Как начать Process Mining и Task Mining, если процессы описаны не полностью
Согласования затягиваются, документы возвращаются на доработку, сотрудники вручную переносят данные между системами. Пора что-то менять, но актуальной схемы процесса нет. Сначала описать, как все устроено, или сразу исследовать реальную работу?
Этот вопрос стал одним из предметов дискуссии на мероприятии Клуба ЭБС «Process Mining и Task Mining: как увидеть реальную операционку и убрать лишнее?». Эксперты предложили разные подходы к подготовке исследования. Их опыт помогает разобраться, что можно восстановить по данным, какие решения остаются за людьми и как довести анализ до изменений.
Нужна ли готовая схема процесса
Process Mining восстанавливает ход процесса по журналам событий информационных систем. Task Mining собирает данные о действиях сотрудников за компьютером: работе в приложениях, переходах между ними, вводе и переносе информации. Однако возможность получить фактическую картину сама по себе не отвечает на вопрос, как ее использовать.
Евгений Матвеев, эксперт по бизнес- и процессной аналитике, подчеркнул необходимость описания процесса. Даже если данные позволяют построить карту, нужно понимать, от чего отталкиваться при проектировании изменений. По его мнению, текущее состояние процесса должно быть описано; если исследование выполняет внешняя команда, эту работу могут взять на себя привлеченные специалисты. Конкретная нотация при этом вторична.
Андрей Шалягин, руководитель офиса цифровизации Альфа-Банка, согласился с таким подходом в идеале, но описал другую практику. В банке исследования нередко начинаются без заранее нарисованной карты. Сначала определяют задачу — например, сократить длительность процесса, — и договариваются с ключевым заинтересованным руководителем о границах: какой участок будут изучать. Затем восстанавливают фактический ход работы по данным и ищут возможности улучшения. При этом в отдельных, более регламентированных направлениях карты и регламенты есть.
Александр Екимов, владелец продукта «Сфера.Интеллектуальный анализ процессов» ИТ-холдинга Т1, подчеркнул, что для восстановления процесса по логам предварительный регламент не требуется. Он также обратил внимание на скорость изменений: компания может не успевать обновлять описание вслед за реальной работой. В этом случае Process Mining и Task Mining помогают отслеживать фактическое выполнение процесса и его изменения.
Для компании здесь важно различать две задачи — восстановить фактический маршрут и определить, как его менять.
Выбирать первый процесс по задаче бизнеса
Даже если инструмент позволяет исследовать множество процессов, начинать нужно с выбора приоритета. Участники дискуссии предложили несколько оснований для такого выбора.
В Альфа-Банке, как пример, выделяют два основных направления. Первое — процессы, связанные с получением дохода, в том числе кредитные конвейеры и продажи. Здесь фокус на сокращении длительности и повышении конверсии. Второе — операционные функции с большим объемом затрат, где важно снизить трудоемкость.
Для предварительного выбора банк использует укрупненную оценку потенциала автоматизации функций. Ее сопоставляют с уже запущенными проектами трансформации: смотрят, где много рутины и относительно мало инициатив по ее устранению. После этого изучают конкретные процессы и операции внутри выбранной функции.
Евгений Матвеев предложил для выбора процессов с точки зрения ROI учитывать два признака: влияние на этот показатель и возможность автоматизации. Такой отбор, по его мнению, требует предварительной подготовки — описания процессов и информации о них, включая степень цифровизации и количество вовлеченных сотрудников.
Елена Дьякова, эксперт по операционной эффективности, предложила обратить внимание на рутинные задачи, возвраты и корректировки. Исследование помогает понять, на каких этапах они возникают, сколько времени занимает обработка и где находится причина: в своем подразделении или в соседнем. Она также отметила процессы, которые влияют на отношения в коллективе, даже если их прямой финансовый вклад неочевиден.
Ее предложение для первого шага — подумать о процессе, который приносит больше всего хлопот и отвлекает экспертов от работы, где их знания действительно нужны.
Эти подходы можно использовать как разные основания для предварительного отбора. Затем стоит сформулировать конкретный вопрос исследования: почему документы возвращаются, где задерживается заявка, какие действия отнимают время специалистов. От ответа зависит и выбор инструмента.
Проверить, какую часть работы покажут данные
Process Mining и Task Mining рассматривают работу с разной степенью детализации. Поэтому до старта полезно выяснить, что видно в имеющихся данных, а что останется за пределами наблюдения.
Александр Екимов обратил внимание на два ограничения журналов событий. Во-первых, длительность этапа не равна трудозатратам сотрудника: между получением и согласованием документа могут пройти часы, хотя непосредственная работа заняла минуты. Во-вторых, первое событие в системе может появиться только после того, как сотрудник уже проделал подготовительную работу.
Это различие проявилось в представленном им пилоте по обработке входящих первичных документов. Норматив регистрации составлял шесть минут. Исследование с помощью Task Mining показало около двенадцати минут работы. Причина расхождения была в границах измерения: норматив учитывал ввод подготовленного документа в 1С, а получение письма, открытие вложения, чтение и сверки оставались за его пределами.
Из этого примера не следует, что норматив был ошибочным или сотрудник работал медленно. Измеряли разный состав действий. Чтобы использовать результаты для оценки загрузки и выбора автоматизации, сначала нужно согласовать, какие действия относятся к исследуемой операции.
