RPA

За последние десять лет спрос на бухгалтеров вырос на 318% — такие цифры приводят hh.ru и банк «Точка». Проблема в том, что предложение не успевает за спросом. По оценке правительства РФ, дефицит в этой сфере — около 1,5 млн кадров. И это неудивительно: чем крупнее компания, тем больше документов, сверок и операций ложится на плечи одного специалиста. При этом задач становится все больше — меняется законодательство, усложняются стандарты, растут требования.

Локальная автоматизация проблему не решает. Даже если компания использует «1С», СБИС, «Диадок», CRM и Excel-шаблоны, это еще не означает, что процессы стали сквозными. Данные остаются разрозненными: счета — в одном окне, договоры — в другом, выписки — в интернет-банке, сверки — в почте или мессенджерах. В итоге бухгалтеру все так же вручную приходится проверять:

• первичные документы — счета, акты, УПД, договоры. Нужно открыть, сверить, внести в учет, а если пришли по почте — сохранить, переименовать, согласовать;
• взаиморасчеты — даже обычная сверка с данными контрагента может занять часы, особенно в случае с авансами, частичными оплатами или ошибками в назначении платежа;
• банковские выписки — бухгалтер получает их ежедневно, разносит оплаты по договорам, проверяет, кто и за что заплатил. Если платеж пришел с ошибкой, без ссылки на договор или в валюте, требующей конвертации, обработка занимает еще больше времени;
• отчетность — может формироваться автоматически, но сдача в ФНС, ФСС и Росстат требует ручной загрузки, сверки квитанций, контроля статусов и оперативной реакции на запросы контролирующих органов.

Кто не ошибается

При ручной работе ошибки — лишь вопрос времени. Проводки забываются, документы дублируются, и все это всплывает в самый неподходящий момент. Достаточно одной неверной цифры в реквизитах контрагента — ИНН, КПП, расчетном счете или БИК, — чтобы деньги ушли не туда. Это не только прямые финансовые потери, но и риск нарушения валютного законодательства и 115-ФЗ: банк вполне может признать такую операцию подозрительной.

Ошибки в первичных документах — неправильная цена, количество, ставка НДС или скидка — почти всегда приводят к убыткам, доначислениям налогов и репутационным проблемам. Типичный пример: в договоре появился лишний ноль рядом со 100 тыс. Документы подписали, декларацию сдали — налоговая заметила расхождение. Исправления, подача уточненных деклараций и повторные согласования занимают больше месяца.

Ошибки в расчетах зарплаты и страховых взносов — одна из самых частых причин штрафов и претензий от ПФР, ФСС и ФОМС. Даже небольшая неточность в отчетах — будь то 6-НДФЛ, СЗВ-ТД или РСВ — почти гарантированно выявляется при камеральной проверке. В итоге бухгалтерия тратит массу времени и сил на исправление ошибок и подготовку уточненных отчетов.

Опоздание со сдачей отчетности — прямой путь к штрафу. А при накоплении долгов или системных нарушениях налоговая вправе инициировать выездную проверку или заблокировать расчетный счет.

Автоматизация снижает эти риски. Но пока часть процессов остается ручной, ошибки неизбежны, а их исправление отнимает время, силы и деньги.

Автоматизация бухгалтерских процессов: что происходит внутри

Представьте, что рутинные операции бухгалтера в «1С», СБИС или «Диадоке» выполняет виртуальный сотрудник — и делает это в среднем в 2–3 раза быстрее человека. Чтобы это организовать, достаточно внедрить готовую RPA-платформу (Robotic Process Automation) и настроить роботов под конкретные задачи. По нашему опыту, половина компаний успешно реализуют такие проекты самостоятельно при наличии внутренних компетенций и ИТ-ресурсов.

Первый шаг — предоставить роботу доступ к системам: специалист по автоматизации настраивает права и защищенно передает учетные данные. Далее робот запускается на выделенной виртуальной машине или сервере, где он повторяет действия человека в интерфейсе по прописанному сценарию.

Настройка робота занимает от 15 минут до нескольких часов — в зависимости от сложности задачи. В сложных сценариях робот последовательно выполняет десятки шагов: открывает документы, собирает данные из разных систем и сайтов, формирует отчеты и отправляет их ответственным. Запуск процесса в любом случае происходит за пару секунд. Такая система «читает» документы с помощью OCR, сверяет данные с внутренними справочниками и правилами, автоматически создает записи — или сообщает о расхождениях.

Важно, что робот не просто собирает данные — он их анализирует: выявляет дубли и пустые поля, сравнивает позиции, находит расхождения, готовит черновики актов. Может сам зайти в интернет-банк, скачать выписки, загрузить их в систему, распознать назначения и распределить платежи по заданным правилам. Сомнительные операции уходят на проверку человеку.

После обработки данных робот формирует готовые документы — акты, отчеты, проводки — в нужном формате: PDF, Excel, XML или напрямую в интерфейсе учетной системы. Он может отправлять их через внешние ЭДО-сервисы, корпоративные платформы и, при наличии доступа, через модули сдачи в ФНС. Также он умеет отслеживать статус доставки, сохранять подтверждения и архивировать данные.

Что может помешать автоматизации работать как надо: семь причин

Сами по себе технологии RPA не создают сложностей. Проблемы возникают из-за «особенностей бизнеса» и организации проектов. Вот почему автоматизация часто приносит меньше пользы, чем могла бы.

1. Автоматизация хаоса

Бизнесу может казаться, что сотрудники работают медленно. Но часто дело в том, что процесс изначально построен неэффективно. Как известно, автоматизировать хаос — значит, получить автоматизированный хаос. Роботизация должна начинаться не с покупки лицензий, а с анализа процессов.

По данным ОБИТ, 35% провалов ИТ-проектов связаны именно с несоответствием ИТ-решений реальным бизнес-требованиям, в том числе из-за недостаточного анализа на старте.

2. Процесс описан «на коленке»

Если процесс живет лишь «в голове бухгалтера» или базируется на неформальных договоренностях, робот здесь бессилен. Автоматизировать можно только четко описанные, формализованные шаги. Есть ошибка в логике процесса — робот честно воспроизведет ее, только быстрее человека. Поэтому важно сначала тщательно описать процесс и все сценарии.

3. Проблемы с доступами и ИБ

Боль большинства RPA-проектов — доступ к системам в подразделениях, работающих с чувствительными данными. Служба ИБ требует, чтобы доступы были привязаны к конкретному сотруднику, с подтверждением личности, например, по паспорту — а у робота паспорта нет. В результате согласование доступов затягивается — сроки проекта сдвигаются на недели или даже месяцы.

4. Нет синхронизации между командами

Сначала настроили робота, а затем компания перешла с Google Docs на «МойОфис», сменила интегратора ЭДО или перенесла данные в другую CRM. Когда нет налаженной коммуникации между ИТ, бизнесом и командой автоматизации, роботу «забывают» сообщить об изменениях, и автоматизация внезапно перестает работать.

5. Стремление автоматизировать все

В коммерческом секторе можно автоматизировать до 70–80% операций, и даже больше. Но есть процессы, где это неуместно: юридически значимые действия, зоны с высокими рисками и жесткими требованиями безопасности. Например, в финансовом мониторинге, госсекторе и на регулируемых рынках критично участие человека.

6. Недооценка сложности интеграции

Сложность интеграции зависит не столько от RPA-платформы, сколько от того, насколько «открыта» и готова к взаимодействию исходная система. С «1С», СБИС или «Диадоком» обычно проблем нет — там все стандартизировано. С кастомными системами могут возникать нюансы. Чаще всего интеграцию удается настроить через API, но нужно быть готовыми к тому, что если они реализованы недостаточно качественно, то потребуются доработки.

7. Считать окупаемость только в деньгах

Как бизнес может оценивать окупаемость RPA-проекта: допустим, бухгалтер обходится компании 1,2 млн руб. в год, а лицензия на робота — 1,5 млн. На первый взгляд, внедрение робота кажется невыгодным. Но так ли это?

Реальная картина складывается не только из прямых затрат, но и из рисков. Ошибки в отчетности могут обойтись в сотни тысяч, а то и миллионы рублей штрафов. Новый сотрудник тратит месяцы на адаптацию, робот — нет. Человеческий фактор непредсказуем: сегодня сотрудник внимателен, завтра допускает ошибку. Текучка кадров и обновления ПО неизбежно приводят к простоям и дополнительным расходам.

ROI RPA — это не только про ФОТ и лицензии. Это снижение текучки, минимизация ошибок, избежание штрафов, сокращение срывов сроков и защита персонала от эмоционального выгорания. И, конечно, стабильный результат при вложении определенной суммы денег.

Пора нанимать роботов: чек-лист для бизнеса

Внедрение RPA — серьезный шаг, который меняет бухгалтерские процессы и повышает их эффективность. Вот признаки, по которым бизнес понимает, что пора доверить рутинные задачи роботам:

• Операционка растет, а людей больше не становится. Команда уже не справляется, но быстро изменить текущие процессы не представляется возможным.
• Бизнес не масштабируется. Количественный рост остановился, а без цифровой трансформации качественный рост невозможен.
• На стратегические задачи не остается времени. Когда сотрудники целый день тратят на ручной ввод данных в CRM, то физически не могут выделить время на более важные задачи — например, анализ налоговой нагрузки или подготовку финансовой аналитики для руководства.
• Расширение штата не дает ожидаемого результата. Персонала становится больше, но эффективность отдела не растет.

В компаниях с устойчивыми оборотами и налаженными процессами RPA помогает разгрузить сотрудников от рутины, снизить количество ошибок и добиться стабильности в выполнении задач в бухгалтерии. Для малого бизнеса с ограниченным бюджетом автоматизация может быть слишком дорогой и рискованной. Здесь стоит сначала оптимизировать процессы и вложиться в развитие команды.

Автор – Сергей Азаров, руководитель направления департамента бизнес-решений «Софтлайн Решения» (ГК Softline)

Согласно опросу Gartner, 80% руководителей финансовых служб согласны с тем, что к 2025 году эффективная поддержка бизнеса будет осуществляться за счет ускорения внедрения цифровых технологий, таких как роботизация бизнес-процессов (robotic process automation, RPA) и искусственный интеллект. И для этого требуется выделение дополнительных финансовых ресурсов. При внедрении RPA инвестиции в процессную аналитику (process mining) становятся ключевым условием извлечения из технологий прибыли.

Опрос 400 руководителей финансовых служб, проведенный в декабре 2021 года, показал, что для повышения эффективности, гибкости и производительности труда необходимо расширять используемый технологический инструментарий. При этом RPA остается технологией, которая чаще всего упоминается респондентами в качестве средства достижения целей гиперавтоматизации), хотя пока и не принесла желаемой отдачи, в том числе, финансовым подразделениям.

«Несмотря на продолжающиеся инвестиции в RPA, предприятия понимают, что для обеспечения полной автоматизации им нужен дополнительный инструментарий, — указала вице-президент направления Gartner Finance Ниша Бхандаре. – Для получения более высокой отдачи от инвестиций в RPA они обращаются к технологиям, которые уже успели доказать свою эффективность и будут оставаться драйвером роста RPA в ближайшие годы, таким как процессная аналитика».

В рамках исследования финансовым директорам задавали вопросы по 16 различным технологиям, относящимся к сфере процессной автоматизации и оптимизации. Ожидается, что в течение ближайших двух лет только в три из них инвестиции увеличатся по сравнению с текущим уровнем. Речь идет об автоматизации построения отчетов, RPA и процессной аналитике. Причем в настоящее время из этих трех технологий только автоматизация построения отчетов приносит финансовым службам «высокую отдачу».

«Финансовые процессы сложны, сопряжены с большим количеством исключений и зависят от экспертных знаний и суждений, – подчеркнула Бхандаре. – Это ограничивает масштабы отдачи от RPA, и финансовым службам необходимо искать дополнительные возможности как в части повышения полезности RPA, так и при выборе технологий, в большей степени отвечающих требованиям к автоматизации».

Процессная аналитика привлекает больше инвестиций

Результаты опроса, проведенного Gartner, указывают на то, что в ближайшие два года у RPA будет три ключевых фактора роста: встроенное машинное обучение, облачная доставка и интеграция с процессной аналитикой. И хотя процессная аналитика по-прежнему является исследовательской технологией, еще не получившей широкого распространения в финансовых подразделениях, потенциал для улучшения текущего внедрения RPA делает ее весьма привлекательной в этой области.

Процессная аналитика предназначена для обнаружения, мониторинга и улучшения реальных процессов за счет анализа журналов событий в информационных системах. После того как журналы событий будут проанализированы алгоритмом процессной аналитики, руководители финансовых служб смогут точно узнать, что происходило во время выполнения того или иного процесса. Процессную аналитику можно использовать тремя разными дополняющими друг друга способами.

— Обнаружение процесса. Построение модели, отображающей выполнение текущего процесса «как есть».

— Соответствие процесса. Сравнение фактического событийного процесса с его идеальной моделью.

— Совершенствование процесса. Улучшение или расширение процессов, в том числе с помощью RPA.

«Процессная аналитика предоставляет инструмент для выявления основополагающих причин неэффективности и исключений в режиме реального времени, – подчеркнула Бхандаре. – Это позволяет оптимизировать и корректировать процессы, которые ранее, возможно, не поддавались автоматизации, открывая дополнительные возможности использования RPA и автоматизации в более широком смысле для повышения эффективности и снижения затрат».

Гиперавтоматизация – революционный подход, позволяющий предприятиям использовать преимущества цифровой трансформации максимально выгодно для себя. Гиперавтоматизация предусматривает применение передовых технологий автоматизации бизнес-процессов с помощью роботов (robotic process automation, RPA), искусственного интеллекта, машинного обучения, интеллектуального программного обеспечения управления бизнесом (intelligent business process management software, iBPMS) и процессного анализа в целях улучшения и автоматизации процессов способами более эффективными по сравнению с традиционными.

Руководители организаций должны иметь в виду, что гиперавтоматизация – не просто внедрение отдельных технологий, а стратегическая сквозная перестройка, предусматривающая непрерывность усилий, направленных на автоматизацию сквозных бизнес-процессов в масштабах всего предприятия.

Почему необходим переход к гиперавтоматизации?

Гиперавтоматизация позволяет бизнес-командам переосмысливать свои процессы, не упираясь в ограничения какой-то одной технологии. Благодаря тщательному перепроектированию процессов они открывают для себя новые возможности, достигают более высокой степени удовлетворенности и вносят дополнительный вклад в решение когнитивных задач и вопросов, связанных с клиентами. Поскольку ключевое значение для гиперавтоматизации имеют платформы low-code, организации получают дополнительную гибкость, быстро адаптируясь к происходящим изменениям. В сочетании с «цифровыми сотрудниками» и программными ботами все это освобождает людей от необходимости выполнения рутинных операций, занимающих большую часть рабочего дня. Процессы модернизируются с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

Перечислим некоторые признаки, указывающие на необходимость изменений по сравнению с традиционной автоматизацией. Еще раз стоит повторить, что переход на гиперавтоматизацию предполагает улучшение процессов за счет применения передовых технологий.

Зависимость от унаследованных систем. Когда в бизнес-процессе задействовано сразу несколько систем с унаследованными данными, решить все стоящие перед предприятием задачи с помощью какого-то одного инструмента не представляется возможным. Это требует множества дополняющих друг друга технологий, которые связали бы системы в единое целое.

Зависимость от человека. Если ваши процессы сопряжены с утомительными повторяющимися задачами, на их выполнение требуется больше времени, что влияет на потенциальную производительность труда сотрудников. Кроме того, рутинные и не требующие высокого интеллекта задачи снижают моральный дух команд, не говоря уже о возникновении неизбежных ошибок в работе. Справиться с этими недостатками помогают боты RPA.

Рассмотрим, к примеру, какой-нибудь трудоемкий процесс в сфере страхования. Развертывание круглосуточно работающего программного бота для выполнения процесса генерации документов позволяет увеличить производительность и ускорить процесс в несколько раз, исключив при этом ошибки.

Риски несоблюдения нормативных требований. Для любого предприятия, в какой бы отрасли и географическом регионе оно ни работало, выполнение требований закона и регулирующих органов имеет первоочередное значение. С помощью инструментов гиперавтоматизации соответствующие положения, правила и факторы риска могут быть автоматизированы или включены в настройки процессов.

Отсутствие прозрачности. При использовании старых методов управления бизнес-процессами – вручную или по электронной почте – отслеживание ключевой информации затруднено. Обеспечение прозрачности бизнес-процессов требует больших затрат времени и дополнительных усилий. Если людям приходится вручную приводить в соответствие электронные таблицы и общие файлы, изолированные функции и автономные системы, а качество данных оставляет желать лучшего, самое время задуматься о технологическом сдвиге.

Чего можно добиться?

Повышение окупаемости инвестиций. Добавление к правильно выстроенным процессам средств автоматизации устраняет их неэффективность, приводит к сокращению времени на освоение новой продукции и ускорению процессов. Поскольку гиперавтоматизация предполагает сочетание использования средств автоматизации процессов и RPA с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, получаемая выгода и окупаемость инвестиций увеличиваются.

Рассмотрим, к примеру, компанию медицинского страхования, которая обрабатывает почти 200 тыс. заявлений в год. Чтобы закрыть заявление, работник тратит в среднем полчаса в день на извлечение данных из системы CRM, вставку их в документ, вывод на печать и снабжение подписями. При использовании гиперавтоматизации процесс извлечения данных может быть автоматизирован за счет применения средств оптического распознавания символов, а информацию можно проверить при помощи инструментов автоматизации бизнес-процессов. Закрытие документа осуществляется с помощью электронной подписи. Время процесса в целом значительно сокращается, что приводит к существенному повышению окупаемости капиталовложений.

Улучшение клиентского восприятия. Согласно исследованию Zendesk, почти 80% клиентов при двух и более случаях неудачного опыта взаимоотношений с той или иной компанией пойдут к ее конкуренту. Чтобы клиенты лояльно относились к бренду, нужна персонализация ориентированных на них рабочих процессов. Технологии гиперавтоматизации, к примеру, могут использоваться для мониторинга взаимодействия с контактным центром. Использование средств обработки естественного языка помогает анализировать взаимодействие и настроения клиентов, проводить количественную оценку настроений, вычислять время задержки – то есть, рассчитывать все ключевые показатели клиентского восприятия (Customer Experience, CX), которые необходимы для понимания ситуации и принятия важных бизнес-решений.

Повышение операционной эффективности. По оценкам экспертов, благодаря гиперавтоматизации нагрузка на менеджеров к 2024 году снизится на 70-75%. Поскольку все это автоматизирует и ускоряет рутинные процессы ввода и извлечения данных, выставления счетов, управления поставщиками, обработки заявлений и т.д., появляется возможность освободить людей от выполнения операций подобного рода. Сквозная автоматизация позволяет поднять производительность и повысить качество стратегических бизнес-решений.

