Гиперавтоматизация: ускорение процессов с максимальным эффектом

«Гиперавтоматизация» — относительно новый термин, введенный аналитиками Gartner в 2019 году. Сейчас возможности ее применения активно обсуждают и в бизнес-среде, и в кругу разработчиков ПО. Гиперавтоматизацию рассматривают как бизнес-ориентированный подход, направленный на автоматизацию максимально большого числа процессов с целью их ускорения, который подразумевает совместное применение таких технологий, как роботизация бизнес-процессов, искусственный интеллект, чат-боты, голосовой ввод и т. п., позволяющих освободить сотрудников компаний от выполнения рутинных операций. Эффект синергии дает возможность почти полностью исключить персонал из многих процессов, и при этом их эффективность радикально растет. Практика применения таких технологий стала основной темой форума «Гиперавтоматизация-2023», организованного издательством «Открытые системы» в конце апреля.

«Цифровая трансформация, проводимая компаниями, в действительности часто превращается в цифровую лихорадку. Аналогия очевидна: во времена золотой лихорадки тоже далеко не всем удалось стать богачами», — заявил Анатолий Белайчук, президент Ассоциации профессионалов управления бизнес-процессами. Практика показывает, что цифровые лидеры финансово гораздо успешнее, и это подталкивает советы директоров компаний заниматься такой проблематикой. Однако статистика ужасает: 70% проектов цифровой трансформации не достигают заявленных целей, а многие руководители до сих пор не видят разницы между оцифровкой, цифровизацией и цифровой трансформацией.

Анатолий Белайчук: «Цифровая трансформация, проводимая компаниями, на практике часто превращается в цифровую лихорадку. Аналогия очевидна: во времена золотой лихорадки тоже далеко не всем удалось стать богачами»

Как признал Белайчук, поменять менталитет людей крайне сложно, а перевести компанию на цифровые рельсы — еще тяжелее. Чаще всего для реализации цифровых проектов выделяют самостоятельные подразделения — цифровые стартапы, деятельность которых выходит за пределы сложившихся правил работы организации. Белайчук привел несколько примеров подобных проектов, реализованных крупными российскими компаниями.

С пропагандой, но без хайпа

«Жизненный цикл нефтяного месторождения — 100 лет, планировать их работу приходится по десятилетиям, а обучать людей — годами. В этом основное противоречие: многие отрасли — 'черепахи', а цифровизация — 'заяц'. Такие решения быстро приходят и уходят», — прибегнул к аналогии Ринат Гимранов, начальник управления ИТ «Сургутнефтегаза». Он призвал не доверять лозунгам и прагматично оценивать технологии: какие из них окупаются, а какие — нет. При этом целесообразность следует оценивать именно с точки зрения бизнеса: использовать технологии надо профессионально и без хайпа.

Гимранов напомнил, что RPA — лишь промежуточный этап на пути к полноценным роботизированным системам. Настоящие роботы функционируют внутри систем, а не прикручены к ним снаружи с целью симулировать работу человека. Например, в случае транспорта это машина без кабины, а не терминатор, сидящий за рулем. Однако такие промежуточные решения сейчас тоже очень нужны и востребованны.

«Пропаганда — главный инструмент трансформации. Без нее никаких изменений в компании не будет», — подчеркнул Геннадий Гребеник, директор по цифровой трансформации «Фора-Банка». Финансовые компании являются противоположностью добывающим, для них крайне важна скорость изменений: в отдельных случаях продукты могут «умереть» еще до своего выхода в промышленную эксплуатацию, поэтому необходимо ускорять этапы их разработки.

По признанию Гребеника, технологию RPA ему «пока не продали, несмотря на несколько попыток». В банке нет унаследованных систем, к которым невозможно применить другие методы: все задачи решаются через интеграционные потоки, а автоматизация выстраивается с помощью программных интерфейсов.

«Если раньше явными лидерами были зарубежные поставщики средств RPA, то теперь разрыв не столь очевиден», — отметил Никита Тимошик, начальник управления цифровой трансформации банка «Открытие». В прошлом году «Открытию» пришлось менять платформу UiPath, и это стало серьезным испытанием. В ходе проекта более 400 роботов были переведены на платформу PIX Robotics. И ключевым фактором успеха стало наличие «конвертера роботов», позволяющего перевести на новую платформу большую часть кода (около 75%) небольших и простых роботов, разработанных в подразделениях. Кроме того, важен гибридный подход, обеспечивающий работу единого центра компетенций и созданных в бизнес-подразделениях центров роботизации, что позволяет ускорить процессы и добиться высокого принятия технологий со стороны пользователей.

