Банк «Санкт-Петербург» и GlowByte провели совместный анализ процесса открытия счетов с использованием ПО Minit

2021: Анализ процесса открытия счетов

Банк «Санкт-Петербург» и компания GlowByte завершили пилотный проект по анализу процесса открытия счетов с использованием Process mining. Об этом 15 октября 2021 года сообщила компания GlowByte. В пилотном проекте Банк «Санкт-Петербург» и GlowByte сфокусировались на оптимизации двух ключевых метрик для процесса: время ожидания счета клиентом и ресурсы, которые тратит операционный департамент на поддержку процесса. На полный анализ процесса потребовался всего 1 месяц.

Процесс открытия счетов - один из массовых процессов в банке, в среднем банк получает более 2 000 заявок на открытие счета каждый месяц. Как любой ключевой для банка процесс - он хорошо оцифрован, его шаги фиксируются в IT-системах, по процессу хранится большой массив данных, на основе которых можно строить анализ. Процесс открытия счетов регулярно анализируют и оптимизируют как на логическом уровне, так и на уровне автоматизирующих систем. При этом классические методы анализа не всегда подходят для исследования процесса как живой структуры и его фактического поведения: обычно для проверки гипотезы по процессу или расчета процессного KPI требуются трудоемкие ручные расчеты и обращение к нескольким источникам данных в разной детализации. Так, например, анализируемый процесс открытия счетов - структурно сложный и вариативный: на выборке данных за полгода было восстановлено около 1500 различных сценариев прохождения процесса из нескольких десятков шагов.

Process mining позволяет перенести анализ процесса экспертом с обработки массивов данных на визуальный анализ графа процесса. Инструмент Process mining восстанавливает модель процесса - его реальную структуру и метрики, отражающие поведение процесса - на основе его цифровых следов. Подход применяется в банках, телекомах, ритейл и промышленных компаниях в России.

Аналитик получает интерактивный интерфейс для работы с моделью процесса и в несколько кликов может проверить любую гипотезу о процессе с полной фактурой для анализа причин отклонений и принятия решений: увидеть корреляцию с атрибутами и процессными метриками, распределение во времени, получить отчетность по нужным KPI и др. Подход позволяет обнаружить узкие места и отклонения, которые исходно не искали.

Одной из целей пилотного проекта было подтверждение применимости подхода Process mining к процессам банка. Для реализации проекта было выбрано ПО Minit. Источником данных для анализа стала CRM-система, на которую в 2020 году начал мигрировать процесс открытия счетов. При этом для пилотного проекта не потребовалось реализовывать никаких дополнительных интеграций: все необходимые для построения модели процесса данные уже были в готовых отчетах банка - оставалось только подготовить их к анализу и подать на вход Minit.Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга

Подход Process mining позволил быстро подтвердить гипотезы по процессу и получить полную фактуру об объеме и влиянии отклонений на процесс, основываясь на реальных данных. По итогам анализа локализовали основной объем возникающих в процессе возвратов до филиалов и конкретных сотрудников, выяснили, что значительная доля - 10% заявок - возвращается на доработку во фронт-офис 2 и более раз. При этом каждый возврат увеличивает длительность ожидания клиентом в среднем на 1 день - например, в филиале с высоким показателем по возвратам медиана длительности ожидания клиентом счета оказалась в два раза больше, чем в среднем по всем филиалам банка.

Проект стал обратной связью в том числе и для самой системы-источника, как это часто случается в Process mining: например, в ходе анализа выявили неточность в логировании времени некоторых шагов процесса и уже запланировали доработку системы, для того чтобы в будущем обеспечить более качественные данные для анализа.

«Для нас было приятной неожиданностью, что инструмент - достаточно понятный, не требует специальных навыков или опыта программирования, и аналитик процесса может приступить к его использованию без длительного обучения и долгого погружения. Понравилось визуальное отображение процесса, наглядность. Нам часто кажется, что мы всё знаем об изучаемом процессе, но именно графическое изображение всех экземпляров процесса позволяет увидеть неожиданные для нас ветки процесса и возникающие циклы», - говорит Алевтина Титкова, управляющий директор по методологии Операционной дирекции Банка «Санкт-Петербург».

«Process mining - это подход первого выбора для быстрого аудита и принятия взвешенных решений по ключевым процессам бизнеса, если они хорошо оцифрованы. При этом мы часто сталкиваемся с эффектом наблюдателя, как в квантовой физике: процесс начинает меняться уже во время анализа, оттого что мы обращаем внимание на происходящее, разбираемся в причинах, оптимизируем логирование процесса в системах. Важно понимать, что для адекватного анализа процесса обязательно нужна помощь экспертов, которые участвуют в процессе и видят его изнутри. Благодаря вовлеченности коллег из операционной дирекции банка мы смогли провести полное обследование процесса в короткий срок», - отмечает Оксана Астапова, руководитель направления Process Intelligence в GlowByte.