Ускорение выхода на рынок. В условиях растущей конкуренции в мире важно расширять масштабы производства, ускорять его и быстрее выводить новые продукты и услуги на рынок. Как сделать это грамотнее? Ответ заключается в создании систем, предполагающих написание минимального объема программного кода. Платформы low-code, позволяют разрабатывать приложения в 10-20 раз быстрее по сравнению с традиционными средствами. Визуальный подход к программированию создает условия для привлечения к проектированию приложений людей с минимальной технической подготовкой, помогая легко создавать приложения на основе уже готовых компонентов, шаблонов и виджетов.

Разработка low-code/no-code является центральным звеном гиперавтоматизации. Если гиперавтоматизация оптимизирует бизнес-процессы для беспроблемного проведения цифровой трансформации, то создание приложений с написанием минимального объема кода ускоряет эту процедуру, делая переход более быстрым и помогая поддерживать и модернизировать внедренные технологии. В условиях пандемии компании всего мира смогли по достоинству оценить гибкость и быстроту разработки low-code.

Сивашанкари Кришнамурти – менеджер компании Vuram по вопросам автоматизации доставки. На протяжении девяти последних лет она автоматизирует бизнес-процессов различных организаций. Имея опыт разработки более 100 бизнес-процессов с помощью инструментов гиперавтоматизации, основное внимание Кришнамурти уделяет вопросам успешного проведения клиентами цифровой трансформации. Она занималась реализацией различных программ с несколькими глобальными командами доставки и принимала участие в создании центров передового опыта.

Современные платформы для разработки без программирования или с написанием минимального объема программного кода (low-code/no-code) позволяют группам разработчиков ПО – и даже людям, не имеющим подготовки в области программирования – создавать, поддерживать и расширять достаточно большой спектр приложений. Среди наиболее распространенных сфер их применения следует отметить создание мобильных приложений, улучшение клиентского опыта (Customer Experience, CX), оптимизацию рабочих процессов, модернизацию унаследованных приложений, автоматическую интеграцию данных и поддержку их визуализации.

Основное преимущество таких инструментов заключается в том, что они могут успешно использоваться теми, кто создает приложения для массового потребителя и не имеет глубоких навыков программирования. С их помощью они могут создавать приложения быстрее и дешевле, чем на основе традиционных SDK. При этом многие (но не все) коммерческие системы low-code нивелируют экономию на стоимости рабочей силы увеличением лицензионных отчислений или платы за подписку.

Затраты и экономия low-code/no-code

Если вы создаете потребительские или клиентские приложения, избегайте систем разработки, предполагающих взимание платы за каждого пользователя, а также систем, не обеспечивающих приемлемой производительности. Если система генерирует приложения с низкой производительностью или непривычным пользовательским интерфейсом, потребители вполне могут проигнорировать их.

В качестве иллюстрации приведем следующие расчеты. Разработчики уровня бакалавра в США обходятся в год от 50 тыс. до 120 тыс. долл. (в среднем 72 тыс. долл.), а на создание с нуля простых приложений потребительского класса с написанием программного кода уходит от 6 до 25 человеко-месяцев (в среднем 12), так что разработка такого приложения обходится примерно в 72 тыс. долл. Разработка сложных приложений может стоить более 1 млн долл.

Если вы используете систему разработки low-code, которая сокращает время создания простого приложения до одного человеко-месяца (при затратах примерно в 6 тыс. долл.), но плата за лицензии составляет 10 долл. на пользователя, то при наличии 6600 пользователей ваши общие расходы превысят стоимость традиционной разработки. Но, опять же, это только приблизительная оценка.

В таком случае инструмент, плата за который устанавливается в расчете на количество приложений, серверов или разработчиков, может оказаться более выгодным вариантом. С другой стороны, при создании большого количества приложений для внутреннего пользования и наличии нескольких сотен сотрудников, выгоднее оплачивать лицензии на каждого пользователя.

У сотрудников компаний ожидания в отношении приложений обычно скромнее, чем у независимых потребителей, и у них, как правило, нет выбора из нескольких инструментов, с помощью которых они могли бы выполнять свою работу. Сотрудники могут жаловаться, но все равно будут пользоваться имеющимся приложением.

No-code или low-code?

Используя инструмент категории no-code, вы можете перетаскивать компоненты на проектную палитру, сколько душе угодно, пока не натолкнетесь на бетонную стену и не обнаружите, что в инструменте не хватает чего-то нужного. И если не удастся купить или получить необходимый компонент каким-то иным образом у разработчика соответствующего инструмента или независимого поставщика, считайте, что вам не повезло.

Для инструмента категории low-code, кривая обучения может оказаться круче, чем в случае no-code, но барьеры на пути расширения возможностей приложений здесь, как правило, ниже. Вместо покупки очередного компонента достаточно написать несколько строк кода, обращающегося к базовой системе, программе Open Source или API поставщика платформы.

В некоторых средах, для которых характерен минимальный уровень программирования, в определенных ситуациях можно обойтись и вообще без него. Другими словами, до определенного момента среда может использоваться без написания программного кода. В этом случае 95% необходимых работ выполняют бизнес-пользователи, а программист пишет код для оставшихся 5%. Эти цифры будут варьироваться в зависимости от конкретного приложения и инструмента.

Зачастую бывает так, что код, который требуется написать, семантически похож на уже знакомый вам язык. Например, инструмент Microsoft Power Fx базируется на Microsoft Excel, а Xbasic компании Alpha Software вырос из Microsoft Basic. Во многих инструментах low-code фигурирует язык, который либо тесно связан с JavaScript, либо использует реальный движок JavaScript, такой как V8.

Бытует мнение, что на самом деле инструменты no-code представляют собой инструменты low-code, которые пытаются продать бизнес-пользователям. Более реалистичная точка зрения заключается в том, что всем коллективам – как ведущим разработки без программирования, так и пишущим небольшие объемы программного кода – все равно нужны профессиональные разработчики, создающие компоненты, которые бизнес-пользователям не под силу. Сюда относятся схемы баз данных, разработка компонентов, системная архитектура, проектирование пользовательского интерфейса и проверка качества.

Виды инструментов для разработки low-code/no-code

Прежде чем инициировать покупку инструмента для разработки low-code/no-code, следует задать себе несколько вопросов о приложении, которое вы будете предлагать, с тем чтобы понять, имеет ли все это для вас смысл. Предлагаю вам записать ответы на следующие вопросы.

— Вы собираетесь создавать настольное приложение? Для Windows? Для Mac? Для Linux? Для всего перечисленного?

— Собираетесь создавать веб-приложение? Для браузера на настольном ПК? Для планшетов? Для смартфонов? Для всего перечисленного?

— Планируете писать нативный код для мобильных устройств? Использовать гибридную веб-технологию? Использовать нативную среду и веб-контент? Использовать все перечисленное?

— У вас уже есть бюджет? Какой? Есть конкретные сроки? Насколько быстро надо все сделать? Сколько у вас разработчиков? Какими навыками они обладают? Согласуются ли ваш бюджет, сроки и ресурсы с целями создания приложения? Как вы это оценивали?

— Нужна ли вашему приложению база данных? Если да, идет ли речь об уже существующей базе данных или о новой? Будут ли клиенты обновлять базу данных?

— Нужно ли вашему приложению поддерживать связь с клиентами? Нужны ли другие специальные функции?

— Вы создаете приложение для внутреннего пользования? Для заказчиков или для массового рынка? Для бизнес-партнеров? Для всех перечисленных категорий?

— Будут ли меняться или модернизироваться существующие бизнес-процессы? Пытаетесь ли вы оцифровывать существующую бумажную форму?

Как следует из этого перечня вопросов, в мире существует много разных целевых сред, предназначенных для тех или иных приложений. А у инструментов low-code/no-code есть много разных парадигм разработки.

Настольные приложения могут создаваться для Windows, macOS, Linux, а иногда даже DOS. Мобильные – на Android, iOS и разновидностях этих операционных систем для планшетов и часов. К веб-приложениям относится практически все вышеперечисленное, а также дополнительная поддержка браузеров (Chrome, Edge, Safari, Firefox и Opera) и возможность адаптации к различным размерам экранов. Гибридные веб-приложения сочетают в себе свойства нативных приложений и веб-контента.

Парадигмы проектирования предусматривают настройку прототипов приложений; перетаскивание с использованием таблиц свойств и небольших фрагментов кода; описания декларативных полей; преобразование отсканированных форм; преобразование каркасных или графических структур и генерацию форм из схем базы данных. Сами элементы управления могут быть встроены в платформу или реализованы как часть исполняемой среды инструмента.

Серверные возможности могут включать поддержку аутентификации и подключения к базам данных, облачным сервисам и корпоративным приложениям. Мобильные приложения могут поддерживать текстовые сообщения, push-уведомления, геолокацию, фото- и видеосервисы, сервисы идентификации и интеграции с социальными сетями. Приложения, использующие серверные сервисы, могут работать даже при прерывании подключения, зная, как разрешать конфликты данных, возникающие, когда сразу несколько пользователей пытаются обновить базу данных, которая находится в автономном режиме.

Известные платформы разработки low-code/no-code

В последний раз, когда я детально исследовал эту сферу, там было представлено более 400 вендоров. В Gartner своим анализом охватили около 250, пытаясь разбить их на постоянно меняющиеся категории. Многие вендоры и некоторые продукты подпадают под определение сразу нескольких категорий.

