Антикризисная стратегия: как RPA и Process Mining стимулируют рост

Сет Каталли — региональный вице-президент по продажам в UiPath.

Когда бизнес открывается после пика COVID-19 и мы входим в предсказываемую глобальную рецессию, история учит: некоторые компании выходят из кризиса сильнее. Они адаптируются к влиянию на прибыль и выручку, потому что инвестировали в технологии, повышающие продуктивность и операционную эффективность.

По отчету Gartner Predicts 2020: RPA Renaissance Driven by Morphing Offerings and Zeal for Operational Excellence, «к 2024 годам организации снизят операционные расходы на 30%, комбинируя технологии гиперавтоматизации с перепроектированными процессами».

«Гиперавтоматизация строится на реальном успехе, лежащем в основе феноменального роста RPA: простоте автоматизации, скорости результатов и проверенном пути применения ИИ для улучшения операций», — объясняет Бобби Патрик, CMO UiPath.

Гиперавтоматизация — не отдельная технология. Термин означает комбинацию RPA, ИИ и других технологий автоматизации, как в сквозной платформе UiPath.

Можно возразить: инвестиции в гиперавтоматизацию — роскошь, которой нельзя позволить, когда компании массово режут зарплаты, отправляют в неоплачиваемые отпуска и радикально сокращают расходы.

Что делать? Инвестировать в доказанное цифровое преимущество гиперавтоматизации или резать расходы повсеместно и заморозить инвестиции, чтобы пережить бурю?

Чтобы разрешить этот дилемму, обратимся к данным прошлой рецессии: какие компании вышли сильнее и обогнали конкурентов.

Harvard Business Review (HBR) проанализировал финансовые данные 4700 публичных компаний в масштабном исследовании Великой рецессии 2008 года и обнаружил, что компании вроде Staples смогли сдержать операционные расходы и вышли из рецессии больше и прибыльнее. Фактически, Staples удвоил выручку с 1997 по 2003 год и был на 30% более прибыльным, чем главный соперник Office Depot, в три года после рецессии.

Исследование HBR показывает группу, которая отпочковалась от стада после рецессии, обогнав соперников по отрасли минимум на 10% в росте продаж и прибыли.

Кто были победителями рецессии?

Как повысить операционную эффективность?

Операционная эффективность — это грамотное управление временем, ресурсами и финансами. Мы часто оцениваем продуктивность всей организации, чтобы судить о способности улучшить прибыль. Тот же подход можно применить к отдельным процессам, например, «заказ-в-деньги», снизу вверх, чтобы улучшить операционную маржу или прибыль, выполняя процессы дешевле, лучше или быстрее. Для измерения прибыли от улучшения операций нужно понять, насколько хорошо организация превращает входы в выходы в трех высокоуровневых стратегиях:

• Дешевле — то же за меньше: тот же выход за меньшие затраты (сокращение OpEx, CapEx и т.д.)

• Лучше — больше за то же: достичь большего выхода (или более комплаенсных, безошибочных процессов) за те же затраты

• Быстрее — намного больше за больше: достичь намного большего выхода за меньшее время даже если требуются дополнительные затраты (селективные инвестиции в технологии, маркетинг и т.д.)

В 2008 году стратеги рассматривали эти альтернативы как компромиссы. Сегодня организации используют гиперавтоматизацию, чтобы нарушить старые правила и применяют смесь всех трех стратегий для множественных результатов. Теперь традиционные финансовые и операционные показатели — выручка, количество дефектов, число клиентов — ожидается, что будут создавать ценность и для мягких метрик: клиентский опыт, более уполномоченные сотрудники. Сотрудники всегда были «главным активом», представляя и главные затраты, и главный драйвер ценности, поэтому инвестиции в продуктивность сотрудников сильно влияют на финансовые метрики.

Недавний пример клиента подчеркивает это. CFO высокотехнологичной производственной компании выступил на запуске новой RPA-инициативы и заявил: «Это не про роботов, это про людей. Это инвестиция в переобучение сотрудников, и я надеюсь, что это в конечном счете улучшит клиентский опыт».

CFO объяснил: у них слишком много людей и слишком высокие затраты на обработку мелких заказов. Оптимизировав процессы мелких заказов и передав работу программным роботам, их люди смогут сосредоточиться на лучшем обслуживании самых важных клиентов.

Технологии гиперавтоматизации — RPA, task mining, process mining — не были доступны лидерам во время прошлой рецессии. Победители этого раза используют их для смелых решений: где селективно сокращать расходы (стратегия «то же за меньше»), а где идти в атаку со стратегией «намного больше за больше».

Пора автоматизировать

Представьте сценарий: CFO вышеупомянутого производителя ищет идеи от сотрудников для генерации прибыли. Вы считаете, что можете автоматизировать обработку счетов и устранить пустую переработку, повысив продуктивность сотрудников на 5% или более, но трудно связать свою идею с приоритетами CFO.

Вы обсуждаете идею с командой роботизированного Центра компетенций (CoE). Команда анализирует данные из ваших бизнес-систем с помощью UiPath Process Mining, чтобы определить, что автоматизировать.

Теперь вы впервые визуализируете процесс обработки счетов. Процесс (как показано ниже) начинается с «Получение счета», затем проверка и одобрение, и завершается «Оплата счета». Увеличенный фрагмент показывает девятидневное узкое место по времени цикла — слив продуктивности, сигнализирующий, что автоматизация здесь может ускорить процесс.

Первая фаза проекта использует роботов UiPath как цифровых помощников для автоматизации деятельности «Запрос данных», всё остальное остается ручным. Картина меняется (см. ниже) после этого пилотного этапа: результаты обнадеживают. Активность «Обработка счета» теперь автоматизирована на 24%, а время лида уже сокращено с девяти дней до семи.

Воодушевленные ранним успехом, вы решаете полностью автоматизировать активность «Обработка счета», и время лида (см. ниже) падает до сенсационных 34 минут. Есть и нисходящие эффекты, например, незначительное увеличение между «Финальной проверкой счета» и «Оплатой счета», которые вы продолжаете мониторить через UiPath Process Mining (см. ниже).

Это пример стратегии «намного больше за больше» операционной эффективности: инвестиции в гиперавтоматизацию для доставки более быстрого, безошибочного времени цикла.

Сделайте расчет

Предположим, маржинальность вашего бизнес-юнита или операционная прибыль составляют 10% от затрат на персонал. Это создает точку левериджа 1:10 для улучшений продуктивности сотрудников в операционную прибыль, генерирующую кэш для CFO.

Вы делаете быстрый расчет (см. таблицу), и CFO в восторге от финансового левериджа: 5% улучшение продуктивности сотрудников увеличивает операционную прибыль на 50% в вашем бизнес-юните. Естественно, CFO с энтузиазмом побуждает вас двигаться дальше — автоматизировать следующую активность «Финальная проверка счета».

Пора автоматизировать!

На этот раз победители выйдут из рецессии сильнее, используя RPA и process mining вместе.

Чтобы узнать больше о UiPath Enterprise RPA Platform и UiPath Process Mining, посмотрите наш вебинар по запросу или свяжитесь с нашей командой продаж.

*Gartner Predicts 2020: RPA Renaissance Driven by Morphing Offerings and Zeal for Operational Excellence, Stephanie Stoudt-Hansen, Frances Karamouzis, Arthur Villa, Saikat Ray, Rob Dunie, Nicole Sturgill, Laurie Shotton, Derek Miers, Fabrizio Biscotti, 10 декабря 2019