Первые алгоритмы, позволяющие восстановить бизнес-модели по информационным следам, были разработаны в Голландии в конце 1990-х годов. Около пяти лет назад появились программные платформы, и технология Process Mining приобрела популярность в западных странах. В 2014 году она начала использоваться и в России. Первой компанией, создавшей Центр экспертизы Process Mining в нашей стране, стал «РАМАКС», российский системный интегратор, заключивший партнерское соглашение с Celonis, разработчиком платформы Process Mining by Celonis.
Технология Process Mining ассоциируется с глубинным анализом процессов. Речь идет о своеобразном связующем звене между программой для современной организации и постоянным изменением процессов в ней в лучшую сторону. Благодаря данной технологии можно оптимизировать любые бизнес-процессы в компании. Однако, максимальной эффективности удается добиться при действиях со сквозными процессами, а также с метапроцессами. Открытые источники также именуют Process Mining комплексом мер и подходов, применяемых с целью анализа и совершенствования бизнес-процессов на базе журнала событий. Однако данное описание слишком абстрактно, а потому проще разобрать практическое применение технологии.
Process Mining: из чего состоит технология?
Две основных составляющих системы:
1. Инструмент. Представляет собой физическое решение задачи в виде сбора информации и формирования процесса в понятном для пользователя виде с целью последующего анализа.
2. Методология. Благодаря ей можно определить, на что обращать внимание в каждом процессе, а также перейти к конкретным коррективам.
Аналогично работе с Big Data, в случае с внедрением Process Mining следует не только создавать IT-среду, но и готовить квалифицированных специалистов для решения поставленных задач. Для успешного внедрения технологии на производстве одними лицензиями на программы обойтись невозможно. Вот почему и в случае с Process Scientists важно и предоставление инструмента, и подготовка профессионалов для работы с ним.
Где может использоваться Process Mining?
Данная технология позволяет определить уязвимости и отклонения от нормы в функционировании информационных систем и жизненном цикле процесса, которые практически невозможно выявить путем классического ручного анализа. Причина в том, что влияние человеческого фактора сложно исключить при большом количестве этапов, о редко применяемых сценариях часто забывают. Участники бизнес-процесса понимают, что такой вариант возможен и даже представляют необходимые в этом случае меры. Однако экспертная оценка предполагает данный путь развития лишь в 1-2 процентах случаев, а не в 10-15 процентах, как это есть на самом деле. В свою очередь, Process Mining способен осуществить качественную и количественную оценку процессов и остановиться на оптимальном и непредвзятом решении.
Технология не требует первоначального знания модели, а позволяет создать ее автоматически, она применяется для восстановления моделей бизнес-процессов на основе информационных следов. Благодаря этому клиент получает актуальную картину управления процессами и рекомендации о способах их оптимизации, тем самым повышая эффективность бизнес-процессов компании. Также должно выполняться какое-либо из двух нижеперечисленных условий.
- Простые массовые процессы, осуществляемые несколько тысяч раз в сутки. В качестве примера можно привести обслуживание клиентов в банке. Порядок действий выверен до деталей, что упрощает отслеживание и анализ эффективности работы сотрудников. На механику сразу всего процесса повлиять непросто, а вот отладить деятельность отдельных звеньев возможно. И это принесет значительную экономию.
- Сложные и длинные цепочки процессов, в которых принимает участие большое количество подразделений. В этой ситуации Process Mining перестает быть способом ускорения, а становится методом упрощения процессов и их оптимизации. В результате его внедрения удается обойти проблемы и избавиться от лишних этапов и даже циклов, а также произвести прочие необходимые пути улучшения.
В любом из перечисленных примеров использование Process Mining принесет положительный экономический результат.
Еще одна сфера применения технологии ― автоматизация анализа соответствия процессов существующим в пределах организации нормативам. Process Mining дает возможность определить, насколько значительны отклонения от параметров и стандартов и какие последствия они несут для бизнеса. Ручное вмешательство при этом не требуется: технология демонстрирует, например, что в десяти процентах случаев производится отклонение от стандартов. Далее остается лишь понять, находится ли упомянутый параметр в пределах нормы, и при необходимости скорректировать ошибки.
Хорошим примером применения служит анализ бизнес-процессов крупной организации с распределенной филиальной сетью. Нередко все они выполняют разные процессы отлично друг от друга. И в данном случае задача системы сводится к сравнению данного выполнения процессов нормативам и анализу возможных негативных последствий в случае отклонений.
