Цифровая пилюля от бизнес-рутины

Иван Мельников, директор по развитию продуктов ROBIN компании SL Soft, о том, на какие вопросы нужно ответить перед запуском проекта по автоматизации



Один из основных факторов, негативно сказывающихся на эффективности бизнес-процессов – необходимость тратить время и силы на рутинные типовые задачи. По оценкам аналитиков SalesForce, они отнимают до 64% рабочего времени персонала компаний. При этом за день работники успевают выполнить не более 30% рутинных задач. Если их не автоматизировать, то для достижения результата у сотрудников будет уходить все больше времени, мотивация упадет, и они быстрее выгорят.

Помочь избавиться от рутины могут технологии. Согласно прогнозу Института статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики, спрос на них в сегментах транспорта и логистики к 2030 году может вырасти до ₽626,6 млрд, а производительность труда благодаря внедрению – на 20%.

Разработкой решения для интеллектуальной автоматизации рутинных процессов на платформе ROBIN занимается компания SL Soft. На ней реализован ряд крупных проектов для РЖД, «Почты России», компаний «Аэрофлот», «Газмпротранс», ПГК, Bonduelle и т.д. Программные роботы оптимизировали работу различных подразделений, исключили ошибки, связанные с ручной обработкой данных, и сократили непродуктивные трудозатраты сотрудников.

  • • Чем программные роботы могут помочь логистам?

  • • Сколько млн в год экономит «Почта России», используя цифровых ассистентов?

  • • Как понять, какие бизнес-процессы стоит автоматизировать, а какие нет?

  • • И где границы возможностей современных ИТ-решений?

Ответы на эти вопросы читайте в интервью с


Иван Мельников
директор по развитию продуктов ROBIN компании SL Soft
Иван Мельников
Какие ошибки чаще всего допускают компании, которые решили автоматизировать бизнес-процессы?
– Чаще всего сталкиваемся с завышенными ожиданиями. Люди, которые не до конца понимают, что такое RPA-технология и интеллектуальная автоматизация, могут воспринимать их как некую магическую нейронную сеть, которая заменит всех сотрудников в компании. Останется только руководитель, который будет подписывать акты и договоры. Главная трудность – объяснить бизнесу, где границы применения той или иной технологии. Распространенная ошибка – это желание автоматизировать сложный процесс сразу целиком. Наш опыт показывает, что «слона нужно есть по частям». Например, на первом этапе – оцифровка входящих документов и их распознавание. На втором – проверка контрагента по различным общедоступным реестрам и т.д. И таким образом, шаг за шагом, мы уменьшаем участие сотрудников в бизнес-процессах компании.

– ROBIN занимается разработкой платформы для создания цифровых ассистентов. В чем их суть?
– В течение многих лет роботы играли важную роль в производстве. Под ними обычно привыкли понимать устройства, выполняющие полезную работу без участия человека. Все мы хорошо представляем себе склад и роботов, которые упаковывают товары, наклеивают этикетки и делают массу другой работы.

Потом появились программные роботы (RPA), которые могут производить вычисления и автономно решать поставленные им задачи. По сути, они имитируют действия человека: могут видеть элементы открытых приложений, понимать, где находятся кнопки, поля для ввода, текст, таблицы и другие интерактивные элементы интерфейса. Роботы «знают», что им нужно сделать – нажать на кнопку, ввести данные и т.п. – и делают это.

Роботы хорошо справляются с выполнением задачи, но автоматизировать целиком процесс с их помощью невозможно. Например, программный робот не возьмет трубку и не ответит на звонок, если звонят на городской стационарный телефон. Тут требуется подключение голосового чат-бота, который проведет диалог, поймет, о чем говорит собеседник, уточнит необходимую информацию и передаст программному роботу для внесения в систему. Это мы и называем интеллектуальной автоматизацией: когда автоматизируется не отдельная задача с помощью применения только RPA, а весь процесс за счет подключения других «умных» технологий.

Таким образом цифровые ассистенты могут успешно закрывать рутинные задачи в компании, освобождая время сотрудников для решения сложных задач, требующих интеллекта и опыта человека.

Цифровые ассистенты

– Расскажите, пожалуйста, подробнее о том, что умеют цифровые ассистенты? Чем они могут помочь бизнесу?
– Роботизации поддается все, что касается рутинного монотонного труда, который сотрудник выполняет ежедневно по одному и тому же сценарию. Программные роботы хорошо показали себя в задачах формирования отчетов, заведения данных в системы, задачах двойного ввода, когда одну и ту же информацию надо внести в несколько информационных систем.

Понятие «Цифровой ассистент» намного шире. Это не просто RPA, а решение, включающая в себя и другие технологии.

Цифровой ассистент может принимать и регистрировать в корпоративных системах обращения, поступающие из разных каналов: по телефону, из чата или из электронной почты. С помощью подключаемых модулей распознавания и синтеза речи и чат-бота ассистент уточнит всю необходимую информацию. С помощью AI-модулей самостоятельно классифицирует и распределит обращения по рабочим группам, а также проконтролирует сроки исполнения. В случаях наличия накопленной базы знаний сможет даже подготовить ответ на типовые вопросы.

Автоматизировать можно работу администратора, специалиста по работе с задолженностью, HR-ассистента, помощника юриста, специалиста по закупкам, ассистента руководителя, помощника менеджера по продажам и т.д.

Возможности применения цифровых ассистентов для автоматизации бизнес-процессов

Такой цифровой ассистент может стать помощником для HR-службы, позволяя искать ответы на конкретные вопросы во многих источниках и документах компании. Или помочь юристам и специалистам по закупкам производить интеллектуальную проверку документов, например, коммерческих приложений как на соответствие регуляторным требованиям, так и на соответствие внутрикорпоративным правилам. Такой цифровой ассистент сможет прочитать КП быстрее и подсветить для сотрудника найденные противоречия и ошибки.

Также большой массив запросов от бизнеса мы получаем на автоматизацию обработки различных типов документов, которые отправляют поставщики и контрагенты: счета-фактуры, товарные накладные, банковские выписки и т.д. Цифровые ассистенты могут распознать входящий поток документов даже со скана документа с помощью технологии Optical Character Recognition (OCR)1.и извлечь данные. Например, реквизиты контрагента и договора, товарные позиции к поставке.

Часто сталкиваемся с запросами бухгалтерии. Цифровые ассистенты умеют выставлять счета, создавать первичные документы, вводить или переносить данные из одной системы в другую, готовить акты взаиморасчетов и выполнять сверки с контрагентами.

Есть технологии, которые мониторят по ключевым словам и различным правилам сайты госзакупок и отбирают подходящие тендеры для участия.

Возможности применения цифровых ассистентов для автоматизации работы с большими массивами данных

Неотъемлемую часть нашей платформы – программных роботов – также можно применять в том случае, если компания не может интегрироваться с какой-либо учетной системой напрямую через API2. Например, у РЖД в системе ЭТРАН (автоматизированная система подготовки и оформления перевозочных документов на железнодорожные грузоперевозки ОАО «РЖД» по территории Российской Федерации) такого программного интерфейса нет в принципе, как и у ряда других сайтов госструктур. Поэтому раньше компании просто вынуждены были вносить в эти системы данные вручную. С появлением программных роботов такой необходимости больше нет. Они в буквальном смысле слова имитируют действия сотрудника: заходят в систему, «логинятся» в ней и вносят все необходимые данные.

– Сколько времени в среднем потребуется компании для внедрения таких технологий?
Самый быстрый проект мы реализовали для «РН Банка». Он занял 1 неделю с момента поступления запроса от компании до сдачи работы заказчику. «РН Банк» специализировался на автокредитовании. В штате кредитной организации был целый пул сотрудников, которые на сайте судебных приставов проверяли по VIN-номерам, не находятся ли машины в залоге. Сотрудникам поступал Excel-реестр, содержащий 9000 VIN-номеров, и они должны были проверить его за 24 часа. Во время выполнения этой задачи другие останавливались. Сотрудники без перерывов проверяли сайт, собирая информацию, зачастую задерживаясь на работе. Мы настроили им программного робота, который автоматизированно пробегался по таблице и собирал информацию быстрее человека. Работники были рады такому цифровому помощнику.

Технология применения цифровых ассистентов нацелена на достижение максимально быстрого результата. В среднем настройка занимает от нескольких недель до 2 месяцев. Так быстро получается, в том числе, потому что в ROBIN все типовые функции уже реализованы и их достаточно просто настроить с помощью визуального конструктора без использования программирования.

