Технології

Кейс: Впровадження RPA в банку

Роздрукувати

Клієнт

Клієнт один із провідних банків України з мережею з 300 відділень по всій країні. Банк надає повний спектр фінансових послуг як для фізичних, так і для юридичних осіб. Клієнтська база банку налічує понад 800 000 + клієнтів.

Опис ситуації

Компанія виявила серйозні проблеми у зв’язку з великою кількістю ручної роботи, особливо в обробці документів. Це спричиняло численні помилки, затримки та скарги клієнтів. Крім того, витрати на утримання великого штату працівників були значними.

У відповідь на ці виклики, була розроблена стратегія автоматизації рутинних процесів у банку. Головна мета полягала у підвищенні продуктивності та зниженні кількості помилок. Шлях досягнення цієї мети включав в себе впровадження передових технологій та оптимізацію робочих процесів.

Після реалізації цієї стратегії, банк зафіксував помітне покращення продуктивності, а також значний зріст клієнтської задоволеності. Крім того, витрати на утримання персоналу значно знизилися, що дозволило вирішити проблему витрат та ефективно використовувати ресурси компанії. 

Додаткові дані:

  • Банк обробляє понад 1 млн транзакцій щодня

  • 600 працівників зайнято на ручній обробці даних

  • Середній час відкриття рахунку – 2 дні, ціль – 20 хвилин

  • Щорічні витрати на утримання ІТ та обробки даних – $25 млн

  • 10% клієнтів подають скарги через повільну обробку даних

  • Впровадження нового продукту займає в середньому 3-4 місяці

  • Обробка одного документа в середньому займає 15 хвилин

  • Ціль – скоротити ручну обробку даних на 80%

                                          Експонат 1

Проблема

  • 80% операцій відкриття рахунків виконувалось вручну, що займало до 3 днів на клієнта

  • Понад 50K документів щодня оброблялись вручну операціоністами

  • Через людський фактор при ручній обробці рівень помилок сягав 10%

  • Витрати на утримання штату з обробки даних становили понад $5 млн на рік

  • Через затримки з обробкою транзакцій рівень скарг клієнтів зріс на 20% за останній рік

  • Час виходу нових продуктів на ринок збільшився через тривалі процеси верифікації даних

Словник

Основні терміни
 
Система прогнозування та планування: система, яка дає змогу компанії прогнозувати попит на свої продукти та послуги, а також планувати виробництво, розподіл і маркетинг.
Прогнозування: процес оцінки майбутніх значень змінних.
Планування: процес розроблення дій, які необхідно вжити для досягнення бажаних результатів.
Точність прогнозу: ступінь близькості прогнозованого значення до фактичного значення.
Термін окупності інвестицій: період часу, протягом якого інвестиції окупаються.
Конверсія продажів: відношення числа успішних продажів до загальної кількості продажів.
Аналіз даних: процес збирання, оброблення та інтерпретації даних.
Додаткові терміни
 
Штучний інтелект: галузь інформатики, яка займається розробкою інтелектуальних агентів, що можуть виконувати завдання, які зазвичай виконуються людьми.
Машинне навчання: галузь штучного інтелекту, яка займається розробкою алгоритмів, що можуть навчатися на даних без явного програмування.
Глибоке навчання: підрозділ машинного навчання, який використовує штучні нейронні мережі для розв’язання складних завдань.
Кейс-стаді: метод навчання, який полягає у вивченні конкретних прикладів або кейсів.
 
Скорочення
 
  • RMSE: Root Mean Square Error – середньоквадратична помилка.
  • KPI: Key Performance Indicator – ключовий показник ефективності.
  • AI: Artificial Intelligence – штучний інтелект.
  • ML: Machine Learning – машинне навчання.
  • DL: Deep Learning – глибоке навчання.
  • CMS: Customer Relationship Management – управління взаємовідносинами з клієнтами.
  • CRM: Customer Relationship Management – управління взаємовідносинами з клієнтами.
  • ERP: Enterprise Resource Planning – планування ресурсів підприємства.
  • MRP: Material Requirements Planning – планування потреб у матеріалах.
  • SCM: Supply Chain Management – управління ланцюгами поставок.
Примітки
 
У цьому словнику наведено основні терміни та скорочення, які використовуються в кейсі.
Для більш детального розуміння кейса рекомендується ознайомитися з додатковою літературою з систем прогнозування та планування, машинного навчання та аналізу даних.

Дослідження Marrbery

Наша команда провела ґрунтовний аналіз існуючих в банку процесів, щоб визначити можливості для оптимізації за допомогою RPA:

  • Аудит та вимірювання всіх ключових бізнес-процесів в банку

  • Аналіз рівня автоматизації процесів та використання робочого часу персоналу

  • Оцінка вартості ручних операцій по обробці документів та даних

  • Визначення пріоритетних процесів для автоматизації на основі обсягів та вартості

  • Бенчмаркінг кращих практик RPA в фінансовій сфері

  • Розробка концепції цільової операційної моделі банку на основі RPA

Таке комплексне дослідження дозволило нам отримати необхідні дані для проектування оптимального рішення по впровадженню RPA для клієнта.

