Игорь Бородин, ВТБ: Секреты непрерывного совершенствования процессов и сервисов

Справка о компании: Банк ВТБ – системообразующий универсальный российский банк, один из лидеров рынка финансовых услуг. Банк работает со всеми категориями клиентов – крупным, средним и малым бизнесом, индивидуальными предпринимателями, самозанятыми и физическими лицами.

Кто мы? Что делаем в Банке? Какие модели в работе?

Наша команда интеллектуального анализа процессов Банка ВТБ с 2018 года представляет сервис с полным оказанием спектра услуг по анализу процессов. Мы выявляем потребности заказчика, осуществляем системный анализ информационных систем, организуем интеграции, создаем модели процессов, обеспечиваем их непрерывное обновление, актуализируем при изменении в системах источников данных и, конечно, анализируем и показываем возможности для улучшения процессов. 

Наш подход интегрирован с сервисной моделью банка, что позволяет нам использовать преимущество обоих подходов: анализа процессов и сервисного подхода.

Что такое сервисная модель?

Сервисная модель основана на комплексном управлении взаимодействием элементов системы управления сервисами и цепочками их взаимосвязей (роли, процессы, артефакты, технологии, практики и инструменты). Ее ключевая цель – создать значимый опыт для клиента через предоставление качественных персонализированных продуктов и услуг, где одним из основных источников знаний о том, каким образом мы должны развиваться, является клиент. Мы как организация должны стать ему полезными. Нужно услышать и понять клиента, отсечь сиюминутные желания от действительно глубинных потребностей клиента. Сервисная модель, сфокусированная на клиенте, позволяет выстраивать процессы и сервисы таким образом, чтобы клиент всегда получал необходимые ему продукты и услуги, соответствующие его потребностям, и был удовлетворен. Это является ключевым фактором успеха при развертывании сервисной модели в организации.

В сервисной модели вместо понятия «процесс» есть понятие «цепочка связанных сервисов в момент времени». Сегодня процесс состоит из одного набора бизнес-операций, завтра – из другого, но тем не менее продолжает работать. Кроме того, к преимуществу сервисной модели можно отнести модульность. Сервис – это модуль, из которого можно собрать любой процесс по аналогии с кубиками лего. Все понимают необходимость быстро меняться под влиянием изменчивых внешних факторов. А как меняться – говорит нам клиент и среда, в которой он находится.

Интеллектуальный анализ процессов. Process/ Task mining mining, process discovery

Интеллектуальный анализ процессов – технология, позволяющая автоматически собирать и визуализировать детали реализации процесса на основе фактических данных из разных источников. Мы берем цифровые следы, собираем их в модель процесса и создаем необходимые представления данного процесса. Например, в виде графа последовательности действий, в виде графиков, которые показывают сегментацию, и многое другое. То есть данные и их представления организуются определенным образом в формат дашбордов, которые в разных разрезах могут демонстрировать текущее состояние процесса и его развитие. И, конечно, с возможностью углубления в детали процесса, вплоть до отдельного события и его атрибутов.

Применение технологии анализа процессов повышает достоверность аналитики по эффективности проведения бизнес-операций за счет высокой детализации и за счет непрерывного контроля и анализа событий, например, действий сотрудников. Кроме того, позволяет прогнозировать состояние процесса, выявлять значимые факторы, проверять на соответствие требованиям. Все это, в свою очередь, помогает повышать удовлетворенность клиентов за счет сокращения сроков и улучшения качества обслуживания, соответствовать стандартам качества, повышать доступность бизнес-сервисов и, как следствие, доходы от них, экономить ресурсы.

90% моделей процессов, созданных нашей командой, обновляются на ежедневной основе. Однако, важно не путать подходы анализа процессов с онлайн-мониторингом. Мы все же про изменения, улучшения и управление процессами. Подходы интеллектуального анализа процессов позволяют восстанавливать бизнес-логику, которая задумывалась и закладывалась в процесс изначально, при его создании. Важная и сложная часть работы заключается в том, чтобы получить данные, подготовить и оценить их качество и создать модель процесса. И только потом мы можем приступить к красивой и полезной визуализации процесса.

Стоит отметить, что применение данного метода, конечно, является определенным вызовом для Заказчика, так как позволяет детально увидеть реальную картину происходящего.

Еще не так давно Process mining был одним из методов в работе с данными, но сейчас это уже отдельная быстроразвивающаяся индустрия, которая широко применяется по всему миру и на которую выделяется серьезное финансирование.

Интеллектуальный анализ процессов в ВТБ

Наша команда создает долгосрочные модели процессов, которые фактически являются цифровыми двойниками процесса. Сбор данных осуществляется из любых источников (текстовые файлы, базы данных и прочее). Данные, которые невозможно будет получать регулярно, мы стараемся исключить. Именно это позволяет нам создавать модели постоянного присутствия. Кроме того, результат обязательно верифицируется заказчиком, владельцем и экспертами процесса. Таким образом, мы получаем модель процессов, которая ежедневно обновляется и собрана из выверенных данных с учетом экспертизы участников и ответственных за процесс.

Интеллектуальный анализ процессов позволяет нам извлекать знания о процессах: что на самом деле происходит во время их выполнения, соответствует ли реальное исполнение сценариев тому, что было спроектировано, где в процессе узкие места и потери, какова стоимость и потенциальная экономия для каждого действия, кто и как влияет на процесс, какие изменения повлияют на него и т.д.

