Как аналитика бизнес-операций помогает находить точки оптимизации бизнеса

Александр, расскажите кратко — что такое Task Mining (аналитика бизнес-операций) и какую задачу эта технология решает для бизнеса?

Task Mining (анализ задач) — глубинный анализ бизнес-операций на уровне действий. Технология позволяет увидеть, как сотрудники выполняют свои ежедневные задачи, сколько стоит каждая из них и автоматически определить операции с наиболее высоким потенциалом автоматизации.

Такой подход позволяет:

• быстро находить рутинные операции с высоким потенциалом автоматизации;
• обоснованно выбирать, какие проекты запускать в первую очередь;
• выявлять лишние действия, дублирование и ручные операции;
• готовить проекты автоматизации не на экспертных оценках, а на цифрах

Иными словами, бизнес получает инструмент, который помогает сначала измерить и приоритизировать, а затем принимать решение о цифровизации, автоматизации, изменении процессов или внедрении ИИ-решений.

Например, с помощью Task Mining (анализ задач) можно проанализировать работу сотрудников, которые занимаются проверкой счетов-фактур и ведением бухгалтерского учета. На основе этих данных строится карта операций, определяется, сколько сотрудников выполняют каждую из них, рассчитывается FTE (эквивалент полной занятости) и оценивается экономическая целесообразность автоматизации. Таким образом компания понимает, какие операции выгоднее всего оптимизировать и какую долю рабочего времени можно высвободить.

Чем Task Mining (анализ задач) отличается от Process Mining (аналитики бизнес-процессов)? Могут ли технологии использоваться в связке?

Эти технологии работают на разных уровнях анализа. Process Mining (аналитика бизнес-процессов) анализирует данные из информационных систем компании и показывает, как в целом выполняется бизнес-процесс — например, обработка заказа или согласование договора. Task Mining (анализ задач) изучает более детальный уровень — действия сотрудников внутри этих процессов.

Вместе технологии дают полную картину. Process Mining  (аналитика бизнес-процессов) показывает, что происходит в процессе, а Task Mining (анализ задач) — как именно выполняются отдельные операции. При этом их можно применять как совместно, так и по отдельности.

Вы сказали, что технология позволяет автоматически найти операции с наибольшим потенциалом автоматизации. Что это значит?

В последние годы меняется подход компаний к управлению эффективностью. В 2026 году эта тенденция стала особенно заметной. Компании, особенно крупные, вынуждены одновременно сокращать затраты и повышать производительность, при этом возможности расширять штат ограничены.

В этих условиях бизнес начинает детально анализировать свою повседневную работу: из каких действий состоят процессы, сколько времени занимают операции и какие ресурсы на них тратятся. Фактически компании переходят к «экономике процессов», когда каждое действие внутри процесса рассматривается как элемент затрат.

Task Mining (анализ задач) позволяет построить такую картину. Технология показывает, какие операции выполняются чаще всего, сколько времени они занимают и сколько сотрудников в них задействовано. На основе этих данных можно определить участки с наибольшим потенциалом оптимизации — например, операции, где сотрудники тратят значительную часть времени на рутинные действия или ручную обработку данных.

Это позволяет принимать управленческие решения на основе фактов: где целесообразно автоматизировать операции, где изменить регламенты работы, а где перераспределить нагрузку между сотрудниками. В результате компания может снижать операционные затраты без потери производительности и качества процессов.

Недавно TAdviser и Axenix представили исследование рынка Process Mining (аналитика бизнес-процессов) и Task Mining (анализ задач) в России. Что вы думаете как вендор?

Один из самых интересных выводов — сегмент Task Mining (анализ задач) развивается наиболее динамично, поскольку позволяет компаниям быстрее получать измеримый эффект. Результаты внедрения напрямую связаны с рабочим временем и операционной нагрузкой, а значит их проще перевести в экономический эффект.

По данным TAdviser и Axenix, компании чаще всего используют технологию для анализа операций в бэк-офисе, финансовых подразделениях, клиентском сервисе и других функциях с высокой долей рутинной работы. Это позволяет выявлять ручные операции, дублирующие действия и участки процессов, где сотрудники тратят значительную часть времени на обработку данных или работу сразу в нескольких системах.

В рамках исследования эксперты провели глубинные интервью с крупными российскими компаниями и оценили решения разработчиков по единой модели, включающей 297 критериев — функциональные, технологические и организационные параметры платформ. В сравнительном анализе участвовали 6 вендоров Task Mining (анализ задач).

По итогам оценки наша платформа Proceset заняла первое место как в сегменте Task Mining (анализ задач), так и Process Mining (аналитика бизнес-процессов), получив максимальные интегральные оценки по функциональности, технологической зрелости и развитию продуктовой экосистемы. Эксперты отдельно отметили возможность автоматического обнаружения операций пользователей без предварительного описания процессов, что позволяет быстрее и точнее получить объективную картину работы сотрудников.

В целом исследование подтверждает тезис, что технологии анализа процессов и операций выходят из стадии экспериментов и становятся инструментом регулярного управления операционной эффективностью.

А что можно сказать про практическое применение технологии?

Сегодня Task Mining (анализ задач) используется в самых разных отраслях — от промышленности до банковского сектора — для анализа операций в подразделениях с высокой долей рутинной работы, например, в бухгалтерии, кадровой службе и бэк-офисе.

Из открытых кейсов — Силовые машины применили Task Mining (анализ задач) от Proceset  (аналитика бизнес-процессов) чтобы выявить потенциал оптимизации порядка 29,5 тыс. часов трудозатрат в год.

В Газпромбанке с помощью нашего Task Mining (анализ задач) было проанализировано более 700 операций, по итогам анализа определено 54 направления для оптимизации и автоматизации процессов. В Банке Уралсиб технология применялась для анализа операционной работы сотрудников и выявления участков процессов, где значительная часть времени тратится на ручную обработку данных.

В «Стройтрансгаз» анализ задач использовали для анализа процессов закупок и документооборота, что позволило выявить «узкие места» и подготовить изменения в регламентах работы.

Как будет развиваться использование Task Mining (анализ задач) в ближайшие годы?

Развитие технологии связано с интеграцией Process Mining (аналитика бизнес-процессов), Task Mining (анализ задач) и инструментов искусственного интеллекта. ИИ позволяет быстрее анализировать данные и формировать рекомендации по улучшению процессов. МТС Банк, например, оптимизирует с таким «Цифровым сотрудником» до 60% трудозатрат в процессе обработки входящей корреспонденции и подготовки ответов на запросы. 

Одновременно компании переходят от пилотных проектов к системному использованию процессной аналитики. Ее эффективность все чаще оценивается через конкретный экономический результат — снижение затрат и повышение производительности.