Таким образом, существующая в банке системе облегчает процесс обработки кредитных файлов благодаря хорошо продуманной архитектуре решения. Однако, необходимо уделить особое внимание интеграции решений BPM и CRM. Первое решение охватывает весь процесс взаимодействия с должниками, а также второе – интерфейс для коллекционеров, поэтому нашим пользователям удалось быстро настроить работу с новой системой, не тратя время на изучение решения и его интерфейса.
1.3. Разработка требований к внедряемой системе
Банк АО «Тинькофф Банк» позиционирует себя как онлайн-банк, поскольку не имеет отделений и все операции осуществляются из единственного офиса, что приводит к его большой загруженности. Поэтому особенно важно, чтобы офис работал наиболее эффективно.
С целью повышения эффективности работы, выявления неэффективных сценариев, сокращения времени на различные операции, а также снижения финансовых издержек банк хочет внедрить в систему Process Mining. Также внедрение такой системы позволит снизить нагрузку на сотрудников розничного блока за счет анализа нестандартных ситуаций в обслуживании клиентов и разработки мер по их сокращению.
Банк АО «Тинькофф Банк» стремится к автоматизации процессов и максимальной цифровизации всех процессов, поэтому внедрение такой системы будет достаточно эффективным.
Поскольку в банке используются продукты Oracle, требованием со стороны IT-отдела является совместимость системы с уже используемыми в банке.
Так же стоит отметить, то несмотря на отсутствие офисов, банк занимает 9 место в России по объему чистой прибыли (в 2018 году объем чистой прибыли составил 17,0 млрд. рублей) и 25 по объему активов.
Таким образом, такой объем активов и число операций требует значительных ресурсов. Поэтому внедряемая система должна иметь алгоритмы, позволяющие быстро и эффективно анализировать большой объем данных.
С помощью внедряемой системы Process Mining предполагается решение следующих задач:
Анализ всех этапов прохождения информации о каком-либо событии и принять меры по возникшим трудностям;
Максимально сократить время передачи важных задач от одного исполнителя к другому;
Выявить «узкие» места в бизнес-процессах;
Выявить лишние операции и за счет их сокращения снизить издержки.
Сформируем и обозначим основные критерии выбора системы (табл.1).
Основные критерии выбора системы
Критерий Описание клиентская база
Анализ истории взаимоотношений с клиентами Работа с клиентами является основным направлением деятельности банка. Здесь могут возникать значительные потери времени и дополнительные издержки за счет не эффективного процесса и лишних операций.
Анализ бизнес-процессов Утвержденные бизнес-процессы компании, не всегда выполнятся, а также существуют нарушения сроков и объем их выполнения
Прогнозирование Любая компания нуждается в инструменте прогноза продаж, которые помогут управления бизнес- процесса
Жалобы Жалобы клиентов и сотрудников могут остаться без рассмотрения в срок, либо рассматриваются с нарушением сроков
Долгие операции Долгие операции отнимают много времени и ресурсов. Process Mining позволит сократить время их выполнения, либо исключить дублирующие процессы
Популярность систем анализа процессов растет с каждым годом. На сегодняшний день такие программы были внедрены в таких компаниях как Siemens, ABB, HP, Remedy и многие другие. В России же такая практика только началась. Такие системы были установлены и успешно показали свою эффективность в таких компаниях как Tele2, банк «ВТБ24» и банк «УБРиР». Также внедрение такой системы рассматривает Сбербанк.
Таким образом, особую популярность в России системы приобретают именно в банковском секторе. Поэтому для сохранения своей высокой конкурентоспособности банку АО «Тинькофф Банк» необходимо также повышать свою эффективность и внедрить систему Process Mining, которая будет соответствовать требованиям, приведенным в таблице 1, а также с учетом возможности системы обрабатывать большое количество информации и совместимость с имеющимися системами.
2. Теоретические основы Process Mining
2.1. Общая характеристика методики Process Mining
Анализ процессов (process mining) – это относительно свежая дисциплина. Основная идея анализа процессов – это выявлять (discover), отслеживать (monitor) и улучшать реальные (не придуманные) процессы, извлекая знания из логов событий (журналов событий). Системы логгирования широко применяются в современных информационных системах, как правило, с целью профилактики возникших ошибок и исключений в ходе работы системы. [5, С. 31]
Методы Process Mining применяются к журналам событий информационных систем. В них отражается реальное выполнение бизнес-процессов через взаимодействие их исполнителей с информационными системами. Применение к ним методов Process Mining позволяет автоматически построить модели бизнес-процессов.
