Пост канала
Несколько лет назад мы с командой делали диагностику процессов в одной компании. Тогда задача была амбициозная: создать ОЦО и сделать динамический платежный календарь, который будет не просто собирать платежи, а автоматически пересчитывать потребность в денежных средствах в зависимости от того, что происходит в операционной деятельности бизнеса. По итогам аналитики уровень автоматизации процессов был около 50%, унификации — около 15%, стандартизации — около 10%. Было много ручных операций, разные подразделения по-разному выполняли одни и те же процессы, информация передавалась между системами и людьми вручную, данные не всегда были состыкованы между собой. Вывод был простой: необходимо вложиться в реинжиниринг процессов end-to-end, унифицировать и стандартизировать их, автоматизировать ключевые операции и интегрировать системы между собой. И уже на этой основе строить динамический платежный календарь, который сможет пересчитывать будущие платежи, кассовые разрывы и потребность в финансировании на основании изменений в операционной деятельности. Прошло лет пять. Мы с финдиром периодически встречаемся, обсуждаем рынок, технологии, что происходит у них, что происходит у меня. При этом архитектура бэк-офисных процессов в компании за это время существенно не изменилась. И тут он мне звонит: «Татьяна, наши топы поучились в одном крупном банке, вернулись совершенно воодушевленные и теперь хотят внедрять ИИ. Я им объясняю, что сначала нужно систематизировать процессы, почистить данные, связать системы между собой. А мне говорят: нам же показали, как это работает, там все летает, ИИ делает все сам…». Вот в этом месте и возникает главная ошибка. Люди видят результат, но не видят фундамент, на котором он построен. Банки, телеком и большинство производственных компаний находятся в совершенно разных цифровых реальностях. В банке практически невозможно провести операцию так, чтобы она нигде не зафиксировалась. Есть аутентификация, права и роли доступа, транзакции, цифровой след, автоматические проводки, контроль отклонений. Автоматизация для таких компаний давно стала частью самого бизнеса. К тому уровню, на котором сегодня крупные банки показывают возможности ИИ, они шли много лет. До ИИ были инвестиции в автоматизацию, интеграцию систем, стандартизацию процессов, качество данных, НСИ, контроль и цифровой учет операций. И уже на этот фундамент легли ИИ, process mining и продвинутая аналитика. А теперь перенесем эту логику в среднестатистическую производственную компанию (не беру крупневших с миллиардными инвестициями в цифру) , где информация об отгрузке может прийти в чате, путевой лист кто-то перепечатывает вручную, данные о договоре находятся в одной системе, о поставке — в другой, платежи — в третьей. Что-то дополнительно ведется в Excel, а часть процесса существует только в голове конкретного сотрудника, который знает, кому написать, где уточнить и какую цифру поправить. И после обучения руководитель, собственник возвращается в эту среду с мыслью: теперь сюда нужно добавить ИИ и мы получим колоссальные операционный эффекты!!! Но ИИ не превращает несистемный процесс в системный! Он не определит сам, какой из пяти вариантов процесса должен стать единым. Не создаст интеграцию между несвязанными системами. Не исправит НСИ. Не сделает своевременными данные, которые изначально появляются с задержкой. Не уберет ручные разрывы только потому, что поверх них появился новый технологический слой. В умелых руках он поможет это сделать, но не сделает сам. Поэтому вопрос «где нам внедрить ИИ?» я бы сегодня ставила вторым. Первый вопрос — на какую процессную и информационную архитектуру мы его ставим. Если под ИИ есть стандартизированные процессы, качественные данные, единые правила и интегрированные системы, технология действительно может кратно повысить производительность и скорость принятия решений. Если этого нет, ИИ не убирает хаос. Он начинает работать внутри него.
Открыть в MAX- Просмотры
- 67
- ER
- 3,0%
- Реакции
- 2