Экосистема обеспечения операционной эффективности

Один из основных стимулов любой автоматизации — это повышение операционной эффективности. На сегодняшний день в большинстве организаций традиционная автоматизация в целом завершилась — информационные системы охватили практически все бизнес-процессы, поддающиеся автоматизации. Вместе с тем новые технологии открывают дополнительные возможности повышения операционной эффективности. Участники конференции «Гиперавтоматизация 2024» разбирали вопросы построения такой экосистемы.

Где и как можно повысить операционную эффективность?

За счет чего можно повысить операционную эффективность? Как отмечает Никита Кардашин, внедрение тех или иных технологий — это лишь часть системной работы по совершенствованию и оптимизации бизнес-процессов: «Во-первых, далеко не всегда оптимизация — это замена людей. Сотрудники и информационные системы могут дополнять друг друга, обеспечивая синергетический эффект. Там, где присутствие человека необходимо, использование инструментов ИИ может быть весьма эффективным. Во-вторых, внедрение и использование технологий должны сочетаться с методологической работой по улучшению самих процессов и не ограничиваться лишь изменением среды их исполнения. В-третьих, целесообразно рассматривать более широкие процессные области и находить их пересечения и взаимосвязи. Часто автоматизация одного узкого процесса не дает того эффекта, который могло бы дать внедрение единой процессной платформы, целиком охватывающей конкретную область деятельности: ИТ-менеджмент, внешние коммуникации, управление активами и т. д. Важно ориентироваться на получение максимального эффекта».

По мнению Романа Бабкина, ключевая сегодня проблема предприятий с развитым ИТ-ландшафтом — разрозненность систем, используемых для управления основными бизнес-процессами: «Это касается и архитектурных, и технологических различий, и проблем с вводом и обменом данными, и разных интерфейсов. Основное, в чем нуждаются компании, — это сквозная интеграция имеющихся систем с передачей управления ею программным роботам. Ну а главный резерв роста операционной эффективности кроется в ускорении обработки информационных потоков. Что касается типичной болевой точки большинства систем, то это, конечно, человеческий фактор. Роботизация рутинных операций призвана его минимизировать».

Николай Буланов: «Традиционная автоматизация — очень ресурсоемкий процесс»

Николай Буланов рекомендует обратить внимание на то, что традиционная автоматизация — очень ресурсоемкий процесс: «Во-первых, внедрение может длиться годами, из-за чего бизнес получает результат с задержкой. Во-вторых, для реализации проекта нужны квалифицированные специалисты, которых обычно не хватает. Есть и третья сложность: бизнес и команда разработки часто говорят друг с другом на разных языках, в итоге компания может потратить большие деньги, но желаемого эффекта не получить». Поэтому, добавляет Буланов, сейчас набирают популярность гибкие решения (в частности, RPA), не требующие больших вложений и быстро приносящие результат.

«Сотрудники ежедневно работают с несколькими информационными системами и выполняют большое количество задач вручную, — дополняет Иван Мельников. — Рост производительности их труда и операционной эффективности обеспечивает гиперавтоматизация, позволяющая находить точечные неэффективные процессы и оптимизировать их с использованием “умных” технологий».

Светлана Кузнецова также считает, что по завершении традиционной автоматизации остается значительное количество операций, выполняемых вручную: «Гиперавтоматизация обеспечивает взаимодействие ИТ-продуктов в рамках единой экосистемы, помогает повысить их прозрачность и контроль. Появляется возможность точнее оценивать ресурсы, выявлять проблемные места и увеличивать прибыль».

С коллегами соглашается Александр Чулапов: «Традиционная автоматизация предполагает значительную роль человека в процессах, особенно в части принятия решений. При использовании инструментов Process Mining следует провести ревизию многих бизнес-процессов, причем не только оптимизировать их, но и применить к ним роботизацию и искусственный интеллект, который особенно важен в областях, задачи которых человек в принципе физически не может решить за конкретную единицу времени. Синергия роботизации, ИИ и опыта людей позволит достичь максимальных результатов для бизнеса».

