Разделы

ИТ в банках

Банк «Санкт-Петербург» и Glowbyte провели совместный анализ процесса открытия счетов с использованием технологии Process mining

Банк «Санкт-Петербург» и Glowbyte завершили пилотный проект по анализу процесса открытия счетов с использованием Process mining. В пилотном проекте компании сфокусировались на улучшении двух ключевых метрик для процесса: время ожидания счета клиентом и ресурсы, которые тратит операционный департамент на поддержку процесса. На полный анализ процесса потребовался 1 месяц.

Процесс открытия счетов – один из самых массовых процессов в банке, в среднем банк получает более 2 тыс. заявок на открытие счета каждый месяц. Как любой ключевой для банка процесс, он хорошо оцифрован, его шаги фиксируются в ИТ-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 нового процессного KPI требуются трудоемкие ручные расчеты и обращение к нескольким источникам данных в разной детализации. Так, например, анализируемый процесс открытия счетов структурно сложный и очень вариативный: на выборке данных за полгода было восстановлено около 1,5 тыс. 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, телекоме, ритейле 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, один из лидеров рынка. Источником данных для анализа стала CRM-система, на которую в 2020 г. 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.

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 два и более раз. При этом каждый возврат увеличивает длительность ожидания клиентом в среднем на один день – например, в филиале с одним из самых высоких показателей по возвратам медиана длительности ожидания клиентом счета оказалась в два раза больше, чем в среднем по всем филиалам банка.

Киберучения: как отработать реагирование на атаки хакеров на полигоне
Безопасность

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 очень понятный и удобный, 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», – сказала 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, улучшаем 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 и их активному участию в проекте, мы смогли провести полное обследование процесса в короткий срок», – сказала Оксана Астапова, руководитель направления Process Intelligence в Glowbyte.

Подписаться на новости Короткая ссылка