Гиперавтоматизация

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.