Переходим к разбору реального опыта ведущих компаний России и стран СНГ. На стартовой решетке — пилоты из команд Билайна, БелВЭБ и РусГидро.
Расул Булатов, Руководитель департамента по цифровизации процессов Билайна, рассказал, как компания строит «фабрику улучшения процессов», объединяя возможности процессной аналитики и искусственного интеллекта в B2B, закупках, подборе персонала, клиентском пути и процессах технического блока.
Результаты круга:
▪️ более 35 бизнес-процессов прошли комплексный редизайн;
▪️ более 80 млн рублей годового эффекта от внедренных изменений;
▪️ 45 000 часов рутинных операций автоматизировано RPA/AI;
▪️ до 95% сокращения времени прохождения процесса.
Анатолий Борисевич, заместитель Председателя Правления Банка БелВЭБ, представил подход к поиску точек применения ИИ на основе фактических данных. Process Mining и Task Mining позволяют раскладывать этапы процесса до конкретных операций и определять, где действительно нужен ИИ, а где эффективнее использовать RPA, OCR, стандартизацию или изменить сам процесс.
Результаты круга:
▪️ в контур анализа вошли 140 рабочих мест;
▪️ пилот прошел путь от проверки качества данных до оцифровки и анализа конкретных операций;
▪️ разметка точек применения ИИ перешла от экспертных гипотез к измеримой карте решений;
▪️ сформирован повторяемый подход, который можно масштабировать на другие процессы банка.
Рамазан Абакаров, директор филиала «Запад» РусГидро ИТ Сервис, показал, как совместное использование Process Mining и Task Mining позволяет одновременно видеть сквозной маршрут процесса и действия сотрудников внутри отдельных операций — а затем связывать найденные отклонения с конкретным бизнес-результатом.
Результаты круга:
▪️ построена сквозная модель закупочной деятельности — от заявки до исполнения договора и оплаты;
▪️ анализ данных за пять лет показал возможность сократить один из маршрутов на 14%;
▪️ фактические трудозатраты используются для нормирования операций и оценки производительности;
▪️ следующий этап — использовать данные Process Mining и Task Mining как контекст для ИИ и переходить от анализа произошедшего к прогнозированию и упреждающим действиям.
Подробности от Анатолия Борисевича — в видео