Роботы против ошибок: как спасти компанию от невнимательности ценой
в миллионы

Хотя 2020 год еще не закончился, крупные компании уже готовятся считать убытки. Виной этому не только карантин и удаленная работа, но и обычные ошибки сотрудников. Подчиненный по неопытности, невнимательности или усталости забывает выполнить задачу, передает документ не тому коллеге или делает опечатку. В лучшем случае он устраняет ошибку, получив замечание. А иногда эти промахи ведут и к многомиллионным потерям для бизнеса. Компания ликвидирует «пожар», а ее неудачу обсуждают клиенты, инвесторы и конкуренты. Вот всего несколько показательных примеров только за последние несколько месяцев.

В августе сотрудники отдела кредитных операций Citigroup из-за канцелярской ошибки перевели почти $1 млрд крупным хедж-фондам, кредиторам компании Revlon, которые много лет судились с производителем косметики и уже не надеялись получить деньги. И, конечно, возвращать их обратно они не собираются. Теперь в суд подала уже Citigroup. Другой пример: летом в штате Вирджиния в США из-за ошибочно сдвинутой клеточки в электронной таблице более 500 тыс. граждан получили открепительные удостоверения для голосования в ноябре 2020 года, хотя заявку на них не подавали. Вдобавок на документах был неправильно указан обратный адрес. Штату придется повторно заплатить из бюджета на печать и доставку документов. В октябре национальная служба Великобритании потеряла данные о 16 тыс. случаев COVID-19 из-за компьютерного сбоя. Инцидент тоже был связан с электронной таблицей, в которую записывались результаты лабораторных исследований. Место закончилось, и она перестала обновляться. В результате заражения, зафиксированные с 25 сентября по 2 октября, не были учтены. Делают ошибки и сотрудники российских компаний. Так, с завидной регулярностью жители российских квартир получают квитанции по оплате ЖКХ с ошибками на миллионы рублей , что выставляет управляющие компании в невыгодном свете.

Такие вредные повторы

Что объединяет эти и другие провалы? Во-первых, они связаны с работой с документами, анализом и извлечением данных из них. Во-вторых, до того, как была совершена ошибка, раз за разом повторялись одинаковые действия. В-третьих, в ряде ситуаций эти операции выполнялись вручную. Например, сотрудник перепечатывал цифры, заполнял фамилии клиентов в таблице, строил формулы для подсчета финансовых показателей. На первый взгляд может показаться, что мы живем в цифровую эпоху и такие задачи в бизнес-процессах — исключения. Но, по данным ряда исследований, до сих пор 32% логистических фирм используют ручной труд в более чем половине процессов; в промышленности около 50% компаний опираются на ручную обработку данных в закупках и планировании; не менее 34% финансовых организаций еще не перевели многие рутинные процессы в цифру. При этом такие задачи требуют от людей тотальной сосредоточенности. Когда десятки, а иногда сотни и тысячи раз подряд приходится кликать мышкой в одну и ту же область на экране, набирать Ctrl C-Ctrl V или отжимать галочки в клиентской базе данных, неудивительно, что на тысячу первый раз рука дрогнет и выберет не то, что нужно. Добавьте к этому разные отвлекающие факторы, если человек вынужден работать из дома, и риск ошибки возрастает многократно.

Рутина вредна не только бизнесу, но и самим сотрудникам, часто является причиной фрустрации и профессионального выгорания. Так, Национальный центр биотехнологической информации США на протяжении 17 лет изучал мозговую активность офисных работников в зависимости от сложности их задач. Ученые пришли к выводу, что долгое повторение одних и тех же примитивных действий ведет к снижению умственных способностей и старению мозга. А периодическая смена занятий, наоборот, помогает усилить нейронную активность и выстроить новые связи. Словом, более сложные задачи помогают решать более сложные задачи.

Зов роботов

Руководителям бизнеса, которые интересуются технологиями и понимают их преимущества для компании, очевидно, что люди не роботы, а такие повторяющиеся задачи лучше даются машинам. К слову, в промышленности это поняли намного раньше, а несколько лет назад пришло и время офисов. И в мире, и в России растет количество проектов с применением программных роботов (Robotic process automation, RPA), анализа бизнес-процессов и технологий интеллектуальной обработки информации. По оценке компании Softline, инвестиции в роботов в России в ближайшие несколько лет будут расти на 30—50% ежегодно. Но, несмотря на оптимизм компаний, до массового использования программных роботов еще далеко. С чем это связано? Руководители проектов не всегда уверены, где от RPA будет реальная экономия затрат, а где от автоматизации не будет толку. Это подтверждают и данные исследования Deloitte: в России почти половина компаний — 48% — испытывают трудности при выборе бизнес-процесса для роботизации. При этом в условиях кризиса деньги, время и ресурсы сотрудников ограничены.

