Цифровая трансформация современного бизнеса — это не просто внедрение отдельных ИТ-инициатив и новых технологий. Успешная трансформация требует комплексного изменения подходов к управлению, организации процессов и их оптимизации на основе реальных данных. Без этих факторов даже масштабные проекты автоматизации не приводят к ожидаемым результатам. В этой статье разберем, с какими сложностями сталкиваются компании при реализации цифровой трансформации, а также как Process Mining, Task Mining и искусственный интеллект (ИИ) позволяют управлять изменениями в процессах и повышать эффективность цифровой трансформации.
Что такое цифровая трансформация
Цифровая трансформация бизнеса — это комплексное изменение подходов к управлению, организации работы и выполнению бизнес-процессов с помощью цифровых технологий. В отличие от точечной автоматизации отдельных задач, цифровая трансформация затрагивает всю систему управления компанией и требует системных изменений в процессах. Главная задача цифровой трансформации — повысить эффективность бизнеса и создать управляемую систему непрерывных улучшений на основе данных. При этом цифровая трансформация требует не только внедрения новых технологий, но и системного управления изменениями. Без анализа фактического выполнения процессов и оценки результатов оптимизации даже масштабные ИТ-проекты превращаются в набор разрозненных инициатив, которые сложно масштабировать и оценивать с точки зрения бизнес-эффекта. Именно поэтому управление цифровой трансформацией организации сегодня строится вокруг процессного подхода и использования инструментов цифровой аналитики. Это помогает контролировать изменения в процессах и выстраивать устойчивую систему повышения эффективности.
Почему компании не получают ожидаемого результата цифровой трансформации
Одна из ключевых проблем цифровой трансформации — отсутствие прозрачности процессов и объективных данных об их фактическом выполнении. Зачастую внедрение новых технологий проходит без предварительного анализа процессов, из-за чего бизнес принимает неэффективные решения и не получает ожидаемого результата. Дополнительную сложность создает ручной подход к анализу процессов. Интервью сотрудников, регламенты, выборочный аудит и ручная подготовка отчетности не позволяют увидеть полную картину выполнения процессов, выявить реальные причины потерь и определить точки для оптимизации. Устойчивый эффект от цифровой трансформации возможен только при непрерывном анализе процессов и контроле изменений. Поэтому бизнес переходит к поиску и тестированию инструментов, которые позволяют отслеживать выполнение процессов, определять риски в реальном времени и корректировать стратегию оптимизации.
Роль Process и Task Mining в цифровой трансформации современного бизнеса
Process Mining и Task Mining становятся основой современных проектов цифровой трансформации, где ключевую роль играет управление процессами на основе достоверных данных. Process Mining — технология для интеллектуального анализа бизнес-процессов на основе данных из корпоративных систем. Технология восстанавливает реальные сценарии выполнения процессов, позволяет анализировать все отклонения и выявлять точки потерь.
Технология Process Mining используется для:
- поиска неэффективных сценариев выполнения процессов;
- контроля изменений в процессах в режиме реального времени;
- анализа соблюдения SLA-нормативов;
- расчета процессных метрик;
- оценки влияния изменений на одном этапе на весь процесс;
- поиска гипотез по оптимизации.
Task Mining — инструмент для анализа бизнес-операций, которые сотрудники выполняют за ПК. Он позволяет детально анализировать операции, оценивать трудозатраты на их выполнение и определять точки с высоким потенциалом автоматизации.
Task Mining позволяет решать следующие задачи:
- поиск операций с высокой долей ручного труда;
- выявление операций, наиболее подходящих для автоматизации;
- сокращение трудозатрат на выполнение рутинных операций;
- оценка стоимости операций и процессов в целом;
- расчет экономического эффекта от автоматизации рутинных ручных операций.
Использование инструментов Process и Task Mining в связке позволяет компаниям выстраивать управляемую систему цифровой трансформации, быстрее внедрять изменения и повышать операционную эффективность бизнеса.
Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации
Искусственный интеллект стал одним из ключевых инструментов цифровой трансформации бизнеса. Он применяется для автоматизации рутинных операций, анализа данных и поддержки принятия решений. Во многих компаниях значительная часть времени сотрудников все еще уходит на выполнение повторяющихся задач, которые не создают ценности для бизнеса.
С помощью ИИ-инструментов компании:
- сокращают трудозатраты на рутинные операции;
- перераспределяют время сотрудников на приоритетные задачи;
- ускоряют выполнение процессов;
- снижают стоимость процессов.
Использование ИИ для автоматизации процессов позволяет компаниям повышать операционную эффективность без увеличения нагрузки на команды и масштабировать изменения в рамках цифровой трансформации бизнеса.
Как успешно реализовать цифровую трансформацию бизнеса
Система Proceset — единая платформа для анализа и автоматизации процессов, которая объединяет продвинутые инструменты Process Mining, Task Mining и ИИ. Более 100 российских компаний из ТОП-300, в числе которых Газпромбанк, МТС, Страховой Дом ВСК, HeadHunter, Билайн, Генериум, используют Proceset для проведения системных улучшений и успешно повышают операционную эффективность.
Возможности Proceset для цифровой трансформации:
- полностью автоматический анализ процессов и операций;
- выявление «узких мест», точек потерь, зацикливаний и причин возникновения проблем;
- оценка стоимости процессов на уровне этапов и отдельных операций;
- поиск операций с высоким потенциалом автоматизации;
- прогнозирование эффекта от улучшений в денежном эквиваленте;
- контроль влияния изменений на процессы и ключевые показатели в режиме реального времени;
- единый контур анализа, оптимизации и автоматизации процессов.
Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов — в нашем телеграм-канале.
