Интеллектуальная автоматизация: трансформация операций в энергетике

Интеллектуальная автоматизация доказанно повышает эффективность, и при грамотном внедрении может существенно улучшить операции энергетических компаний. Мало какие отрасли за последние 25 лет пережили столько перемен, как энергетика. Реструктуризация отрасли, глобализация, дерегуляция и цифровые технологии полностью перевернули традиционно стабильную операционную модель, характеризующуюся регулируемым монополией, предсказуемым спросом, длительными жизненными циклами услуг и высоко стандартизированными продуктами.

Когда клиентам в любой сфере предоставляется выбор, исследования показывают, что качество сервиса на протяжении всего жизненного цикла клиента становится главным фактором привлечения и удержания. Способность гибких конкурентов быстро реагировать на эти драйверы становится критическим конкурентным преимуществом. В то же время массивный операционный масштаб действующих провайдеров, кажущийся препятствием для гибкости, на самом деле создает идеальную лабораторию для инноваций.

Бизнес-вызов одинаков для инкумбентов и вызванцев: как предложить надежный, персонализированный сервис в масштабе с постоянными улучшениями, воспринимаемыми клиентами, и конкурентными ценами. Для обоих решение начинается с клиентского опыта, а интеллектуальная автоматизация — мощное конкурентное оружие в энергетическом секторе.

Лучший сервис через автоматизацию

Три управленческие практики являются центральными для автоматизации в энергетике: массовая кастомизация, качество сервиса (SERVQUAL) и управление жизненным циклом клиента. При высоко стандартизированных продуктах именно в клиентоориентированном измерении сервиса, где инкумбенты наиболее уязвимы и конкуренция наиболее остра, энергетические компании могут наиболее продуктивно применять массовую кастомизацию.

Поразительно, как интеллектуальная автоматизация может быть использована для решения этих управленческих практик через высокий уровень сервиса, одновременно генерируя аналитику для улучшения и предвидения будущего сервиса. Удивляет, как мало энергетических компаний пока осознали полный потенциал доступных возможностей автоматизации в рамках этих практик.

Три примера внедрения

1. Персонализация в масштабе

В 2008 году национальный поставщик электроэнергии для частных и деловых клиентов стал одним из первых последователей процессной автоматизации, проведя несколько пилотных внедрений для изучения возможностей технологии. Обычно первичный фокус провайдера был на эффективности — снижении операционных затрат за счет применения технологий для обработки растущих объемов транзакций вместо найма дополнительного персонала. На пике цифровые работники утилиты обрабатывали 500 отдельных процессов, охватывающих 18 млн рабочих элементов, удваивая изначально прогнозируемые приросты производительности по мере расширения автоматизации.

Отражая наши исследования вместе с Blue Prism в других секторах, этот первичный фокус на эффективности привел к более значительным выгодам в эффективности (effectiveness). Автоматизируя бэк-офис процессы и переводив людей на более сложные клиентоориентированные задачи, утилита одновременно улучшила как регуляторное соответствие (прослеживаемость и аудируемость), так и удовлетворенность клиентов (персонализированный сервис). Более того, анализируя данные процессов, полученные от выгоды в эффективности, компания переконфигурировала сквозные кросс-функциональные процессы, достигнув значительных приростов в удовлетворенности сотрудников.

2. Реструктуризация отрасли

Глобальная реструктуризация энергетической отрасли, деинвестиции и ре-агрегация по всей цепочке создания стоимости создают множественный спрос на решения интеллектуальной автоматизации. Когда крупный энергетический конгломерат разделил операции по генерации энергии и трейдингу от розничных операций, он создал в 2016 году новую публичную компанию с 13 000 сотрудниками, поддерживающую розничные операции в более чем 40 странах.

Компания использовала RPA для оптимизации процессов, повышения комплаенса и улучшения сверок в крупномасштабных трейдинговых операциях для большей эффективности. Интегрируя чат-ботов и инструменты ИИ с платформой RPA, утилита автоматизировала сквозной процесс procure-to-pay. Цифровые работники теперь создают 120 000 заказов на закупку в год, генерируя новые контракты поставки и обновляя существующие прямо в SAP-системе компании. Они подтверждают валидные сертификаты от 4000+ поставщиков и отправляют запросы на продление там, где требуется, используя ИИ-алгоритм для различения типов сертификатов. И они приоритизируют, объединяют и диспетчеризуют срочные заявки на закупку к ответственным бизнес-группам, и автоматически проводят 50 000 приходных накладных в год.

Скорость транзакций критична на конкурентном рынке, но руководство также осознало, что интеллектуальная автоматизация — мощная платформа для внедрения и поддержания сильной культуры производительности в новой компании, основанной на ценностях гибкости, отзывчивости и быстрого принятия решений.

3. Масштабированная розничная дистрибуция

Третий пример — мультинациональный розничный энергопровайдер с локальными операциями в 30 странах, обслуживающий 33 млн клиентов, который создал общую группу автоматизации для поддержки своих национальных клиентоориентированных бизнесов.

Центр компетенций (CoE) провайдера по автоматизации предоставляет трио трансформационных консалтинговых ресурсов, обеспечивающих согласованность, качество и целостность во многопредприятийном бизнес-семействе, создавая инновации в масштабе. Этот CoE поддерживает библиотеку проверенных объектов и автоматизаций, а также опытных специалистов, чтобы гарантировать качество, способствовать единообразию и масштабировать инновации по всему предприятию и его операционным единицам.

По мере того как выгоды в эффективности множатся по высоко распределенной операционной среде, компания уже удвоила ожидаемые выгоды в эффективности и на пути к достижению значительно большей ценности внедрения (enablement value) по мере того как инновации продолжают набирать масштаб по множеству бизнес-единиц.

Цифровые вызванцы

Со стороны вызванцев в конкуренции энергетики, множество возникающих цифровых нативов используют интеллектуальную автоматизацию для построения оптимизированных операционных платформ и трансформации клиентского опыта утилит, без бремени поддержки и обновления массивных бизнес-систем.

Фокусируясь на автоматизации процессов и потоков данных, которые могут быть критичными, но не требуют человеческого взаимодействия, если сделаны правильно, вызванцы позволяют своим людям проактивно фокусироваться на построении позитивных клиентских отношений, создавая более богатый опыт как для сотрудников, так и для клиентов.

Заключение

По мере того как конкуренция стимулирует инновации по всей отрасли — в том числе благодаря интеллектуальной автоматизации — путь к большей ценности ясен: выгоды в эффективности напрямую питают предприятийую эффективность и клиентское вмещательство (enablement). Ценность растет экспоненциально.

Но трансформационный успех требует особого рода исполнительского лидерства. Наши исследования подтверждают ранние выводы Майкла Эрла и Дэвида Фини об ИТ-потенциале. «Верующие» исполнители — в отличие от «атеистов», «лицемеров», «колеблющихся» и «агностиков» — не просто убеждены, что интеллектуальная автоматизация и «цифровизация» обеспечат стратегическое преимущество. Они демонстрируют свои убеждения в принятии решений, поиске возможностей, распределении ресурсов, решении проблем и повседневном поведении.

Спросите себя: какова ваша визия интеллектуальной автоматизации? Если она не в необратимой трансформации ключевых частей бизнеса, вы можете быть на пути к ухудшению конкурентоспособности и упущению огромной ценности.