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.
30 октября на конференции «BPM 2019: Процессы цифрового предприятия» Эльдар Файзуллин, руководитель Smart City Lab (ДИТ г. Москвы) в своем докладе расскажет о ключевых результатах исследования о применении организациями технологии RPA. Спешите зарегистрироваться >>>
|
- 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.