Proceset

Process Mining и Task Mining стали для нашего банка мощными драйверами роста и незаменимыми инструментами для выявления скрытых резервов и оптимизации бизнес‑процессов.

Мы давно в теме оптимизации внутренних процессов и повышения эффективности, тестировали ряд иностранных решений, но впечатляющего результата не получили. В 2024 году вновь решили обратиться к Process Mining и Task Mining, после тщательного изучения рынка выбрали российское решение Proceset.

Мы четко знали, что хотим 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.

Process Mining помог нам упростить клиентские пути и увеличить объём операций, выполняемых в цифровых сервисах самообслуживания.

Мы хотим анализировать бизнес‑процессы в совокупности и с учетом их влияния друг на друга, для чего будем использовать мультипроцессную аналитику. Планы на ближайшие полгода — подключить 5 ключевых внутренних кросс‑функциональных процессов к мультипроцессной аналитике.

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.

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, а Цифровой сотрудник (AI) и программная роботизация (RPA) позволят реализовать выявленный потенциал оптимизации 40-60% за счёт распознавания и извлечения данных из неструктурированных документов.