У инструментов есть и границы применимости. Евгений Матвеев назвал отсутствие должного логирования препятствием для Process Mining. Александр Екимов пояснил, что Task Mining может дополнить картину действиями за рабочим компьютером даже при отсутствии нужных событий в основной системе. При этом работа, выполняемая вне компьютера, ограничивает возможности такого наблюдения.
Подключить людей, которые понимают процесс
Восстановленный маршрут еще предстоит объяснить. Возврат может быть связан с ошибкой, необходимой проверкой или особенностью конкретной ситуации. Для выбора изменений нужны люди, которые понимают содержание работы.
Евгений Матвеев подчеркнул, что разбор результатов — командная задача. В нем должны участвовать владельцы процесса, а при заинтересованности — и сотрудники, которые его выполняют.
Елена Дьякова также выделила роль владельца процесса. По ее опыту, когда он заинтересован в исследовании, легче получить его экспертизу, подключить коллег и найти специалистов, способных объяснить детали работы. Особенно это важно в производственных процессах, где для интерпретации происходящего нужны знания конкретной области.
В Альфа-Банке аналитическая работа организована децентрализованно. Центр компетенций по процессной аналитике состоит из четырех человек, а аналитики работают в бизнес-подразделениях. Чаще всего это действующие сотрудники, которые прошли обучение и получили дополнительный инструмент для своей работы. Отдельные новые позиции появляются, но это точечные случаи.
С аналитиками формируют план исследований, согласуют его с руководителем, а центр компетенций сопровождает работу от постановки цели до перечня выявленных проблем, инициатив и оценки потенциального экономического эффекта.
Такую модель нельзя автоматически перенести в любую компанию. Но она показывает, какие задачи нужно распределить: постановку цели, подготовку и анализ данных, объяснение результатов и работу с бизнес-заказчиком. Евгений Матвеев рекомендовал перед стартом оценить собственные ресурсы и при необходимости рассмотреть внешнюю поддержку. Он также напомнил о техническом сопровождении: отсутствие специалистов, способных обслуживать компоненты системы, может стать препятствием для проекта.
Использовать ИИ с проверкой выводов
ИИ может облегчить работу аналитика, но опыт Альфа-Банка показывает, что при этом возникает новая задача — добиться осмысленной проверки его предложений.
Андрей Шалягин рассказал, что при анализе данные обогащают контекстом: пояснениями аналитика, выдержками из нормативных документов или транскриптами интервью. Это помогает модели интерпретировать информацию и предлагать гипотезы.
При этом часть предложений оказывается нерелевантной. Аналитик должен отбирать их, уточнять и дорабатывать. В банке столкнулись с ситуациями, когда сотрудники передавали заключения с формулировками ИИ без необходимой переработки. Андрей обозначил это как риск, который важно не допускать.
Практический вывод для организации исследования: помощь ИИ не снимает с команды задачу объяснить, почему обнаруженное отклонение считается проблемой и как предложенное изменение связано с целью бизнеса.
Заранее подумать о реализации изменений
Process Mining и Task Mining можно сравнить с рентгеновским снимком: они помогают увидеть, где возникает проблема, а для ее устранения нужны другие инструменты. Среди возможных решений он назвал интеграцию систем, роботизацию и применение ИИ-агентов. По итогам исследования можно оценить потенциальный эффект таких изменений, включая высвобождение времени сотрудников.
Андрей Шалягин обозначил другую сторону этой задачи. Когда аналитика ускоряется, компания получает больше инициатив, но очередь на их реализацию может расти. Поэтому внимание смещается от времени получения выводов к времени внедрения.
Это особенно важно для первого проекта. На старте нужно понимать не только, кто проведет исследование, но и кто будет рассматривать предложения и организовывать изменения. Иначе даже подробная картина потерь останется аналитическим результатом без влияния на работу.
Какие вопросы задать перед стартом
По итогам дискуссии можно составить рабочий список вопросов для подготовки исследования. Это редакционное обобщение подходов экспертов, а не единая методика, предложенная всеми участниками.
- Какую проблему решаем? Сокращаем срок, уменьшаем ручную работу, разбираемся с возвратами или ищем возможности повышения конверсии?
- Где границы исследования? С какого действия начинаем наблюдение и каким результатом его заканчиваем?
- Что уже известно о процессе? Есть ли описание, насколько оно актуально и какую картину предстоит восстановить по данным?
- Какие данные доступны? Что фиксируют информационные системы, какие действия происходят в других приложениях и какая работа выполняется вне компьютера?
- Кто объяснит результаты? Какие руководители, аналитики и специалисты должны участвовать в разборе?
- Хватит ли ресурсов? Кто подготовит данные, проведет анализ и обеспечит техническое сопровождение?
- Как предложения попадут в работу? Кто оценит их, определит приоритет и организует реализацию?
Отсутствие готовой схемы не помешало Альфа-Банку начинать исследования с цели и согласованных границ. При этом позиция Евгения Матвеева напоминает о следующей задаче: для проектирования изменений необходимо понимать текущее состояние процесса. Первый проект стоит готовить так, чтобы собранные данные помогли ответить на конкретный вопрос бизнеса, а у команды была возможность использовать ответ в работе.
От первого знакомства с профессией до решения остаться: как Норникель работает с сотрудниками
Норникель выстроил систему работы с персоналом, объединяющую профориентацию, адаптацию, наставничество, профессиональное развитие и социальную поддержку.
