Бухгалтерия, отдел продаж, финансовый департамент, клиентский сервис и кадровая служба уже второе десятилетие полагаются в своей работе на различные средства автоматизации, такие как корпоративные информационные системы ERP, CRM, системы бухгалтерского учета и т. д. Очевидно, что технологии позволили совершить рывок в росте производительности. Однако в условиях растущей конкуренции все более актуальными становятся новые способы сокращения операционных затрат.
Оценивая возможности оптимизации бизнес-процессов в десятках разных компаний, мы можем с уверенностью сказать, что, несмотря на системное внедрение автоматизации, нерациональное с точки зрения производительности труда распределение рабочего времени характерно для большинства из них.
Согласно стандартной формуле: Производительность труда = Выполненная работа / Затраченное время
Выполненная работа (P) при этом может быть измерена в количестве обработанных транзакций, составленных отчетов, закрытых балансов и т. д.
С затрачиваемым временем дело обстоит сложнее. Один из клиентов нашей компании — руководитель крупного промышленного предприятия — задался вопросом: из чего складывается рабочее время сотрудников казначейства, отделов продаж, бухгалтерии, клиентского сервиса и службы HR?
RPA предназначена для автоматизации рутинных задач в бизнес-процессах, которые выполняются на компьютере в любых приложениях по заранее заданному алгоритму. Максимальный экономический эффект от применения RPA достигается в процессах, требующих быстрой и точной обработки большого объема однотипных данных.
Для ответа на этот вопрос в компании оценили работу бэк-офиса, замерив время на выполнение разных задач. При этом оценивалось исключительно рабочее время, без учета обеденных и прочих перерывов. По итогам замеров выяснилось, что:
Т1 — это 66 % рабочего дня — время, которое сотрудники бэк-офиса тратят на работу в различных информационных системах. При этом треть этого времени — 22 % уходит на повторяемые, не требующие квалификации действия: перенос информации из одной системы в другую и перекрестную проверку данных.