Самый быстрый проект SL Soft реализовала для «РН Банка». Он занял одну неделю с момента поступления запроса от компании до сдачи работы заказчику

Экономия в человеко-часах и миллиардах

– Одним из ваши крупных заказчиков стала «Почта России». С какой проблемой столкнулся оператор и как ее удалось решить?
– Одним из первых наших проектов стала автоматизация сверки финансовых данных для 38 тыс. отделений «Почты России». В каждом из отделений ежедневно осуществляются финансовые операции: электронные переводы, EMS-отправления, коммунальные платежи, выплата пособий, пенсий и т. д. По результатам рабочего дня отделения формировался внутренний отчетный финансовый документ со списком всех операций. Документ в распечатанном виде передавался в информационный пункт одного из 900 почтамтов. И сотрудники должны были сверить данные о платежах из бумажного списка операций с данными информсистем.

Вручную процесс сверки данных выполняли 8500 работников «Почты России» в регионах. И как показало проведенное в нескольких регионах исследование, ошибались сотрудники в 52% случаев. Часто расхождения в отчетах возникали потому, что в удаленных отделениях платежи не проходили из-за проблем с Интернетом. Второй проблемой было мошенничество на местах. Кроме этого, никаким образом не велся учет ошибок и не анализировались причины их возникновения. При такой организации процесса невозможно было собрать данные для построения сводных отчетов и назначить KPI.

«Ручную сверку» внутренних отчетных финансовых документов раньше осуществляли 8,5 тыс. сотрудников «Почты России». Благодаря внедрению программных роботов штат удалось сократить в 4 раза, а общий достигнутый эффект от проекта для оператора составил 1,3 млрд рублей в год

В каждом регионе функционировали разные платежные системы, и был собственный список провайдеров примерно из 8-10 компаний. Поэтому понадобилось кроссплатформенное3 решение. Мы развернули RPA-платформу и внедрили программных роботов для взаимодействия с приложениями самой почты и региональными системами партнеров-провайдеров услуг.

В ходе работы над проектом мы создали для «Почты России» более 700 программных роботов. Благодаря этому оператор смог в 4 раза сократить штат «ручной сверки»: с 8 500 до 2 000 человек. Оставшиеся сотрудники теперь работают только с уже найденными в финансовой отчетности расхождениями. Кроме того, появилась возможность собирать и анализировать данные, а следовательно, процесс стал контролируемым.

Общая экономия для «Почты России» от внедрения программных роботов составила, по оценкам самого оператора, 1 314 млрд рублей в год. Таким образом, этот проект стал для нас самым большим с точки зрения достигнутого экономического эффекта.

– А какие проекты вы реализовали для компаний из сегмента транспортно-логистических услуг? С какими проблемами столкнулись эти компании и как их удалось решить?
– Для Первой Грузовой Компании было необходимо в ежедневном режиме получать сводку о местоположении, маршруте и задержках вагонов. Данные находились в различных внешних и внутренних системах. Для получения сводной информации требовался штат из десятков сотрудников, каждый из которых за рабочий день успевал обработать информацию по 40-50 вагонам.

Программные роботы позволили ПГК в 2 раза ускорить процесс сбора информации и формирование сводок о местоположении, маршруте и задержках вагонов

Для автоматизации этого процесса мы создали программного робота. Из корпоративной информационной системы ПГК он выгружает Excel-файл, в котором содержатся номера вагонов. На основании этих данных робот в информсистемах РЖД по заранее заданным алгоритмам ищет нужные вагоны, собирает информацию о их местонахождении и причинам их задержки в пути следования. После этого по каждой единице подвижного состава создается акт, который выгружается во внутренние системы ПГК в виде Excel-файла.

В результате скорость обработки данных выросла в 2 раза по сравнению с ручным способом. Сотрудник больше не занимается сбором информации, он работает уже с готовыми данными.

Еще один крупный проект мы реализовали для «Аэрофлота». Компания обратилась к нам со следующей проблемой. Сотрудникам было необходимо каждые 15 минут заходить в информационную систему, собирать и актуализировать данные по авиарейсам. На основании этих данных формировалось табло вылетов и прилетов аэропорта Шереметьево. Процесс занимал около 2-х часов в восьмичасовом рабочем дне сотрудников. Для решения задачи разработали одного программного робота. Он ежедневно извлекает данные из информационной системы, переносит их в Excel-файл и формирует отчет по заданной структуре.

Цифровые ассистенты с почасовой оплатой

– Автоматизацию с помощью программных роботов может позволить себе только крупный бизнес?
– Для сегмента малого и среднего бизнеса мы создали цифровой маркетплейс ROBIN Cloud. До его появления технология была недоступна малому и среднему бизнесу. Все существующие решения и их политика лицензирования были ориентированы на крупные компании. Наша разработка стала неким ноу-хау, которая позволяет компаниям покупать роботизацию как услугу. Она предполагает почасовую тарификацию. Компания может скачать готового робота с маркетплейса, при необходимости доработать его под свои задачи и использовать время от времени. Получается, сколько цифровой ассистент отработал, столько, соответственно, компания денег и заплатит.

– Для решения каких задач бизнес чаще всего покупает программных роботов из маркетплейса?
– Как правило, это типовые операции, подходящие большинству компаний. Например, сверка финансовых документов по данным из разных источников; выгрузка данных из систем закупок и тендерной информации по определенному запросу; формирование сводных файлов и отчетов по данным из разных систем, где отсутствуют прямые способы получения информации под определенную задачу.

Так, сеть отелей в Сочи использует программного робота, который с помощью сервиса Yandex Vision автоматически распознает информацию со скан-копии паспорта и вносит ее в информационную систему.

Также у нас есть робот, который актуализирует данные на маркетплейсах Wildberries и Ozon. Он вносит изменения в описание товаров, размещает фотографии, заводит новые карточки и т.д.

В «облако» мы выгружаем готовые универсальные решения, которые могут быть полезны широкому кругу компаний из самых разных сегментов рынка. Сейчас на маркетплейсе доступны порядка 50 цифровых ассистентов.

Автоматизация с интеллектом

– Программные роботы умеют решать только рутинные однотипные задачи?
– Программные роботы – полезный инструмент для бизнеса, но в более сложных задачах автоматизации требуется подключение смежных технологий: искусственного интеллекта для обработки голосовой и текстовой информации, чат-ботов, распознавание текста с изображений и извлечение сущностей.

В прошлом году на основе реального проектного опыта мы пришли к идее создания цифрового ассистента, который существенно расширяет возможности RPA и делает возможным роботизацию не только конкретных задач, но и сложных комплексных процессов.

Классический программный робот способен решать только рутинные задачи: совершать операции в приложениях, выгружать отчеты, собирать данные, отправлять письма. Но настоящие процессы не состоят из какой-то одной задачи. Обычно это распределенные во времени операции, которые могут выполняться разными людьми на разных устройствах. Поэтому автоматизировать сложный процесс только на основе RPA невозможно.

– Что вы сделали, чтобы научиться автоматизировать более сложные процессы?
– Для этого потребовалось обновить нашу платформу, интегрировав в нее компоненты, которые значительно расширяют возможности роботизации.

Основное нововведение – это включение в платформу ROBIN конструктора сквозных процессов, который может вызывать на разных этапах как программных роботов, так и интегрированные «интеллектуальные» технологии. Такой конструктор позволяет добиться эффекта синергии без необходимости поиска, приобретения и настройки их по-отдельности. Все уже включено в платформу.

Кроме того, мы добавили возможность этим технологиям взаимодействовать с пользователем. В конструкторе визуальных форм можно создать без программирования экранную форму любой сложности. Теперь, когда потребуется участие сотрудника в процессе: верификация распознанных с документа данных или проверка найденной роботом информации, он получит карточку задачи, может заполнить поля и отправить дальше по процессу.

- Нужен ли компаниям штат опытных программистов, чтобы внедрять цифровых ассистентов?
- Нет, ключевая особенность ROBIN – возможность бизнес-пользователям создавать ассистентов без написания кода. Настроить и сценарий процесса, и роботов может пользователь с минимальной квалификацией, выбрав инструментарий из более чем 550 готовых действий. Для этого применяются блок-схемы.

При этом ROBIN дает возможность создавать программный код с соблюдением всех стандартов информационной безопасности: защитой от подмены при запуске, исключением несанкционированного доступа к исходному коду и т.п.

