Process Mining "Ростелекому" в помощь
На первом этапе "Техносерв" помог заказчику интегрировать инструменты Process Mining в ИТ-ландшафт компании. Затем определены и исследованы потенциальные источники информации - автоматизирующие процесс информационные системы "Ростелекома" и хранящиеся в них цифровые следы процесса, такие как записи о поступившем обращении, выезде бригады, исполнении задачи. С помощью настроенных экспертами "Техносерва" процедур интеграции и преобразования данных, в систему Process Mining загружено 196 млн записей об активностях, выполненных в рамках обработки 15,5 млн обращений. По ним восстановлена модель сквозного бизнес-процесса - его цифровой двойник - и выполнена итеративная проверка ее корректности. На основе модели специалисты "Техносерва" спроектировали и настроили аналитические отчеты, отображающие особенности процесса, его потенциальные узкие места и KPI в разрезе маршрутов движения обращений.
Ключевым этапом проекта стало формулирование гипотез об областях для оптимизации процесса. Из всего множества обращений выделено более 700 тыс. различных маршрутов обработки обращений и определено 9 эталонных сквозных сценариев. Проработка гипотезы включала обнаружение отклонения от эталонного сценария, проверку гипотезы с помощью технологии Process Mining, расчет ее эффекта на бизнес, анализ причин возникновения и разработку мер оптимизации с определением ресурсов. Всего сформулировано более 20 гипотез об узких местах, по-разному проявляющих себя в разных макрорегионах.
"Проект стал особенным для нас по нескольким причинам. Во-первых, это комплексность решаемых задач и применяемых технологий. Сейчас специалистам ПАО "Ростелеком" доступны, помимо классических возможностей Process Mining, также возможности мониторинга бизнес-процессов, применения встроенных инструментов Machine Learning и средств автоматического реагирования на обнаруженные проблемы в процессе. Второй значимый для нас фактор - масштаб процесса с точки зрения числа вовлечённых сотрудников и объема исследуемых данных. В рамках проекта мы существенно дополнили свою методологию проверки корректности данных и восстановления процесса. Третий значимый фактор - выполнение проекта в онлайн-формате. Запуск проекта и этап исследования процесса совпали с началом карантина, поэтому нам с коллегами из "Ростелекома" пришлось оперативно перевести взаимодействие в онлайн-каналы и научиться проводить обследование в удаленном режиме. Это стало возможным только благодаря взаимной поддержке со стороны всех участников рабочей группы", - рассказал директор центра компетенций по системам управления ИТ и мониторинга компании "Техносерв" Алексей Николаев.
По его мнению, любой крупный оператор заинтересован, с одной стороны, в сохранении и наращивании абонентской базы, с другой - в оптимизации затрат. Процесс технической поддержки - один из ключевых для реализации стратегии в этом направлении. Это "лицо" оператора, с которым сталкиваются абоненты в процессе подключения и поддержки услуг. При этом это и один из самых массовых процессов с точки зрения участия сотрудников телеком-компании. Любая неоптимальность в работе, помноженная на число вовлеченных людей, дает существенный негативный экономический эффект.
"Анализ процесса классическими методами требует больших затрат и предполагает очень долгую обратную связь: оценка эффекта от применения любых изменений требовала бы затрат времени и сил на повторные аудиты. Process Mining привлекает возможностью автоматизации этого аудита, возможностью использования готовых паттернов анализа для быстрого обнаружения точек неэффективности, возможностью быстрой оценки влияния выполненных изменений. Реализация проекта заняла семь месяцев", - уточняет Алексей Николаев.
"C технической точки зрения самым сложным было объединение больших массивов данных из нескольких информационных систем. Технически проблем не было, но рабочей группе проекта потребовалось провести несколько итераций верификации данных для обеспечения требуемого уровня доверия менеджеров процесса к результатам анализа. Основные сложности были связаны с организацией рабочего процесса. Важная часть работ над проектом совпала с началом карантина, включая "нерабочие" недели. Но взаимодействие было оперативным: наши команды быстро переориентировались на различные онлайн-коммуникации, поэтому все заранее обговоренные сроки были четко соблюдены. Кроме того, при работе с подразделениями семи макрорегионов оператора подразумевалась необходимость подстраиваться под разные часовые пояса", - рассказывает Алексей Николаев.
"В рамках проекта сформулировано более 20 предложений по оптимизации процесса с потенциальным эффектом, существенно превышающим стоимость проекта. Теперь оператор может оптимизировать процесс по выбранным направлениям и оценивать эффект от реализации с использованием Process Mining. Также он может тиражировать опыт применения Process Mining на другие процессы", - считает представитель "Техносерва".
