

Мы старались оптимизировать процесс до начала его автоматизации. Но оптимизация происходила в рамках проекта разработки мобильного приложения, а не заранее. Если, приступая к постановке задачи, мы видели, что процесс усложненный, неправильный или не соответствует духу времени, то договаривались с бизнесом об оптимизации этого процесса. По большей части так. Однако были и ситуации, когда мы начинали автоматизировать процесс в том виде, в каком он есть, но в ходе работы понимали, что процесс функционирует не очень корректно. Тогда оптимизировали уже во время автоматизации.

- В чем заключалась оптимизация?

Например, существующий процесс по отправке сотрудников в командировку включал несколько согласований в разных подразделениях, куда нужно было отнести бумажку. Согласований требовалось, мягко говоря, очень много, процесс занимал у сотрудника два-три дня. Когда мы начали описывать, как построить этот процесс в мобильном приложении, то увидели, что он нагруженный, утяжеленный. Договорились с представителями бизнеса исключить из согласований какие-то звенья, где-то запараллелить согласования, благо система позволяет рассматривать документ в электронном виде одновременно нескольким подразделениям. Теперь у сотрудника уходит минуты две, а с учетом согласований — полчаса-час. И это только один пример из многих.

- Как вы выбирали процессы для роботизации?

Во-первых, мы изучили опыт других компаний. Как выяснилось, чаще всего роботизируют процесс формирования и выдачи справок сотрудникам.

Второй фактор для принятия решения — массовый запрос. К примеру, больше половины наших работников запрашивали в начале года справки о доходах физического лица — 2-НДФЛ. И эти справки не успевали подготавливать в срок, за получением выстраивалась очередь. Таким образом, чтобы выдавать справки без задержек, нужно было либо нанимать много сотрудников, либо роботизировать и держать только оптимальную по численности команду расчетчиков, которые эту функцию сопровождают. Поэтому было решено роботизировать процесс формирования и выдачи справок по НДФЛ, а также другие процессы, по которым в течение года нагрузка неравномерна, с авралами.

- Что дало больший экономический эффект – оптимизация процессов или их автоматизация?

Мы считали эффект, полученный в целом, не разделяя. Но я все-таки считаю, что автоматизация дает больший эффект при сопоставимых расходах. При оптимизации мы не задействуем ресурсы и не несем никаких затрат, просто делаем процесс быстрее. Основные затраты возникают от того, что процесс идет на бумаге, вручную. Поэтому, если его автоматизируешь, и у человека остается только функция принятия решения и контроля за системой, то в таком случае получаешь максимальный эффект.

- С какими проблемами пришлось столкнуться при реализации проекта? Как их преодолевали?

Когда мы разрабатывали мобильное приложение, то хотели обеспечить доступ к нему только сотрудникам КАМАЗа через логин и пароль. Инженерно-технический персонал, имеющий компьютеры, мы легко «привязали» к мобильному приложению. Но дело в том, что две трети сотрудников — рабочие. То есть порядка 20 тыс. человек изначально не имели своего логина и пароля. Вот это и составляло проблему. Я считаю, мы нашли красивое решение: сформировать с помощью робота логин и пароль для каждого сотрудника. Теперь любой сотрудник компании может воспользоваться мобильным приложением.

- Насколько ваш проект специфичен или, наоборот, универсален с точки зрения применения в других компаниях, в том числе непроизводственной сферы?

Что касается функционала, который мы «зашили» в KAMAZ Mobile, то он универсален и подходит для любых компаний. Представители крупных компаний меня поймут. А вот в части интеграции с другими решениями наша система специфическая. Наше приложение интегрировано с SAP и «1С», кому-то оно может подойти, а кому-то интеграционную часть надо будет переписывать.

- Планируете ли развивать разработку мобильных решений?

Это был наш первый подобный опыт. И нам, и бизнесу результат понравился, и теперь мы работаем еще над несколькими мобильными приложениями, призванными решать другие задачи.

