Сбербанк сократил операционные издержки: как ИИ-агент для Process Mining оптимизировал процессы на миллионах событий

В такой огромной структуре, как Сбербанк, каждый день происходят миллионы событий: транзакции, операции, клиентские запросы. Эти потоки данных, если их правильно анализировать, могут выявить скрытые проблемы и огромный потенциал для оптимизации. Именно для этого Сбербанк внедрил ИИ-агента, который способен анализировать эти миллионы событий в бизнес-процессах, выявляя узкие места и активно оптимизируя рабочие потоки. Хотя точные цифры сокращения издержек пока не названы, потенциал исчисляется сотнями миллионов рублей.

В крупной финансовой организации, где счёт идёт на миллионы транзакций и операций ежедневно, даже самая незначительная неэффективность в одном процессе, помноженная на масштаб, превращается в колоссальные потери: времени, денег, нервов сотрудников и лояльности клиентов. Без глубокого понимания реального исполнения процессов, эти потери остаются невидимыми, но ощутимыми. Но эту проблему можно решить, превратив миллионы данных в понятную картину.

Проблема: почему традиционный анализ не работает при масштабе Сбербанка

Для организации масштаба Сбербанка, где ежедневно обрабатываются миллионы транзакций и клиентских запросов, традиционные методы анализа бизнес-процессов сталкиваются с непреодолимыми трудностями. Стандартные подходы, такие как интервьюирование сотрудников или изучение регламентов, дают лишь идеализированную картину, как процесс должен работать, но не показывают, как он работает на самом деле.

В реальности же процессы постоянно отклоняются от идеала: возникают задержки, исключения, обходные пути, которые сотрудники изобретают для решения нестандартных ситуаций. Эти отклонения не только замедляют работу, но и увеличивают операционные издержки, снижают качество обслуживания и создают риски. Ручной анализ такого объёма данных просто невозможен, а частичный анализ не даёт полной картины.

Process Mining: от статики к динамике

Понимание этой проблемы привело Сбербанк к Process Mining, или процессной аналитике. Эта технология позволяет реконструировать реальное исполнение бизнес-процессов на основе данных о событиях, фиксируемых в информационных системах. Каждый клик, каждая транзакция, каждое изменение статуса — это событие, которое оставляет цифровой след. Process Mining собирает эти следы и строит на их основе точную карту того, как процессы протекают в действительности.

Однако даже Process Mining в его базовой форме, это мощный инструмент визуализации, но не всегда автоматической оптимизации. Он показывает, где проблема, но не всегда сам предлагает решение или тем более, не может его реализовать. Для Сбербанка, с его масштабами, требовался шаг вперёд: инструмент, который не просто покажет узкие места, но и активно поможет их устранить.

Как ИИ-агент усилил Process Mining

Внедрение ИИ-агента стало логичным развитием Process Mining. Агент не просто собирает и визуализирует данные; он способен самостоятельно анализировать их, выявлять глубинные закономерности, прогнозировать возникновение узких мест и даже предлагать оптимальные решения. Это не просто инструмент анализа, это активный помощник в управлении процессами.

Ключевые функции ИИ-агента:

• Анализ миллионов событий. Агент способен обрабатывать колоссальные объемы данных, что вручную было бы невозможно или слишком затратно. Он видит картину полностью, а не фрагментами.
• Автоматическое выявление отклонений. Агент самостоятельно определяет, где процесс отклоняется от заданной модели, и сигнализирует об этом соответствующим сотрудникам или системам.
• Прогнозирование проблем. На основе исторических данных и текущих трендов ИИ-агент может предсказывать, где и когда возникнут задержки или сбои, давая возможность предотвратить их.
• Предложение оптимизационных решений. Агент не только указывает на проблему, но и может предлагать варианты её решения, основываясь на анализе лучших практик и симуляции различных сценариев.

Внедрение и интеграция

Внедрение такого масштабного решения в Сбербанке, это сложный многоэтапный процесс. Основной вызов заключался в интеграции ИИ-агента с множеством существующих информационных систем банка, каждая из которых генерирует свои данные. Агент должен был стать своего рода «интеллектуальным навигатором», собирающим данные из разрозненных источников, унифицирующим их и представляющим в единой аналитической модели.

Начали с пилотных проектов в наиболее критичных и высоконагруженных процессах, где потенциал оптимизации был наиболее очевиден. Это позволило отладить работу агента, убедиться в точности его анализа и прогнозов, а также обучить сотрудников взаимодействию с новой системой. Постепенно область применения ИИ-агента расширялась, охватывая всё новые и новые бизнес-процессы.

Ожидаемые и уже видимые результаты

Хотя Сбербанк пока не раскрывает конкретных финансовых показателей, внедрение ИИ-агента для Process Mining уже приносит ощутимые выгоды, которые можно свести к следующим ключевым пунктам:

• Сокращение операционных расходов. Выявление и устранение неэффективных шагов, дублирующих операций и узких мест приводит к прямой экономии ресурсов: времени сотрудников, вычислительных мощностей, а значит, и денег.
• Повышение скорости обработки операций. Оптимизация процессов сокращает время выполнения каждой операции, что критически важно для клиентских сервисов и позволяет обрабатывать больший объём работы без увеличения штата.
• Улучшение качества обслуживания клиентов. Более быстрые, бесшовные и предсказуемые процессы положительно сказываются на удовлетворённости клиентов, повышая их лояльность.
• Снижение рисков. Автоматическое выявление отклонений и аномалий помогает предотвратить мошенничество, операционные сбои и нарушения комплаенса. Агент действует как постоянный аудитор, но с гораздо большей скоростью и точностью.
• Повышение прозрачности процессов. Руководство получает полную и объективную картину того, как процессы работают на самом деле, что позволяет принимать более обоснованные управленческие решения.

Как это внедрить у вас

Кейс Сбербанка показывает, что Process Mining, усиленный ИИ-агентом, это мощный инструмент для любой крупной компании, где есть сложные и высоконагруженные бизнес-процессы. Если вы чувствуете, что ваши процессы работают неоптимально, но не можете точно определить где, ИИ-агент может стать вашим решением. С чего начать:

• Определите критические процессы. Начните с тех процессов, где задержки или ошибки обходятся дороже всего, или где наблюдается наибольший объём операций.
• Соберите данные. Убедитесь, что ваши информационные системы фиксируют события, необходимые для реконструкции процессов. Чем полнее данные, тем точнее будет анализ.
• Начните с пилота. Внедряйте ИИ-агента поэтапно, начиная с одного или двух процессов. Это позволит отладить систему и обучить команду без масштабных рисков.
• Обучите команду. Сотрудники должны понимать, как работает ИИ-агент и как использовать его аналитические выводы для улучшения своей работы.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру