Автоматизировать офис: 11 сервисов, которые помогут заполнить документы, обработать почту и скинуть файлы

В начале года мы провели пилот, выбрали технологическую платформу UiPath. RPA показала хорошую эффективность в роботизации таких операций, как оформление справок, обработка складских документов или заведение цен. Еженедельно в рамках акций мы меняем цены на тысячи товаров.

Как мы ожидаем, RPA окупится от нескольких месяцев до года, в зависимости от процесса.

Мы рассматриваем роботов в первую очередь как средство решения задачи «здесь и сейчас», а также как способ проверки бизнес-гипотез. Допустим, вы считаете, что автоматизация какого-то процесса позволит повысить его скорость или эффективность.

Чтобы проверить эту идею, автоматизацию надо реализовать, но делать это полноценно долго и дорого, к тому же может оказаться неэффективно. А робот как раз позволяет быстро и недорого проверить эту гипотезу и запланировать автоматизацию.

Кирилл Иванов, директор data-офиса группы «М.Видео-Эльдорадо»

В международной практике первоначально интерес к роботам возник в финансовых институтах, например, в банковской сфере и страховании. В России заметен спрос со стороны телекоммуникационных операторов, ритейла, банков, нефтегазовых компаний, металлургических предприятий.

Под роботизацию отлично подходят процессы кадрового делопроизводства, бухгалтерии, финансов, логистики. На любом участке, где люди работают с информационными системами, есть потенциал для роботизации.

У нас были проекты с такими компаниями, как «Альфа-банк», Veon, МТС, и эффект от внедрения RPA у них был довольно существенный. Например, в «Альфа-банке» рассказывали, что сэкономили около 20 млн рублей с помощью роботизации только семи операционных процессов.

Дарья Галдина, старший консультант аудиторско-консалтинговой компании EY

С помощью платформы Blue Prism в «Альфа-банке» роботизировано несколько десятков процессов, но особенно хотим обратить внимание на робота, который умеет из всей входящей почты с запросами клиентов выявлять письма четырёх определённых типов («открытие дополнительных счетов», «закрытие счетов», «актуализация данных», «смена тарифов») и выполнять эти операции без участия человека.

Робот совмещает RPA и технологии машинного обучения, мы продолжаем работы по его развитию, чтобы научить понимать как можно больше типов писем и в идеале сделать разбор почты полностью роботизированным.

Анастасия Изыкова, начальник управления повышения эффективности «Альфа-банка»

В «Билайне» реализован RPA-проект для повышения эффективности Объединённого центра обслуживания (ОЦО) в Ярославле — робот RobBee, который занимается проверкой и учётом кассовых операций. Робот реализован на платформе корпорации Blue Prism.

До внедрения RPA-системы корректность кассовых документов и операций во всех 3300 офисах продаж «Билайна» проверял 101 сотрудник бухгалтерии. Теперь эти функции взял на себя RobBee: он проверяет поступление инкассированных денежных средств в банк, выявляет недостачи, проверяет поступления платежей по банковским картам, выявляет ошибки, проверяет соответствия сумм кассовых операций по данным налоговой инспекции, своевременно информирует участников процесса о найденных расхождениях и контролирует их устранение.

Благодаря RobBee ОЦО удалось отказаться от визуальной проверки более чем 90% кассовых документов, снизить трудоёмкость процесса в четыре раза и повысить скорость выполнения операций на 30%. Также в два раза увеличился объём выполняемых действий без найма дополнительных сотрудников. Предполагается, что в первый год работы робота расходы сократятся на 36 млн рублей, а окупаемость проекта составит семь месяцев.

Андрей Ларкин, исполнительный вице-президент и главный финансовый директор ПАО «ВымпелКом»

Мы начали роботизировать свои бизнес-процессы с конца 2017 года.

В качестве инструментов для RPA мы выбрали платформы Blue Prism и UiPath, они позволяют быстро реализовать идею и получать экономию от высвободившихся ресурсов. С внедрением роботизации могут возникнуть определенные сложности. Мы разделяем их на две группы.

Первая — риск нестабильности работы систем, с которыми взаимодействует робот при выполнении своих операций: возможные «зависания», изменения в интерфейсе после обновлений.

Вторая — подготовка бизнес-процессов к роботизации. Для качественной роботизации необходимо, чтобы процессы были исследованы, смоделированы, далее по ним должен быть проведён реинжиниринг — и только после этого можно приступать к роботизации.

Внедрение RPA достаточно затратно, но в итоге затраты окупаются. В зависимости от сложности разработки окупаемость может составлять от нескольких месяцев до нескольких лет.

Анна Невская, руководитель проектов Центра роботизации ПАО «МТС»

Формально роботизация бизнес-процессов в «Сбербанке» началась в январе 2018 года, но в целом работу по этому направлению мы начали вести гораздо раньше. Для роботизации мы используем платформу Blue Prism.

Сейчас уже отходим от модели «старого» RPA, который работает по жёстким скриптам. Одно из его слабых мест — полная остановка процесса при малейшем изменении в заранее заложенном сценарии. Поэтому мы начали использовать машинное обучение.