"Техносерв" как интегратор видит существенный рост интереса к практическому применению технологии. При этом у компаний, активно внедряющих новые, в том числе цифровые, продукты интерес чаще всего касается процессов работы с клиентами. То есть он ориентирован на задачи повышения скорости и вероятности продаж. Компании, работающие в промышленном или добывающем секторах, применяют Process Mining для оптимизации затрат в различных областях - в управлении закупками и платежами, в оптимизации обслуживания и ремонтов и т.д.", - заявил Алексей Николаев.
"Исследование процессов массового обслуживания в масштабах "Ростелекома" - очень серьезное по затратам и срокам мероприятие. Делать его вручную крайне сложно: к моменту, когда вся необходимая информация будет собрана и проанализирована, процесс часто может поменяться уже несколько раз. Применение технологии Process Mining позволило нам анализировать процесс быстрее и нагляднее, а оценивать результаты внесенных изменений - практически сразу после их применения. Важно, что мы заставили работать уже имеющиеся у нас данные, сделали на базе них новый сервис для бизнеса - менеджеры и владельцы процесса видят реальную картину процесса, могут получать оперативные оповещения об отклонениях в нем, - прокомментировал директор офиса операционной эффективности компании "Ростелеком" Михаил Курдин. - Всего лишь за семь месяцев слаженной совместной рабочей группы "Ростелекома" и "Техносерва", благодаря отличной организации управления проектом, высокому уровню технической компетенции экспертов "Техносерва" и созданной позитивной атмосфере, мы запустили платформу Process Mining, проанализировали один из наиболее масштабных процессов, сформировали свой центр компетенции по новой технологии".
Технология Process Mining является достаточно новой на рынке, а рынок формирующийся. Михаил Курдин объясняет, что общая эволюция компании в цифрового партнера для бизнеса и всего населения подталкивает внедрять все современные цифровые инструменты, позволяющие оптимизировать как собственные процессы, так и улучшать пользовательский опыт наших многочисленных клиентов.
"На этапе внедрения мы ставили перед собой прагматичные и достижимые цели - сформировать внутреннюю экспертизу для самостоятельного развития инструмента, а также окупить затраты на запуск проекта и задействованную инфраструктуру. Эти цели выполнены. Следующий этап - интеграция инструмента в повседневный процесс выработки управленческих решений, основанных на данных о ключевых бизнес-процессах. Основные фактические финансовые эффекты мы будем считать после реализации большей части уже внедряемых мероприятий, инициированных после проработки оптимизационных гипотез, сформированных и подтвержденных с помощью Process Mining", - добавил Михаил Курдин.
В пресс-службе ПАО "МТС" заявили, что основными областями применения Process Mining в телеком-компаниях являются функции, которые оставляют цифровой след, иллюстрирующий более чем 80% рабочего времени сотрудников. "Важно, чтобы результатом анализа была возможность повышения эффективности процесса, выраженная в деньгах. Это технические функции (все, что связано с операционными процессами, например обслуживание сети инженерами), ИТ-разработка (например, на основе данных из таск-менеджеров), организационные функции (например, техаренда, энергетика), закупки, клиентские функции (обслуживание и предоставление сервиса клиентам)", - ответили в пресс-службе МТС.
По мнению пресс-службы МТС, это позволяет повышать эффективность работы подразделений, как за счет повышения эффективности конкретных сотрудников, так и за счет организационных преобразований. Например, выявления периодов повышенной нагрузки, выявления трендовых и сезонных факторов в нагрузке и нахождения максимально эффективных способов работы с ними (к примеру, вынос части функций на аутсорс).
"На примере технических функций на основе анализа цифрового следа выявляются наиболее важные и редкие компетенции в компании и снижаются риски оттока этих специалистов, также выявляется уровень ручной работы и автоматизации различных функций, находятся наиболее интересные для автоматизации функции и сразу виден потенциальный экономический эффект: сколько людей занято решением конкретной функции, и в случае если автоматизация возможна за меньшие деньги, чем ФОТ сотрудников, то она имеет смысл. Это ведет к повышению эффективности за счет выявления инсайтов путем анализа данных цифрового следа о существующих бизнес-процессах для подразделений и отдельных сотрудников, построения на их основе ML- и AI-моделей, выявления конкретных функций и задач для автоматизации методами ML и AI и последующей их автоматизации, оптимизации расходов на ФОТ сотрудников за счет автоматизации рутинных задач", - заявили в пресс-службе МТС.
