Автоматизируй это: бизнес-процессы, которые давно пора делегировать роботам

Разберем, какие бизнес-процессы можно поручить роботам уже сейчас и что принесут RPA технологии компаниям в будущем.

Альфред Слоун, глава General Motors, заложил основы корпоративного управления задолго до того, как это стало мейнстримом – практически 100 лет назад. Он сбалансировал структуру управления, создав независимые подразделения компании с четким разделением ответственности и определенными задачами.

Тех, кто внедряет RPA в бизнес-структуру сегодня, можно тоже назвать пионерами очередной волны оптимизации корпоративного менеджмента. Делегирование определенного спектра задач роботам – это, фактически, создание отдельной структуры, сквозного микро-пласта, который позволяет наращивать обороты и не давать спуска конкурентам.

Роботам можно поручить абсолютно любой процесс, который имеет четыре маркера: стандартизированный регламент, повторяющийся характер операций, высокая трудозатратность и риск ручных ошибок. Рассмотрим примеры таких процессов – они встречаются в большинстве компаний, вне зависимости от отрасли.

Сбор и обработка данных

Высокая трудозатратность – практически синоним этого процесса. Аналитики из McKinsey проанализировали текущие задачи американских клерков в самых разных отраслях и выяснили, что они тратят на сбор и обработку данных около трети рабочего времени. Внедрение RPA в эти процессы не просто высвобождает сотрудников для решения более творческих задач, как сегодня принято говорить. Хочется обратить внимание, что косвенные эффекты могут быть гораздо шире.

Так, Муниципалитет Стренгнес (Швеция) делегировал софтовым роботам обработку заявок от граждан на финансовую помощь. Выплаты пособий безработной части населения – дополнительная нагрузка на налогоплательщиков. С целью ее снижения, муниципалитет самостоятельно подбирает работу тем, кто обращается за денежной поддержкой к государству. Но как обеспечить трудоустройство каждому заявителю, проделав работу кадрового агентства, если госслужащий тратит две трети рабочего времени на ручную обработку заявок? Роботы справились с этой задачей не только быстрее, но и качественнее: после реструктуризации 9 из 10 заявителей получили желаемую работу. Эффекты ощутило на себе население муниципалитета.

Сортировка информации

Сортировка информации в RPA – это нечто большее, чем просто расстановка фраз в алфавитном порядке (как в Microsoft Word). Способность роботов анализировать и распределять потоки данных по назначению позволяет свести ошибки практически к нулю.

Например, страховая компания American Fidelity«отдала»роботам входящую электронную почту. Дело в том, что сотрудники не справлялись с сортировкой писем от клиентов и отправкой их к нужному специалисту, ответственному за решение определенных проблем. В результате решено было внедрить интегрированную систему RPA и ML (машинное обучение). Процесс приобрел следующую последовательность:

• Робот UiPath открывает e-mail, извлекает текст и отправляет его DataRobot – алгоритму машинного обучения; 
• DataRobot категоризирует его; 
• Робот UiPath перенаправляет письмо в соответствующий департамент.

Страховая компания, по собственным оценкам, довела точность процесса до 100% и добилась большей персонализации в общении с клиентами. Эффект оказался ощутимым на уровне пользовательского сервиса в целом, чего не удавалось добиться из-за человеческого фактора.

Управление аккаунтами (ID)

Софтовые помощники могут легко запомнить все логины и пароли, что актуально для любого среднестатистического «белого воротничка». Количество рабочих аккаунтов (включая электронную почту, профили в соцсетях, внутрикорпоративные системы доступа и т.д.) уже нельзя пересчитать на пальцах одной руки.

Однако, настоящую пользу роботизации в управлении аккаунтами получает вся система сервисного обслуживания. Посмотрим на индийский Jana Bank. Банк получал около 300-400 запросов от пользователей на восстановление паролей ежедневно, что отнимало 3-4 часа рабочего времени у команды из 4-5 человек. С приходом ботов среднее время выполнение транзакции ускорилось на 65-70% с минимальным вовлечением людей. Чтобы довести процесс до идеала, компания:

• внедрила стандартизированные шаблоны клиентских запросов и сообщений об одобрении заявки; 
• встроила логику предметной области (business logic) в процесс создания ID с целью исключения дубликатов.

Перепроверка данных

Этот микропроцесс после роботизации может сэкономить крупную сумму или время на исправление ошибок. Например, софтовый робот логистической компании Expo Group перепроверяет достоверность информации о планируемой перевозке. При обнаружении неправильного бронирования, робот автоматически отклоняет его и отправляет уведомление экспортеру для перезаполнения заявки. Если ситуация исключительная, он передает кейс человеку для ручной обработки. В результате ошибки были устранены практически полностью (на 99.97%), а временные затраты на деятельность, связанную с бронированием перевозки и доставкой груза, снизились с 8,35 человеко-часов в день до 48 минут.

Потенциал автоматизации процесса особенно актуален в сферах с большим оборотом данных. Нестандартный пример – ресторанный бизнес. Четыре сотрудника индийской сети Paradise тратили около пяти рабочих дней на то, чтобы произвести сверку доходов от продаж на вынос через Uber Eats, Swiggy и т.п. только за один день. Таким образом, чтобы обработать данные за одну неделю, команде нужно было больше месяца – явный путь к информационному хаосу. А вот роботы справляются с такой задачей за 4 часа. Более того, они эффективнее выявляют несоответствия между зафиксированными продажами и данными агрегатора: за два месяца автоматизации финансовый дисбаланс уменьшился в 40 раз (с 2 млн до 50 тыс рупий в месяц).

Обработка финансовых документов

Не будем описывать такие популярные задачи для роботизации, как ввод/вывод данных для бухучета или контроль кредиторской задолженности, и сосредоточим внимание на менее очевидных процессах, которые также давно следовало бы автоматизировать. К ним относится, например, выставление счет-фактур. Внедрив софт для этой задачи, Posti Group повысила прибыль и сократила количество утечки инвойсов благодаря исключению человеческого фактора из процесса проверки счетов.

STL – инноватор в сфере сетей для передачи данных – столкнулся с длительными задержками при обработке оплат. Перспектива масштабирования компании предполагала значительное увеличение числа сотрудников для этой операции. Альтернативой стала автоматизация с помощью всего двух автономных роботов. И хотя компании пришлось слегка реструктурировать сам процесс, конечный результат оправдал себя. Полностью роботизированная операция выполняется 24/7 с высоким уровнем точности.

Планирование

Автоматизацией управления складом и поставками уже мало кого удивишь, но бизнес-сообщество мало осведомлено о том, что спектр возможностей RPA в «умном» планировании намного шире. Роботы способны оптимизировать операционный цикл компании благодаря более эффективному распределению рабочей силы. Это же является залогом успешного роста с меньшим количеством издержек.

Сеть норвежских салонов красоты Cutters – прямое тому доказательство. Компания роботизировала консолидацию отчетов о динамике рабочих нагрузок, чтобы оптимизировать штатное расписание и обеспечить нужное количество специалистов в каждом из 82 салонов сети ежедневно. До этого менеджерам приходилось собирать данные вручную из нескольких систем (количество сотрудников на каждой локации, число выполненных стрижек и т.д.), а затем сводить их в единый отчет и на его основе составлять расписание. В таком режиме не удавалось добиться идеального распределения персонала: в одних парикмахерских сотрудников не хватало, в других они присутствовали в избыточном количестве. После того, как процесс был делегирован роботу, время на планирование и составление расписания сократилось с 2 часов до 6-10 минут в каждом салоне. Отчеты стали более точными, а распределение сотрудников – соответствующим реальным нагрузкам в каждой из локаций сети. В компании RPA называют неотъемлемой частью стратегии масштабирования: в 2020 году Cutters планирует выйти на международный рынок.

Будущее RPA

RPA продолжит набирать обороты благодаря развитию технического потенциала и всеобщей популяризации. Исследование Департамента информационных технологий города Москвы и платформы ICT.Moscow говорит о том, что 94% столичных компаний планируют интегрировать роботов в течение ближайших двух лет.

О грядущих возможностях софтовых помощников сегодня можно только догадываться. Опираясь на текущие факты, можно предположить, что в будущем им можно передать следующие функции:

1. Общение. Развитие понимания естественной речи приведет к более широкой автоматизации во многих сферах. Роботов будут использовать в тех коммуникативных процессах, где желательно беспристрастно оценивать собеседника (например, оценка компетенций при приеме на работу, социологические и политологические опросы), или при проведении массовых тренингов в пиковые моменты, когда не хватает«живых» сотрудников (различные мобилизации). Прототипы коммуникативных роботов существуют на рынке уже сегодня. К примеру робот-консьерж Promobot может выдавать пропуски, звонить по аудио и видеосвязи, консультировать и провожать людей. Технология Poker Confidant хорошо справляется с ролью коуча по развитию лидерских, управленческих и других качеств.

2. Работа с произвольными данными. Роботы выйдут за пределы четких границ Excel таблиц, и смогут обрабатывать массивные блоки информации и самообучаться. И если сейчас нестандартизированные данные и исключительные случаи направляются на ручную обработку, то в будущем это будут делать soft-боты.

3. Сложная аналитика. Машины пока еще не могут принимать решения, оставляя аналитическую работу людям. Но развитие возможностей искусственного интеллекта в классифицировании, оценке и группировании проблем, а также распространение квантового машинного обучения, которое ускорит ИИ алгоритмы, откроет новую эру«цифровых управленцев". Роботы смогут производить сложный комплексный анализ материала (вне зависимости от типа информации) и принимать решения.

На высококонкурентных рынках, когда игроки бьются за сотые доли маржи, до автоматизации у компаний«не доходят руки", потому что они заняты выживанием, а не стратегией роста. Хотя именно высокотехнологичные решения помогли бы обеспечить им нужную скорость и«гладкость»операционных процессов – и это при относительно скором возврате инвестиций. По данным Deloitte, окупаемость RPA-решений составляет меньше 12 месяцев, со средним объемом эквивалента полной занятости (FTE) - 20%.

Источник: Бизнес.ру, март 2020