Не думаю, что средства управления бизнес-процессами (business process management, BPM) и роботизации бизнес-процессов (robotic process automation, RPA) следует объединять с другими инструментами low-code/no-code. Разница, на мой взгляд, заключается в том, что для инструментов BPM и RPA автоматизация и настройка систем является их основной целью. Обычные же инструменты разработки могут использовать корпоративные системы, но только в качестве средства для достижения другой цели.

Например, для автоматизации скучного, повторяющегося, мультисистемного процесса проверки кредитоспособности лучше всего подходит RPA; а планшетное приложение, которое сервисный инженер использует для записи осмотра лифта, может заменить бумажные формы, ускоряя процесс и исключая выполнение некоторых записей в офисе. Но при этом оно не способно автоматизировать процесс настолько, чтобы попасть в категорию RPA.

В качестве иллюстрации я отобрал семь поставщиков систем low-code/no-code перечислив их в алфавитном порядке. Учтите, что включение в этот список не следует трактовать как рекомендацию, а исключение не является приговором.

- Alpha Software. Alpha Anywhere – инструмент полного цикла быстрой разработки low-code, который предназначен для создания разработчиками самой разной квалификации настольных приложений, веб-приложений и гибридных мобильных приложений, ориентированных на базы данных. Alpha TransForm – инструмент low-code/no-code, позволяющий разрабатывать мобильные формы с автономными возможностями и автоматической синхронизацией при возобновлении подключения.

- Appian. Appian предлагает визуальный конструктор no-code и инструменты low-code для создания веб-приложений и мобильных приложений, которые интегрируются с корпоративными данными без программирования. Кроме того, у Appian имеется платформа автоматизации для BPM и RPA.

- Claris. Claris FileMaker – система для разработки настольных, веб- и мобильных приложений категории low-code, включающая собственную базу данных. Она имеет встроенные шаблоны, поддерживает проектирование путем буксировки и интуитивный графический пользовательский интерфейс. Claris Connect – платформа автоматизации, построенная на том же ядре, что и FileMaker.

- Mendix. Mendix Studio – WYSIWYG-среда на основе браузера для разработчиков, которые создают приложения для массового потребителя. Mendix Studio Pro – среда с классическим интерфейсом дл ПК, включающая в себя все возможности, которые нужны для создания приложений, в том числе возможность добавления при необходимости программного кода. Mendix предлагает также платформу автоматизации и систему интеграции данных.

- Microsoft. Microsoft Power Apps – конструктор для Windows 10, требующий написания минимального объема программного кода и поддерживающий шаблоны, перетаскивание компонентов и Excel-подобный язык программирования Power Fx. В Power Apps используется языковая модель, способная генерировать код Power Fx из описаний на естественном языке. Профессиональные разработчики могут расширять возможности Power Apps с помощью Azure Functions и специальных коннекторов. Power Automate – отдельная RPA-платформа c поддержкой документооборота.

- OutSystems. Система OutSystems позволяет перетаскивать визуальные элементы для создания пользовательских интерфейсов, бизнес-процессов, бизнес-логики и моделей данных для веб-приложений и мобильных приложений, а также дополнять их программным кодом при возникновении такой необходимости. В ее состав входит 70 уже готовых шаблонов. Инструмент OutSystems Forge содержит тысячи модулей с программным кодом, которые можно перетаскивать в приложение и при желании расширять в среде IDE.

- Salesforce. Salesforce Lightning – инструмент для создания приложений на Salesforce Platform с возможностью буксировки и написанием небольшого объема программного кода. Lightning App Builder позволяет бизнес-пользователям выбирать модули для проектирования приложений. Lightning Web Components помогает создавать повторно используемые элементы.

Ключевые факторы при выборе платформы low-code/no-code

Помните длинный список вопросов, который вам следовало задать себе? Теперь пришло время свериться с ответами. Универсальной системы разработки, подходящей на все случаи жизни, не существует, даже если вы испытываете потребность в стандартизации на базе одной системы в масштабе всего предприятия. Очень скоро выяснится, что разным подразделениям нужны разные продукты разработки для разных целей.

— Подходит ли вам модель оплаты? Для потребительских приложений системы с написанием минимального объема программного кода, требующие оплату лицензии на каждого пользователя, вряд ли можно считать оправданными. Многие поставщики указывают цены на своих сайтах. У других, чтобы узнать их, необходимо связаться с отделом продаж. Стесняться этого не стоит. Поинтересуйтесь ценами и сравните их с той информацией, которая уже имеется у вас о других поставщиках.

— Поддерживает ли предлагаемая платформа все желаемые цели? Если нет, продолжайте поиски. Если ни один из имеющихся вариантов не охватывает все желаемые цели, подумайте о сокращении списка целей с оставлением там наиболее важных устройств или браузеров.

— Соответствует ли платформа вашим навыкам разработчика? Подумайте о возможности коллективного проектирования приложений, которое позволит не зависеть от единственного разработчика и охватить все необходимые навыки. Если ваш коллектив не обладает всеми навыками, которые нужны для использования того или иного инструмента, продолжайте поиски. Возможно, какой-то другой продукт больше подходит вашей команде. Если ни с одним из инструментов вы справиться не можете, надо либо проходить переподготовку, либо нанимать дополнительных специалистов, либо делать и то, и другое.

— Поможет ли инструмент оптимизировать сроки разработки? Главным преимуществом инструментов, не требующих написания большого объема программного кода, является ускорение вывода приложений на рынок. Если этот фактор имеет для вас важное значение, нужно оценить, сколько времени потребуется для завершения проекта. Попросите поставщика оценить сроки исходя из ваших требований и опыта реализации аналогичных проектов. Попросите сделать то же самое разработчика, имеющего опыт использования соответствующего инструмента. Учтите, что при оценке сроков определенное время надо выделить на стадии тестирования и подготовки документации, а также на начальный этап проектирования и окончательное развертывание.

— Поддерживает ли платформа масштабирование? В некоторых решениях присутствуют узкие места, ограничивающие одновременный запуск приложения большим количеством пользователей; тогда как другие успешно справляются с очень большой нагрузкой. В некоторых ситуациях узкие места можно обойти на стороне сервера, запустив несколько серверов за системой сбалансирования нагрузки. Поставщик должен сообщить, с каким количеством пользователей справляется типичное приложение, но перед окончательным развертыванием необходимо провести нагрузочное тестирование.

— Отвечает ли платформа ожиданиям пользователей? Потребители ждут, что приложения будут реагировать на их действия за доли секунды и иметь привычный пользовательский интерфейс. На смартфоне, например, стоит протестировать прокрутку длинного списка. При ускорении движения управляющего элемента она должна выполняться быстрее, а при его замедлении соответствующим образом замедляться, прежде чем произойдет окончательная остановка.

— Не забывайте о необходимости доказательства выбранной концепции. Нельзя ограничиваться лишь пассивным изучением продукта в свободное время. Смоделируйте простой пример того, что вам предстоит сделать, и создайте приложение, подтверждающее концепцию. Заниматься этим лучше самостоятельно. Обращайтесь к поставщику лишь в том случае, если ваши сотрудники сами не справляются.

Разработка приложений с написанием минимального объема программного кода сулит немалую выгоду. С одной стороны, слишком многие компании настаивают на том, что мобильные приложения должны иметь нативный программный код, после чего с изумлением узнают, что придется потратить 1 млн долл. и год на создание приложения для iOS, а затем еще 500 тыс. долл. и полгода на практически идентичное приложение Android. Имеет смысл сначала изучить альтернативные варианты с точки зрения как сокращения расходов, так и ускорения вывода приложений на рынок.

С другой стороны, многие полагают, что с инструментами, позволяющими создавать приложения без написания большого объема кода, бизнес-пользователи справятся и без помощи профессиональных разработчиков и администраторов баз данных, а затем неожиданно сталкиваются с тем, что проект провалился. Если вы будете избегать крайностей и ставить четкие цели, велика вероятность, что вам удастся сформировать команду, которая умеет (или в состоянии в короткие сроки научиться) хорошо и быстро создавать приложения в парадигме low-code.

Долгие годы оптимальным способом разработки и запуска нового бизнес-процесса для бизнеса было приглашение новых сотрудников или подрядчиков. Такой подход надежно обеспечивал быстрый результат, и его предпочитали использовать множество компаний.

Сегодня для выполнения многих операций в рамках бизнес-процессов, которые до сих пор выполнялись вручную, используются роботизированные системы (Robotic Process Automation, RPA). Они обеспечивают эффективность, позволяют быстро достигать поставленных целей. А эффект их применения всегда становится наглядным: для того, чтобы убедиться в нем, достаточно сравнить скорость и качество выполнения работы до и после внедрения RPA.

Но что же дальше? Бизнес уже воспользовался преимуществами роботизации, и теперь ему предстоит искать новые преимущества и пути повышения эффективности? Отнюдь. Возможности RPA можно расширить. Для этого необходимо изменить подход к разработке бизнес-процессов и с самого начала создавать их с учетом будущего использования роботов.

Как ограничения усложняют бизнес-процессы

Разработчики бизнес-процессов сегодня вынуждены принимать во внимание ограничения, которые в той или иной мере их усложняют и замедляют. Преодолеть внешние ограничения компания, как правило, не в состоянии: многие из них связаны с регуляторными нормами и их соблюдение – одна из составляющих комплаенс-политики. А вот внутренние ограничения во многом связаны с необходимостью учитывать «человеческий фактор»: ограниченные возможности сотрудников, вероятность ошибок, неточностей и даже риск преднамеренных действий персонала.

Эти ограничения часто приводят к вынужденным усложнениям в разрабатываемых бизнес-процессах. Ими могут быть вводимые процедуры проверки качества, определения ролевых обязанностей и даже ограничения, которые приходится вносить в соглашения об уровне обслуживания (SLA). В результате бизнес-процесс превращается в набор «процедур ради процедур», когда значительное число функций нацелены не на выполнение задачи, а на проверку результатов предыдущей работы. При этом усложняется даже последующее внедрение роботов-помощников, а разработчикам процессов приходится пересматривать их логику и содержание, исключая множество процедур.

Как преодолеть ограничения

Между тем, уже на стадии разработки бизнес-процесса ограничения могут быть преодолены. Для этого с самого начала в них должна быть предусмотрена роботизация. В таком случае внутренние ограничения либо полностью отсутствуют, либо сведены к минимуму.

Программные роботы не совершают ошибок, не имеют ментальности, работают быстро и способны бесконечно выполнять монотонные рутинные операции. Для них не нужно предусматривать перерывы, учитывать необходимость отвлекаться на выполнение иных функций (даже телефонные звонки могут стать заметной помехой для работы исполнителя и замедлить выполнение бизнес-процесса). И даже мотивация или выполнение требований к организации рабочего места для роботов неактуальны.

Переход к этим принципам разработки бизнес-процессов поможет компании сделать серьезный шаг к массовому использованию роботов. Один из этапов автоматизации – внесение изменений в бизнес-процессы, которые должны учесть выполнение отдельных функций роботами, отличающихся высокой производительностью труда и точностью в выполнении операций. При разработке бизнес-процессов, изначально предусматривающих их применение, эта фаза становится просто излишней.

Наилучшим решением для компании, занятой совершенствованием своих процессов, является привлечение консультанта (а их роль могут выполнять и сотрудники самой организации), которые смогли бы на первоначальном этапе разработки выделить операции, которые могут быть делегированы роботам и учесть их при создании общего алгоритма. Благодаря такой предусмотрительности из него можно исключить функциональность, которая при применении RPA становится излишней.

Делегирование роботам

Делегирование задач роботам в рамках проектирования бизнес-процессов – сложная задача. Для ее решения компаниям часто не хватает специалистов, которые могли бы определить в рамках процесса функции, которые могут быть переданы роботам из-за стремления менеджмента к освобождению сотрудников от рутинного труда и перераспределения их на решение креативных задач.

Но не лишним будет подумать и о том, какие еще обязанности могут быть у роботов, – из числа тех, что оказывают заметное влияние на снижение рисков или улучшение клиентского опыта. Для этого можно подробно изучить все составляющие бизнес-процесса и определить те из них, которые роботы могут дополнительно взять на себя. Это могут быть, к примеру, операции по ежедневному тестированию работоспособности оборудования и информационных систем. Такое делегирование не сложно реализовать – достаточно предоставить роботам доступ к необходимым интерфейсам приложений. Зато сотрудники, которые до сих пор занимались выявлением проблем, смогут сосредоточиться на устранении обнаруженных роботами нарушений.

Подобные кейсы могут быть найдены в любой организации. Так же широк набор задач, на которые могут быть нацелены разрабатываемые бизнес-процессы, рассчитанные на широкое использование роботов: от проверки на соответствие требованиям и регламентам до разработки новых продуктов и сервисов, которые компания стремится как можно скорее вывести на рынок.

Лучшее, что может сделать компания, которая стремится получить от роботов максимальную отдачу – провести аудит своих бизнес-процессов, чтобы обнаружить повторяющиеся задачи и рутинные операции, выполнение которых может быть поручено роботам. И только если это невозможно в рамках существующего бизнес-процесса, стоит задуматься о разработке нового, изначально предусматривающего роботизацию.

Автор — Светлана Анисимова, генеральный директор UiPath в России

Сфера роботизации и автоматизации процессов — RPA (Robotic Process Automation) активно развивается, и все больше компаний применяют RPA-решения в своих бизнес-процессах. Согласно отчету Grand View Research, к 2027 году рынок RPA превысит 25 млрд долл., при этом среднегодовой темп роста составит более 40%. Разработчики таких решений предоставляют бизнесу платформы для создания «цифровых сотрудников». Цифровой сотрудник – это главный компонент платформы, программный робот, выполняющий действия с программным обеспечением на рабочем столе. Дополнительные компоненты платформы позволяют анализировать бизнес-процессы, автоматизировать их, и контролировать выполнение в продуктивной среде.

Для разработчиков решений естественным становится совмещение различных технологий для получения новых возможностей. Так, RPA и искусственный интеллект (ИИ) обычно рассматриваются как отдельные области, но они в значительной степени дополняют друг друга. Совмещение этих технологий приводит к интеллектуальной автоматизации, которая обеспечивает быстрое выполнение сквозных бизнес-процессов. Внедрение решений, совмещающих эти две технологии, отлично подходит для различных отраслей и компаний, в частности, предоставляющих услуги и имеющих службы поддержки. Какие же именно возможности открывает совместное использование RPA и ИИ?

Интеллектуальная эффективность

Сама по себе RPA-платформа способна автоматизировать многие бизнес-процессы, базирующиеся на разных технологических платформах (Windows Desktop, Web, Mainframe, Java, Web Services, API). Гибкость интеграции достигается путем использования различных способов взаимодействия с пользовательской средой робота. Один из способов предполагает, что робот может имитировать действия человека и работает с целевым приложением напрямую, при этом целевое приложение «не знает», что им управляет робот. То есть стандартный процесс работы сохраняется без каких-либо дополнительных изменений, и робот просто заменяет человека. В других случаях могут использоваться и системные функции. Например, робот может не использовать проводник (пользовательский интерфейс), управляя файлами с помощью системных команд. Работая с таблицами и базами данных, робот может обойти пользовательский интерфейс и работать напрямую с данными через API, что существенно повышает производительность.

С развитием ИИ появились дополнительные сценарии использования цифровых сотрудников. RPA – эффективная технология, обладающая множеством преимуществ, однако роботы могут выполнять только те задачи, которые ставит перед ними человек. А вот ИИ может обучать роботов и давать им возможность самостоятельного анализа тех или иных вопросов. Таким образом, RPA может автоматизировать все задачи, основанные на заранее подготовленных правилах, а ИИ может заполнить пробел, где RPA не справляется. Если раньше роботы могли работать только со структурированными данными и четко выстроенной логикой, то благодаря технологиям ИИ роботы получили возможность принимать самостоятельные решения.

Рассмотрим направления, в которых роботы принимают самостоятельные решения благодаря искусственному интеллекту.

Аналитика: обнаружение процесса и идентификация действий

Компании часто нуждаются в документе с описанием бизнес-процессов и действий сотрудников. Такой документ может упростить процесс обучения новых сотрудников, усовершенствовать определенные процессы, повысить качество выполнения работы, а также может быть использован для построения системы роботизации.

Автоматизированная аналитика процессов позволяет сэкономить время, затраченное бизнес-аналитиком на их описание. Решение, базирующееся на ИИ, может обнаруживать новые процессы, детальнее и обширнее исследовать и описывать их. В большинстве случаев подобные решения представляют собой программу-агента, которая устанавливается на рабочем столе сотрудника и следит за выполняемыми действиями. Через некоторое время агент формирует концепцию работы, выполняемой сотрудником. Таким образом время, которое бизнес-аналитик должен потратить на подготовку документа, значительно сокращается.

Распознавание текстов

Распознавание текста (Optical Character Recognition, OCR) включает в себя распознавание графических символов, курсива, а также неструктурированных данных. Данные технологии используются для автоматизации приложений, к которым невозможно подключиться на системном уровне, и для работы с текстовыми файлами, из которых невозможно выделить текст – например, из PDF-файлов отсканированных документов. Таким образом можно обрабатывать счета-фактуры, чеки, приходные ордеры и другие стандартизированные (но не обязательно структурированные) документы. Подобное использование ИИ приводит к сквозной автоматизации процессов. Люди поддерживают роботов и обрабатывают документы только в тех случаях, когда робот не уверен в дальнейших действиях.

Благодаря технологиям на базе ИИ доступны также дополнительные возможности по распознаванию текста. Они требуются для более умного использования оцифрованных документов – в случаях, если в документе есть таблицы или разное расположение текста. Например, разработчики предлагают продукты для работы с графическими документами, относящиеся к семейству IDP (Intelligent Document Processing). IDP отличается от OCR тем, что помимо конвертации графического текста в цифровой, также может определить тип документа и находить поля, меняющие свое местоположение. IDP проходит наблюдаемое обучение, где аналитик поправляет выстроенную концепцию документа. Очень удобно, когда OCR и IDP предоставляют не только распознанный текст, но и оценку уверенности в правильности оцифровки. Большинство решений по распознаванию текста не гарантируют 100% корректное распознавание, однако ИИ технологии помогают минимизировать ошибки даже в сложно структурированных документах.

Некоторые продукты позволяют распознавать и рукописный текст. Конечно же, многое зависит от языка и культурной составляющей. Например, если речь идет о рецепте, выписанном доктором, то часто бывает сложно распознать текст. Но технология распознавания есть, и она работает. Инновационные решения позволяют легко работать с отсканированными заявлениями и другими документами. Распознавание рукописного текста часто используется при сверке предложенных и принятых контрактных обязательств, где принимающий условия соглашения клиент вручную переписывает основные положения контракта.

Говоря о тенденциях развития технологий по оцифровке документов, специалисты рекомендуют уходить от процессов, базирующихся на рукописных текстах к цифровизации ввода. Процессы будут намного эффективнее, если заменить такой подход на чат-боты, формы, или IVR-системы (умное распознавание голоса). Кроме того, также можно использовать распознавание почерка для сравнения и верификации подписи.

Распознавание изображений

Распознавание изображений может потребоваться при работе с картинками. Платформы RPA содержат компоненты для поиска картинки в картинке и для анализа изображения на содержание разных цветов. Технологии ИИ позволяют расширить сценарии их использования. Сама по себе данная технология интересна, а при совмещении с другими технологиями и системами открывает новые возможности в роботизации бизнес-процессов.

Сравнительный анализ изображений позволяет находить «картинку в картинке» при некотором расхождении между ними. Отличный пример данной технологии – поиск изображений Google. Результатом поиска становятся как идентичные, так и похожие изображения. Сценарием использования может быть поиск всех источников в Интернете, содержащих похожую фотографию. Такое решение может быть использовано для подтверждения подлинности личных данных. Если один и тот же или похожий портрет был использован в социальных сетях для разных учетных записей, то подлинность информации под вопросом. Таким же образом можно искать логотипы.

К этой возможности относится и опция распознавания лиц: выявление концепции лиц в изображении – например, фото из паспорта. При автоматизированном приеме на работу можно распознать паспортные данные с помощью IDP, автоматически определить и сохранить фотографию сотрудника в локальной системе управления персоналом. Паспортные данные можно сопоставить с анкетными данными, а фотографию проверить в базах фотографий (например, разыскиваемых преступников).

Также возможно распознавание лиц и человеческих изображений из потока видеонаблюдения. Видеопоток режется на кадры, и выборочные кадры проводятся через систему распознавания лиц. Кадры с лицами проходят сверку с системами управления персоналом и принимаются решения, базирующиеся на идентификации личности по лицу. Например, если есть складское помещение с блоками А и Б, и приписанный к блоку А сотрудник выявлен в блоке Б, это может стать причиной автоматического оповещения службы безопасности склада. Интеллектуальные роботы обеспечивают общение между системами и связывают отдельные возможности в одну сквозную полезную деятельность.

Распознавание объекта – это распознавание концепции или явления на изображении. Здесь существуют практически бесконечные возможности использования в разных индустриях – от медицины для определения аномалий, обороны для определения объектов, экологии для определения загрязнений, и до нефтеперерабатывающей промышленности. Использование решения заключается в том, что ИИ тренируется на выявлении концепции на множестве изображений. После обучения ИИ сможет классифицировать изображение на содержание или отсутствие концепции. Хорошим примером использования подобного решения является обработка ржавчины на трубопроводе. Представим, что дрон летает над линией трубопровода и снимает трубы сверху. Видео обрабатывается, и кадры исследуются на предмет ржавчины. Если ржавчина замечена, то бригада сервисного обслуживания получает уведомление с изображением и геолокацией снимка, и дальше принимает решение, если требуется принять меры. Конечно, дрон не может пролететь сотни километров трубопровода, и его должна сопровождать бригада, но это быстрее, чем лезть на трубопровод и осматривать его шаг за шагом.

Безусловно, все это могут делать люди. Но как долго и как часто? Роботы не устают и не сбиваются от продолжительной монотонной работы. Они могут обрабатывать информацию по мере поступления, даже если им приходится анализировать одно и то же изображение каждые 10 минут, при этом анализируя тысячи изображений в час.

Роботизированные ИИ-системы также позволяют описывать изображение, перечисляя замеченные концепции объектов. Это тот случай, когда ИИ используется для того, чтобы обойти технологию, созданную против ИИ и роботов. Отличный пример этому – технология, созданная для подтверждения пользователя, как человека («выберите все изображения, где есть светофор, чтобы подтвердить, что вы не робот»). Описательный анализ изображения расскажет, что на картинке присутствует городская среда, содержащая автомобиль и светофор.

Возможности для повышения эффективности обслуживания клиентов

Решения, совмещающие RPA и ИИ, помогают повысить эффективность обслуживания клиентов благодаря автоматизированному анализу обращений (голос, текст), определяя настроение, приоритет и контекст обращений.

Анализ настроений (Sentiment Analysis) позволяет определить настроение пишущего или тон письма. Данная технология может быть использована в центрах поддержки для назначения приоритета запросу. Более компетентный в работе с проблемными клиентами сотрудник службы поддержки приписывается к запросу, а анализаторами текста выявляется общий контекст из текста. Письмо с просьбой о поддержке классифицируется как запрос по лицензированию, установке или использованию. Также технология может быть интегрирована с чат-ботами для достижения той же цели – определение контекста и общего смысла запроса для дальнейшего распределения для обработки – роботами, вручную или гибридно.

Распознавание голоса дает возможность создания канала голосового общения между роботом и человеком. Оно используется вместе с системами распознавания контекста. Голосовые сообщения цифровизируются в текст, который в свою очередь проходит через определение смысла. Такое общение на базе заранее заложенного контекста используется в чат-ботах. При обращении в службу поддержки клиент идентифицирует себя и описывает природу своего обращения. Система проводит пользователя через диалог и обрабатывает заявку. Если система не может понять или обработать запрос, звонок переводится на сотрудника службы поддержки, который уже в обладает информацией и видит ответы на автоматизированные вопросы от системы.

Также есть сервисные решения (Service Assist), которые связывают в один сквозной процесс обращающегося за помощью клиента, агента службы поддержки, и робота, который и делает всю работу, используя разные корпоративные системы для сбора данных и внесения изменений.

Еще одно решение – преобразование текста в голос. Робот может подготовить текст, далее этот текст переводится в голос и производится звонок с таргетированным сообщением. Имитация человеческой речи используется для автоматических робо-звонков, нацеленных на массовое оповещение. Есть масса сценариев, когда такой функционал незаменим – например, незамедлительное оповещение персонала. Использование данной технологии также могло бы быть полезно для оповещения пассажиров о задержках рейсов в аэропортах. К почте нужен доступ, и не все письма читаются сразу по получении. Телефон или система громкой связи более синхронны в послании и получении сообщения.

Кроме того, стоит отметить про крайне интересное направление – виртуальный диктор. Робот может передать текст на создание видео выпуска с виртуальным диктором, дождаться монтажа видео, и разместить видео в системе хранения и публикации видеоматериалов.

Что касается распознавания контекста, то простым примером могут быть чат-боты. Они обычно начинают с определенного вопроса. Ответы пользователя классифицируются по принадлежности к предопределенным категориям, что и является распознаванием контекста. Чат-боты в основном используются в службах внешней поддержки клиентов и внутренней поддержки сотрудников, где результаты общения обрабатываются роботами. Так можно прислать смету на страхование жилья или автомобиля, помочь найти ближайшее отделение организации или подсказать контактную информацию службы поддержки. Внешняя поддержка заключается в предоставлении удобства пользования клиенту в поиске публично доступной информации. Однако, в случае возможности авторизации клиента, можно предоставлять услуги, касающиеся личных данных.

Если говорить о поддержке внутренних клиентов, то это может быть восстановление пароля, запрос обслуживания, помощи в поиске внутренних процедур, регламентов, шаблонов и др. Это заметно ускорит обучение нового сотрудника, так как чат-бот ассистент сможет помочь сотруднику обработать незнакомые ситуации.

Что нас ждет в будущем?

Многие компании уже давно совмещают технологии RPA и ИИ, освобождая человеческие ресурсы. И развитие данных технологий, а также их популяризация могут привести к революционным изменениям с точки зрения цифровизации бизнес-процессов. ИИ дает возможность не ограничиваться тем, что могут делать платформы RPA. Благодаря ИИ цифровые сотрудники становятся интеллектуальными, приобретают способность анализировать и принимать хоть и контролируемые, но самостоятельные решения.

Автор – Кристиан Уэллс (Christian Wells), эксперт по роботизации процессов, руководитель клиентского офиса Blue Prism в России (russia@blueprism.com)

Многие называют роботизацию «костылями», заменяющими полноценную интеграцию систем. Однако, как согласились участники практической конференции «Роботизация бизнес-процессов 2020», организованной издательством «Открытые системы», эти костыли свое место в компаниях найдут и на этой земле след оставят. (Больше о конференции RPA 2020 см. в статьях «RPA 2020: Время роботов наступило» и «RPA 2020: О чем говорят платформы».)

В ходе секции «Опыт», посвященной практике использования систем роботизации, можно выделить несколько ключевых тенденций. Во-первых, компании скорее ориентируются на формирование внутренних компетенций, чем на привлечение услуг интеграторов. Во-вторых, все без исключения признают, что проект роботизации зависит от бизнеса больше, чем от ИТ. И наконец, компетенции в области RPA настолько востребованы на рынке, что очень многие задумываются об их монетизации.

Роботы в экосистеме делового туризма

Юлия Липатова: «Все клиенты бьются за стоимость услуги, но немногие осознают, сколько стоит время сотрудников, организующих командировку»

«Клиенты сами заставили нас думать о роботизации еще до того, как это стало мейнстримом, внедряя SLA – то, что заставляет поставщика сервиса работать быстрее», — заявила Юлия Липатова, генеральный директор агентства делового туризма «Аэроклуб».

Одним из значимых этапов роботизации внутренних процессов стала оптимизация процессов бухгалтерского и налогового учета, управления финансовыми потоками и расчетами с контрагентами, а также регламентированной и управленческой отчетности. В результате удалось роботизировать почти половину всех рутинных операций, а созданная экосистема позволяет на каждой командировке сэкономить до 90 минут рабочего времени. Как отметила Липатова, все клиенты бьются за стоимость услуги, но немногие осознают, сколько стоит время сотрудников, организующих командировку – на это уходят огромные ресурсы.

Не менее важной возможностью, предоставляемой с помощью роботизированных инструментов, стало управление тревел-бюджетом компании. Более того, перевод взаимодействия с клиентами в онлайн и его роботизация привели к тому, что компании начали экономить 10-15% бюджета только за счет того, что их сотрудники более осознанного подходят к выбору опций своих перелетов.

Компетенции ценой набитых шишек

«Важно помнить, что роботизация – это не ИТ-проект, и успех будет полностью зависеть от руководителей роботизируемых подразделений», — подчеркнул Артем Африкян, директор кластера Robotics компании JSA Group, дочернего предприятия «Металлоинвеста». Он поделился уроками, полученными в ходе реализации проекта, резюмировав: «Хорошо, что решили заниматься этим самостоятельно, хотя шишек и набили».

Артем Африкян: «Важно помнить, что роботизация – это не ИТ-проект, и успех будет полностью зависеть от руководителей роботизируемых подразделений»

Примерно год назад в «Металлоинвесте» было решено развиваться в направлении роботизации. Как обычно, пришлось принимать решение: ориентироваться на внутренние ресурсы, которых тогда еще практически не было, или привлекать интеграторов. В итоге стало понятно, что работа с интеграторами обещает быть очень плотной и обойдется довольно дорого. В итоге было принято решение развивать собственные компетенции, попутно создавая команду, готовую заниматься разработкой и поддержкой систем.

По словам Африкяна, благодаря программным роботам удается на 70% сократить долю рутинных операций, разгрузив сотрудников для выполнения более творческой работы. При этом уже в первый месяц деятельности робота проявляются его явные преимущества по сравнению с ручными рутинными процессами: ускоряется процесс обработки обращений в два с половиной — три раза при повышенном качестве обработки. В среднем один робот позволяет на 38-40% сократить время, затрачиваемое на взаимодействие между исполнителями.

Роль бизнеса неоценима

В «Евразийской группе» также не стали нанимать интеграторов при построении своей группировки роботов. По признанию Данияра Кульманова, начальника отдела тестирования, RPA и ALM-систем компании Business&Technology Services, входящей в состав «Евразийской группы», первые роботы делались долго и больно, часто ломались, но за два года подразделению удалось пройти путь от никому не известного отдела до направления, которое ценится на уровне топ-менеджмента.

«Нужно пытаться использовать собственные решения, если это возможно. Покупать все подряд не стоит», — рекомендовал Кульманов. Первые попытки роботизации были начаты в 2017 году с помощью инструментов категории Open Source. Впоследствии для ряда задач все-таки пришлось приобрести коммерческую платформу, которая используется для оперативного решения сложных задач, и сейчас используется комбинация этих подходов.

Особенностью любого промышленного предприятия является обилие людей в цехах. У большинства таких «работяг» нет компьютеров, но это не значит, что нет рутинных процессов или потребности в оперативном вводе данных. Из-за этого параллельно c RPA занялись чатботами – при наличии мобильного телефона это позволяет реализовать концепцию «SAP в кармане».

«Важно, чтобы большинство сотрудников понимало суть роботизации и могло подать идею для оптимизации процесса или даже самостоятельно применить свои знания при разработке робота», — отметил Кульманов. Роль бизнес-специалистов в реализации подобных проектов неоценима: ни один робот не запускался, пока не перешли от традиционных проектных методик к Agile, включив в продуктовые команды бизнес-заказчика.

Сейчас в «Евразийской группе» перешли к проактивному поиску процессов для роботизации. С этой целью создаются команды «детективов», которые проводят собственные расследования и занимаются определенным направлением, глубоко анализируя процессы. Например, сейчас они занимаются закупочной деятельностью.

Фабрика роботизации в РЖД

«Мы ожидаем очень существенный экономический эффект от роботизации процессов – речь идет о миллиардах рублей ежегодно», — заявил Дмитрий Жиденко, заместитель генерального директора и руководитель проектного офиса «РЖД-Технологии». Сейчас проект, который считается в РЖД пилотным, реализуется в рамках ИТ-подразделения – роботизируются рутинные операции Главного вычислительного центра, а число роботов на отечественной платформе Robin составляет несколько сотен. В рамках этого пилотного этапа отлаживается методология и инфраструктура, а со следующего года производство роботов будет увеличено в несколько раз и охватит другие направления.

Дмитрий Жиденко: «Мы ожидаем очень существенный экономический эффект от роботизации процессов – речь идет о миллиардах рублей ежегодно»

«С точки зрения функциональной применимости мы видим эту технологию абсолютно везде: не только в бухгалтерии, кадровой и финансовой службе, но и в основных подразделениях – например, дирекции инфраструктуры, занимающейся обслуживанием путей», — подчеркнул Жиденко. По его признанию, роботы привлекательны тем, что несут явный экономический эффект, причем это быстро окупаемые проекты. В программе цифровой трансформации РЖД есть проекты с окупаемостью более пяти лет, поэтому технологии RPA стали очень приятной частью портфеля цифровых проектов. При этом самый большой эффект заключается не в сокращении персонала, а в ускорении процессов и их стандартизации.

По мнению Жиденко, при массовом производстве необходим конвейер роботов, включающий их полный жизненный цикл – от отбора идей и подачи заявок до ввода в эксплуатацию. Без него быстро создавать роботов не получится. Например, в РЖД заявки на создание роботов проходят через систему Service Desk, в рамках которой каждый сотрудник, номинирующий свой процесс на роботизацию, заносит данные, необходимые для расчета его потенциального экономического эффекта.

В ближайших планах РЖД – интеграция со смежными технологиями: голосовыми помощниками и чатботами. Второе важное направление – экспансия вовне. Созданные роботы уже переносятся в облако, и далее планируется их вывод на внешний рынок.

Роботы руками бизнеса

«Зачем нам нужен RPA? Мы стараемся быть быстрыми – скорость для нас крайне важна, мы уже не в роли догоняющих, а сами формируем тренды на рынке», — обозначил задачи своей компании Дмитрий Гражданкин, руководитель направления сервиса информационных технологий в компании Tele2. Он рассказал историю создания сервиса самообслуживания, при помощи которого бизнес-подразделения самостоятельно разрабатывают роботов.

Дмитрий Гражданкин: «Зачем нам нужен RPA? Мы стараемся быть быстрыми – скорость для нас крайне важна, мы уже не в роли догоняющих, а сами формируем тренды на рынке»

Вариант разработки роботов для бизнеса мало устраивал, ведь у ИТ просто не хватило бы ресурсов на выполнение всех запросов бизнеса. Как известно, бизнес не любит задержек при воплощении в жизнь своих идей. В этом случае правильнее не увеличивать штат разработчиков, а предоставить бизнес-пользователям инструмент для самостоятельного создания роботов, решающих актуальные производственные задачи. Выходом стало создание локальных центров компетенций – подход, который рассматривается многими как будущее роботизации. Конечно, это требовало затрат на обучение персонала, но зато каждое направление смогло самостоятельно расставлять приоритеты, влиять на скорость создания роботов и обеспечивать высокую скорость реакции. Внутри ИТ разрабатываются только очень сложные роботы, которые бизнес-пользователям написать не под силу. Кроме того, ИТ выполняет менторскую функцию, занимается поддержкой и развитием платформы.

«Этот проект стал знаковым для ИТ-департамента – мы сами придумали этот проект и принесли роботизацию бизнесу как готовый сервис», — заявил Гражданкин. Именно поэтому было решено ориентироваться на коммерческие решения: в этом случае важна универсальная платформа, которая позволит предоставить RPA как сервис.

Сейчас в Tele2 создано шесть внешних команд, для которых было обучено 70 человек. На уже созданных в бизнес-подразделениях роботах достигнута годовая экономия 35 млн руб., и еще 27 млн ожидается сэкономить на роботах, созданных до конца этого года. Более того, в долгосрочной перспективе планируется монетизировать созданное решение, используя его не только для внутренних нужд.

Роботизация – это не будущее, а настоящее

«Время роботов уже наступило, для нас их разработка стала рутиной», — констатировал Михаил Верисов, руководитель центра компетенций RPA и инноваций «ММК-Информсервис». Центр компетенций RPA в ММК стартовал в 2018 году с трех человек, реализовавших рискованный пилотный проект в бизнес-процессе, связанном с учетом и оплатой сырья. Это очень сложный процесс, охватывающий несколько подразделений и десяток информационных систем. Параллельно с этим пилотом стартовал масштабный проект с привлечением консультантов по выявлению процессов, пригодных для роботизации, на базе которого была сформирована программа роботизации на ближайший год.

Сейчас в группе ММК работают более 100 «полноценных» роботов, полностью охватывающих какой-либо бизнес-процесс. Одной из особенностей реализуемого подхода является то, что роботы позиционируются не как конкуренты для людей, а как их помощники.

«Мы живем с роботами и постоянно взаимодействуем. Они растут и умнеют: маленькие и простые превращаются в больших и эффективных», — сказал Верисов.

Во многом благодаря этому сейчас бизнес полностью вовлечен в процесс роботизации. Предприятие прошло все классические стадии, с которыми приходится сталкиваться при внедрении новых технологий – от полного отторжения до полной лояльности. Как это часто бывает, те, кто больше всех сопротивлялся, теперь стали главными союзниками и предлагают новые идеи по оптимизации процессов с помощью роботов. Важна непрерывная обратная связь от пользователей, помогающая повышать эффективность системы.

