Сбербанк сократил время анализа бизнес-процессов в 4 раза: как ИИ-агент трансформировал Process Mining

Аналитики Сбербанка тратили десятки часов на ручной анализ бизнес-процессов, перебирая огромные массивы данных. Теперь, с внедрением ИИ-агента для платформы Process Mining, время на анализ сократилось в четыре раза. Агент самостоятельно обрабатывает до сотни миллионов событий в месяц, формирует гипотезы и предлагает готовые рекомендации.

В крупной компании, такой как банк, бизнес-процессы, это сотни миллионов транзакций и событий, которые нужно постоянно анализировать. Ручной анализ таких объёмов данных, это колоссальные трудозатраты, риск человеческой ошибки и упущенные возможности из-за медленной реакции. Каждый час, потраченный на рутину, это потерянные деньги и время, которое можно было бы инвестировать в стратегические решения. Но так работать необязательно, сегодня эту проблему можно снять.

Боль ручного анализа: почему Process Mining не раскрывал свой потенциал

Process Mining, или процессная аналитика, позволяет визуализировать и анализировать бизнес-процессы на основе данных из информационных систем. Это мощный инструмент для выявления узких мест, неэффективности и отклонений в работе. Однако, в условиях масштабов Сбербанка, где речь идёт о сотнях миллионов событий в месяц, даже специализированные платформы требовали значительных ручных усилий.

Аналитикам приходилось вручную выгружать данные, строить модели, формулировать гипотезы, проверять их и интерпретировать результаты. Это был трудоёмкий и длительный процесс, который ограничивал частоту и глубину анализа. Часто, пока аналитик готовил отчёт, ситуация уже успевала измениться, и выводы становились менее актуальными. Основная проблема заключалась в том, что сам процесс анализа, несмотря на наличие платформы, оставался в значительной степени ручным и требовал глубокого погружения специалиста на каждом этапе.

От рутины к интеллекту: почему ИИ-агент стал следующим шагом

Существующие инструменты Process Mining прекрасно справлялись с визуализацией и базовым анализом, но они не могли самостоятельно искать неочевидные взаимосвязи, генерировать гипотезы или формулировать готовые рекомендации. Это всё ещё оставалось зоной ответственности человека.

Сбербанк столкнулся с необходимостью не просто автоматизировать сбор данных, а интеллектуализировать сам процесс аналитики. Нужен был инструмент, который мог бы не просто отображать данные, но и "думать", предлагать решения, проверяя десятки сценариев без участия человека. Именно поэтому компания пришла к идее ИИ-агента, который мог бы взять на себя полный цикл анализа, от сбора данных до формирования отчёта с рекомендациями.

Как проектировали ИИ-агента для Process Mining

ИИ-агент был задуман как интеллектуальный помощник, способный выполнять полный цикл процессной аналитики. Его основная задача — не заменять специалиста, а освободить его от рутинной, но сложной работы по поиску и обработке данных. Агент должен был обладать следующими ключевыми возможностями:

• Автоматический сбор и обработка данных. Способность взаимодействовать с различными источниками данных и обрабатывать до 100 миллионов событий в месяц.
• Формулирование гипотез. Самостоятельный поиск неочевидных проблем и узких мест в процессах, генерация гипотез о причинах неэффективности.
• Проверка гипотез. Автоматическая проверка десятков гипотез без участия человека, выявление корневых причин проблем.
• Формирование отчётов и рекомендаций. Подготовка готового отчёта с выводами, обоснованными рекомендациями и предложениями по оптимизации процессов.
• Естественно-языковой интерфейс. Возможность формулировать задачи на естественном языке, без необходимости глубоких знаний методологии Process Mining.

Таким образом, агент должен был стать не просто инструментом, а полноценным партнёром аналитика, способным взять на себя самые трудоёмкие и повторяющиеся этапы работы.

Внедрение и интеграция в экосистему Сбербанка

В 2025 году ИИ-агент был запущен внутри Сбербанка. Внедрение происходило поэтапно, начиная с наиболее критичных и объёмных процессов, где эффект от ускорения анализа был бы максимальным. Ключевым аспектом стало обучение сотрудников взаимодействию с агентом. Акцент делался на том, что ИИ-агент, это не замена, а инструмент, который позволяет аналитику сосредоточиться на интеллектуальной работе: интерпретации выводов, верификации причин и принятии управленческих решений.

Интеграция ИИ-агента в существующую платформу Process Mining была бесшовной. Пользователям не потребовалось осваивать новые сложные интерфейсы или специальные навыки. Достаточно было загрузить данные и сформулировать задачу на естественном языке, и агент брал всю остальную работу на себя.

Результаты трансформации Process Mining в Сбербанке

Главный результат внедрения — это не просто сокращение времени, а кардинальное изменение роли аналитика. Теперь он не тратит десятки часов на рутинную проверку данных, а получает готовые инсайты для эффективных и точных решений за минуты. Это ускоряет весь цикл работы: от исследований до внедрения изменений. Кроме того, появилась возможность проводить анализ с любой периодичностью и в любое время, что значительно повышает оперативность реагирования на изменения в бизнес-процессах.

Как это внедрить у вас: интеллектуализация процессной аналитики

Кейс Сбербанка показывает, что Process Mining может быть гораздо эффективнее, если доверить рутинную часть анализа ИИ-агенту. Если ваша компания сталкивается с большими объёмами данных и потребностью в глубоком анализе процессов, рассмотрите следующие шаги:

• Определите самые трудоёмкие этапы процессной аналитики. Где ваши аналитики тратят больше всего времени на ручной сбор данных, проверку гипотез или формирование отчётов? Это идеальные кандидаты для автоматизации ИИ-агентом.
• Сфокусируйтесь на генерации гипотез и рекомендаций. Если ваша текущая платформа только визуализирует данные, а "инсайты" всё ещё зависят от человеческого опыта, ИИ-агент может взять на себя эту интеллектуальную часть, предлагая обоснованные решения.
• Обеспечьте бесшовную интеграцию. Чем проще сотрудникам будет взаимодействовать с ИИ-агентом (например, через естественный язык), тем быстрее произойдёт адаптация и тем выше будет отдача от внедрения.

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