Никита Тимошик: «Если раньше явными лидерами были зарубежные поставщики средств RPA, то теперь разрыв не столь очевиден»

Согласно опросам, 60% ИТ-директоров жалуются на нехватку ресурсов для проектов цифровой трансформации, вследствие чего даже весьма перспективные проекты проваливаются.

«Одна из ошибок заключается в том, что роботизацию ведут как обычный проект автоматизации. Получается долго и довольно дорого: более полугода на небольшой проект и затраты в 7–8 млн руб., которые при данном подходе вряд ли окупятся», — рассказал Павел Борченко, генеральный директор Robin. Традиционные подходы не дают использовать такие известные преимущества RPA, как скорость и гибкость. Другая распространенная ошибка — разрозненная, бессистемная роботизация, в результате которой каждый робот превращается в черный ящик.

Рынок жив

«Итоги 2022 года подтвердили, что рынок RPA жив, эта технология по-прежнему нужна. Отечественные вендоры подняли упавший флаг и продолжают помогать заказчикам развиваться», — констатировал Илья Кочетов, директор по развитию платформы Primo RPA. По его словам, после ухода западных конкурентов жить легче не стало. Идет битва за результат: для демонстрации своей пользы RPA должна приносить ощутимый эффект. Роботам необходимо найти свое место в экосистеме предприятия и стать ее естественной частью. При этом важно, чтобы знания гражданских разработчиков накапливались и приумножались, а не оставались лишь в головах конкретных людей. Развитие изолированных центров компетенций, слабо связанных с бизнес-заказчиками и спонсорами, порождает огромные проблемы.

Илья Кочетов: «Роботам необходимо найти свое место в экосистеме предприятия и стать ее естественной частью. При этом важно, чтобы знания гражданских разработчиков накапливались и приумножались, а не оставались лишь в головах конкретных людей»

«Спасибо вынужденному импортозамещению: оно нас сильно продвинуло в прошлом году и помогло нарастить команду», — признался Сергей Ложкин, генеральный директор PIX Robotics. Подобная «движуха», начавшаяся в 2022 году, — это везение для отечественного рынка, дающее огромные возможности.

Прошедший год показал, что российским производителям RPA достались продвинутые, избалованные возможностями зарубежных платформ клиенты. Это сильно развивает рынок, давление со стороны заказчиков дает мощную мотивацию разработчикам. Многие из них большое внимание уделили развитию экосистемы своих решений. Например, PIX Robotics выпустила BI-решение, позиционируемое как замена Qlik. Кроме того, в процессе разработки находится система PIX Process Management. Создание таких экосистем вокруг платформ RPA позволяет существенно увеличить не только объемы, но и аудиторию систем роботизации, продвигая ее в новом сегменте компаний.

Борьба с ограничениями

«Разработка роботов сама по себе подразумевает достаточно много рутины. Сапожник не должен быть без сапог, и роботы вполне могут помочь роботизаторам», — уверен Константин Артемьев, генеральный директор Sherpa RPA. Он представил встроенные блоки платформы Sherpa RPA с искусственным интеллектом. К ним относятся «умный помощник» в редакторе выражений, средство автоматического создания шаблонов для распознавания документов, генератор сценариев по техническому заданию в текстовом виде. Еще одна важная возможность — отладка робота в процессе его исполнения, позволяющая втрое ускорить процесс.

«Реальные процессы компаний чрезвычайно велики, в них очень много логики и ветвлений. Они сильно зависят от контекста, и поэтому их сложно разрабатывать и изменять», — отметил Никита Маркелов, руководитель продуктового направления и архитектор платформы Digital Q.BPM компании «Диасофт». Микросервисная архитектура позволяет устранить эти минусы, в свзи с чем процессы имеет смысл дробить, но сохранять при этом централизованное управление ими. Маркелов представил возможности платформы Digital Q.BPM, главными принципами которой являются децентрализованное исполнение и централизованное управление процессами.

Как признал Александр Дегтярев, генеральный директор Puzzle RPA, применение платформ роботизации всегда связано с ограничениями. Например, их использование сдерживается ценой, особенно если робот задействуется непостоянно, — массовое применение роботов становится дорогим удовольствием. Кроме того, компаниям хочется независимости от вендоров, а многие страдают от того, что у Linux-версии платформы меньший функционал. Наконец, большие и сложные процессы сильно «тормозят» в средствах разработки. Компаниям приходится идти на компромиссы, что сильно ограничивает применение средств роботизации. Дегтярев представил платформу нового поколения RPA+, способную убрать многие барьеры.

Полная картина процессов

Среди трендов гиперавтоматизации, которые в нынешнем году заинтересовали бизнес больше всего, можно выделить Task Mining и Process Mining — технологии для создания цифровых двойников процессов. Это предварительная работа, которую требуется провести при отборе процессов для автоматизации.

«Процессы выполняются людьми, и важно понять, как это происходит на самом деле и как можно повысить их эффективность», — напомнила Анна Тулякова, менеджер практики технологического консалтинга «Б1». Как известно, слова сотрудников — не самый надежный источник, на который можно опираться, анализируя процессы. Важно посмотреть на рабочие процессы «цифровыми глазами»: объективно, «с высоты птичьего полета» — и собрать доказательную базу с помощью систем Task Mining и Process Mining.

Елизавета Поваляева: «Найти правильное место для робота непросто. А сделать это вручную зачастую и вовсе невозможно: процессов слишком много»

«Найти правильное место для робота непросто. А сделать это вручную зачастую и вовсе невозможно: процессов слишком много», — считает Елизавета Поваляева, начальник центра роботизации процессов «Газпромбанка». В банке с этой целью используют не только технологию Process Mining, анализирующую процессы в информационных системах, но и Task Mining, которая позволяет отслеживать на рабочей станции все действия сотрудников и проводить полную детализацию их рабочего дня. После этого эксперты исследуют основные шаблоны действий, повторяющиеся операции, используемые приложения, отбирают операции, автоматизация которых даст самый большой эффект. По оценкам банка, потенциально можно автоматизировать процессы, на выполнение которых уходит до 22% времени рабочего дня сотрудников.

Александр Бочкин, генеральный директор компании «Инфомаксимум», согласился с тем, что сочетание Process Mining и Task Mining очень важно. Именно их совместное использование позволяет собрать полную картину действий сотрудника, вплоть до названия кнопок, на которые он нажимает. Такой мельчайший уровень детализации дает подсказки, как именно оптимизировать работу. Даже незначительная на первый взгляд оптимизация процессов в крупных организациях дает многомиллионную экономию.

Начинка для робота

Другая смежная с RPA технология в рамках гиперавтоматизации — искусственный интеллект. Часто самой ценной частью роботов становится интеллектуальная начинка, создаваемая с помощью машинного обучения.

Елена Фатыхова, руководитель направления поддержки и сопровождения платформы прогнозирования X5 Group, рассказала о реализованной в X5 платформе прогнозирования. С ее помощью можно не только обеспечить качественное планирование продаж для целей закупки и логистики, но и существенно сократить число таких нежелательных событий, как отсутствие товара на полке, неправильная выкладка или отсутствие ценника. Потери от этих нарушений могут достигать 20% по отдельным категориям товаров. Построенная модель анализирует динамику продаж и выявляет ситуации, когда продажи должны осуществляться, но в реальности их нет. В этих случаях магазину высылается уведомление о необходимости проверить полку и устранить проблему.

Александр Даржаин, ML-разработчик SimbirSoft, поделился опытом применения систем компьютерного зрения в промышленности. Он рассказал о разработке решений, позволяющих вести автоматический учет объема древесины, определять размеры камней, вычислять объем сыпучих грузов. Подобные системы могут иметь самый широкий спектр применения, включая контроль доступа на территорию, детектирование инцидентов и проверку соблюдения правил техники безопасности. Во многих случаях такие решения позволяют действительно трансформировать производственные процессы.

Николай Комраков: «Цифровая трансформация возможна только тогда, когда люди действительно готовы изменять свои привычки и процессы ради экономических эффектов и более комфортной работы»

«Цифровая трансформация возможна только тогда, когда люди действительно готовы изменять свои привычки и процессы ради экономических эффектов и более комфортной работы», — отметил Николай Комраков, эксперт по исследованиям и RPA компании «Гринатом». Если сотрудники являются ценностью для компании, то с помощью роботизации нужно не сокращать число специалистов, а повышать эффективность их работы. По этой же причине имеет смысл уделять внимание удобству создаваемых инструментов.

