Наши клиенты
100+ ведущих компаний России доверили эффективность процессов Proceset
Интервью с клиентами
Все интервью
О масштабировании Proceset на всю компанию
О результатах проекта с Proceset
Об эффективности решений Proceset
О планах по масштабированию Proceset
Process Mining и Task Mining стали для нашего банка мощными драйверами роста и незаменимыми инструментами для выявления скрытых резервов и оптимизации бизнес-процессов. На текущий момент с помощью Proceset оцифровано 14 процессов. Только по 6 из них выявлено более 50 областей оптимизации, а потенциальный экономический эффект от этого ожидается не менее 420 млн рублей в год.
По результатам пилотных проектов с Task Mining мы поняли, что получаем реальные результаты и можем обрабатывать большое количество данных. Это стало аргументом принять следующий шаг — масштабироваться на всю компанию. Сейчас агенты мониторинга установлены на более чем 20 000 рабочих мест.
5 гипотез мы взяли в проработку и проект признали успешным. Потенциальный экономический эффект можно оценить в 5 рублей прибыли на 1 рубль затрат. Планы на будущее большие, и это не только реализация гипотез, но и масштабирование системы Proceset на другие подразделения, а также выделение центра компетенций по процессной аналитике.
О технологии Process Mining узнали быстро. Изучили рынок, посмотрели различные обзоры, нашли профильные исследования и выбрали для себя Proceset как лидера рынка и самое функционально зрелое решение. Мы приняли решение о промышленном внедрении Process Mining от Proceset. Более того, хотим пойти дальше и анализировать бизнес-процессы в совокупности и с учётом их влияния друг на друга, для чего будем использовать мультипроцессную аналитику.
От идеи до первых результатов прошло менее двух месяцев. Нам удалось выявить совокупные потенциальные эффекты на сумму более 15 млн руб. по итогам «пилота». Мы получили возможность увидеть полную картину происходящего, определить повторяющиеся рутинные операции, и оценить, сколько времени и ресурсов мы можем высвободить, перераспределив их на более важные и приоритетные задачи.
Технология Task Mining позволяет буквально увидеть каждый клик, каждое действие исполняемой операции. На текущий момент более 26 тыс. агентов Task Mining помогают делать наши процессы эффективнее: собирают и обрабатывают детализированные данные об исполнении операций. Это большой фундамент для исследований и инноваций в процессном управлении.
Мы сделали акцент на анализ работы двух фокус-групп — 1С и SAP — при помощи Task Mining от Proceset. Результаты показали, что до 60% операций из объема пилотного проекта можно оптимизировать, что позволит сэкономить десятки тысяч человеко-часов в год при масштабировании.
Ранее мы использовали различные подходы, однако наиболее эффективной видим для себя комбинацию технологий Process Mining, Task Mining и Цифрового сотрудника. С помощью Proceset мы провели детальный анализ и оцифровку операций подразделения обработки входящих запросов. Цифровой сотрудник (AI) и программная роботизация (RPA) позволят реализовать выявленный потенциал оптимизации 40–60% за счет распознавания и извлечения данных из неструктурированных документов.
Мы чётко знали, что хотели получить. От Process Mining — карту процесса закупок для получения представления о его фактическом состоянии и дашборды, отражающие временные метрики. От Task Mining — топ наиболее выгодных для дальнейшей роботизации операций, чтобы высвободить время наших сотрудников. Пилотом мы остались довольны, все задачи проекта успешно решены благодаря профессиональному подходу кросс-платформенных команд «Генериум» и «Инфомаксимум».
За счет реализации проекта мы не только достигли реальных операционных результатов, но и вырастили внутреннюю компетенцию, которая будет заниматься проектами по анализу и оптимизации других процессов компании, используя технологию Process Mining.
С помощью Proceset мы определили потенциал для экономии трудозатрат в размере 15 тыс. человеко-часов в год за счет автоматизации операций, сокращения количества copy-paste, автоматизации загрузки файлов, распознавания информации из PDF. Уверены, что в дальнейшем достигнем ещё более амбициозных результатов.
Внедрение Process Mining в НИУ ВШЭ стало одним из первых в отечественных вузах и позволило оценить реальные возможности технологии для повышения эффективности подразделений университета. Благодаря Proceset мы посмотрели на процесс согласования счетов на оплату максимально объективно. Потенциал его ускорения составляет 50%.
Чтобы получить объективную картину мы применяем Process Mining — технологию, которая позволяет построить модель реального исполнения бизнес-процесса на основе логов событий. В банке развернута платформа Proceset от команды Инфомаксимум. Но просто увидеть, как устроен процесс — недостаточно. Важно быстро находить возможности для улучшения и запускать изменения. Поэтому мы встроили искусственный интеллект непосредственно в аналитическую платформу.
На старте проекта компания «Стройтрансгаз» ставила несколько основных задач. Это оцифровка деятельности сотрудников Центра единого сервиса, визуализация всех операций центра и распределение трудозатрат по организациям. Результатом «пилота» мы остались довольны. Все задачи проекта успешно выполнены благодаря слаженной работе и профессиональному подходу функциональных команд специалистов СТГ и Инфомаксимум.
Мы автоматизировали один из кредитных бизнес-процессов и посчитали реальный эффект от оптимизации с Process Mining, который получили за год. Проанализировав данные из логов, мы выяснили, что на 47% сократили время работы над карточкой от момента её создания до финализации. В планах — дальнейшее масштабирование технологий в банке, контроль и оценка реализованных предложений, поиск новых способов оптимизации и автоматизации бизнес-процесса.
Process Mining помог нам упростить клиентские пути и увеличить объём операций, выполняемых в цифровых сервисах самообслуживания. С его помощью мы оптимизируем процессы решения обращений внутри контактного центра и клиентского бэк-офиса для сокращения сроков решения, уменьшения повторных обращений и увеличения доли роботизации.
С Task Mining плотно мы работаем с 2022 года. У нас есть четыре типичных кейса того, как можно применять технологию: полная детализация рабочего дня сотрудника, мониторинг операций — точная разметка операций для последующего контроля, анализ сквозных процессов в связке с Process Mining, поиск операций под RPA.