Александр Бочкин: «Следует обратить внимание на сбор и анализ данных о текущих процессах — они позволят выявить неочевидные, но выгодные области для автоматизации»

Александр Бочкин, рассуждая о возможных дальнейших шагах в области автоматизации, обращает внимание на сбор и анализ данных о процессах с целью обнаружения неочевидных областей для автоматизации. Использование продвинутых аналитических инструментов поможет выявить эти возможности и значительно повысить производительность.

«Ключевым пунктом на пути к повышению операционной эффективности часто становится переход к схемам “платформа как сервис” (PaaS), — считает Иван Макеенков. — Облачная модель предоставляет пользователям все необходимые инструменты для разработки, запуска приложений и управления ими без сложностей, связанных с поддержкой и управлением базовой инфраструктуры. Переход на PaaS позволяет оперативно внедрять изменения и сокращать время вывода новых продуктов и сервисов на рынок». Что важно, добавляет Макеенков, миграцию на PaaS можно проводить без остановки текущих бизнес-процессов, при этом интерфейс систем останется привычным и понятным для пользователей.

Антон Сарычев особо выделяет три шага, существенных при создании единой цифровой экосистемы. Первый — оценка уровня цифровизации внутренних процессов, которая помогает определить текущий уровень автоматизации, проанализировать ее соответствие потребностям бизнеса и выявить узкие места. Второй шаг — выстраивание согласованной модели данных, обрабатываемых внутри организации. Третий важный шаг — разработка модели межпроцессного взаимодействия. Кроме того, важно не забывать о цифровом взаимодействии с внешним миром — клиентами, поставщиками, партнерами и органами государственного управления, поскольку оно также влияет на операционную эффективность и устойчивость бизнеса.

Подходы и инструменты гиперавтоматизации

Подходы и инструменты для гиперавтоматизации в целом известны. Вместе с тем оценки их эффективности и приоритеты применения у разных экспертов заметно отличаются.

Мельников обращает внимание на то, что гиперавтоматизация представляет собой «синергию искусственного интеллекта, программных роботов, OCR, IDP и No-code».

Сергей Галеев особо выделяет решения на базе языковых моделей, машинного обучения, Low-code, RPA и др.: «Используя, например, роботизацию бизнес-процессов, можно обеспечить обработку заявок, поступивших в CRM из внешних источников, получить через бот подтверждение заявки и в зависимости от результата передать в нужную систему. Это поможет ежедневно высвободить до нескольких рабочих часов оператора контакт-центра».

С ним соглашается Бабкин: «Вывести автоматизацию компании на новый уровень помогут инфороботы — им можно перепоручить выполнение рутинных операций. По сути, инфороботы — это развитие концепции “электронных помощников”, используемых во многих системах. Принципиальное отличие — возможность самообучения и самовоспроизведения».

Поскольку все больше процессов автоматизируется, появляется все больше задач, связанных с их управлением, отмечает Чулапов: «Инструментами для этого служат системы оркестрации — они могут не только отслеживать действия роботов, но и распределять требуемые ресурсы. Чтобы эти системы приносили ощутимую пользу, необходимо сделать формализованное описание предметной области понятным и для людей, и для роботов».

«Успешно развивать систему управления операционной эффективностью можно, опираясь на платформы Low-code, — продолжает Макеенков. — Они позволяют разрабатывать корпоративную архитектуру и автоматизировать процессы. Кроме того, с их помощью можно внедрять принципы Agile в стратегию управления проектами, благодаря чему повышать эффективность разработки и создавать конкурентоспособные и качественные приложения. Еще одно преимущество платформ Low-code — возможность создания собственных продуктовых кросс-функциональных команд, в которых активную роль играет функциональный заказчик. Такой подход, безусловно, повышает операционную эффективность бизнеса».

Светлана Кузнецова: «Гиперавтоматизация обеспечивает взаимодействие ИТ-продуктов в рамках единой экосистемы, помогает повысить их прозрачность и контроль»

По мнению Кузнецовой, резервы для роста эффективности автоматизации следует искать в анализе данных и управлении на основе этого анализа. «Количество и качество данных — залог повышения эффективности автоматизации, — считает она. — Следующим этапом может стать внедрение инструментов ИИ — они помогут оптимизировать ресурсы предприятия и ускорить принятие решений. Для повышения операционной эффективности также стоить рассмотреть использование RPA и цифровых двойников».

«Чаще всего проблемные участки бизнеса определяют с помощью BI-систем и технологий ИИ, — добавляет Сарычев. — Важно при этом помнить, что некачественные данные не позволят выявить важные для бизнеса моменты и закономерности, приводящие к потерям, поэтому, прежде чем браться за проект, нацеленный на повышение операционной эффективности, важно выстроить систему управления данными». Обратить внимание на технологии Task Mining и искусственного интеллекта рекомендует Бочкин: «Task Mining позволяет найти самые ресурсоемкие и выгодные для дальнейшей роботизации операции, а основанные на ИИ большие языковые модели помогают извлекать данные из неструктурированных источников (сканов документов, записей и потоков аудио, видео и пр.) и вносить их в учетные системы».

И, конечно же, нельзя забывать об информационной безопасности, уверен Сарычев: «Она также влияет на операционную эффективность — инциденты приносят существенный урон компании, влекут за собой правовую ответственность, грозят серьезными финансовыми и репутационными потерями».

Почему для проектов гиперавтоматизации требуется экосистема?

Реализуя проекты, нацеленные на повышение операционной эффективности, очень важно не ограничиваться развертыванием конгломерата разрозненных продуктов, а сформировать единую экосистему, пронизывающую не только технологические, но организационные и управленческие аспекты, уверены эксперты.

«Вся организационно-управленческая система организации должна работать как единое целое, — подчеркивает Чулапов. — Поэтому так важно создать экосистему обеспечения операционной эффективности, которая бы позволяла видеть всю картину целиком. Показатели эффективности должны отражать реальные выгоды от автоматизации и роботизации. Для этого нужно, чтобы в организации было сформировано единое видение правил расчета показателей и доверие к ним. Кроме того, необходима система мониторинга. При этом надо понимать, как поведет себя вся система в случае отказа роботов, как в этом случае восстанавливать ее работоспособность, где инструменты должны заменять ручной труд, а где важно дополнить человека возможностями ИИ. И, конечно же, необходимо сохранить ведущую роль человека в принятии ключевых бизнес-решений».

По мнению Бабкина, экосистема должна представлять собой единую среду, пронизанную сквозными интеграционными потоками и обладающую возможностью вычленять информационные бизнес-события и обучать инфороботов реагированию на них. Для этого технологическое оснащение экосистемы должно включать платформу обработки событий, платформу ИИ, набор контейнеров с инфороботами, хранилище их инструкций и контекстов, а также набор сервисов и информационных систем, выполняющих обработку информации.

«Пользователям будет намного удобнее, если все продукты включены в экосистему, — считает Буланов. — Схожие интерфейсы и принципы работы позволяют бесшовно переходить из одного решения в другое и быстро переносить данные между ними. Кроме того, экосистема обеспечит единую точку входа в службу техподдержки». В качестве основных компонентов технологической экосистемы Буланов видит, во -первых, решение для анализа бизнес-процессов и поиска в них проблемных мест, во -вторых, инструментарий для собственно автоматизации, и, в -третьих, аналитическую систему, которая поможет объективно оценить ее результаты.

Иван Мельников: «Преимущества гиперавтоматизации заключаются в простоте реализации проектов и скорости получения результата»

Как подчеркивает Мельников, традиционные подходы приводят лишь к частичной автоматизации: «Охватывается не сквозной процесс, а конкретная задача, к тому же остается ручной труд. Кроме того, очень сложно обеспечить полную совместимость внедряемых по отдельности разнородных компонентов. Ключевое преимущество гиперавтоматизации в том, что все необходимые компоненты уже имеются внутри платформы, полностью совместимы друг с другом и настроены нужным образом». С ним соглашается Галеев: «Классический подход к интеграции разрозненных продуктов чреват большими издержками и, кроме того, не способен предусмотреть ряд особенностей конкретного процесса. Внедряя технологии машинного обучения, Low-code и RPA в качестве промежуточного ПО, можно наладить эффективную коммуникацию между системами и объединить большое количество процессов».

