Task Mining: анализ бизнес‑операций
Оценка стоимости процессов и поиск точек автоматизации на основе данных о действиях сотрудников за ПК
Что такое Task Mining
Task Mining — это технология автоматического анализа бизнес-операций, которые сотрудники выполняют за ПК. Интеллектуальные алгоритмы решения Task Mining от Proceset позволяют точно определять, сколько времени занимает каждая операция, как именно она выполняется и с какой частотой повторяется.
Ценность Task Mining для бизнеса
Анализ трудозатрат
Расчет фактических затрат рабочего времени в разрезе операций, сотрудников и процессов
Расчет стоимости бизнес‑процессов
Оценка реальной стоимости процессов на основе точного расчета трудозатрат
Оценка потенциала автоматизации
Поиск операций для автоматизации и их ранжирование по экономическому эффекту
Аудит перед внедрением ИИ
Определение приоритетных направлений внедрения ИИ-решений с максимальной ценностью для бизнеса
Наши клиенты — компании‑лидеры
и еще 100+
клиентов из ТОП-300 компаний РоссииРезультаты внедрения Task Mining
МТС: повышение операционной эффективности
сотрудников под мониторингом
Россельхозбанк: оптимизация банковских процессов
экономический эффект от оптимизации
Газпромбанк: управление операционной эффективностью
сотрудников под мониторингом
Силовые машины: оптимизация трудозатрат
ежегодная экономия трудозатрат
Страховой Дом ВСК: рост операционной эффективности
экономический эффект от оптимизации
АльфаСтрахование: повышение эффективности операций
эффект от внедрения гипотез по оптимизации
Билайн: оценка операционной эффективности
экономический эффект от оптимизации
Генериум: оптимизация процесса закупок
сокращение трудозатрат сотрудников
Как работает Task Mining
Сбор данных
Автоматический мониторинг всех действий сотрудников за ПК: заполнение полей, переходы между вкладками и окнами, нажатие на кнопки и другие элементарные действия
Автоматический анализ
Полностью автоматическая разметка бизнес-операций из миллионов зафиксированных действий сотрудников с помощью уникальных ИИ‑алгоритмов Proceset
Попробуйте Proceset в действии
100% прозрачность бизнес‑операций
Оценка стоимости процессов
Рекомендации по автоматизации
Как автоматизировать рутину
Цифровой сотрудник Proceset — решение для автоматизации рутинных операций с применением ИИ. Он выполняет задачи как реальный сотрудник — только быстрее, без ошибок и 24/7.
ПодробнееИнтервью с клиентами
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.
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.
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.
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.
Реализованная модель позволила нам рассчитывать необходимую численность для обслуживания входящего потока, а это более 3 тысяч сотрудников, осуществлять контроль за выводом операций в удалённые каналы обслуживания. Около 160 тысяч операций ежемесячно уже выведено из отделений в УКО. Кроме того, удалось перейти на безбумажное обслуживание — уже более 65% целевых операций выполняются с использованием электронной подписи.