За пару лет центр компетенций вырос до нескольких десятков человек, а его услуги также начали предлагаться на внешнем рынке, превратив его в успешное бизнес-направление.

Как признался Анатолий Белайчук, президент Ассоциации профессионалов управления бизнес-процессами (ABPMP Russia), ему уже много лет приходится бороться с практикой бесцельного описания бизнес-процессов. Такие непродуктивные действия характерны для компаний, впервые подходящих к «снаряду» процессного управления. Более взвешенный подход приходит позже, когда закономерно встает вопрос: зачем? Тогда и появляются первые идеи о сокращении затрат, о регламентации, обеспечении стандартизации и о передаче знаний о процессах. И лишь позже осознается связь подходов ВРМ с такими понятиями, как ценность для потребителя и конкурентные преимущества. Всплеск популярности ВРМ в эпоху цифровой трансформации отнюдь не случаен, что и показали обсуждения в ходе конференции «BPM 2020 ОНЛАЙН. Процессы цифрового предприятия», проведенной издательством «Открытые системы» совместно с ABPMP.

«Цифровая трансформация — это как здоровье: ее нельзя купить. Это не продукт, не проект и не программа, это постоянная системная реорганизация, работа над собой», — подчеркнул Александр Самарин, международный эксперт в области цифровой трансформации и BPM. Как известно, невозможно управлять тем, что нельзя изменить, и невозможно изменить то, что непонятно. Именно здесь и может помочь ВРМ.

В то же время трансформация бизнес-процессов — слишком сложная вещь, чтобы делать ее хаотично, здесь нужна четкая методология. Как минимум, компании надо научиться разбирать проблему на части и собирать из этих частей возможные решения, выясняя в ходе действий, как сделать эту сборку цифровой.

«Очевидный тренд последних лет — цифровая трансформация, сделавшая тему BPM сверхактуальной и вдохнувшая в нее новую жизнь», — согласен Белайчук. Многие компании, задумывающие цифровую трансформацию, начинают с клиентоориентированных подходов, а дальше очень быстро приходят к тому, что бэк-офис должен соответствовать этим же принципам. Невозможно становиться цифровой компанией только снаружи, оставаясь прежней внутри.

Не секрет, что большинство компаний конкурируют лишь по стоимости продукции. Если удается серьезно улучшить ее качество — это подвиг, а привнести в нее инновационность — уже героизм. Не случайно волны интереса к ВРМ связаны с появлением новых технологий, которые дают возможность выйти на новый уровень конкурентоспособности. Именно поэтому сейчас BPM вкупе с роботизацией процессов (Robotic Process Automation, RPA) и искусственным интеллектом становится частью более масштабных платформ — например, Intelligent Automation или Digital Business Platform.

Синергия BPM и RPA

Тема целесообразности совместного применения BPM и RPA вызывает в сообществе высокий интерес, и в рамках форума ей было уделено очень большое внимание.

«Если говорить об оптимизации и роботизации процессов, то ВРМ является скорее философией и концепцией, где мы управляем процессами, а RPA — одним из инструментов. Они могут не просто сосуществовать, но и прекрасно дополнять друг друга», — отметила Наталья Роменская, независимый эксперт и консультант по вопросам инноваций, роботизации бизнес-процессов, ранее работавшая в нескольких крупных банках. По ее словам, RPA подразумевает изменения снизу вверх — переход от простых задач к более сложным. Подход ВРМ, напротив, ориентирован на изменения сверху вниз — постепенную детализацию общей картины.

- Наталья Роменская: «ВРМ является скорее философией и концепцией, где мы управляем процессами, а RPA — одним из инструментов. Они могут не просто сосуществовать, но и прекрасно дополняют друг друга»

ВРМ хорош в условиях нестабильной среды, при необходимости оркестровки и мониторинга процессов, а RPA — при необходимости автоматизации рутинных задач и наличии недокументированных процессов. При этом RPA — гораздо более простой инструмент, позволяющий быстро решать конкретные задачи — например, заменять интеграцию систем в тех случаях, когда она невозможна.

«Большинство трендов, о которых говорят ИТ-аналитики, мы на практике не видим. Но RPA — совершенно другое дело, эта технология «выстрелила»», — заявил Алексей Трефилов, директор ELMA. Роботизация дает возможность компаниям «делать больше меньшими средствами», что стало уже даже не реалиями, а чуть ли не девизом большинства компаний.

Бизнес старается максимально экономить, чтобы оставаться конкурентоспособным, но объем задач постоянно растет. Это определяет новые правила игры: роботы не только берут на себя массу рутинных задач, но и способны анализировать тексты и фотографии. Если еще несколько лет назад программные роботы были диковинкой, то сейчас технологии RPA сильно продвинулись вперед.

Как считает Юлия Батальцева, бренд-директор ELMA, триггером для быстрых цифровых изменений в компаниях стала ситуация с коронавирусом — это сработало сильнее, чем любые финансовые аргументы. Сейчас экономика подталкивает любой бизнес к ускоренному развитию.

Однако «закидывать процессы роботами» — заниматься пресловутой автоматизацией хаоса — не следует. Перед тем как приступить к роботизации, правильнее заложить надежную и стабильную основу в виде платформы ВРМ. Это позволит в единой системе трудиться «бок о бок» и роботам, и людям, не нарушая целостности процессов.

В поисках счастья клиента

Наиболее зрелый подход к ВРМ связан не со стандартизацией процессов и сохранением знаний о них, а с рассмотрением таких понятий, как ценность для потребителя и конкурентные преимущества. Анна Кузнецова, руководитель направления BPM/ECM компании Naumen, рассказала о построении системы управления процессами вокруг клиента.

«Зачастую происходит подмена понятий: под клиентоориентированностью начинают понимать избыточную навязчивость для побуждения клиентов к покупкам, при этом компании не знают своих клиентов и не понимают их потребностей. Естественно, такой сервис не приносит радости», — признала Кузнецова. По ее мнению, «настоящая» клиентоориентированность — это умение выявлять потребности клиента и удовлетворять их. Необходимо создать единый профиль клиента, настроить стратегию коммуникаций, управлять продуктами и сервисами, и для этого требуется система управления бизнес-процессами, способная выстроить «умные» процессы для максимальной автоматизации работы.

Как определить класс систем, который бы включал и управление коммуникациями и взаимоотношениями с клиентами, и обработку данных о них, и процессные платформы, и инструменты сервис-менеджмента, и управление клиентским опытом? Изучив словарь Gartner, Кузнецова нашла термин «Центр взаимодействия с клиентами» (Customer Engagement Center, CEC), в рамках которого объединяются многие привычные нам системы, обеспечивая «счастье клиента».

Достать скелеты из шкафов

«Теперь у бизнес-аналитиков появился свой инструмент — Process Mining. Он уже отображается на локаторах Gartner, хотя такая технология пока считается аналитиками нишевой и по ней еще не создано квадрантов», — рассказал Андрей Коптелов, вице-президент ABPMP Russia.

Process Mining существует уже давно, но сейчас эта технология становится более «хайповой». В ее рамках специалисты по данным собирают информацию из логов информационных систем и по ней восстанавливают реальные бизнес-процессы, существующие в компании.

По мнению Коптелова, эту технологию не стоит рассматривать отдельно. Ее ценность проявляется при совместном использовании с Process Intelligence: сами по себе бизнес-процессы, конечно, могут представлять интерес для аналитиков, однако бизнесу нужны реальные результаты. Поэтому в большинстве инструментов уделено основное внимание именно различным показателям и дашбордам.

Что делать с извлеченными процессами? Как минимум проверить их на соответствие регламентам, поскольку извлеченный процесс в большинстве случаев не соответствует заявленному. Далее можно строить имитационные модели, прогнозировать состояния и выдавать рекомендации. Фактура, выгруженная из информационных систем, дает возможность на другом уровне обсуждать с бизнесом эффективность процессов, делая утверждения доказательными.

«Когда вы раскладываете по полочкам весь бизнес-процесс, выявляя все его недостатки, это производит большое впечатление на владельца процесса (и еще большее — на его начальника)», — заявил Коптелов. Лучшие процессы для применения Process Mining — закупки, продажи, а также техническое обслуживание и ремонты оборудования. А его использование для процессов ITSM (например, для управления инцидентами, проблемами и изменениями) позволяет достать все скелеты из шкафа ИТ-директора.

Функционал систем Process Mining развивается в первую очередь в направлении автоматизации работы аналитиков. Речь идет об автоматическом обнаружении моделей процессов вместе с показателями, анализе взаимодействий с клиентами, поддержке анализа действий, не охваченных информационными системами. Кроме того, расширяются возможности решений в области подготовки и очистки данных, мониторинга процессов в реальном времени. В каком-то смысле они становятся конкурентами BI-приложений.

***

Как согласились участники форума, чтобы оправдать внедрение BPM, нужно подходить к этому всерьез и ответственно. Надо рассчитывать на то, что придется поддерживать созданную «машину» в рабочем состоянии и закладывать на это определенный бюджет. Но главное — не надо пытаться осуществлять внедрение партизанскими методами. Да, можно проводить исследовательские работы и создавать технологический задел. Но если есть желание сделать что-то продуктивное, у проектов должны быть все традиционные атрибуты — от устава проекта и поддержки руководства до четких целей и выделенного бюджета.

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.

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».