В современном динамично меняющемся мире скорость принятия решений является одним из главных конкурентных преимуществ. Причем это относится не только к тактике бизнеса, но и к его стратегии, включая внедрение новых моделей менеджмента и управления на основе данных, а также применение цифровых технологий для глубокой трансформации организаций с целью повышения их эффективности и конкурентоспособности в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Новизна применяемых управленческих идей и инструментов, а также средств автоматизации способствуют тому, что управленческие решения могут чаще, чем это случалось раньше, нарушать те или иные формализованные или неявные ограничения. Эти ограничения могут как идти извне (требования регуляторов и проверяющих организаций, а также государств и международных организаций), так и быть выработанными самой компанией (от ее миссии и корпоративной культуры до запретов на совмещение сотрудниками определенных полномочий). Это создает новые риски и повышает требования к системе управления ими. При этом она должна успевать реагировать на управленческие решения и отсекать те из них, которые нарушают актуальные ограничения.

Характерная для современных предприятий разобщенность трёх систем — принятия стратегических решений, управления ограничениями и управления рисками — сама становится источником существенных рисков, поскольку неизбежно приводит к дублированию функций и неэффективности. Полностью преодолеть эту разобщенность позволяет концепция GRC (Governance, Risk Management, Compliance) и одноименный класс ИТ-решений.

GRC-решения, ставшие одним из обязательных элементов информационных систем западных компаний, пока практически не известны российским заказчикам. Если учесть разнообразие и скорость изменений, с которыми сталкиваются организации сегодня и которые ожидают их завтра, эта ситуация просто опасна. В данной статье мы рассмотрим простой универсальный вариант внедрения GRC на наиболее опасных участках. Пройдя его, организация в дальнейшем может шаг за шагом беспроблемно расширять сферу применения GRC-решения, раскрывая потенциал этой технологии наиболее удобным для себя способом.

Начните с ограничений в сфере информационной безопасности

Ограничения — это интуитивно понятный универсальный язык для описания с единых позиций зон неприемлемого риска любой природы. Поэтому начать практическое использование GRC целесообразно именно с составления свода актуальных ограничений и перечня рисков, связанных с их нарушением в тех или иных сочетаниях. Причем особое внимание надо уделить запретам совмещения сотрудниками определенных полномочий, так как для сегодняшних крупных организаций отсутствие или нарушение таких запретов является мощнейшим источником уязвимостей и основой разнообразных криминальных схем.

Последствия недостаточного контроля за разграничением полномочий хорошо известны: утечка конфиденциальных данных, подмена и разрушение целостности информации, хищение средств, безнаказанное мошенничество с участием инсайдеров, неавторизованные закупки, рост издержек и т.п. Прямые убытки, репутационные издержки и иные негативные последствия подобных инцидентов могут быть достаточно серьезными. В особенности это касается компаний, размещающих свои акции на бирже — они вынуждены выплачивать многомиллионные штрафы, терять прибыль, акционеров, партнеров и репутацию.

Вдвойне опасно внутреннее мошенничество, которое совершается самими сотрудниками организации или с их участием. Всем известны случаи продажи товара подставным лицам по сильно заниженной цене и закупки товаров у участников аферы по ценам, завышенным в разы. Другой типичный пример — перевод средств в подставные организации. Этот ряд нетрудно продолжить. Но важнее осознать, что тщательная разработка и неукоснительное соблюдение ограничений на совмещение полномочий крайне затрудняет такие преступления, ускоряет их обнаружение и повышает шансы на успех в их расследовании.

Практика внедрения GRC: очередные шаги

В качестве следующего шага желательно провести аудит имеющихся в компании бизнес-процессов и ИТ-систем, чтобы выявить и ранжировать риски от неправильного разграничения полномочий. Нужно проанализировать, есть ли в компании роли или пользователи, обладающие избыточными полномочиями или такими их сочетаниями, которые могут использоваться в схемах мошенничества, способных привести к тяжелым последствиям для организации, ее партнеров и клиентов.

