Гиперавтоматизация: точка роста для бизнеса

Еще 10–15 лет назад казалось, что мощные ERP-системы (enterprise resource planning, системы планирования ресурсов компаний) решили все задачи управления предприятиями и автоматизации работы сотрудников и менеджеров. Но взрывного роста производительности труда, несмотря на масштабные вложения в программное обеспечение этого класса, не последовало.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Исследователи периодически используют термин «парадокс продуктивности» для описания этого явления и выделяют несколько ключевых моментов, которые снижают влияние информатизации на эффективность работы компании.

Во-первых, обилие информационных систем на практике усложняет работу специалистов — отсутствие сквозного бизнес-процесса и интеграций между ними приводит к тому, что сотрудникам приходится работать с множеством приложений (дублирование информации в разных программах, переключение между окнами и т.д.). Во-вторых, рыночные условия меняются гораздо быстрее, чем возможности классических информационных систем: поправки в законодательстве, новые модели взаимодействия с поставщиками и потребителями, появление новых направлений бизнеса требуют многочисленных перенастроек, дописывания и переписывания программного кода — это тормозит развитие компаний. В-третьих, ожесточенная конкурентная борьба во многих секторах экономики вынуждает быть эффективнее, в чем классическая автоматизация не помогает — большинство ежедневных задач до недавнего времени не поддавалось оптимизации и требовало человеческого внимания.

Заказчикам требуются информационные системы, способные решать интеллектуальные задачи и тем самым позволять сотрудникам вместо рутинной регулярной работы заниматься более сложной и многоплановой. При этом приложения должны быть гибкими и легко настраиваемыми, не только автоматизировать бизнес-задачи «как есть», но и оптимизировать процессы с учетом многих бизнес-факторов.

Так возник специальный термин — гиперавтоматизация. Под ним понимается фокус на комплексную автоматизацию сквозных бизнес-процессов с использованием технологий искусственного интеллекта, средств роботизации и No-Code платформ, которые не требуют программирования для внесения изменений в логику работы информационных систем, позволяют оперативно добавлять новые процессы и корректировать старые.

Гиперавтоматизация обеспечивает высокие скорость, качество и эффективность выполнения операций за счет избавления от большинства рутинных задач и процессов. Она повышает гибкость бизнеса и позволяет быстрее адаптироваться к изменениям. Работу сотрудников дополняют цифровые ассистенты — помощники, которым можно делегировать составление отчетов, заполнение таблиц, проверку документации и т.п. Так специалисты компании освобождаются от монотонных задач и могут сосредоточиться на более сложных и требующих, например, коммуникации с другими подразделениями.

В России процесс такой трансформации особенно сложен: необходим быстрый и в то же время не прерывающий выполнение текущих задач переход на импортонезависимые технологии. При этом российским разработчикам нужно предложить бизнесу решения, способные конкурировать с продуктами глобальных компаний в области гиперавтоматизации.

Но долгие годы российская ИТ-индустрия была представлена малыми и средними компаниями, державшимися «в тени» международных игроков или работавшими в достаточно узких нишах. В сегодняшней ситуации отрасль требует консолидации и долгосрочных инвестиций. Меняющаяся конъюнктура рынка вызывает новые активности его участников: например, был создан вендор SL Soft, объединивший семь продуктовых линеек, прежде развивавшихся самостоятельно. И одна из задач SL Soft — формировать портфель зрелых интегрированных продуктов для гиперавтоматизации, которые бы закрывали потребности крупных российских компаний и предприятий.

В их числе — платформа интеллектуальной автоматизации ROBIN, ML-система анализа текстов «Преферентум», OCR-продукты SOICA, голосовые боты Robovoice и др.

В качестве примера использования интеллектуальных решений в деятельности компаний возьмем кейс SL Soft и «Мосэнергосбыта» по автоматизации процессов претензионно-исковой работы для оперативного разрешения споров по контрактам. Для клиента была внедрена RPA-платформа с технологией распознавания символов (OCR). Программные роботы ROBIN подают ходатайства в арбитражные суды через систему «Мой Арбитр», повторно направляют обращения о выдаче исполнительных документов, формируют реестры дел — для запросов на выдачу судебных актов и по решениям, вступившим в силу, а также отправляют заявления о выдаче судебных приказов через сервис ГАС «Правосудие». При этом роботы не только выполняют заданный набор операций, но и выбирают один из нескольких сценариев процесса. Его они определяют по различным факторам: значениям входных данных или по инициирующим событиям. Это позволило сэкономить временные затраты квалифицированных специалистов в юридических подразделениях компании и одновременно с этим повысить производительность претензионно-исковой работы.

Другой пример — разработка цифрового ассистента для топливной компании Росатома «ТВЭЛ». Он автоматизирует процессы первого этапа закупочных процедур: поиск потенциальных поставщиков и запрос цен, отправку запросов и обработку поступивших технико-коммерческих предложений. Благодаря платформе «Преферентум» проводятся анализ и обработка информации из ТКП, необходимой для проведения закупочных процедур, а с помощью технологий ROBIN данные размещаются на различных торговых площадках и в информационных системах.

Сегодня SL Soft поставляет свои продукты и решения многим российским предприятиям. Гиперавтоматизация уже стала рабочим подходом в цифровой трансформации компаний, позволяющим оптимизировать деятельность крупных предприятий и холдингов и повышать эффективность труда.

ООО «СЛ Софт»

Реклама. 16+