Главным трендом года в данной области, по мнению организаторов форума, стал переход от преимущественно ретроспективного анализа процессов к опережающему управлению ими: мониторингу процессов в реальном времени, оценке рисков возможных отклонений от запланированных сценариев и предложению действий до превращения рисков в убытки. Данные Process Mining, использующего журналы событий корпоративных систем, и Task Mining, анализирующего действия сотрудников за ПК, становятся контекстом для LLM и ИИ-агентов, а на смену традиционным дашбордам приходят мультиагентные ИИ-системы, выдающие гипотезы на естественном языке. Потенциал использования такого подхода «Инфомаксимум» оценивает в
Рассказывая о фирменной платформе Proceset, генеральный директор компании «Инфомаксимум» Александр Бочкин подчеркнул, что единицей автоматизации должна быть не операция, а бизнес-результат, например оформление заказа или урегулирование претензии. «Цифровой сотрудник» сам предлагает варианты автоматизации с обоснованием, к примеру, подготовить черновик заказа в системе «1С» после анализа 18,5 тыс. заявок и задаёт условия передачи кейса человеку, например при противоречии в данных, юридических рисках или низкой уверенности модели в результате.
По его словам, ИИ это трактор, которому нужен маршрут, задаваемый контекстом бизнес-процессов: фактические последовательности выполнения процессов восстанавливаются с помощью Process Mining, действия сотрудников анализируются с помощью Task Mining, а теперь используются также регламенты и пары «документы на входе и на выходе» для реверс-инжиниринга процессов. Набор специализированных инструментов-вызовов для нейросетей сокращает разработку в
Как рассказал представитель «Билайна» Расул Булатов, в его компании вопрос «как автоматизировать то, что делает человек» заменили вопросом «должна ли такая работа вообще существовать». Там, где есть цифровой след, Process Mining строит модель фактического выполнения процесса и находит лишние согласования; где следа недостаточно, Task Mining помогает выявить ручные этапы, такие как переключение между окнами, копирование данных, использование Excel. Детерминированную рутину можно передавать роботам RPA и другим средствам автоматизации, а ситуации, требующие дополнительного контекста или решения, нужно оставлять за человеком. За полтора года в «Билайне» проведен редизайн более 35 процессов, годовой эффект от этого превысил 80 млн. руб., time-to-market сокращён на
Как сообщил Рамазан Абакаров («РусГидро ИТ сервис»), в его компании применили Process Mining к закупкам на пятилетних данных SAP и системы документооборота LanDocs — от заявок до исполнения договора и оплаты. Процессы связали с бизнес-результатом: модель выявляет нарушения сроков поставок и оплаты, расхождения плановых и фактических объёмов закупок, незакрытые обязательства (например, 20,5% счетов-фактур регистрируются с задержкой более недели). Task Mining в общем центре обслуживания позволяет сопоставить фактическую длительность операций с нормативами.
В планах — наблюдение за процессами в реальном времени: использование данных Process Mining и Task Mining как контекста для ИИ, оценка вероятности нарушения сроков и выбор реагирования. Пока это только направление развития, в котором ИИ, как подчеркнул Рамазан Абакаров, должен оставаться помощником человека.
Павел Лабазнов (ФНС России) рассказал, что из 354 ключевых процессов в ФНС процесс-майнингом сегодня охвачено 100 (28,2%). До 90% трудозатрат уходит на подготовку данных. Чтобы ускориться, в Службе дописали к базовой платформе собственные модули.
Гибридная аналитика, сопоставляя события Task Mining с журналом Process Mining, нашла жалобы, по которым проект решения пересылается в Word и перепечатывается. Имитационное моделирование «в два-три клика» показало, что автоматизация одного шага сократит процесс по упрощенной системе налогообложения с 5 дней 17 часов до 5 дней 6 часов. Анализ корневых причин автоматически ранжирует атрибуты, статистически связанные с длительностью процесса, а матрица отклонений выявляет редкие, зацикленные и нерегламентные события.
С созданием 13 центров компетенций число гипотез выросло с 798 в 2024 г. до 3898 в
Актуальные проблемы и тренды Process Mining и Task Mining
Одна из актуальных проблем процессной аналитики — качество и разрозненность данных: логи из разных систем не согласуются между собой, часть процессов вообще не оставляет логов. По словам Александра Бочкина, проблема сохраняется, но возможности исследовать фактическую работу у компаний расширились. Системные логи фиксируют только часть происходящего. Например, между регистрацией заявки и её согласованием сотрудник может сверять сведения в нескольких программах, переносить их в таблицу, исправлять ошибки. В журнале событий будут видны начало и конец этапа, а работа между ними — нет.
«Мы решаем эту задачу с помощью Task Mining, которая автоматически выявляет бизнес-операции на основе действий сотрудников за компьютером. Система находит повторяющиеся последовательности, показывает, сколько времени занимает работа и какие затраты с ней связаны. При этом компания может обнаружить операции, которые заранее не описала, — сказал Александр Бочкин. — Конечно, Task Mining не отменяет проверки качества данных. Заказы, платежи и другие объекты по-прежнему нужно корректно связывать между системами, а офлайн-активность — дополнительно исследовать. Но отсутствие логов уже не означает, что эту часть работы нельзя изучить».
