Как Росгосстрах использует AI для оптимизации процессов

Росгосстрах применяет Proceset для анализа и оптимизации операционной деятельности

Estimated reading time: 5 minutes

• Росгосстрах использует Task Mining для повышения эффективности.
• Пилотный проект показал значительное увеличение производительности.
• Проектирование стратегий на основе фактических данных критически важно.
• AI и автоматизация помогают в анализе и оптимизации процессов.

Содержание

• Значение Task Mining в современных бизнес-процессах
• Подход к внедрению: пилотный проект
• Расширение анализа и новые горизонты
• Стратегии для долгосрочного успеха с помощью AI и автоматизации
• Практические рекомендации
• Как AI и n8n помогают в контексте этой темы
• Заключение
• Часто задаваемые вопросы

Значение Task Mining в современных бизнес-процессах

В условиях растущей конкуренции и постоянного экономического давления, компании должны оценивать каждую единицу времени, затрачиваемую сотрудниками. Согласно исследованиям, до 30% рабочего времени офисных сотрудников может тратиться на процессы, не создающие ценность. Задачи, не приносящие результатов, существенно ухудшают общую продуктивность компании.

Росгосстрах, осознав эти вызовы, принял решение использовать Task Mining в качестве инструмента для анализа бизнес-операций. Эта методология позволяет исследовать, как реально выполняются задачи и где кроются скрытые резервы для оптимизации. Используя Proceset, платформа от компании Инфомаксимум, Росгосстрах смог применить фактические данные для поиска, проверки и приоритизации гипотез об оптимизации.

Подход к внедрению: пилотный проект

Ключевым шагом в этой трансформации стало начало работы с пилотным проектом в Общем Центре Обслуживания (ОЦО). «Мы пошли по классическому сценарию,» — поделился Сергей Волков, начальник управления операционных технологий Росгосстраха. Основной задачей было не просто увидеть, как функционируют процессы, но и интегрировать Task Mining в логическую структуру бизнеса. Для достижения этой цели была сформирована кросс-функциональная команда, включающая сотрудников из бизнеса, IT и аналитиков.

Первые результаты пилотного проекта показали, что из семи заявленных гипотез оптимизации было реализовано 38%, а производительность по ручному вводу договоров на одного сотрудника возросла на 12% по сравнению с предыдущим годом. Такой подход позволяет оперативно адаптироваться и разрабатывать стратегии, максимально соответствующие числовым данным.

Расширение анализа и новые горизонты

После успешного завершения пилота, решено было впустить Proceset в промышленную эксплуатацию и расширить анализ на три дополнительных блока: БУУ, ДУВсК и БМС. В результате было предложено более 30 гипотез, а максимальный потенциал оптимизации оценен в 40%, 32% и 38% для этих блоков соответственно. В целом, суммарный потенциал оптимизации составляет до 35%.

Согласно мнению Сергея Волкова, важно не только выявить зоны потерь, но и отделить реализуемые изменения от тех, что требуют значительных доработок, сложного внедрения или больших затрат. Это позволяет сосредоточиться на наиболее эффективных подходах и не распылять ресурсы.

Стратегии для долгосрочного успеха с помощью AI и автоматизации

В нынешнем году Росгосстрах планирует применить Task Mining еще к трем направлениям, продолжить работу по ранее выявленным гипотезам и развивать процессное управление в ОЦО. Прежде всего, это необходимо для более точного управления численностью сотрудников и расчета аллокации ресурсов на продукты и каналы продаж.

В условиях, когда основная задача многих компаний заключается в сокращении издержек без потери качества, внедрение таких инструментов, как Task Mining, становится критически важным. Как отметил Александр Бочкин, генеральный директор Инфомаксимум, такие платформы позволяют принимать бизнес-решения на основе фактических данных.

Практические рекомендации

• Начните с пилотного проекта: выберите небольшой бизнес-отдел для тестирования Task Mining.
• Создайте кросс-функциональную команду: вовлекайте сотрудников из различных подразделений для более глубокой аналитики.
• Собирайте и анализируйте данные: используйте платформы вроде Proceset для получения фактических данных о процессах.
• Приоритизируйте гипотезы изменений: оцените потенциал изменений и сосредоточьтесь на тех, что дает максимальный эффект.
• Интегрируйте данные в бизнес-стратегию: используйте полученные результаты для развития вашей бизнес-логики.
• Наблюдайте за изменениями: анализируйте результаты внедрений и своевременно корректируйте курсы действий.
• Заботьтесь о коммуникации: делитесь результатами оптимизации внутри компании для повышения уровня вовлеченности сотрудников.

Как AI и n8n помогают в контексте этой темы

AI-системы, такие как n8n, могут значительно упростить внедрение и использование Task Mining в бизнесе. Благодаря возможностям автоматизации процессов, AI-агенты способны минимизировать рутинные задачи, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более значимых элементах бизнеса.

Например, AI может автоматизировать сбор данных о выполнении задач, что позволит еще более точно выявлять зоны для оптимизации. Кроме того, интеграция n8n с системами, подобными Proceset, обеспечивает возможность мгновенного обмена данными и получения оперативной аналитики.

В условиях постоянно меняющегося рынка, принятие решений на основе фактических данных становится не только преимуществом, но и необходимостью для эффективной работы.

Заключение

Росгосстрах демонстрирует, как правильное использование технологий анализа и оптимизации может кардинально изменить операционную эффективность компании. Внедряемая цифровая трансформация дает возможность существенно снизить затраты и повысить производительность, что является особенно актуальным в современных реалиях.

Хотите внедрить AI и автоматизацию под вашу задачу — оставьте заявку на консультацию. Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые разборы и кейсы по AI-автоматизации.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1: Как Task Mining помогает в оптимизации бизнес-процессов?

Ответ: Task Mining позволяет выявлять неэффективные процессы и зоны для улучшения на основе фактических данных.

Вопрос 2: Как долго занимает внедрение Task Mining?

Ответ: Время внедрения зависит от масштаба организации и объема процессов, однако пилотные проекты могут занять от нескольких месяцев до полугода.

Вопрос 3: Какие ресурсы необходимы для успешного внедрения Task Mining?

Ответ: Нужны кросс-функциональные команды, доступ к данным и инструменты, такие как Proceset для анализа.