Особое внимание нужно уделить ситуациям, когда один и тот же человек является и исполнителем потенциально опасного действия, и его единственным контролером. Тогда уже на этом шаге можно выявить группы ролей и пользователей, которые, например, имеют возможность единолично создавать, подтверждать и проводить закупки товаров или услуг. Важно, чтобы аудитор или сотрудники службы внутреннего контроля могли связывать с рисками контрольные процедуры, позволяющие в автоматизированном режиме предотвращать риск мошенничества. Однако системы GRC, предоставляющие такие возможности, обычно дороги в приобретении и обслуживании, что особенно критично для малых и средних предприятий.

Очевидно, что в условиях современного рынка одной лишь концепции и рекомендаций недостаточно. Необходим ИТ-инструмент для практического применения GRC в организации. Сегодня есть немало коммерческих программных продуктов для создания GRC-решений, отвечающих потребностям крупных организаций. Решить задачи по контролю и разграничению уровня доступа, а также по управлению рисками в процессах и системах позволяют такие специализированные программные продукты западных вендоров, как SAP GRC, ACL GRC, RSA Archer и ряд других. Отмечу, что сегодня некоторые функции GRC начинают появляться в наиболее развитых решениях класса IDM (из российских разработок это Avanpost IDM). Однако IDM-системы, будучи нацеленными главным образом на автоматизацию перенастройки прав доступа в ИТ-системах в ответ на кадровые события, уступают специализированным GRC-решениям в плане комплексной поддержки концепции GRC как бизнес-инструмента стратегического уровня.

Импортозамещение платформ GRC

Для российских компаний, большинство которых имеют в своем ИТ-ландшафте системы на платформе «1С» или планируют их внедрение, зарубежные платформы GRC не подходят — ни одна из них не поддерживает работу с этой платформой. Но в связи с санкционными рисками и с политикой импортозамещения ИТ именно такие решения (включая системы управления предприятием и решения класса i-ERP) становятся все более востребованными в крупных российских организациях и являются центральным звеном создаваемой ими новой ИТ-экосистемы. Причем, именно бизнес-ПО на базе «1С» чаще всего применяется в бухгалтерских и финансовых процессах, становится ядром систем учета, планирования и обработки различных финансовых документов и поручений. Иными словами, это ПО применяется на самых критичных и рискованных (с точки зрения возможности махинаций и масштаба ущерба) участках. Отмечу, что в России появились отечественные GRC-решения, в частности, позволяющие в автоматическом режиме распознавать риски разграничения полномочий на уровне ролей и прав пользователей в любых системах «1С», управлять контрольными процедурами (как автоматизированными, так и работающими в ручном режиме), а также предоставлять средства для анализа результатов их выполнения.

Синергетический эффект

Компания, применяющая GRC, получает очевидные преимущества. Она может сократить финансовые потери, сделать выполнение процессов максимально эффективным и повысить собственную репутацию. У нее появляется модель рисков и ограничений, а также средства автоматизации, предотвращающие саму возможность их нарушения.

При внедрении GRC-решений имеется как универсальная последовательность начальных шагов, так и возможность в дальнейшем развивать это решение так, чтобы сначала снижать или полностью исключать наиболее значимые риски, а в итоге — охватить всю систему ограничений и рисков.

Быстро меняющиеся направления развития систем менеджмента, деловой среды и ИТ-ландшафта требуют периодической корректировки системы ограничений и рисков. Вручную это сделать практически невозможно. Применение обособленных ИТ-решений, поддерживающих выработку и реализацию ключевых управленческих решений, управление рисками и контроль ограничений, неизбежно приводит к возрастающему дублированию функций и усиливающейся несогласованности. Такие ИТ-решения — это лебедь, рак и щука. Принося определенную пользу в своих зонах ответственности, они на самом деле препятствуют развитию предприятия.

Концепция GRC, реализованная с помощью специализированной платформы, восстанавливает согласованность и синергию стратегического управления, управления ограничениями и рисками. GRC-система позволяет структурировать и повысить эффективность бизнес-процессов, обеспечить контроль за доступом к информации, четко разграничить и управлять правами пользователей, снизить затраты на поддержание бизнес-процессов.

Автор – Иван Боков, ведущий эксперт департамента корпоративных информационных систем ALP Group по R&D и корпоративному управлению