Process Mining в банках: главные технологические тренды 2025 года

Банковский сектор России вступил в фазу глубокой перестройки: от ручного анализа и консалтинга — к автономным, самообучающимся процессам. Process Mining формирует новый стандарт эффективности и становится ядром цифровой зрелости компаний.

В материале — ключевые тренды трансформации отрасли: от интеграции генеративного ИИ и гиперавтоматизации до роста in-house-команд и перехода к автономным бизнес-процессам.

1. Process Mining становится стандартом цифровизации

Если раньше Process Mining рассматривался как инновация, то сегодня технология постепенно входит в обязательный стек зрелых цифровых банков наряду с BI и RPA. Таким образом, наличие Process Mining становится обязательным условием зрелости технологического контура банка. Это позволяет не только фиксировать эффективность операций, но и системно управлять изменениями, контролировать отклонения и повышать устойчивость цифровых экосистем. 

2. Масштабирование с прицелом на ROI

Результаты исследования Инфомаксимум позволяют говорить, что на смену пилотным проектам приходит системная работа с портфелем процессов. Метрики переходят от точечных к стратегическим: окупаемость, снижение unit-cost, влияние на LTV и churn rate. Проекты оцениваются по финансовому эффекту, а не по количеству выполненных инициатив.

Такой подход формирует новую дисциплину процессного управления, в которой Process Mining становится не инструментом «диагностики», а механизмом постоянного контроля и оптимизации, напрямую влияющим на финансовые показатели.

3. Интеграция с генеративным ИИ

Современные системы процессной аналитики выходят за рамки ретроспективного анализа: благодаря генеративным моделям и ИИ-агентам становится возможен переход от анализа к действию — от фиксации проблем к их автоматическому решению. Генеративный ИИ ускоряет обработку и структурирование логов, выявляет закономерности, недоступные базовым алгоритмам, и предлагает гипотезы оптимизации.

Он также позволяет моделировать сценарии и прогнозировать последствия изменений еще до их внедрения, снижая риски и увеличивая точность решений. На практике ИИ уже используется для автоматической генерации предложений для руководства, в том числе в формате управленческих дашбордов, понятных топ-менеджменту.

Ряд платформ внедряет копилоты — интеллектуальные помощники, способные подсказывать действия, формулировать выводы на основе данных и даже инициировать изменения в бизнес-процессах. В дополнение к этому процессно-ориентированные ИИ-агенты могут брать на себя выполнение рутинных задач, запускать оптимизационные сценарии и взаимодействовать с системами исполнения — ERP, CRM, BPM.

Особую роль играет естественный язык: теперь даже неподготовленный пользователь может задать системе «человеческий» вопрос и получить результат, интерпретированный в привычной бизнес-логике. Это снижает барьер входа и расширяет аудиторию, способную работать с инструментами Process Mining.

Таким образом, связка Process Mining и генеративного ИИ формирует новую архитектуру принятия решений — более быструю, адаптивную и ориентированную на прогнозирование, а не только на ретроспективу.

4. Переход к автономным бизнес-процессам

По данным Gartner, к 2026 году 25% компаний по всему миру будут использовать интеллектуальный анализ данных для создания цифровых двойников процессов, что ускорит переход к автономным бизнес-процессам. Виртуальные модели реальных процессов позволят анализировать, прогнозировать и оптимизировать производительность и эффективность в проактивном режиме.

Переход к автономным бизнес-процессам означает, что системы смогут самостоятельно принимать решения на основе анализа данных, минимизируя необходимость вмешательства человека. Это позволит компаниям быстрее адаптироваться к изменениям рынка, повышать производительность и обеспечивать конкурентоспособность.

5. Гиперавтоматизация: связка Process Mining + Task Mining + AI

Гиперавтоматизация процессов — важнейший глобальный тренд. Все больше внимания уделяется поиску рутины и ее передаче от человека машине. Особенно в тех случаях, когда операции часто повторяются, данные четко структурированы, уровень принятия решений относительно невысок, но высока вероятность ошибок из-за человеческого фактора.

Формируется новый технологический тренд построения интеллектуальных систем анализа: Process Mining + Task Mining + AI. Их совместное использование позволяет видеть не только «что происходит» в процессах, но и «почему», связывая цифровые следы из логов с конкретными пользовательскими действиями и автоматизируя корректирующие меры.

6. Рост зрелости аналитических команд и переход от консалтинга к in-house моделям

Банки наращивают собственные компетенции: формируют центры процессной аналитики, создают внутренние академии и начинают конкурировать за кадры с бигтех-компаниями. Процессная аналитика становится частью внутренней культуры принятия решений.

Рост зрелости команд повышает качество интерпретации данных, ускоряет реализацию инициатив и снижает зависимость от внешнего консалтинга. Это приводит к формированию новой модели операционной независимости, когда цифровая аналитика становится встроенной функцией управления.

7. Развитие и кастомизация процессного анализа с помощью low-code-технологий

Растет запрос на низкие требования к навыкам бизнес-пользователей, что открывает возможности индивидуальной настройки программных решений класса Process Mining и кастомизации анализа процессов. Именно low-code-решения снижают порог требований к специалистам и обеспечивают конкурентное преимущество за счет скорости внедрения.

Благодаря этому технология становится доступной для более широкого круга пользователей — от бизнес-аналитиков до менеджеров подразделений, которые могут самостоятельно адаптировать инструменты под свои задачи без участия разработчиков.

Итоги

Российский банковский сектор проходит этап формирования новой цифровой зрелости. Process Mining становится ключевым элементом инфраструктуры, объединяющим аналитику, автоматизацию и искусственный интеллект.

Переход от пилотных проектов к системной модели, усиление роли ROI, внедрение генеративного ИИ и рост компетенций внутри банков создают фундамент для следующего уровня эффективности — автономных, адаптивных бизнес-процессов.

Как быстро банки смогут реализовать этот потенциал — зависит от скорости масштабирования, зрелости аналитических команд и способности интегрировать Process Mining в ежедневную практику управления.