Сбербанк сократил время Process Mining в 4 раза: как ИИ-агент анализирует миллионы событий и формирует отчёты

Раньше аналитики Сбербанка тратили десятки часов на ручную проверку данных, чтобы выявить неэффективности в бизнес-процессах. Сегодня эту работу за них делает ИИ-агент, который самостоятельно обрабатывает сотни миллионов событий в месяц, формулирует гипотезы и выдаёт готовые рекомендации. В результате время эксперта-аналитика на анализ информации сократилось в четыре раза.

В масштабах крупного банка неэффективность любого процесса, это не просто потерянные часы, а многомиллионные убытки, риски и упущенные возможности. Искать эти узкие места, это как просеивать горы песка в поисках крупиц золота: долго, трудоёмко и требует глубокой экспертизы. Но даже самый опытный аналитик не способен обрабатывать терабайты данных в реальном времени. К счастью, сегодня эту нагрузку можно снять, передав её ИИ-агенту.

Боль Process Mining: как выглядел анализ до ИИ-агента

Process Mining, или процессная аналитика, это мощный инструмент для выявления узких мест и оптимизации бизнес-процессов. Однако в банке масштаба Сбербанка объёмы данных исчисляются сотнями миллионов событий в месяц. Каждый клик, каждая транзакция, каждое взаимодействие оставляет цифровой след. Анализ такого массива данных вручную, или даже с помощью традиционных BI-систем, превращался в колоссальную задачу.

Аналитики тратили львиную долю своего времени на рутинные операции: сбор, очистку, агрегацию данных, построение базовых отчётов и проверку очевидных гипотез. Это отнимало часы, а иногда и дни, оставляя мало времени на самое главное, на интеллектуальную работу — интерпретацию выводов, поиск корневых причин и разработку стратегических решений. До внедрения ИИ-агента, каждый аналитик тратил на анализ данных в среднем в четыре раза больше времени.

Почему традиционные методы не справлялись

Традиционные подходы к Process Mining, хоть и эффективны, требовали от аналитика глубокого знания методологии и значительных ручных усилий. Существующие платформы позволяли визуализировать процессы и строить отчёты, но не могли самостоятельно выдвигать гипотезы, выявлять скрытые взаимосвязи или предлагать конкретные рекомендации. Для этого требовался человек, который бы, вооружившись экспертизой, просеивал огромные объёмы информации.

Сбербанк осознал, что для масштабирования Process Mining и повышения его эффективности необходим новый подход, который бы позволил автоматизировать наиболее трудоёмкие и рутинные этапы анализа, а также дать возможность работать с данными без глубокого погружения в технические детали. Так появилась идея создания ИИ-агента, способного взять на себя эти задачи.

Каким спроектировали ИИ-агента

ИИ-агента для Process Mining спроектировали как интеллектуальную систему, способную самостоятельно проводить полный цикл анализа бизнес-процессов. Основные требования к агенту включали:

• Обработка больших объёмов данных. Агент должен был справляться с сотнями миллионов событий в месяц, обеспечивая возможность анализа в любое время и с любой периодичностью.
• Автоматическая генерация гипотез. Вместо того чтобы аналитик вручную проверял десятки гипотез, агент должен был сам выявлять возможные неэффективности и их корневые причины.
• Формирование готовых отчётов с рекомендациями. Результатом работы агента должен был стать не просто набор данных, а структурированный отчёт с конкретными выводами и предложениями по оптимизации.
• Простота использования. Для работы с ИИ-агентом пользователю не требовались сложные настройки или глубокое знание методологии. Достаточно было загрузить данные и сформулировать задачу на естественном языке.

Таким образом, ИИ-агент стал не заменой специалиста, а его мощным помощником, освобождающим время для более сложных и творческих задач.

Внедрение и масштабирование

В 2025 году Сбербанк запустил ИИ-агента внутри своей экосистемы. Внедрение происходило поэтапно, начиная с наиболее критичных и объёмных процессов. Постепенно агент интегрировался в повседневную работу аналитиков, становясь неотъемлемой частью их инструментария. Это позволило убедиться в его эффективности и надёжности в реальных условиях.

К 2026 году, когда ИИ-агент был представлен на международной конференции AI Journey и анонсирован для вывода на рынок, он уже успешно обрабатывал миллионы событий, помогая Сбербанку оптимизировать свои процессы. Этот кейс показал, что ИИ-агент не только повышает производительность, но и делает процессную аналитику доступной для компаний любого масштаба, даже тех, у кого нет штата высококвалифицированных аналитиков Process Mining.

Результаты

Внедрение ИИ-агента позволило Сбербанку не только значительно сократить время на анализ данных, но и повысить качество принимаемых решений. Аналитики теперь могут сосредоточиться на стратегических задачах, используя готовые инсайты от агента. Это ускоряет весь цикл работы — от исследований до внедрения изменений, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности бизнес-процессов и улучшению качества обслуживания клиентов.

Как это внедрить у вас

Кейс Сбербанка демонстрирует, что ИИ-агенты могут радикально изменить подход к процессной аналитике, делая её доступной и эффективной для компаний любого размера и сферы деятельности. Чтобы повторить этот успех, начните с:

• Определения наиболее трудоёмких процессов. Выявите те бизнес-процессы, где ручной анализ данных занимает наибольшее количество времени и требует высокой экспертизы.
• Сбора данных. Убедитесь, что у вас есть доступ к достаточному объёму данных о событиях в ваших системах, которые ИИ-агент сможет анализировать.
• Поэтапного внедрения. Начните с пилотного проекта на одном или нескольких процессах, чтобы оценить эффективность ИИ-агента и постепенно масштабировать его применение.
• Обучения команды. Покажите аналитикам, как ИИ-агент может стать их помощником, освобождая от рутины и позволяя сосредоточиться на более интеллектуальных задачах.

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