Содружество двух технологий — новый шаг на пути к успеху. В этом материале мы предоставим наглядные цифры, подтверждающие положительный экономический эффект, которого реально достичь благодаря умному использованию process mining и RPA.
Консалтинговая компания McKinsey&Co опубликовала информацию, ссылаясь на Лесли Уиллкокса, профессора Лондонской школы экономики, о том, что в компаниях, внедривших RPA, показатель ROI составил от 30% до 200% в первый год. Кроме того, проекты RPA помогают привести в порядок процессы с высоким уровнем регулирования.
А по данным SSON Analytics, благодаря внедрению систем класса process mining ряд компаний сообщили, что смогли добиться экономии затрат на процессы в размере 21% и повышении эффективности на 30%.
Респонденты в глобальном опросе Deloitte по автоматизации процессов отметили, что RPA оправдывает и превосходит ожидания по многим параметрам, включая:
- повышение соответствия (92%),
- улучшение качества и точности (90%),
- увеличение производительности (86%),
- снижение затрат (59%).
Чтобы определить процессы, которые лучше всего подходят для автоматизации, их стоит оценить по следующим критериям:
- ROI. Имеет смысл автоматизировать процесс с точки зрения возврата инвестиций.
- Стандартизация. Процесс основан на правилах, которым может следовать бот.
- Большой объем. Процесс часто повторяется.
- Участие сотрудников. Процесс нереально реализовать без участия человека. Если это так, его можно разбить на более мелкие задачи, которые легко разделить между сотрудниками и ботами.
- Данные. В компании используют достаточно ИС, данные из которых можно структурировать и анализировать с помощью инструмента Process Mining.
Чем может помочь process mining?
Проблема внедрения RPA заключается в непонимании процессов. Зачастую управленцы не имеют представления о том, каков процент рутинных операций в списке обязанностей сотрудников. И имеют весьма поверхностное понятие о том, что роботизировать и зачем. И дело не в низком уровне квалификации топ-менеджеров, а в том, что регламентированные процессы (описанные на бумаге) не могут показать точной картины трудозатрат. Внедрение RPA без предварительной оцифровки может привести к ряду негативных последствий. Например, когда средства вложены, а результата нет. Итак, чем может помочь process mining?
1. Понять процессы. Многие из них имеют вариации и отклонения, которые не всегда лежат на поверхности. Решения для автоматизации, основанные на неполном понимании процесса, могут привести к негативным последствиям.
2. Определить лучший сценарий. С помощью Process Mining организации могут вычислить наиболее эффективный вариант процесса для бота, а также протестировать его перед запуском в эксплуатацию.
3. Контроль ботов. Чтобы боты работали должным образом и эффективно, организации должны контролировать их с помощью Process Mining даже после запуска проекта RPA.
По мнению экспертов, роботизированная автоматизация процессов – первый шаг к цифровой трансформации предприятий. После успешного внедрения роботов в производство организации могут направить усилия персонала на выполнение более важных, интересных и творческих задач. RPA предоставляет четкие и ощутимые преимущества, которые можно использовать для повышения качества обслуживания клиентов и, в конечном итоге, для увеличения доходов. Однако любая инициатива по внедрению RPA без предварительного анализа процессов чаще всего обречена на провал. Именно поэтому технологии process mining в данном контексте эксперты отводят ведущую роль.