Сколько стоит процесс: как аналитика собирает цену из действий за ПК
Новый подход собирает сквозной процесс из ежедневных действий сотрудников и показывает, сколько он реально стоит бизнесу — от процесса до клика

Кандидат технических наук, визионер процессной аналитики в России, эксперт в области искусственного интеллекта и интеллектуальной оптимизации процессов, создатель Proceset
Аналитика бизнес-процессов (Process Mining) и бизнес-операций (Task Mining) уже вошла в ИТ-ландшафт российских компаний — об этом говорят и многочисленные кейсы, и исследования рынка. Но технологии не стоят на месте, следующий шаг в их развитии — Multi Task Mining, подход, который связывает повседневные действия сотрудников в сквозные процессы и показывает, сколько стоит их фактическое выполнение.
Разные уровни аналитики
Еще недавно под процессной аналитикой подразумевался, по сути, один инструмент — Process Mining. Сегодня это семейство технологий:
- уровень процесса — Process Mining: восстанавливает его по событийным журналам информационных систем, показывает этапы выполнения, реальные маршруты и «узкие места»;
- уровень связей между процессами и их влияния друг на друга — мультипроцессная аналитика: анализирует процессы не по отдельности, а в связке, где одно событие может относиться к нескольким объектам (доставка объединяет несколько заказов), и измеряет сквозные метрики — например, время от оформления заказа до его доставки;
- уровень операций — Task Mining: работает с действиями сотрудников за компьютером. Сверка реквизитов, перенос данных между окнами, отправка документа на согласование не оставляют следа в журналах событий, хотя из таких шагов складывается заметная доля трудозатрат. Task Mining фиксирует их, группирует в бизнес-операции и рассчитывает стоимость каждой.
Здесь видим определенный разрыв — Task Mining отвечает, сколько стоит отдельная операция, но не сколько стоит процесс, частью которого она является. Его закрывает анализ бизнес-операций с возможностью их объединения в сквозные бизнес-процессы (Multi Task Mining).
Сборка снизу
Несмотря на созвучие, путать новый подход с мультипроцессной аналитикой не стоит: та связывает процессы, восстановленные из логов, а Multi Task Mining «собирает» процесс снизу, из действий сотрудников.
Система проходит три шага:
- автоматически размечает бизнес-операции;
- объединяет операции в логические этапы;
- собирает из этапов единый сквозной процесс.
Стоимость рассчитывается на каждом уровне: операции, этапа, процесса целиком. Карта при этом не остается абстрактной схемой: в любой блок можно «провалиться» и увидеть, какие операции за ним стоят и какие действия потенциально передаются автоматизации. Вопрос «где слишком дорого?» получает ответ с нужной детализацией — от процесса до конкретного клика.
От карты затрат к решениям
Переход на уровень процесса меняет и содержание аналитики. Прежде всего измеримым становится время ожидания. Пока операции анализируются по отдельности, измеряется активная работа. Когда они объединены в цепочку, становятся видны паузы: задача на несколько минут может пролежать в очереди часы или дни — у исполнителя другие приоритеты, согласующий недоступен, документ ждет проверки. Для бизнеса это такая же потеря, как ручной труд, поэтому эффект автоматизации оценивается по двум параметрам сразу — снижение затрат и ускорение процесса за счет устранения ожиданий между этапами.
Автоматическая разметка не отменяет экспертизу бизнеса. Владельцу процесса показывают найденную операцию, и он подтверждает или отклоняет ее принадлежность к процессу — автоматический анализ дополняется знанием людей, отвечающих за результат. При необходимости в модель добавляются и другие виды расходов помимо трудозатрат, чтобы считать маржинальность.
Итог — обоснованная приоритизация изменений.
Практический опыт
Все, о чем я говорил выше, — это не гипотетические выкладки, а уже вполне рабочие кейсы.
Пример из практики: при помощи Multi Task Mining был исследован процесс закупок, в котором участвовали 78 сотрудников. За три месяца оцифровано более 1100 операций. Модель показала стоимость процесса целиком и каждого участка отдельно: до автоматизации выполнение обходилось в 26 млн рублей в год, после передачи части рутины ИИ — в 10,3 млн. Суммарный экономический эффект от передачи всей рутины на искусственный интеллект оценен в 84 млн рублей в год. Убирать человека из процесса не нужно: часть решений требует экспертизы, контроля или соблюдения регуляторных требований.
Говорить, что подобный подход нужен всем и каждому сейчас — пока рано. На него стоит обратить внимание прежде всего бизнесу с большой долей ручного труда: банкам, промышленным предприятиям, сервисным центрам, бэк-офисам, закупочным и финансовым подразделениям — там, где сотни сотрудников ежедневно выполняют похожие действия в нескольких системах.
Большой нюанс — Multi Task Mining не заменяет Process Mining, а дополняет. Process Mining отвечает, как выполняется процесс и где возникают задержки, Multi Task Mining — сколько он стоит бизнесу и какие изменения принесут наибольший экономический результат. Вместе они образуют полный контур: от картины процесса к его экономике.
Рекомендации партнеров:
Новости отрасли:
Все новости:
Публикация компании
Профиль
Контакты
