RPA-буст: мировые тренды роботизации

Процесс роботизации внутри компании проходит ряд критических точек. Последние мировые тренды роботизации направлены на то, чтобы помочь бизнесу преодолеть барьеры, возникающие при развитии RPA-технологии после ее внедрения. Рассказываем об актуальных тенденциях индустрии, которые помогают бизнесу с масштабированием роботизации.

Данная статья подготовлена при помощи директора по пресейлу UiPath Николая Кабанова.

Часто компании решают точечные задачи по роботизации, используют определенные функциональности RPA-платформ для решения конкретных задач, при этом все их возможности они не задействуют.

Action Center работает с серверными роботами и необходим, чтобы решать задачи согласования, верификации и валидации. Action Center может использоваться с Process Mining, Document Understanding, AI Center и другими продуктами RPA-платформ.

Реализуется за счет unattended роботов и Action Center.

Бизнес-пользователю предоставляется информация с контекстом из процесса, которую он может согласовать или отклонить. Например, запрос квоты. Робот обрабатывает заказ в соответствии с правилами для скидок. Небольшие скидки он согласует самостоятельно, крупные — более 10% отправляет на согласование менеджеру. Непрерывный процесс с точечным участием человека.

Процесс верификации документа ожидает от агента проверки по чек-листу или бизнес-правилу. Сотрудник проверяет или идентифицирует недостающие документы (бизнес-исключения), прилагает их и принимает дальнейшие решения. Пример таких процессов — онбординг поставщика, активация аккаунта, проверка заявки на кредит.

Для всего процесса используется одна платформа, позволяющая работать в одной экосистеме. Это позволяет очень быстро автоматизировать подобные процессы.

Используется чаще всего при обработке документов. Помимо Document Understanding, это могут быть и другие ML-модели, где требуется валидация данных пользователем.

Бизнес-пользователь валидирует данные, извлеченные машиной, при достижении порога уровня уверенности Action Center используется для создания UI для бизнеса для подтверждения предсказаний ML-моделей.

Когда при роботизации комбинируются все эти сценарии, то это позволяет реализовывать комплексный подход и максимально использовать возможности RPA-платформы. Для реализации сценариев полной автоматизации могут быть использованы роботы, оркестратор, Process Mining и Action Center.

Process Mining может использоваться для мониторинга нарушений в роботизированных процессах, а с помощью Action Center можно уведомлять заинтересованных лиц о возникновении проблемы в режиме реального времени.

С помощью такого комплексного сценария можно следить, например, за процессом обработки счетов. Выявлять факты нарушения принципа разделения обязанностей — когда счет подтверждается и оплачивается одним и тем же человеком. Process Mining позволяет реконструировать весь процесс и тегировать обязанности на определенных людей. Выявляет, что тегирование не выполняется и присылает уведомление в Action Centre в режиме реального времени.

Такая роботизация актуальна для любых процессов, где необходимо взаимодействие с клиентами. В общих чертах схема этого процесса такая: Клиентские заявки обрабатываются роботом, если необходимо применяется document understanding. Дальше процесс переходит на «ферму роботов», где роботы выполняют процессы во внутренних системах компании. Если подобный заказ клиента выполнять вручную, то человеку на это необходимо потратить около 30 минут. Робот обрабатывает такой заказ за 3 минуты и выполняет 90% работы. Человеку необходимо только подтверждать ключевые запросы. Сотрудник может фокусироваться на кросс-продажах, фокусироваться на общении с заказчиком и не отвлекаться на рутину.

Часто роботов-помощников сравнивают с Siri или Google Assistant. Автоматизация простых задач с помощью таких роботов сейчас очень популярна. Например, это:

Здесь используется пакет Citizen Developer: Оркестратор, Attended робот; Document Understanding и приложение Apps, в котором можно создавать интерфейсы.

Успех внедрения роботизации напрямую зависит от грамотной автоматизации процессов, связанных с локальными рабочими задачами сотрудников. Суммарная прибыль и полезность для бизнеса от роботизации этих задач примерно равны, получаемым при роботизации основных бизнес-процессов.

Локальные рабочие задачи роботизируются с помощью программы citizen developers, в которой участвуют сотрудники компании без опыта в программировании, роботизирующие свои рабочие процессы с помощью low-code решений. Такая роботизация «снизу» позволяет демократизировать автоматизацию в компании и масштабировать использование программных роботов для решения актуальных бизнес-задач. Включение таких индивидуальных автоматизаций в общую стратегию роботизации позволяет компании становиться полностью автоматизированным предприятем, с полностью автономной работой бэк-офиса.

Data-driven подход — это культура принятия стратегических решений на основе данных с интеграцией аналитических отчетов в ключевые бизнес-процессы компании.

Если говорить о таком подходе в разрезе RPA, то чтобы понимать действительно ли работает роботизированный бизнес-процесс необходимо детально его изучить. Для этого есть такие инструменты, как process mining — интеллектуальный анализ бизнес-процессов, который позволяет построить детализированную карту того, как на самом деле работают бизнес процессы. Process mining позволяет узнать не только то, что KPI по процессу не выполняется, но и в чем причина, какие «узкие» места есть в этих процессах.

Международная финтех-компания — глобальная сеть, насчитывающая около 770 офисов в 158 странах, в 2016 автоматизировала с помощью роботов и студии 20 FTE. С появлением Оркестратора в 2017 году масштабировали роботизацию до 100 FTE, а после внедрения полной автоматизации в 2018 смогли получить взрывной рост эффективности. В итоге сделали глобальное внедрение роботизации в 23 странах, более 800 сотрудников стали citizen developers, а более 8000 — приняли участие в инициативе с роботами-помощниками. На данный момент это позволило им автоматизировать 5000 FTE.

Масштабирование началось с того, что в 2019 году 350 джуниор аналитиков стали citizen developer’ами. Они создали роботов-помощников, которыми снабдили 130 сотрудников контакт-центра. Операторы колл-центра, вооруженные такими роботами, реализовали более 100 различных кейсов по автоматизации.

Через год, когда эта инициатива оправдала себя и в нее поверили, были сделаны огромные вложения в обучение. Сейчас в компании работает уже 860 citizen developers и 8650 пользователей платформы, включая роботов-помощников, Action Center и Apps. За счет этой инициативы сэкономлено 5 млн часов.

Заказчику было необходимо создать процесс обслуживания оборудования, чтобы удовлетворять потребности клиента. Команда, отвечающая за улучшение процессов, хотела внедрить технологию для поиска «бутылочных горлышек» и кандидатов для роботизации.

Модуль Process Mining позволил реконструировать процесс, используя цифровые следы SAP. Команда получила полную картину, как выполняется процесс и выяснить главные причины отклонений в процессе.

Компания получила выгоду в $1,2 млн от выявленных улучшений в процессах. $3.4 тыс — выгоду от сокращений лицензий ERP-системы, а среднее время выполнения процессов снизилось до 12 дней.

Все эти тренды, о которых мы рассказали, уже стали приходить на отечественный рынок. У российских компаний появилось понимание какие процессы нужно автоматизировать и как внедрять роботизацию, какие болевые точки нужно закрывать в первую очередь. Это позволит им формировать и реализовывать стратегии автоматизации оптимальным образом, и в итоге будет способствовать становлению компании как лидера цифровой трансформации.