Иван Макеенков: «Очень успешно развивать систему управления операционной эффективностью можно, опираясь на платформы Low-сode»

«Узконаправленные инструменты хороши для автоматизации небольших бизнес-процессов и повторяющихся задач, — продолжает Макеенков. — Однако когда количество ручных операций, которые нужно автоматизировать, превышает все возможные рамки, то следует задуматься о переходе на единую платформу Low-сode — она позволит не только автоматизировать рутинные процессы, но и повысить точность и актуальность предоставляемой информации. Благодаря применению цифровых сотрудников платформа поможет сократить издержки. Кроме того, Low-code позволит предоставить данные из разных источников, контролировать операционные показатели и выстроить сложные бизнес-процессы».

Бочкин напоминает, что для контроля и управления операционной эффективностью нужны четкие метрики, правильно измерить которые позволят системы аналитики — они помогут осуществлять мониторинг операций, оповещать об отклонениях и, возможно, даже смогут инициировать действия для реагирования на ситуации.

В качестве примера экосистемы для повышения операционной эффективности Кардашин приводит контур управления ИТ-ландшафтом: «В нем есть системы класса Service Desk, инструменты для управления ИТ-активами, технологического и зонтичного мониторинга, Software Asset Management, управления ИТ-проектами и разработкой — в общей сложности десятки продуктов. Очевидно, проще и дешевле поддерживать и развивать комплексное решение, охватывающее эту область целиком». Чтобы в итоге не получить автоматизированный хаос, Кардашин рекомендует ориентироваться на лучшие отраслевые практики, а также на опыт вендоров и интеграторов.

Антон Сарычев: «Прежде чем браться за проект, нацеленный на повышение операционной эффективности, важно выстроить систему управления данными»

Анализируя основные этапы создания единой экосистемы, Сарычев выделяет три важных шага. Первый — определение целей компании с детализацией вплоть до каждого отдела. Основываясь на дереве целей, можно определить рамки единой платформы, состав подсистем, функционал, круг участников проекта и зоны ответственности. Второй шаг — обеспечение связности показателей. «На этом этапе внедряется система управления данными: создаются справочники НСИ, определяются единицы измерения», — поясняет Сарычев. Наконец, третий шаг — расстановка приоритетов внедрения. По мнению эксперта, целесообразно начинать проект с компонентов, которые напрямую влияют на прибыль компании, затем переходить к оптимизации и сокращению операционных расходов.

Результаты гиперавтоматизации и сроки их получения?

Бизнес, инвестирующий в гиперавтоматизацию, рассчитывает повысить свою операционную эффективность, причем относительно быстро — за считанные недели и месяцы. Но можно ли так оперативно выстроить экосистему гиперавтоматизации? И какой именно бизнес-результат от нее можно ожидать?

Как отмечает Кардашин, планируя подобные проекты, не стоит замыкаться только на базовых финансовых результатах (например, окупаемости инвестиций) — нередко сама возможность работы на рынке сегодня напрямую зависит от уровня автоматизации бизнеса. Что касается сроков, то они сильно зависят от специфики отрасли. Впрочем, сегодня наблюдается общая тенденция к их сокращению. «Проекты автоматизации в текущих реалиях чаще длятся месяцы, а не годы, поскольку на смену сложной внутренней или заказной разработке приходят инструменты Low-сode и экосистемные решения», — поясняет Кардашин.

«От единой экосистемы ожидают ускорения ресурсоемких процессов, снижения рисков, связанных с человеческим фактором, сокращения затрат и повышения удовлетворенности клиентов. Некоторые компании из финтеха сократили процессы обработки заявок клиентов с 6–10 недель до трех-пяти часов. По мере объединения систем будет проявляться и эффект, — так описывает результаты Галеев. — Вместе с тем переход к гиперавтоматизации, экосистема которой охватывает десятки объединенных между собой ИТ-решений, — дело весьма тонкое: есть риск нарушить ключевые бизнес-сценарии, что чревато снижением качества обслуживания, репутационными и финансовыми потерями. Как правило, объединение в единую экосистему происходит постепенно. Сроки ее формирования могут варьироваться от 5 до 10 лет и даже больше в зависимости от масштабов бизнеса и динамики требований».