Есть и другая причина, по которой проекты не дают ожидаемого результата: компания увидела потери, но ничего не изменила. По словам Александра Бочкина, чтобы внедрить автоматизацию, ей ещё нужно подготовить задание, найти разработчиков, дождаться реализации. «Мы сокращаем этот путь: данные о фактической работе становятся основой задания для ИИ, который создает автоматизацию, — отметил он. — При этом сначала нужно определить, какие операции можно автоматизировать и где это экономически оправданно. Ускорение редкой операции с небольшими трудозатратами может не окупить даже стоимость разработки».
Другая проблема: как обеспечить условия для самостоятельного выполнения ИИ-агентами рабочих процессов? По словам Александра Бочкина, прежде всего агентам не хватает контекста конкретной компании. «Регламенты помогают далеко не всегда: реальная работа отличается от описаний и меняется быстрее, чем их успевают обновлять. Если передать ИИ устаревший регламент, можно быстро получить автоматизацию, которая воспроизводит ненужные действия или пропускает важные, — сказал он. — Process Mining и Task Mining помогают восстановить фактический порядок работы. Это дает основу для разработки, но цели и допустимые правила по-прежнему определяет человек».
Как отметил Александр Бочкин, даже при наличии точных данных модель может ошибиться или пропустить обязательный шаг. «Поэтому мы разделяем создание автоматизации и её исполнение. ИИ помогает разрабатывать приложения и скрипты, взаимодействующие с корпоративными системами через API. Затем работа выполняется по заранее заданному и проверенному сценарию. К нейросети обращаются на тех этапах, где нужны её возможности. Это ограничивает влияние ошибок ИИ на выполнение процесса», — пояснил он.
Task Mining предполагает наблюдение за работой персонала. Как индустрия балансирует между глубиной аналитики и доверием людей, действия которых подвергаются анализу? «Доверие зависит от того, какую задачу ставит руководство и что происходит после анализа. Людям важно заранее объяснить, зачем собирают данные, какие действия изучают и какие решения будут принимать. Обещание повысить эффективность слишком абстрактно. Гораздо понятнее конкретная задача: выяснить, почему при обработке одного обращения сотрудник трижды вводит одни и те же сведения», — отметил Александр Бочкин.
По его словам, количество кликов ничего не говорит о пользе сотрудника: один обрабатывает типовые обращения, другой разбирается со сложными случаями. Поэтому результаты нужно обсуждать с участниками процесса — они могут объяснить причины действий, которые в данных выглядят лишними.
«Не менее важно, чтобы сотрудники увидели результат исследования в своей работе: исчез двойной ввод, сократилась подготовка документов, стало меньше ручных проверок. Это даёт понятный ответ на вопрос, зачем проводился анализ, — сказал Александр Бочкин. — При этом польза от анализа не оправдывает сбор любых данных. Собирать нужно только то, что требуется для задачи: без личных сведений, с защитой чувствительной информации, ограниченным доступом и сроком хранения. Если достаточно данных по операции или подразделению, оценивать отдельных сотрудников незачем».
Объектно-ориентированный процессный майнинг (OCPM, одновременное отслеживание и увязывание множества разных объектов) рассматривают как следующий шаг эволюции направления. Насколько это актуальный тренд? «Я ожидаю постепенного распространения этой модели. В первую очередь она полезна компаниям, которым для решения конкретных задач уже недостаточно анализа отдельных процессов. Например, один заказ исполняется несколькими поставками, а один платёж закрывает несколько счетов. Объектно-ориентированный подход позволяет сохранить эти связи и исследовать, как задержка одной части работы отражается на других», — считает Александр Бочкин.
По его словам, практическую пользу анализа таких связей показывает проект hh.ru: с помощью мультипроцессной аналитики компания объединила пять бизнес-процессов из трёх информационных систем, охватив
«Готовность здесь определяется качеством данных и самой задачей. Недостаточно связать объекты из разных систем — нужно понимать, какие решения компания сможет принимать на основе такого анализа. Если ради дополнительной детализации приходится усложнять модель, а практической пользы от неё нет, затраты не окупятся. Поэтому даже внутри одной компании такой подход имеет смысл сначала проверить на конкретной задаче, оценить результат и затем решать, где ещё его применять» — полагает Александр Бочкин.
Параллельно развивается и аналитика операций: уже применяется Multi Task Mining, который объединяет отдельные операции в сквозные процессы и позволяет оценить затраты на каждом этапе. Компания может увидеть, во сколько ей обходится весь процесс и где сосредоточена самая дорогая ручная работа. «Сейчас бизнес ищет, где сократить расходы без потери качества и объемов работы. Для этого нужно понимать, из чего складывается стоимость процесса и какие затраты можно убрать. Такая аналитика помогает обосновать конкретные изменения: что упростить, что автоматизировать и какую экономию это даст», — пояснил Александр Бочкин.