Комраков рассказал о направлениях развития собственных решений «Гринатома» в сфере машинного обучения. К наиболее важным из них относятся предиктивная аналитика, интеллектуальный поиск, голосовые технологии, распознавание документов и анализ космических снимков. Примерами созданных решений может служить собственный движок распознавания документов «АТОМ.ОКО», интеллектуальная система маршрутизации обращений «Катя», самостоятельно обрабатывающая 50% запросов, а также «Цифровой стенографист», сокращающий время обработки медиаконтента на 80%.

Сочетание технологий с подходами

Высокий интерес вызвала состоявшаяся в рамках форума дискуссия «Как RPA, чат-боты и искусственный интеллект преобразуют бизнес-процессы». В ее ходе участники разобрали несколько примеров внедрения интеллектуальных систем. Роботы уже давно стали достаточно привычной составляющей нашей жизни и все активнее используются в бизнес-процессах, однако большинство компаний все еще с недоверием относятся к RPA.

«Оглядываясь на несколько лет назад, могу сказать, что ожидания от RPA, сформулированные нами в 2018 году, сбылись примерно на 60%. Тому есть несколько причин, причем часто они связаны не с технологиями, а с организационными проблемами», — заявил Сергей Попов, директор департамента контактных центров и роботизированных систем компании Naumen. По его мнению, истории успеха возникают тогда, когда верно выбранная технология сочетается с правильным подходом.

Екатерина Федотова, директор по клиентскому сервису «Сравни.ру», рассказала об опыте внедрения виртуальных сотрудников в процесс обслуживания клиентов. Многие люди принципиально отказываются общаться с роботами, поэтому в клиентском сервисе от живых операторов отказаться не получится. Кроме того, всегда останутся уникальные ситуации, которые невозможно предвидеть (и тем более обучить систему их отрабатывать), и это самое неудобное в роботизации.

«При внедрении роботов надо оценивать не только концепцию, но и охват. Я регулярно вижу, что в крупных компаниях за разные каналы коммуникаций отвечают различные подразделения, которые внедряют разные инструменты, а это удваивает издержки», — привела пример Федотова. По ее словам, важным результатом роботизации становится пересмотр внутренних процессов. При внедрении робота приходится вникать в процессы, осознавать их. Часто становится понятно, что многие операции делать не нужно, и происходит чистка процессов.

Екатерина Федотова: «Многие люди принципиально отказываются общаться с роботами, поэтому в клиентском сервисе от живых операторов отказаться не получится. Кроме того, всегда останутся уникальные ситуации, которые невозможно предвидеть, и тем более обучить систему их отрабатывать»

«У нас очень инновационные акционеры, они порождают идеи, за которыми не успевают ИТ-специалисты. Мы занимаемся искусственным интеллектом в девелопменте, причем начали еще три года назад, когда это не было трендом», — сообщил Роман Налепов, директор по цифровизации ГК «Основа». В результате в компании родилась система интеллектуального контроля строительства с помощью анализа фотографий объектов. Это решение очень помогло специалистам контролирующего подразделения: они стали вчетверо реже выезжать на объекты. Попутно ускорилась работа с подрядчиками, а вероятность рекламаций снизилась до минимума. Сейчас система контроля строительства развилась в отраслевой коммерческий продукт, который используют около 100 клиентов.

Александр Носков, директор по клиентскому сервису компании «Альфа Капитал», проанализировал проект внедрения чат-бота для обслуживания клиентов. По его мнению, применение роботов в клиентском обслуживании — это не только оптимизация, но и повышение лояльности сотрудников, вынужденных рутинно отвечать на однотипные вопросы. С помощью достаточно простого чат-бота удалось автоматизировать более 30% обращений, при этом удовлетворенность клиентов не опускалась ниже 4,4 по пятибалльной шкале. Срок окупаемости проекта составил около 3 месяцев.

Как считает Носков, важно оценивать не только качество работы робота, но и число ошибок операторов. Система не обязана быть идеальной, но и не должна делать ошибок больше, чем человек. Отдельный вопрос: насколько эти ошибки будут критичными для бизнеса?