– Какие дополнительные возможности для бизнеса дает обновление платформы ROBIN?
– Главной особенностью становится универсальность: к сквозным бизнес-процессам, спроектированным на ROBIN, можно подключать практически любые инструменты, в том числе и те, что уже есть в контуре компании.

Например, технология Optical Character Recognition (ОСR) позволяет преобразовывать различные типы файлов – отсканированные документы, PDF-файлы или фото с цифровой камеры – в редактируемые форматы. С ее помощью роботы извлекают необходимую информацию из скан-копий договоров, счетов фактур, обрабатывают ее и автоматически вносят во внутренние системы компании.

С помощью Intellectual Document Processing (IDP) можно сканировать, читать, извлекать, классифицировать и упорядочивать важную информацию из больших потоков данных в доступных форматах. Технология позволяет обрабатывать различные типы документов: бумажные, PDF-файлы, Word, электронные таблицы и т.д. С помощью IDP, например, выявляются несовпадения в договорах. Допустим, в начале многостраничного документа указывается, что поставка будет осуществлена по предоплате, а в конце говорится об оплате по факту получения товара.

Платформа класса интеллектуальной автоматизации также дает возможность работать с чат-ботами как текстовыми, подключаемыми к мессенджерам, так и голосовыми, подключаемыми к IP-телефонии. Они могут обрабатывать запросы как от сотрудников самой компании, так и внешних клиентов и партнеров.

– А есть уже реализованные проекты по интеллектуальной автоматизации?
– Один из пилотных проектов мы сделали для информационного агентства. В частности, автоматизировали процесс распознавания документов, удостоверяющих личность при приеме сотрудника на работу. Благодаря платформе ROBIN процессы выстроены так, что участие в нем сотрудников агентства не требуется совсем.

Цифровой ассистент принимает комплекты документов от соискателя, устраивающегося на работу, распознает их комплектность и содержание: номер и серию паспорта, место прописки и т.д. Затем оформляет заявку и передает документы в службу информационной безопасности для проверки нового сотрудника на соответствие требованиям. Параллельно в системе создается карточка на работника в «1С».

Вся информация обрабатывается в автоматическом режиме. Сотрудников компании подключают лишь в том случае, если процесс отклоняется от заданных параметров. Например, у нанимаемого отсутствует на руках паспорт. Решение о том, как корректно обработать эту ситуацию, ассистент не решит. Он обратится за помощью к человеку.

– Какие критерии оценки эффективности внедрения новых технологий вы используете?
– Главным критерием оценки эффективности внедрения интеллектуальной автоматизации является сравнение стоимости выполнения процесса до внедрения новой технологии и после. Например, сколько новых сотрудников нам позволила не нанять автоматизация сквозного процесса или высвободить для решения других более сложных задач.

Материал подготовлен совместно с компанией «РОБИН». Реклама, ООО «РОБИН», ИНН 9725022632, erid: LjN8JtNW1



1Оптическое распознавание символов (англ. Optical Character Recognition – OCR) – это технология, которая позволяет преобразовывать различные типы документов, такие как отсканированные документы, PDF-файлы или фото с цифровой камеры, в редактируемые форматы с возможностью поиска.

2API (Application Programming Interface) – программный интерфейс, то есть описание способов взаимодействия одной компьютерной программы с другими.

3Способность программного обеспечения работать с несколькими аппаратными платформами или операционными системами.

Тэги: автоматизация, программные роботы, ROBIN
19.01.2024

Вам интересны самые значимые события отрасли, выставки и мероприятия, конфликты и сделки, интервью и невыдуманные истории коллег? Подпишитесь на рассылку* и будьте в курсе!
Ваше имя*
Ваш e-mail*
*Всего одно письмо в неделю с дайджестом лучших материалов

Вам важно быть в курсе ежедневно? Читайте и подписывайтесь на наш Telegram
Хотите больше юмора, видео, инфографики - станьте нашим другом в ВКонтакте

Разместите новостной информер и на вашем сайте всегда будут обновляемые отраслевые новости






Читайте также



Другие статьи по темам

Аналитика ВЭД Таможня Интервью Задача и решение Итоги года Итоги недели Колонка редактора Конкурс Личные трудности Лучшие люди Опыт в помощь Оценка Логизорро Раскопки Складская логистика Фоторепортаж

Возврат к списку

Вверх
Вверх