Финансовая сфера

Банковское обозрение


  • Гиперавтоматизация всего
26.09.2022 FinCorpFinTechАналитика

Гиперавтоматизация всего

Конференция «Роботизация бизнес-процессов: стратегии, инструменты и опыт проектов гиперавтоматизации» объединила компании-заказчиков, российских вендоров RPA-платформ и системных интеграторов для обсуждения нового будущего технологии


Термин «гиперавтоматизация», введенный международной аналитическо-консалтинговой компанией Gartner в 2019 году, используется для обозначения бизнес-ориентированного подхода к быстрой идентификации проверок и автоматизации наибольшего числа процессов. Такое определение привела Анна Тулякова, старший консультант практики технологического консалтинга группы компаний Б1 (ранее EY) в России и в Белоруссии. По ее словам, термин оказался настолько удачным, что его подхватили и стали использовать и вендоры таких решений, и бизнес.

Анна Тулякова (Б1). Фото: «Открытые системы»

Условий успешной гиперавтоматизации, в которую, по данным той же Gartner, в период 2022-2023 годов планируют сохранить на прежнем уровне или даже нарастить инвестиции 85% компаний в мире, несколько. Это консистентные, надежные и правдивые данные, выбор технологий и инструментов (RPA, Process Mining и Task Mining, машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное распознавание образов), адекватных задачам, и, наконец, вовлеченность сотрудников. Для ускорения разработки решений роботизации бизнес-процессов рекомендуется использовать подходы Low-Code и No-Code.

Чем отличается гиперавтоматизация от всем привычной автоматизации? По словам Сергея Степанова, директора департамента корпоративный архитектуры Россельхозбанка, это два разных подхода. Традиционная автоматизация начинается с анализа бизнес-задачи, затем предполагает оптимизацию — поиск способа создать эффективную информационную систему для ее решения, потом представление этого способа в цифровом формате и, наконец, реализацию самой системы.

При гиперавтоматизации функция сразу переводится в «цифру» — в сценарий работы робота, после того, как цифровизация дает эффект от выполнения заданного процесса (к примеру, снижение нагрузки на корпоративных пользователей и повышение прозрачности), результаты анализируются и в случае, если анализ показывает, что их можно усовершенствовать, оптимизируются.

У каждого из двух подходов свои достоинства и риски. Достоинствами автоматизации спикер назвал управляемость сложностью системы и контроль рисков, а достоинствами гиперавтоматизации — высокую скорость решения задачи при низких трудозатратах, а также высокий уровень переиспользования инвестиций в ПО. Риски автоматизации заключаются в том, что, поскольку анализ бизнес-задачи препятствует получению решения в срок, эта фаза зачастую пропускается. А в случае с гиперавтоматизацией до анализа полученных результатов дело может и не дойти.

«По мнению зарубежных экспертов, RPA в принципе не годится для решения больших корпоративных задач, — заметил Сергей Степанов (Россельхозбанк). — Однако я думаю, что для крупных корпораций эти подходы можно эффективно сочетать, задействовав инструменты Low-Code».

В этом случае RPA обеспечит быструю роботизацию той или иной функции, а традиционная автоматизация поддержит планомерное развитие слоя сервисов, который задействуется в процессах, и управление рисками, считает эксперт. При этом инструменты Low-Code позволят операционным менеджерам бизнес-подразделений решать стоящие перед ними задачи без существенной переделки систем и привлечения IT-департамента.

В кредитных организациях, которые приняли на вооружение технологию RPA одними из первых, количество программных роботов и соответственно роботизированных процессов может достигать сотни и даже больше. Например, в Газпромбанке, по словам Алексея Голубинцева, заместителя начальника департамента банковских процессов, за три года было запущено 180 роботов. Так что задача поиска новых процессов, которые еще можно роботизировать, очень актуальна. Ее решают как традиционными способами, так и с помощью цифровых инструментов Process Discovery — Process Mining и Task Mining. Первый метод был внедрен в Газпромбанке в 2018 году, а второй — в 2021-м. По сравнению с традиционными эти цифровые инструменты обладают полнотой, более высокими точностью и скоростью, а также мало зависят от человеческого фактора.

Алексей Голубинцев (Газпромбанк). Фото: «Открытые системы»

Елизавета Поваляева, начальник Центра роботизации процессов Газпромбанка, считает Task Mining наиболее подходящим для выявления процессов под RPA. Этот инструмент работает максимально близко к людям (специальные агенты, установленные на рабочих станциях сотрудников, фиксируют все их действия). К примеру, благодаря Task Mining специалисты Центра узнали, что часто повторяющаяся операция открытия карточки вкладов занимает у работника Газпромбанка три минуты. А в ходе пилотного проекта по автоматическому выявлению рутинных, повторяющихся операций, в котором с рабочих мест 600 сотрудников Газпромбанка в течение трех месяцев агенты Task Mining собирали данные, был выявлен высокий потенциал оптимизации выполнения операций фронт-офиса (171,1 тыс. часов в год), реализовать который можно в том числе и путем гиперавтоматизации.

Елизавета Поваляева (Газпромбанк). Фото: «Открытые системы»

Похожие данные привел на конференции Александр Бочкин, основатель и генеральный директор компании «Инфомаксимум». Так, применение цифровых инструментов для поиска процессов под роботизацию в одном из банков показало, что его сотрудники тратят 102 тыс. часов в год на поиск информации о клиентах в государственных реестрах. Вместе с тем он отметил, что те же методы помогают выявить и такие операции, которые можно оптимизировать, не прибегая к роботизации. С их помощью, к примеру, уже в другом банке удалось ускорить процесс онбординга клиентов на 36%, просто немного изменив распределение задач между сотрудниками.

Александр Бочкин («Инфомаксимум»). Фото: «Открытые системы»

Со спецификой миграции с зарубежных платформ UiPath и Blue Prism на российские, а также особенностями отечественных разработок присутствующих познакомил руководитель практики RPA в iFellow Глеб Леонов.

На вопрос компаний-заказчиков, участвовавших в конференции, о том, как поступать с программными роботами, реализованными на зарубежных платформах, ответили российские поставщики RPA-платформ: ROBIN, PIX Robotics, Primo, Sherpa. Весь весенне-летний период они совершенствовали свои продукты, в том числе инструменты конвертации роботов с платформ UiPATH и Blue Prism, и на конференции демонстрировали свои умения и видение перспектив развития.






Сейчас на главной

ПЕРЕЙТИ НА ГЛАВНУЮ