В среднем один робот выходит на окупаемость за четыре-шесть месяцев. Затраты в основном состоят из стоимости лицензий, поэтому могут сильно варьироваться в зависимости от поставщика решения и масштабов внедрения.

Уместнее говорить о выгодах от «быстрой автоматизации». Например, на роботизированных этапах бизнес-процессов мы снизили их стоимость в среднем в три раза, а скорость некоторых из них увеличилась в четыре-десять раз.

Александр Пятков, руководитель Лаборатории RPA «Сбербанка»

Мы применяем технологии RPA уже два года. Основным семейством продуктов был выбран Softomotive (ProcessRobot и WinAutomation), но мы рассматривали разные решения и отдаём должное мощности средств UiPath и Automation Anywhere.

Softomotive понравился нам полнотой реализации и стоимостной политикой, включая возможность выбора вариантов лицензирования (подписка или бессрочная лицензия). Решение имеет опции для автоматизации процессов как на стороне сервера (ProcessRobot), так и на стороне клиента (WinAutomation).

По затратам и окупаемости всё очень индивидуально. В различных проектах затраты и выгоды отличаются в разы, в десятки и сотни раз. Например есть кейсы, где на разработку робота уходит один-два дня, ещё два-три дня на его первоначальное внедрение — и в итоге идёт экономия половины или одного сотрудника в течение года, то есть окупаемость идёт в течение нескольких месяцев (с учётом стоимости лицензий).

Есть же сложные процессы, где от старта работ до внедрения проходит до полугода, в итоге срок окупаемости получается более длительный, но и суммарный выигрыш тоже больше.

Артур Буляков, заместитель генерального директора консалтинговой компании Rondem

Первых роботов в стране мы начали внедрять в 2017 году. Позже мы создали полноценные обучающие материалы на русском языке и обучили RPA огромное количество компаний. Наш продукт создавался для малого и среднего бизнеса, а не для банков и корпораций, поскольку именно на этот сегмент и нацелены конкуренты (UiPath, Automation Anywhere). Выбор аудитории сразу же задал тон всей разработке, бизнес-модели и тарифной сетке.

Самая большая проблема внедрения RPA сейчас — завышенные ожидания конечных пользователей. Многие думают, что робот способен работать как человек, только не будет просить заработную плату и еду и сможет трудиться круглосуточно.

Конечно же, это не так, и при всём своём цифровом превосходстве робот многого не умеет. Например, ему очень сложно принимать решение, если нет каких-то чётких инструкций. Он никогда не изменит бизнес-процесс по своему усмотрению. Очень часто это плюс, но в одной ситуации из тысячи человек бы повёл себя более эффективно.

Важно понимать, что один робот не может делать несколько процессов одновременно. Вы можете дать ему задания на 24 часа и на семь дней в неделю. Тогда ROI будет колоссальным и затраты могут окупиться за один месяц. Конечно, мы редко видели такие примеры. Средний срок окупаемости на инвестиции в RPA от трёх до шести месяцев. При этом срок всё равно самый быстрый по отрасли.

Сергей Юдовский, генеральный директор Центра роботизации и искусственного интеллекта и сооснователь electroNeek Robotics

Платформа Robin включает в себя технологии машинного обучения для работы с неструктурированными текстами. Например, мы можем показать роботу различные тексты (документы или письма), распределённые по категориям, он на них обучится и дальше, при поступлении нового текста, будет обрабатывать его согласно категории. Как пример: робот может работать с претензиями, распределяя их в нужный департамент.

У нас есть разные кейсы и в ритейле, и в банковской сфере, и в логистике. Самый эффектный среди них — кейс по финансовым сверкам с «Почтой России». Результатом внедрения нашей системы стала замена роботами около 6500 людей.

А «Первой грузовой компании» мы помогли избавить сотрудников от двойной работы на этапе опытно-промышленной эксплуатации. У них на протяжении года шло внедрение системы SAP, из-за чего всем сотрудникам нужно было бы работать в двух программах — в SAP и в старых системах. Мы предложили им роботов, которые смотрят за обновлениями в SAP и дублируют их в старые программы. Это огромное сохранение человеческих ресурсов.

Павел Борченко, директор по инновациям компании «Аплана Бизнес решения»

Продукт HyperUp объединяет в себе функциональность корпоративных шин данных (ESB) и RPA-систем, что позволяет нам реализовывать как интеграционные проекты, так и проекты по роботизации бизнес-процессов.

В первую очередь наша платформа нацелена на решение задач по синхронизации множества информационных систем и IoT-устройств (с различными протоколами) в единое информационное пространство.

Стоимость робота зависит от решаемых задач, но в среднем на запуск одного робота в эксплуатацию уходит один-два месяца, возврат инвестиций — от шести месяцев.

Иван Серёдкин, директор по развитию компании HyperUp

Есть два типа роботизации бизнес-процессов.

Первый — непосредственно замена рабочего места сотрудника автоматизированным. Например, есть сотрудник, который заходит в ПО, редактирует документы, нажимает на какие-то кнопки. Если его действия часто повторяются и не отличаются особым разнообразием, их можно записать и воспроизводить по определённым ситуациям. Так работает самая простая RPA, её реализуют такие компании, как UiPath и Automation Anywhere.

Второй тип роботизации, когда система на базе искусственного интеллекта сама принимает решения и выполняет те или иные действия без участия пользователя. Именно такой проект у нас сейчас на стадии пилота, и мы планируем запустить его в следующем году.

И обеих типов систем есть недостатки, исходя из которых каждый выбирает подходящий для себя тип роботизации.

Недостатки роботизации первого типа:

— Не всегда удаётся обойти весь маршрут действий пользователя, которые робот должен имитировать. Всегда возникают нестандартные ситуации, и робот зависает, не понимая, что ему делать дальше.

— Для функционирования таких систем нужны отдельные рабочие места, потому что робота нужно где-то запускать.

— Производительность таких роботов небольшая, потому что они повторяют все действия пользователя. Но бизнес вынужден пользоваться такими решениями в условиях сокращения Time-to-Market.

Недостатки роботизации второго типа:

— При расследовании инцидентов или при стороннем аудите того или иного бизнес-процесса, например, обработки кредитной заявки, очень трудно установить, по какой причине было принято то или иное решение, потому что алгоритм прохождения нейросети достаточно сложный.

— Роботизация с применением ИИ довольно затратна. Внедрение RPA первого типа практически ничего не стоит, если взять упомянутые UiPath и Automation Anywhere, то вы потратите деньги только на ПО.

Внедрение же роботизации второго типа — это трудоёмкая, инженероёмкая и наукоёмкая задача, требующая огромных ресурсов. Причём результат от внедрения RPA первого типа появится сразу, а во втором случае результат неизвестен. Робота придётся долго обучать, чтобы он когда-то заработал.

Но будущее я вижу именно за этим способом роботизации, потому что первый — это всего лишь скрипты определённых действий.

Александр Трехлебов, корпоративный архитектор «Промсвязьбанка»

Мы не используем системы роботизации вроде UiPath. У есть нас набор самописных решений для автоматизации, и их достаточно много. Автоматизация заключается в том, что сервисы распознавания, которые работают с документами, отдают результат системам-источникам, а они на своей стороне используют эти данные, то есть автоматизация происходит внутри отдельной системы.

Пример: нам на почту приходят постановления налоговой по физлицам о приостановлении операций по счёту. Система электронного документооборота отправляет постановление на распознавание, получает нужные данные (ИНН и тому подобное) и автоматически приостанавливает операции по счёту. На этом этапе участие человека в процессе не требуется.

Александр Коньшин, менеджер продукта в банке «Точка»

В «Рокетбанке» существует автоматизированная система документооборота Merlin. Мы используем её с 2017 года. Merlin — собственная разработка «Рокетбанка».

В этом есть много своих плюсов: она интегрирована в экосистему сервисов банка, можно легко и быстро устранять возможные баги, подстраивать систему под изменение бизнес-процессов.

Сейчас Merlin существует только в веб-версии, но в скором времени появится и мобильная. C использованием Merlin процессы согласования стали занимать намного меньше времени, число задействованных в бизнес-процессах — речь в первую очередь о кадровых вопросах и взаимодействии с контрагентами — сократилось. Ещё мы экономим ресурсы и пространство офиса под архив.

Пётр Басов, ведущий разработчик ПО «Рокетбанка»

Мы используем собственные сервисы для автоматизации бизнес-процессов. Во-первых, на рынке пока не так много решений, которые подходят платформам электронной торговли, быстро меняющимся с точки зрения сервиса для пользователей. Кроме того, в масштабах Ozon собственная разработка эффективнее по экономическим соображениям.

Так, например, мы используем алгоритмы машинного обучения для планирования закупок и выбора поставщика для каждого товара, поскольку машина может хранить и обрабатывать гораздо больше данных и учитывать больше критериев.

Причём автоматизированные решения должны не только уметь обрабатывать больше информации, но и учитывать и уметь исправлять человеческие ошибки. Например, если при приёмке товара произошла ошибка и человек принял коробку, где должно быть 20 дрелей, а на деле их 18, при раскладке товара на полку система отправит человека исправлять ошибку.

Важное направление автоматизации — работа фулфилмент-фабрик. Здесь нужны системы, которые позволят управлять целым комплексом операций — от приёмки товаров до отправки упакованных посылок на нужный сортировочный центр.

Для нашего нового фулфилмент-центра команда ИТ-лаборатории Ozon с нуля написала собственную WMS. На рынке похожий коробочный продукт стоил бы около $6 млн (наши затраты на разработку, естественно, гораздо меньше), а его интеграция может занять полгода — при этом коробочное решение всё равно потребуется адаптировать под собственные задачи, а затем каждый год платить ещё $1 млн за продление лицензии.

Автоматизация — важное направление развития бизнеса, но при его росте (особенно в темпах Ozon) коробочные решения становятся неоправданно дорогими, поэтому мы активно развиваем собственные.

Иван Каздым, руководитель направления разработки складских систем Ozon