При построении модели процесса мы обнаруживаем, что не всегда всё так, как изначально предполагали. Применение инструментов анализа процесса заставляет выверять данные в источниках, особенно когда его модель собирают из разных информационных систем. Таким образом, в процессе выверки данных, при построении модели, одним из дополнительных бонусов становится улучшение качества этих данных в системах-источниках.

Создание цифровой модели процесса открывает нам большой объем знаний и ряд преимуществ:

1. Возможность отслеживания KPI (КПЭ). Классический Process mining позволяет оценивать эффективность процесса, количество допускаемых ошибок, время выполнения тех или иных кейсов. Все актуальные данные представлены в виде дашбордов эффективности (каждого отдельного сотрудника, по подразделениям, регионам и др.).

2. Проверка на соответствие правилам и регламентам. Иными словами, необходимо проверить, соответствует ли то, что мы видим в модели процесса, тому, что должно быть на самом деле. Можно обнаружить, что какой-то путь является более эффективным, простым или финансово выгодным. Кроме того, в дашбордах можно увидеть время, которое тратят сотрудники, например, на согласование документов. Если вдруг сотрудник работает неэффективно, то это проблема не этого человека, а системы, в которой он работает, или некорректно выстроенного процесса.

3. Улучшение процессов. Модель процесса, как выверенный набор данных, который постоянно актуализируется, является хорошей основой для проверки гипотез, выявления коренных причин проблем в процессах, прогнозирования изменений, проведения исследования, действительно ли предполагаемые изменения приведут к позитивным результатам.

По итогам создания цифровой модели процесса мы обязательно рассчитываем экономический эффект изменений. Можно долго рассказывать про важность и преимущества сборки актуальных данных, но, когда показываешь заказчику цифры, например, что благодаря полученным данным сэкономили 1 млн затраченных средств и бизнес получил 10 млн прибыли, он начинает смотреть на анализ процессов уже по-другому. В нашей практике экономический эффект от моделей процессов не менее 250%.

Цикл и задачи анализа процессов

Цикл анализа процессов состоит из 5-ти этапов.

1. Мы определяем информационные системы, которые участвуют в процессе.

2. Затем формулируем показатели процесса, необходимые для заказчика, что позволит формировать дашборды эффективности.

3. Далее мы исследуем варианты процессов, анализируем их отличия и способы исполнения.

4. Проверяем на соответствие правилам и регламентам.

5. И на последнем этапе мы вырабатываем набор рекомендаций по улучшению процесса.

Цикл постоянных улучшений Lean 6 Sigma

Основная мысль данной статьи – показать, как любая методология управления и улучшения процессов может и должна быть основана на анализе процессов. Мы, например, взяли за основу методологию Lean 6 Sigma, которая направлена на непрерывное улучшение процессов.

Lean 6 Sigma состоит из пяти этапов: определение, измерение, анализ, улучшение и контроль. На этапе определения мы понимаем, какой процесс собираемся улучшать, какая метрика определяет, хороший он или плохой, договариваемся с заказчиком, что он готов на это выделить ресурсы, определяем набор информационных систем. На этапе измерения описываем процесс на детальном уровне, определяем потенциальные причины, подготавливаем и собираем данные о процессе, а также определяем его бездефектность. На этапе анализа статистически проверяем гипотезы. Четвертый этап – разработка списка решений, которые позволят улучшить процесс. На завершающем этапе мы разрабатываем системы контроля процесса (мониторинг и работа с отклонениями), а затем передаем улучшенный процесс в эксплуатацию.

Главный плюс данной методологии – вовлечение команды в улучшения, экспертное мнение (команда улучшения – это люди, которым важно договориться о каком-то рабочем решении), распространение методики (эти методики внедряются в стране довольно давно, поэтому на данный момент на рынке много экспертов по улучшению процессов).

Анализ процессов и Lean 6 Sigma

Синхронизация между циклом анализа процессов и циклом постоянных улучшений Lean 6 Sigma дает возможность достижения синергии от их объединения.

Мы командой предлагаем, какой процесс и в каких пределах будем оптимизировать, отбираем метрики, собираем данные и экспертные мнения. После собираемся вместе, картируем процесс, а дальше организовываем цикл регулярного взаимодействия всех ключевых заинтересованных участников подразделений бизнеса, ИТ-подразделений и пр.

Соответственно, мы уже не просто предлагаем что-то сделать для улучшения процессов, а показываем, почему и каких результатов мы добьемся, а главное – какой эффект это принесет бизнесу.

Интеллектуальный анализ процессов расширяет возможности существующих методик управления и улучшения процессов и сервисов за счет использования больших объемов объективных и актуальных данных процесса. Используя интеллектуальный анализ процессов и методологию Lean 6 Sigma, важно помнить о необходимости непрерывности улучшения процессов. Данные должны регулярно обновляться, а сотрудники должны постоянно пользоваться дашбордами и предоставлять обратную связь. И наша следующая задача сейчас – это осуществить переход от непрерывного улучшения к устойчивому развитию сервисов и процессов. Как говорил Роберт Хайнлайн, дороги должны катиться.

Игорь Бородин, начальник отдела интеллектуального анализа процессов, ВТБ

Комментарии