Меня зовут Иван Крутько. Был топ-менеджером крупнейшей федеральной компании — стал предпринимателем. Часто выступаю с темой автоматизации бизнеса, имея практический опыт реализации таких проектов. Давайте сегодня обсудим технологии RPA и ML.
В каждом проекте по стратегии и операционной эффективности, которые я веду (независимо от размера бизнеса), есть запрос на снижение стоимости функции через автоматизацию и сокращение ручного труда. RPA - это мощный инструмент для оптимизации бизнес-процессов любой компании, позволяющий достигать значительных результатов при относительно небольших затратах.
В современном мире, где скорость и эффективность являются ключевыми конкурентными преимуществами, автоматизация бизнес-процессов становится одним из ведущих процессов. Один из самых быстрых и доступных способов снизить расходы — внедрение технологии RPA (Robotic Process Automation), или автоматизация процессов с помощью роботизированных программ. Эти программы способны повторять действия пользователей в различных системах, исключая необходимость человеческого вмешательства.
Какие процессы с RPA лучше запустить в первую очередь? Где внедрение окупится быстрее?
Для определения приоритетности сформировал несколько ключевых шагов:
- Составляем список процессов с высоким количеством транзакций и значительным объёмом ручного труда.
- Выделяем из этого списка те процессы, где сотрудник не принимает решение, а выполняет роль маршрутизатора (перенаправляет информацию по заранее установленным правилам).
- Определяем процессы, напрямую влияющие на воронку продаж, - это может быть работа с коммерческими предложениями, участие в конкурсах и тендерах.
- Учитываем ограничения ИТ-архитектуры, которые могут затруднить автоматизацию определённых процессов.
Получается вот такая формула приоритета: высокая транзакционность + функция маршрутизации персонала + процессы конверсии продаж + bottle neck T-архитектуры = RPA.
У меня эта формула отработала в компании с оборотом свыше 100 млрд рублей и численностью сотрудников 15000 человек. Но роботизацию процессов можно внедрять в компаниях от 50 сотрудников. В каждой организации найдутся процессы, которые работают неэффективно и требуют оптимизации - мы заставляем клиента долго ждать, потому что наши процессы не отстроены.
Ну и давайте приведу пример из моей практики
Наша основная проблема была в длительном ответе клиенту по телефону и на запросы через интернет-магазин. Обратная связь отсутствовала, писали: «Запрос получен, с вами свяжется оператор». Такой общий ответ имел последствия - клиент получал подобное письмо и звонил на общую линию, тем самым создавая очереди.
Разобрали эту тему и увидели, что у нас 36 человек работают на функции маршрутизаторов - читают письмо, определяют тему и дальше перенаправляют исполнителю. Потери времени возникают на длинном пути от получения письма маршрутизатором и до его конечного исполнителя.
Решили создать систему на базе машинного обучения (ML), которая автоматически классифицировала бы запросы клиентов и направляла их соответствующим исполнителям. На исполнителя падала задача со сроком исполнения, а клиенту приходило письмо уже с конкретной датой. По времени такое внедрение заняло шесть месяцев, но первые три месяца ушло на ML-модель - робота сделали за три недели. Дальше стали обучать его и разбирать те письма, которые были поставлены "на холд".
За шесть месяцев нам удалось обучить модель, сделать тестирование и перераспределить 32 человека на другие задачи. Общий бюджет проекта составил 6 млн рублей, что оказалось весьма оправданным инвестированием.
Результат внедрения RPA и ML
- удалось значительно повысить операционную эффективность,
- мы сократили время ответа клиентам,
- в разы увеличили эффективность работы команды поддержки,
- освободили значительные ресурсы для перераспределения сотрудников.
Внедрение новых технологий - это не только возможность улучшить текущее состояние дел, но и шагнуть навстречу будущему, где автоматизация станет неотъемлемой частью успешного бизнеса.
