Robotic Process Automation: примеры реализованных проектов (Часть 3)

В предыдущих частях цикла о Robotic Process Automation мы разобрались что это за технология и в каких случаях её применение наиболее целесообразно. В этом материале настал черед рассмотреть несколько практических кейсов из нашего собственного опыта.

Кейс 1. Реконсиляция ностро-счетов инвестиционного банка 
Один из инвестиционных банков в поисках возможности дальнейшей автоматизации своих бизнес-процессов обратил внимание на ежедневные задачи по реконсиляции расхождений по ностро счетам. Этот процесс был полностью ручным, трудоемким и регулярно повторялся, то есть был практически идеальным кандидатом на роботизацию.
Данный бизнес-процесс выполнялся ежедневно одним сотрудником бек-офиса с 09.00 до 13.00 и состоял из следующих этапов:

  • Ежедневная консолидация всех расхождений по ностро счетам, проводившаяся вручную сотрудником бэк-офиса. Сотрудник выгружал данные из разных систем и консолидировал их, сверяя новые расхождения и расхождения за предыдущие периоды, а также помечая те расхождения, которые длительное время находились в незакрытом состоянии.
  • После консолидации сотрудник бек-офиса определял (руководствуясь установленными правилами) какому структурному подразделению банка принадлежат те или иные расхождения по ностро счету и отправлял данные по расхождениям на дальнейшее расследование.

Роботизация данного процесса позволила полностью его автоматизировать и сократить время на обработку расхождений до 35 минут. Еще одним значительным эффектом роботизации стало исключение ошибок, периодически вносимых сотрудником банка по неаккуратности.

Кейс 2. Учет и сведение баланса в бек-офисе дистрибутора аксессуаров
Представленный по всему миру производитель и дистрибутор аксессуаров столкнулся с необходимостью автоматизировать процес сведения баланса отгруженных и проданных материальных ценностей без изменения существующего ИТ-ландшафта. Процесс состоял из следующих этапов:

  • Ежемесячно финансовый департамент регионального офиса получал от розничной сети (около 50 магазинов по региону) сводку отгруженной и проданной продукции. Сводка приходила в разных форматах Excel и содержала различную логику расчета показателей.
  • Четыре сотрудника финансового департамента раз в месяц проводили реконсиляцию полученных от розницы данных с данными, загруженными в учетные системы. Для этого сотрудники финансового департамента выгружали данные из учетных систем и проводили их ручную сверку с данными, полученными от розничной сети магазинов.

Данный процесс учета и сведения занимал около 2 часов для проработки одного магазина сети, что в сумме давало около 100 человеко-часов на всю розничную сеть дистрибутора в регионе. Процесс был настолько трудоемким, что средний уровень ошибок при обработке составлял 30%.
Передача этой задачи роботам позволила сократить время сведения баланса до 9 минут,  снизить до нуля риск возникновения ошибок, высвободив человеческий ресурс для решения других важных задач финансового департамента компании.

Кейс 3. Обработка заявлений на возмещение в страховой компании
Обработка заявлений на страховые возмещения – неотъемлемая часть бизнеса страховой компании. Скорость и точность обработки этих заявлений напрямую влияет на удовлетворенность клиентов компании. Именно поэтому, один из страховщиков, представленный в азиатско-тихоокеанском регионе с энтузиазмом откликнулся на предложение роботизировать часть бизнес-процесса, где было задействовано большое количество ручного труда. Процесс был построен следующим образом:

  • Поток заявлений в бек-офисе страховой компании составлял от 70 до 125 заявлений в день. Все эти заявления поступали в бумажном виде, после чего сканировались и отправлялись в архив клиентских дел.
  • После сканирования документов, сотрудник бек-офиса вручную переносил данные из сканированного документа в учетные системы компании для дальнейшего анализа другими структурными подразделениями. На данную операцию уходило около 11 минут для каждого страхового случая.

Внедрение роботизации с применением технологии распознавания образов (OCR) позволило страховой компании сократить временные затраты до 1,5 минуты на одно дело, позволив автоматизировать процесс считывания информации со сканированного документа, внесения информации в учетные системы и архивирования документов по заданным правилам. Все дела, в которых робот не смог полностью считать все данные с использованием технологии распознавания образов (OCR) согласно правилам, помечались им как «исключения» и перенаправлялись на ручную обработку в специальную группу, которая далее занималась анализом таких дел. По опыту практического использования роботов, процент «исключений» составил 8-10% от всего объема запросов на возмещение. Таким образом, роботизация позволила автоматизировать процесс на 90 %, повысив качество обработки и значительно его ускорив.

Как видно из приведенных бизнес-кейсов, технология Robotic Process Automation помогает одинаково успешно автоматизировать процессы в разных сферах экономики. Отличительной особенностью всех внедрений является автоматизация монотонных и повторяемых задач, выполняемых сотрудниками вручную. А результатом роботизации является рост производительности, исключение ошибок и высвобождение персонала для выполнения более сложных и креативных задач. В четвертой части цикла статей о Robotic Process Automation мы поговорим о перспективах развития технологии и её моральных аспектах.

Желаете узнать больше о Robotic Process Automation (RPA), пожалуйста, обращайтесь в наши офисы в Украине и в Гонконге!

О Компании «DMS Solutions»:
«DMS Solutions» - является украинским разработчиком системы электронного документооборота elDoc . Мы - первый украинский провайдер услуг в сфере роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA) и построении систем управления программными роботами. «DMS Solutions» работает на рынках Европы, Северной Америки и Азии и имеет офисы в Гонконге и Украине.

Смотрите наше видео о том, как программные роботы выполняют функции бек-офиса!