По данным пресс-службы ПАО "МегаФон", оператор активно использует Process Mining уже более двух лет и совместно с партнером создал собственный продукт, который работает на этой технологии. На данный момент с помощью инструмента проанализировано более 15 процессов различных направлений бизнеса. Инструмент позволяет увидеть потенциал повышения эффективности и улучшения бизнес-процессов. С прошлого года "МегаФон" пользуется инструментом и для анализа процессов обслуживания. Он уже дал первые положительные результаты - ускорился процесс решения вопросов клиентов.
Некоторые операторы, как, например, АО "ЭР-Телеком", не используют технологию Process Mining. "На данный момент нам достаточно аналитики существующих систем управления бизнес-процессами", - заявили в пресс-службе "ЭР-Телекома".
По мнению заместителя директора департамента телекоммуникаций по сервису ИТ-компании "Крок" Светланы Врублевской, применение технологии Process Mining будет иметь в телекоммуникационной отрасли высокую эффективность, поскольку она связана с большим количеством стандартизированных, но вместе с тем разноплановых бизнес-процессов по технической поддержке абонентов.
"Рассмотрим ситуацию. В одном контактном центре крупного оператора связи, как правило, работает несколько линий поддержки разных продуктов, таких как, например, голосовая связь, интернет или передача данных. На стыке этих линий поддержки нередко возникают проблемы, связанные с обслуживанием абонентов. Применение Process Mining может быстро выявить такие "узкие места", поскольку в отличие от ручного анализа технология опирается на объективные цифровые данные и позволяет исследовать различные бизнес-процессы целиком, а не только в рамках узких задач. Сейчас, когда увеличение потребления услуг операторов связи влечет за собой рост инфраструктуры и бизнес-процессов, востребованность Process Mining в телекоме будет расти. В целом же технология универсальна и может применяться практически в любой сфере, но наиболее актуальна она для отраслей с большим количеством разветвленных бизнес-процессов, таких как телеком, финансы, ретейл и т.д.", - рассказывает Светлана Врублевская.
"Process Mining применяется для выявления фактического бизнес-процесса, отклонения этого процесса от базового сценария и его последующего совершенствования. Технология востребована практически у всех представителей B2С-сегмента, в основе бизнес-стратегий которых заложен клиентоориентированный подход, - телеком-операторов, банков, ретейла, страховых и др. Специфика работы телеком-операторов тесна связана с большим количеством обращений клиентов, где каждый миг на счету, поэтому, когда есть стоп-факторы, препятствующие оперативному и качественному выполнению этих бизнес-процессов, на помощь приходит технология Process Mining, которая эти проблемы может устранить", - считает руководитель направления роботизации и заказной разработки Softline Станислав Маслов.
"Process Mining применяется в областях, где процессы четко не регламентированы. Поэтому использование технологии наиболее актуально скорее не в call-центрах, где автоматизируется первая линия, техподдержка и процессы, выстроенные как нигде лучше в компании, а в бэк-офисных процессах для задач, которые в том числе могут инициироваться и на уровне технической поддержки. Например, если возникает какая-то проблема, которую не может решить оператор на своем уровне, то в большинстве случаев он инициирует определенный процесс на уровне внутренних подразделений компании, а от того насколько правильно этот процесс выстроен, напрямую зависит скорость его решения и, как следствие, уровень лояльности клиента - чем быстрее твои проблемы решаются, тем ценнее сервис. При этом даже минимальный результат, которого можно добиться при внедрении такого решения за счет повышения качества обслуживания и увеличения количества обращений, позволит дать колоссальную эффективность на выходе", - рассказывает Станислав Маслов.
Он считает, что технология востребована на рынке, так как многие компании, в рамках цифровой трансформации, уже применили достаточное количество решений для автоматизации своих бизнес-процессов, которые ранее не были автоматизированы. "Однако это не означает, что в этих компаниях теперь все процессы выстроены таким образом, что правильно работают. Соответственно, с помощью Process Mining бизнес начинает поиск каких-то дополнительных процессов, которые еще не попали в поле зрения, и поиск проблемных мест в том, что было сделано ранее", - объясняет Станислав Маслов.
Отметим, что Process Mining названа наиболее перспективной технологией для повышения цифрового интеллекта по данным совместного исследования Abbyy и PwC - Digital IQ 2020. Спрос на эти системы может увеличиться на 140%. Такой интерес к решениям обусловлен тем, что они позволяют определить потенциальную эффективность ИТ-проектов и прогнозировать возврат инвестиций от технологий (см. новость ComNews от 3 февраля 2021 г.).