К чему это приводит? К ИТ-директору приходят руководители подразделений, каждому из них нужно ускорить процессы и снизить затраты на них. Предполагается использование RPA. Например, главный бухгалтер хочет, чтобы его сотрудники не перепечатывали вручную длинные реквизиты из счетов, а работали с уже оцифрованными данными в учетной системе. Директор по закупкам предлагает разобраться с обработкой тендерной документации, чтобы компания быстрее выбирала поставщиков. А риск-менеджеры настаивают, что первый приоритет — это автоматизация ответов на запросы государственных организаций. Все это оценочные суждения. Можно ли подкрепить их количественными данными: какой процесс реально автоматизировать с учетом ограничений? Что можно автоматизировать быстро, поскольку компания не может долго ждать, пока окупятся затраты? Что автоматизировать наиболее целесообразно, то есть где ручной труд значительно дороже и как это посчитать?

Два пути к роботизации

1. Спросить людей. Опрос сотрудников — традиционный способ получить описание бизнес-процесса. Этот способ подходит для первичного ознакомления и подготовки к проекту. Иногда такие исследования доверяют консалтинговым агентствам, доверяя экспертной оценке со стороны. У крупных компаний роботизация — настолько масштабный проект, что они создают целые центры компетенций RPA, основная задача которых — как раз собирать бизнес-требования, проводить оценку проектов и расставлять приоритеты. Центры компетенций RPA — распространенная практика в мировом и российском бизнесе. К примеру, такие подразделения есть у банка ВТБ, Сбербанка, Магнитогорского металлургического комбината, сети магазинов «Магнит» и др.

Правда, не стоит пускать проекты на самотек и роботизировать все, что ни пожелают руководители отделов и сотрудники. Во-первых, руководители видят общую картину и не знают деталей, которые часто имеют важное значение в критических ситуациях. Во-вторых, исполнители и специалисты могут ошибаться в последовательности этапов или скрывать что-то. Например, присутствие наблюдателя меняет поведение сотрудников, и они зачастую хотят придать большую значимость своей работе, что может выражаться в излишней «ретивости» в момент замеров, либо, наоборот, к показательной усталости, выдуманным лишним этапам и т. д. В-третьих, в зависимости от сложности процесса разные специалисты могут выполнять задачу по-разному. Все это приводит к субъективному результату исследования, обладающего слабым охватом и точностью. Но как вспомогательный инструмент опросы вполне имеют право на существование.

2. Роботы для внедрения роботов. Спрос бизнеса на RPA привел и к росту интереса к платформам, которые помогают перевести подготовку к роботизации в автоматический режим. В частности, в последние несколько лет компании стали активно использовать решения Process Discovery & Mining. Это интеллектуальные платформы, которые собирают данные из информационных систем и помогают создавать карту процесса, делить его на основные этапы, отслеживать те самые ошибки сотрудников и вовремя останавливать их, а также анализировать причины, по которым те или иные задачи решаются медленнее, чем хотелось бы. В 2020 году эксперты NelsonHall оценили рынок Process Discovery & Mining в $566,5 млн. По прогнозу аналитиков, он будет расти на 57% ежегодно и может составить $5,4 млрд уже к 2024 году. Необходимость «приспособить» процесс так, чтобы он стал понятен не только человеку, но и роботу – одна из причин популярности Process Mining. Так, именно для таких задач интеллектуальный анализ бизнес-процессов использовали, например, Ericsson, международная фармацевтическая компания Merck и другие компании.

Впрочем, решения Process Mining сами по себе не панацея. Во-первых, данные о процессах необходимо не просто собирать, но и правильно интерпретировать, причем в реальном времени. Предполагается, что компания использует подобные платформы в своей работе каждый день. Недостаточно один раз настроить процессы и «забыть». RPA любит рутину. Если что-то в деятельности компании меняется, обновляются и алгоритмы, по которым действуют роботы. Во-вторых, большинство Process Mining систем собирают данные о бизнес-процессах по логам, записям в информационных системах и т.д. Если записи нет, то система не фиксирует эти этапы, из-за чего видеть полную картину происходящего становится затруднительно. И если человек может достроить недостающие события, опираясь на логику и здравый смысл, то роботу это будет сделать попросту невозможно. Решить эту проблему сейчас пытаются с помощью технологий Task Mining. Это программа-робот, которая устанавливается на рабочие компьютеры. Task Mining записывает в фоновом режиме то, что делают люди, выявляет в общем потоке задач частотные действия, время, которое тратится на них, и определяет, можно ли эти задачи доверить роботам или нет.

По этому пути пошел один из наших заказчиков, глобальная телеком-компания. Руководители интегрировали Process Intelligence платформу с ключевыми информационными системами. Компания выявила 9 процессов, которые необходимо автоматизировать в первую очередь, используя не только роботов, но и чат-ботов и машинное обучение. На анализ и обработку данных ушло около 6 недель, но совокупная экономия от проектов, которые приняли решение реализовать, составила $8 млн в год.

Может ли бизнес совсем обезопасить себя от человеческих ошибок? Конечно, нет, так же как и невозможно отдать все задачи роботам. Но можно попробовать свести риски к минимуму за счет правильной организации бизнес-процессов и распределения задач между сотрудниками и машинами.

Об авторе. Дмитрий Шушкин — генеральный директор компании ABBYY Россия.