Что такое Task Mining? Разбираем технологию на реальных кейсах

Как анализ бизнес-операций помогает бизнесу делать больше и тратить меньше

Привет! Я – Александр Бочкин, предприниматель, основатель и генеральный директор IT-компании Инфомаксимум.

Говоря об исследовании бизнеса и корпоративных процессов, чаще всего вспоминают Process Mining, о котором я рассказывал простым языком. Тем не менее, популярность набирает и Task Mining – на рынок выходят новые решения, а также появляются подробности реализованных кейсов. Сегодня расскажу именно об этой технологии и постараюсь сделать это максимально понятно.

Запутанная структура процессов – частое явление для большого числа компаний, как бы их руководителям не хотелось обратного. Простой тезис: чем крупнее бизнес, тем сложнее его внутренняя структура: сотни сотрудников делают миллионы действий и формируют миллиарды строк хаотичных данных в разных информационных системах. Из-за этого получается так, что досконально понять работу штата вряд ли получится.

Контур проблемы понятен, но как быть с её решением? «Ручное» интервьюирование – это вариант, но убыточный, долгосрочный и субъективный. И именно здесь на помощь приходят технологии Task Mining и Process Mining. Да, между ними есть сходства, но отличий больше, чем кажется на первый взгляд.

PM дает взгляд сверху, предоставляя информацию о сквозных БП. Фактически, результат работы технологии – это восстановление и детализация структуры процессов на всех этапах их выполнения. Источником данных выступают журналы событий из корпоративных ИС (к примеру, CRM- и ERP-системы). Ключевые плюсы – обнаружение «узких мест» и определение потенциала оптимизации.

Task Mining позволяет изучить глубину и исследовать протекающие в рамках процессов операции. Это копирование или внесение данных, клики мышью, взаимодействия с интерфейсами и переходы из одного окна в другое, зафиксированные софтом. Главная задача – поиск повторяющихся действий и группировка их в операции для последующей автоматизации и роботизации.

Task Mining – или аналитика операций – это технология, которая позволяет автоматически определить, какие операции выполняют сотрудники за компьютером, подсчитать количество операций, время на их выполнение и создать карты действий для каждой бизнес-операции.

Важно понимать, что Task Mining – это не про контроль. Контроль позволяет повысить дисциплину, выделить лучших, перенять их практики и дать максимум 5% прироста прибыли.

Основное применение TM – поиск способов выполнения той же самой работы за меньшее время. Результат работы технологии позволяет понять, от каких действий можно отказаться, а какие можно скорректировать. Таким образом, эффект от использования аналитики операций может дать 50% реальной экономии.

Если говорить в общих чертах, то главная польза применения Task Mining – повышение эффективности. Минимум 20% операций могут быть улучшены или устранены из-за потери актуальности. В свою очередь, выгода от их трансформации измеряется миллионами недополученной ранее прибыли.

Кейс: в компании с численностью штата в 500 человек в течение двух недель в автоматическом режиме были найдены 1900 операций. Если сравнивать результат работы алгоритма с ручной разметкой, то на самостоятельное описание 1 БО ушел бы как минимум день. Таким образом, получается ситуация, при которой критически снижается скорость принятия решений и теряется актуальность, ведь вряд ли кто-то будет готов ждать нужную информацию 5 лет. Соответственно, бизнес, использующий Task Mining получает конкурентные преимущества здесь и сейчас.

Детализируя пользу от использования технологии, мы можем говорить о 4 наиболее важных преимуществах:

● Прозрачное представление о выполнении операций;

● Расчет трудозатрат на все операции;

● Поиск способов сокращения затрат;

● Определение потенциала автоматизации и роботизации.

Также Task Mining позволяет осуществить обоснование конечной стоимости услуг. Пример: в крупнейшей промышленной группе компаний действует общий центр обслуживания, главная задача которого – реализация бухгалтерских операций во всех внутренних структурах. Отмечу, мы не говорим о 2-3 элементарных действиях, мы ведем речь об огромной совокупности БО, в которых заложена скрытая эффективность. Цель проекта – предоставить полную прозрачность и объяснить, почему конкретная услуга стоит конкретных денег.

В результате проанализировали 210 000 рабочих часов и более 35 000 операций. Кроме того, благодаря Task Mining были определены неочевидные области роботизации. В проекте использовался алгоритм автоматической разметки, итогом которого стало детализированное понимание рабочего дня сотрудников, а также были выявлены области высокой эффективности и потенциал их улучшения. Подробнее о кейсе от лица клиента — здесь.

Сейчас мы можем вести речь о Task Mining пятого поколения, который доступен в системе Proceset. Что это такое? Это возможность просканировать все операции в автоматическом режиме с помощью алгоритмов искусственного интеллекта; понять, сколько на самом деле стоит выполнение каждой БО и на что в конечном итоге тратятся деньги компании. Полученная информация позволит найти более эффективные способы оптимизации, а также области автоматизации и роботизации.

Кейс: Task Mining работает в двух режимах. Первое – автоматическое описание операций. Технология показывает, какую деятельность выполняют сотрудники и сколько времени выполняется отдельно взятая операция. Главный плюс – детализированное понимание корпоративных трат. Вторая задача – поиск способов делать больше и тратить меньше.

На скриншоте – операция, когда на почту приходит письмо с данными. Дальше эти данные вносятся в учетную систему, например, в журнал рабочего времени. Выполнение этих действий в ручном режиме – лишняя трата времени, а это значит, что БО имеет высокий потенциал автоматизации.

Важно: такие операции находятся автоматически, имеют четко выраженное начало и содержимое. Далее софт показывает, сколько времени можно сэкономить, если автоматизировать конкретную БО.

Таким образом, можно приоритезировать операции и выбирать наиболее выгодные с точки зрения последующей автоматизации, а высвобожденное время сотрудников потратить на экономически более целесообразные задачи.

Момент: когда речь идет о сочетании ИИ + TM, важно понять, что Task Mining в принципе невозможен без искусственного интеллекта (к примеру, авторазметка). Главное преимущество использования связки заключается в кратном сокращении времени реализации проектов и реальной помощи тем сотрудникам, которые не особо посвящены в вопросы аналитического блока. Теперь они смогут самостоятельно получать всю необходимую информацию, не прибегая к дополнительным затратам на предварительную обработку данных. Достаточно простого текстового или голосового запроса, который будет реализован с помощью алгоритма и покажет, к примеру, топ-20 наиболее дорогих или трудозатратных операций.

Спасибо, что дочитали! Поделитесь в комментариях, о каких моментах, тонкостях или других деталях технологии Task Mining вы хотите узнать. Возможно, что-то осталось непонятным – всегда готов ответить на любой вопрос.

А о том, как развивается наш флагманский продукт – система активной бизнес-аналитики Proceset, можно прочитать в ТГ-канале.