Сравнение Process Mining с системами класса BPM
Часто возникает вопрос: какими преимуществами обладает Process Mining по сравнению с аналогичными системами BPM? Основное преимущество – это отсутствие заранее ограниченного количества возможных сценариев, возможность обнаружения новых проблем и зон улучшения процессов, а не только контроля уже знакомых специалисту. Привычные средства и системы не могут анализировать ход процесса, так как у них нет для этого инструментов, а потому они лишь вычисляют агрегированные показатели по четко прописанным правилам. Что это значит? Все просто: сотрудникам нужно заранее знать, какая есть проблема, что не всегда возможно. При обращении к Process Mining производятся анализ любого объема данных, проверяется масса гипотез в считанные минуты, главное, чтобы они частью одного и того же процесса.
Как и было указано выше, происходит автоматическое создание бизнес-модели, которую не требуется собирать вручную путем интервьюирования сотрудников. Поэтому Process Mining играет важную роль в любых ситуациях, где имеет место отражение работы специалистов в информационных системах.
Внедрение Process Mining в банке «ВТБ24»
Первое промышленное внедрение в России – проект в банке «ВТБ24» (Группа «ВТБ»). Для любого современного банка предоставление качественного сервиса при обслуживании – основной критерий успеха. В тот момент, когда стало очевидно, что классические инструменты (интервьюирование, хронометраж и т.д.) перестают работать, потому что процессы меняются быстрее, чем удается их описать и зафиксировать, возникла необходимость дать команде аналитические данные о том, что происходит с каждым клиентом в момент обслуживания, в момент продажи каждого банковского продукта. Без высокотехнологичного инструмента решить данную задачу стало невозможно.
Для оптимизации были выбраны бизнес-процессы по выдаче кредитных карт и кредитов наличными. Поскольку эффективность сотрудника измеряется количеством успешных операций, важно знать, насколько качественно работает каждый из них. В проекте речь шла не о простой диагностике потерь и ошибок, а о получении данных о редких сценариях и развитии ситуации. Можно привести следующий пример. Есть около шестидесяти разных сценариев оформления кредитов наличными, однако на 80 процентов успешных выдач приходятся всего пять базовых вариантов. Потому предусмотреть все заранее просто невозможно. Решением проблемы стало использование Process Mining с доступом к отчётности в режиме Т-1. Это означает, что уже утром доступна информация о работе специалистов и подразделений за предыдущий день. Технология позволяет оценить эффективность работы каждого сотрудника банка в любом филиале и точке обслуживания.
Одной из важнейших задач проекта было осуществить внедрение новой технологии, не останавливая при этом текущие процессы и не замедляя работу сотрудников банка.
Работа по внедрению Process Mining основывалась на двух составляющих, первая из которых – непосредственно инструмент (решение), а вторая – методы его использования для получения результатов. Методология представляет собой, с одной стороны, построение цепочки взаимодействия между командой проекта и бизнес заказчиком, с другой, интеграцию в существующие процессы управления организационными изменениями.
Экономический эффект использования технологии Process Mining сложно переоценить. В результате внедрения Process Mining в банке «ВТБ24» возникло несколько направлений оптимизации. Первое – это борьба с ошибками (например, ввод некорректных данных клиента), которые ведут к возврату заявки на кредит и потенциальной потере клиента. Меры по минимизации подобных случаев – назначение дистанционного курса обучения для сотрудников. Второе – доработка систем. Если система показывает, что многие сотрудники допускают одну и ту же ошибку, логичнее будет не переучивать их, а исключить причину.
В кратчайшие сроки Process Mining доказал свою эффективность: время обработки заявки сократилось на несколько минут, размер финансовой экономии составил 150 миллионов рублей только по категории кредитных продуктов. Вложения в проект уже спустя несколько месяцев использования окупились в 10 раз.
Заключение
Платформ, поддерживающих технологию Process Mining, в мире не так много. Но Process Mining by Celonis является наиболее функциональной, технологичной и гибкой (результаты исследования Gartner это подтверждают). Ее используют такие компании, как Siemens, Buyer, GM, Vodafone. Функционал решения постоянно развивается и адаптируется к возникающим потребностям клиентов.
В настоящее время «РАМАКС» осуществляет внедрение и апробацию Process Mining во многих компаниях различных отраслей.