Task Mining vs Process Mining: в чем разница и когда использовать каждую технологию

Большинство проектов по оптимизации процессов начинаются с одного вопроса: где компания теряет время и ресурсы? Однако на практике найти источник потерь оказывается сложнее, чем кажется. Одни проблемы скрыты в маршрутах процессов между информационными системами, другие — в ежедневных действиях сотрудников. Для анализа этих уровней используются две технологии: Process Mining и Task Mining. Первая помогает восстановить фактическое выполнение бизнес-процессов на основе данных корпоративных систем. Вторая показывает, как сотрудники выполняют отдельные операции внутри этих процессов. Разберем разницу между технологиями, когда достаточно использовать одну из них и почему все больше компаний объединяют Process Mining и Task Mining в рамках единой программы повышения эффективности бизнеса.

Что такое Process Mining

Process Mining — технология анализа бизнес-процессов на основе данных корпоративных систем. Каждый этап работы с заявкой, договором, заказом или обращением оставляет цифровой след в ERP, CRM, BPM, ITSM и других системах. Process Mining собирает эти данные и восстанавливает фактическую картину выполнения процесса: каким маршрутом проходили объекты, где возникали задержки, какие действия выполнялись повторно и какие отклонения от регламента происходили на практике. Главное отличие Process Mining от традиционной бизнес-аналитики заключается в уровне детализации. BI-системы показывают итоговые показатели: среднее время обработки заявки, количество операций или уровень выполнения SLA. Process Mining раскрывает, как формируются эти показатели, и помогает найти конкретные причины отклонений. Например, если отчет показывает, что среднее время обработки заявки составляет три дня, процессная аналитика ответит на вопросы: на каких этапах возникают задержки, какие маршруты занимают больше времени, сколько заявок возвращается на доработку и какие подразделения создают основные очереди. Для анализа используются данные корпоративных систем: журналы событий, транзакционные записи и базы данных. Установка дополнительного программного обеспечения на рабочие места сотрудников не требуется — технология работает на основе уже существующих цифровых следов процессов.

С помощью Process Mining компании получают информацию о:

• длительности процессов и отдельных этапов;
• времени ожидания между шагами;
• отклонениях от регламентов и SLA;
• повторных действиях и возвратах на доработку;
• вариативности выполнения процессов и количестве фактических маршрутов.

На практике вариативность часто становится источником скрытых потерь. Вместо нескольких сценариев, описанных в регламентах, компании нередко обнаруживают сотни или даже тысячи вариантов выполнения одного процесса.

Основные возможности Process Mining:

• Построение AS-IS модели процесса — автоматическое восстановление фактической схемы выполнения процесса на основе данных.
• Проверка соответствия регламентам — выявление кейсов, в которых процесс выполнялся с отклонениями от установленного порядка.
• Анализ эффективности процесса — поиск «узких мест», причин задержек, перегруженных этапов и факторов, влияющих на сроки выполнения.

Что такое Task Mining

Task Mining — технология анализа рабочих операций на уровне действий сотрудников. Если Process Mining показывает, как процесс проходит через корпоративные системы, то Task Mining помогает понять, что происходит внутри отдельных этапов процесса и на что сотрудники фактически тратят рабочее время. Для сбора данных на рабочие станции устанавливается специальный агент, который в фоновом режиме фиксирует взаимодействие пользователя с приложениями и информационными системами. Технология фиксирует последовательность действий сотрудника, переключения между окнами, работу с документами, ввод данных и другие операции, которые обычно не отражаются в корпоративных журналах событий. Например, Process Mining может показать, что обработка заявки занимает 40 минут. Однако он не объяснит, почему это происходит. Task Mining показывает, что сотрудник за это время открывает несколько систем, вручную переносит данные между ними, проверяет информацию в документах и выполняет десятки повторяющихся действий.

С помощью Task Mining компании получают информацию о:

• структуре и последовательности выполнения операций;
• фактических трудозатратах сотрудников;
• наиболее трудоемких и повторяющихся задачах;
• переключениях между приложениями и системами;
• отклонениях в способах выполнения одной и той же работы разными сотрудниками.

После сбора данных алгоритмы автоматически выявляют повторяющиеся паттерны работы, группируют схожие сценарии выполнения задач и формируют объективную картину операционной деятельности подразделения.

Что получает бизнес на выходе:

• карту фактического выполнения операций;
• рейтинг задач по потенциалу оптимизации и автоматизации;
• оценку трудозатрат и стоимости выполнения операций;
• информацию для подготовки проектов роботизации и внедрения ИИ-агентов;
• рекомендации по стандартизации работы сотрудников.

На практике Task Mining чаще всего используется для поиска кандидатов на автоматизацию, анализа работы общих центров обслуживания, контакт-центров, бэк-офисных подразделений и других функций с большим объемом повторяющихся операций. В отличие от интервью и ручного хронометража, технология охватывает одновременно десятки и сотни сотрудников, формируя объективную основу для принятия решений по оптимизации процессов.

Чем отличается Task Mining от Process Mining: таблица сравнения

Главное отличие заключается в уровне анализа. Process Mining показывает процесс целиком: через какие этапы проходит заявка, где возникают задержки, какие маршруты оказываются самыми длительными и какие отклонения приводят к потерям времени и ресурсов. Task Mining раскрывает содержание отдельных этапов процесса: какие действия выполняют сотрудники, сколько времени уходит на разные операции, где возникает ручной труд и какие задачи можно оптимизировать или автоматизировать. Проще говоря, Process Mining отвечает на вопрос «где находится проблема?», а Task Mining помогает понять «почему она возникает?». Поэтому на практике технологии не конкурируют между собой. Process Mining помогает определить процессы с наибольшим потенциалом улучшений, а Task Mining позволяет детально исследовать проблемные участки и подготовить их к автоматизации. Использование только одного инструмента дает неполную картину. Process Mining может показать, что процесс работает медленно, но не объяснит причину задержек. Task Mining способен выявить трудоемкие операции сотрудников, но не позволит понять, насколько они влияют на общий результат процесса. Максимальную ценность компании получают при совместном использовании обеих технологий.

Когда достаточно только Process Mining

Во многих случаях процессная аналитика дает всю необходимую информацию для принятия решений без дополнительного анализа рабочих операций сотрудников. Анализ сквозных процессов. Если необходимо понять, как заявки, договоры, заказы или обращения проходят через несколько информационных систем, достаточно Process Mining. Технология показывает фактические маршруты выполнения процесса, этапы с наибольшими задержками, нарушения SLA и точки накопления очередей. Контроль регламентов и комплаенс. Process Mining выявляет случаи отклонения от установленного порядка работы: пропущенные этапы согласования, нарушения контрольных процедур, дублирующие операции и другие несоответствия. Для этого не требуется анализировать действия сотрудников на рабочих местах — достаточно данных корпоративных систем. Автоматизированные процессы. Если большая часть процесса выполняется без участия человека, например, при автоматической маршрутизации заявок, обмене данными между системами или работе скоринговых моделей, Task Mining не даст дополнительной ценности. Основные причины отклонений в таких процессах находятся на уровне бизнес-логики и настроек систем. Непрерывный мониторинг процессов. Когда задача заключается в регулярном контроле показателей процесса, выявлении отклонений и оперативном реагировании на проблемы, Process Mining становится инструментом постоянного мониторинга. Такой подход широко используется в банках, страховых компаниях, производственных предприятиях и сервисных организациях с большим объемом операций.

Когда достаточно только Task Mining

Task Mining применяется в ситуациях, когда необходимо детально изучить работу сотрудников внутри конкретных операций, а анализ всего процесса не является приоритетной задачей. Подготовка к автоматизации. Если компания уже определила задачу для роботизации или внедрения ИИ-агента, Task Mining раскрывает, как задача выполняется на практике. Технология фиксирует реальные действия сотрудников, выявляет вариации выполнения операций и позволяет объективно оценить потенциал автоматизации. Анализ трудозатрат сотрудников. Task Mining показывает, на какие задачи уходит рабочее время, какие операции занимают наибольшую долю трудозатрат и где возникают повторяющиеся ручные действия. Это позволяет находить точки повышения производительности даже без анализа всего процесса. Передача лучших практик и онбординг. Технология выявляет наиболее эффективные сценарии выполнения работы — они используются для обучения новых сотрудников, стандартизации операций и повышения качества исполнения. Анализ работы корпоративных приложений. Task Mining показывает, какие интерфейсы создают наибольшую нагрузку на сотрудников, где возникают лишние переключения между системами и какие действия требуют наибольших усилий. Локальный анализ подразделения. Task Mining подходит, когда задача ограничена конкретным отделом или функцией — например, бухгалтерией, контакт-центром или общим центром обслуживания.

Как выбрать подходящую технологию

Выбор зависит от того, на каком уровне нужно провести анализ: на уровне сквозного процесса или на уровне операций конкретных сотрудников.

Process Mining — если нужен анализ сквозного процесса:

• найти «узкие места» процесса;
• определить причины задержек между этапами;
• контролировать SLA и сроки выполнения;
• выявить отклонения от регламентов;
• анализировать фактические маршруты выполнения процессов;
• оценить вариативность процессов.

Task Mining — если нужен анализ операций сотрудников:

• понять, как сотрудники выполняют операции;
• оценить трудозатраты сотрудников;
• найти повторяющиеся ручные операции;
• определить кандидатов для роботизации;
• подготовить процесс к внедрению RPA;
• проанализировать работу корпоративных приложений;
• найти процессы для внедрения ИИ-агентов;
• выявить и приоритизировать инициативы по автоматизации;
• рассчитать потенциальный эффект от автоматизации;
• построить программу повышения операционной эффективности;
• перейти от анализа процессов к автономным процессам.

Практические результаты: опыт российских компаний

Process Mining и Task Mining применяются в крупнейших российских компаниях — в банках, страховании, телекоме, промышленности и других отраслях. Страховой Дом ВСК внедрил Task Mining для анализа работы сотрудников сервисных подразделений. Технология выявила более 15 000 часов ежегодных потерь рабочего времени на ручных операциях, пригодных для автоматизации. АльфаСтрахование применили Task Mining для анализа операций сотрудников операционного блока. По итогам пилотного проекта ROI составил 500%. Россельхозбанк офицровал 14 процессов и более 700 операций с помощью Process Mining и Task Mining. Потенциальный экономический эффект — более 425 млн ₽ в год. Билайн использовал Task Mining для анализа 10 бизнес-процессов контакт-центра. За два месяца технология выявила потенциал оптимизации на 15 млн ₽. Силовые машины применили Task Mining для анализа операций внутреннего ОЦО. В результате проекта было оцифровано более 840 операций и выявлен потенциал сокращения трудозатрат на 29 500 часов в год.

FAQ

В чем главное отличие Task Mining от Process Mining?

Process Mining работает с журналами событий корпоративных систем — ERP, CRM, BPM — и восстанавливает фактическую картину выполнения процессов: маршруты, задержки, отклонения от регламентов. Task Mining фиксирует действия сотрудников в приложениях и показывает, что происходит внутри отдельных операций: сколько времени тратится на разные задачи, где возникает ручной труд. Проще говоря, Process Mining отвечает на вопрос «где возникает проблема?», а Task Mining — «почему она возникает?».

Можно ли использовать только одну технологию?

Да. Если задача связана с анализом сквозного процесса, контролем SLA или поиском «узких мест», обычно достаточно Process Mining. Если необходимо оценить трудозатраты сотрудников, найти кандидатов для автоматизации и внедрения ИИ или понять, как выполняются отдельные операции, подойдет Task Mining.

Как Task Mining связан с автоматизацией и ИИ?

Task Mining помогает выявлять повторяющиеся операции, на которые уходит значительная часть рабочего времени. На основании полученных данных компании расставляют приоритеты автоматизации: определяют, какие задачи передать роботам, цифровым сотрудникам или ИИ-агентам. Поэтому Task Mining часто становится первым этапом проектов по автоматизации бизнес-процессов.

Чем Task Mining отличается от мониторинга сотрудников?

Основная цель Task Mining — анализ процессов, а не контроль сотрудников. Технология помогает понять, как выполняется работа, какие операции занимают больше всего времени и где возникают потери эффективности. Персональные данные и конфиденциальная информация могут маскироваться до передачи данных на сервер в соответствии с требованиями безопасности компании.

Сколько времени занимает внедрение Task Mining?

При стандартном развертывании первые аналитические данные становятся доступны через 2–4 недели после установки агентов на рабочие станции.

Что такое Task Mining простыми словами?

Task Mining — это технология, которая фиксирует действия сотрудников в рабочих приложениях и формирует объективную картину операционной деятельности. По итогам анализа компании узнают, какие задачи занимают наибольшую долю рабочего времени, где одни и те же действия выполняются снова и снова и что можно передать роботам или ИИ.

Что выбрать: Task Mining или Process Mining?

Выбор зависит от цели анализа. Если необходимо понять, как работает процесс целиком и где возникают задержки, подойдет Process Mining. Если нужно изучить работу сотрудников внутри отдельных операций и найти возможности для автоматизации, лучше использовать Task Mining. Для крупных программ повышения эффективности, цифровой трансформации и внедрения ИИ-агентов чаще всего используются обе технологии одновременно. Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов — в нашем телеграм-канале.