Технология Task Mining еще не захватывает мир, но о её плюсах говорят всё громче и громче. На рынке появляется больше вендоров, в том числе и российских. Бизнес готов говорить о том, что работает с подобным софтом и не боится подробно делиться деталями кейсов. Например, Газпромбанк с помощью Task Mining выделяет для роботизации операции с самым ощутимым экономическим эффектом. Россельхозбанк же применил технологию для автоматизированного сбора данных о выполнении процесса, наличии отклонений от регламентов и выявлении точек дальнейшей оптимизации.

О специфике технологии

Александр Бочкин
Александр Бочкин, генеральный директор Инфомаксимум

С помощью Task Mining можно фиксировать информацию о действиях сотрудников, включая клики мыши, ввод текста, перемещение по приложениям и другие взаимодействия с интерфейсами рабочих приложений. Эти данные анализируются, обрабатываются и моделируются, чтобы в дальнейшем выявить «узкие места» в работе персонала, оптимизировать рабочие процессы, определить потенциал для роботизации рутинных задач и т.д.

Всё это даёт бизнесу новый инструмент для глубокого понимания и совершенствования его рабочих процессов. Правильно используя имеющиеся данные, руководство компаний может принять ряд управленческих решений, которые приведут к росту эффективности и экономическому подъему.

Почему Task Mining – это будущее

Task Mining – важный инструмент для компаний, поскольку позволяет анализировать и изучать процессы и операции с точки зрения работы персонала. Вот несколько причин, по которым компаниям может быть выгодно внедрение аналитики операций:

  • Определение потенциала оптимизации: Основываясь на фактических данных, можно выявить наилучшие практики выполнения операций и определить наиболее выгодные с точки зрения экономического эффекта процессы, которые затем можно оптимизировать, автоматизировать или роботизировать. Это в свою очередь способствует увеличению прибыли и укреплению клиентской лояльности.
  • Улучшение соответствия: С помощью инструментов Task Mining можно собирать данные о деятельности пользователей, что позволяет выявлять нарушения соответствия установленным нормам при выполнении конкретных задач. Работа над исправлением таких недочётов способствует повышению качества управления и выполнения работы.
  • Повышение прозрачности: Используя Task Mining, можно получить данные о работе каждого сотрудника на индивидуальном уровне. Это позволяет справедливо оценивать эффективность работы сотрудников на основе объективных данных и вознаграждать их соответственно. Кроме того, такой подход позволяет эффективно применять навыки и компетенции персонала, перераспределять обязанности и задачи.
  • Рост эффективности: С помощью Task Mining можно выявить и исправить все ошибки и неэффективные действия на уровне выполнения операций. Это позволяет сократить время, необходимое для оказания услуги, и, следовательно, снизить её стоимость.
  • Обучение сотрудников и повышение производительности: Task mining может быть использован для обучения новых сотрудников и оценки их производительности. Анализируя данные о том, как опытные сотрудники выполняют задачи, компания может создать обучающие программы, сравнивать новых сотрудников с эталоном и помогать им развиваться.

Однако несмотря на ряд очевидных преимуществ, до сих пор существует ряд стереотипов – даже мифов – о всех нюансах Task Mining. То, почему бизнес до сих пор не исследует собственные операции, предпринимает малозначимые действия, опирается на гипотезы и терпит неудачи по RPA-проектам.

Сегодня развенчиваем стереотипы об аналитике операций и доказываем, почему любая компания может получить ряд преимуществ, используя технологию.

Task Mining – инструмент только для большого бизнеса

Акцент технологии – на фиксации простейших бизнес-действий сотрудников, а значит Task Mining может применяться в компаниях любого масштаба и независимо от сложности и разветвленности внутренних процессов. Нередко МСБ испытывает острую нехватку каких-либо ресурсов и нуждается в ощутимом повышении эффективности работы. Роботизируя ряд операций, компании высвобождают время для решения более важных и требующих внимания задач, а также получают ощутимый экономический эффект.

Task Mining всегда равно скриншоты

Поскольку в описании технологии часто применяются понятия «фиксация» или «захват» действий сотрудников, то может складываться некорректное впечатление, что технология может захватить личную переписку или другие конфиденциальные данные. Это не так.

Task Mining – это технология, которая собирает данные о действиях сотрудников для анализа и оптимизации бизнес-процессов и операций. Поэтому в фокусе внимания взаимодействие человека с интерфейсами систем/программ/документов: клики, нажатия в чекбоксы, ввод значений в текстовые поля и т.д. Это собирается для составления картины выполнения бизнес-операций с ракурса работы персонала. Важно понять, почему на подачу заявки уходит 3 часа вместо 1; как перераспределить задачи, чтобы нагрузка была равномерной; как убыстрить процесс согласования того или иного документа.

В большинстве случаев применения технологии – например, у западных систем – в качестве источника данных выступают скриншоты и в основе лежит OCR. Но это во многих отношениях невыгодно и неудобно:

  • отсутствует гибкость, благодаря которой в алгоритм разметки операций можно вносить правки и тем самым совершенствовать его;
  • теряется конфиденциальность данных, а следовательно – большие проблемы со службами безопасности;
  • скриншоты нужно распознавать, это значительно снижает точность;
  • На скриншоты нужно много места. Очень много места. Нужное количество для последующей обработки может потянуть только сервер, который может быть равным по мощности с общим парком компьютеров всей компании.

В нашем случае, например, применяется агенты мониторинга – особая разработка, которая полностью игнорирует ввод паролей или ведение личной переписки. Содержимое полей у нас не шифруется, а берется хэш от значения, т.е. обезличивается.

Task Mining нужен для учета рабочего времени и сокращения штата

Аналитика операций не направлена на «чистку» штата. Цель технологии – предоставить максимально полную и достоверную информацию о задачах, выполняемых сотрудниками, что выявляет возможности для роботизации рутинных и однообразных задач. Основной посыл – отладить операции в рамках процесса, выявить неэффективности, разрешить их и помочь команде поднять эффективность работы. Тот же Газпромбанк открыто говорит, что применяет Task Mining для запуска RPA-проектов и дальнейшего перевода сотрудников на более важные задачи.

С учетом рабочего времени технология Task Mining связана в том смысле, что может предоставить данные о времени, затраченном на выполнение конкретных задач. Анализируя эти данные, можно определить, на какие задачи уходит больше времени, выявить проблемные области и найти способы оптимизации рабочего процесса для повышения эффективности.

Технология на хайпе и скоро будет неинтересна бизнесу

Task Mining – это некое продолжение и углубление возможностей Process Mining, аналитики процессов. Эта технология – ответ на постоянно меняющиеся современные реалии, с которыми сталкиваются компании. Подобные инструменты, связанные с анализом больших массивов данных и внедрением RPA, продолжают развиваться, и всё глубже внедряться в будни бизнеса. Благодаря симбиозу с другими технологиями – Process Mining, Business Intelligence или Machine Learning – Task Mining плотно связан с глубокой аналитикой данных, которая стала привычным инструментом компаний для адаптации к новым требованиям рынка и сохранения конкурентоспособности.

Подытожим: Task Mining – мощный инструмент для анализа, оптимизации и автоматизации бизнес-процессов, что позволяет компаниям повышать эффективность, улучшать пользовательский опыт и достигать лучших результатов.