Как подчеркивает Макеенков, экосистема позволяет эффективно распределять и использовать внутренние ресурсы компании, сокращать время на выполнение задач, повышать производительность и снижать затраты на производство. «Помимо операционной эффективности, компании могут улучшить коммуникации и клиентский сервис», — добавляет Макеенков. По его мнению, гиперавтоматизация не только улучшает структуру текущих процессов, но и открывает множество возможностей для роста организации. При этом процесс построения единой цифровой экосистемы зависит от вида бизнеса и может занимать от одного года до пяти лет.

Александр Чулапов: «Вся организационно-управленческая система организации должна работать как единое целое. Поэтому так важно создать экосистему обеспечения операционной эффективности»

Чулапов обращает внимание на то, что внедрение цифровой экосистемы требуется на определенном этапе развития организации: «Если вы видите проблемы во взаимодействии людей, информационных систем и оркестратора роботов, то постараетесь выстроить итеративный процесс улучшения бизнес-процессов, синхронизации роботов и делегирования им части функций. В целом подход, ориентированный на ключевые бизнес-задачи и наиболее эффективные способы их решения, может обеспечить как краткосрочные, так и долгосрочные результаты. Важно не потерять ту бизнес-экспертизу сотрудников, которая влияет на успех организации и возможность ее непрерывного функционирования, адаптации и роста».

«Внедряя экосистему, компании начинают либо больше зарабатывать, либо меньше тратить, минимизируют влияние человеческого фактора и высвобождают сотрудников от рутинной работы», — так Буланов характеризует результаты перехода к экосистеме. Впрочем, по его словам, развертывание полноценной экосистемы требует серьезной и долгой подготовки, поэтому, прежде чем за него браться, компания должна ясно понимать, какой эффект хочет получить.

Говоря о выгодах перехода к экосистеме гиперавтоматизации, Бочкин в качестве главных ее возможностей называет оперативный мониторинг и автоматическую реакцию на отклонения в процессах. «О конкретных сроках построения экосистемы говорить трудно — все зависит от сложности и масштаба проекта», — добавляет он.

По мнению Бабкина, основным эффектом от выстраивания экосистемы станет сокращение времени реакции на бизнес-события и ускорение принятия управленческих решений. Прогнозировать сроки внедрения экосистемы он затрудняется: «Очевидно, что по тем бизнес-событиям, реакция на которые была определена для инфороботов уже при развертывании, эффект будет ощущаться практически сразу после ввода в эксплуатацию. А по событиям, реакцию на которые предполагается формировать по мере появления статистики и обучения моделей ИИ, сроки будут зависеть от темпов накопления данных, пригодных для обучения». «Благодаря подходу No-code настройка цифровых ассистентов не требует навыков программирования, что в разы сокращает сроки автоматизации по сравнению с классическими подходами, — делится своими наблюдениями Мельников. — Преднастроенные типовые ассистенты и компоненты можно использовать буквально сразу, поэтому такие проекты начинают демонстрировать результаты уже через несколько дней после внедрения».

«Первые заметные результаты возможно получить уже на этапе предпроектных исследований: работа над требованиями, выявление проблем и определение путей их решения — это уже большой шаг вперед, — считает Сарычев. — Успешным же стоит считать проект, который принесет пользу и компании, и ее клиентам, при этом станет платформой для дальнейшего развития бизнеса».

***

Как видно, эксперты сходятся во мнении, что экосистема гиперавтоматизации может обеспечить увеличение операционной эффективности как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе. При этом важно, чтобы компания сделала ставку именно на экосистемном — сбалансированном, комплексном, тщательно продуманном подходе, сочетающем не только внедрение и интеграцию технологий, но и изменения в организации и управлении бизнеса.

Михаил Зырянов (mikez@osp.ru) — шеф-редактор, OSP.RU (Москва).