Статистичні показники та розрахунки

Для прогнозування попиту використовувалася

Лінійна регресія:
Коефіцієнт детермінації R2 = 0.82, що свідчить про хорошу якість моделі
F-статистика Фішера = 78.6, модель значима на рівні p<0.01
Середньоквадратична помилка RMSE на тестовій вибірці становила 120 одиниць
Логістична регресія:
 
Площа під кривою ROC = 0.91, що відповідає відмінній передбачувальній здатності
У моделі висока чутливість (85%) і специфічність (80%)
Коефіцієнт конкордації на тестових даних = 0.89, що свідчить про сильний зв’язок моделі
Порівняння моделей:
 
Модель машинного навчання XgBoost показала на 15% меншу помилку порівняно з лінійною регресією

Мета

  • Автоматизація ручних рутинних процесів за допомогою RPA для підвищення операційної ефективності банку

  • Впровадження роботизованої автоматизації процесів для оптимізації обробки даних та скорочення витрат банку

  • Побудова цифрової платформи автоматизації на базі RPA для трансформації операційної моделі банку

  • Підвищення продуктивності обробки даних в 2 рази за допомогою впровадження роботизованої автоматизації

  • Скорочення на 70% ручної праці в ключових бізнес-процесах банку шляхом впровадження RPA

  • Прискорення обробки документів в 3 рази та зменшення помилок на 50% завдяки впровадженню цифрових 

Розробка рішення

Розробка рішення

Після визначення проблеми та її масштабу, наступним кроком є розробка рішення для її вирішення. У випадку з банком, це означає розробку плану впровадження RPA.

План впровадження RPA повинен включати такі основні етапи:

  • Аналіз існуючих процесів

  • Визначення пріоритетних процесів для автоматизації

  • Розробка роботів

  • Впровадження роботів

  • Підтримка та обслуговування роботів 

Аналіз існуючих процесів

На першому етапі необхідно провести аналіз існуючих процесів, щоб визначити їхню придатність для автоматизації. Цей аналіз включає в себе такі завдання:

  • Вимірювання обсягів та вартості ручних операцій

  • Аналіз рівня автоматизації процесів

  • Визначення проблем та викликів, пов’язаних з ручними процесами

Визначення пріоритетних процесів для автоматизації

На другому етапі необхідно визначити пріоритетні процеси для автоматизації. При цьому необхідно враховувати такі фактори, як:

  • Обсяг ручних операцій

  • Вартість ручних операцій

  • Рівень впливу на бізнес

  • Можливість автоматизації

Розробка роботів

На третьому етапі необхідно розробити роботів для автоматизації пріоритетних процесів. Цей процес включає в себе такі завдання:

  • Визначення сценаріїв роботи роботів

  • Розробка коду роботів

  • Тестування роботів

Впровадження роботів

На четвертому етапі необхідно впровадити роботи в реальне середовище. Цей процес включає в себе такі завдання:

  • Налаштування роботи роботів

  • Навчання персоналу роботів

  • Перехід на роботу з роботами

Підтримка та обслуговування роботів

На п’ятому етапі необхідно забезпечити підтримку та обслуговування роботів. Цей процес включає в себе такі завдання:

  • Моніторинг роботи роботів

  • Розробка нових функцій для роботів

  • Внесення змін у роботів

Приклад плану впровадження RPA для банку

Ось приклад плану впровадження RPA для банку:

Етап 1: Аналіз існуючих процесів

  • Вимірювання обсягів та вартості ручних операцій

  • Аналіз рівня автоматизації процесів

  • Визначення проблем та викликів, пов’язаних з ручними процесами

Етап 2: Визначення пріоритетних процесів для автоматизації

  • Обсяг ручних операцій

  • Вартість ручних операцій

  • Рівень впливу на бізнес

  • Можливість автоматизації

Етап 3: Розробка роботів

  • Визначення сценаріїв роботи роботів

  • Розробка коду роботів

  • Тестування роботів

Етап 4: Впровадження роботів

  • Налаштування роботи роботів

  • Навчання персоналу роботів

  • Перехід на роботу з роботами

Етап 5: Підтримка та обслуговування роботів

  • Моніторинг роботи роботів

  • Розробка нових функцій для роботів

  • Внесення змін у роботів

Дерево рішень

Дерево рішень для кейсу про RPA в банку

Корінь дерева:

Яка проблема?

  • Рутинні процеси в банку виконуються вручну, що призводить до низької продуктивності, великої кількості помилок, затримок і скарг клієнтів.

Внутрішні вузли дерева:

Чому це проблема?

  • Ручна робота є неефективною і призводить до таких проблем:

  • Низька продуктивність: співробітники витрачають багато часу на виконання рутинних завдань, які могли б бути автоматизовані.

  • Велика кількість помилок: люди схильні до помилок, особливо при виконанні одноманітних завдань.

  • Затримки: ручна робота може затримувати процеси, що призводить до незадоволеності клієнтів.

  • Витрати: банк витрачає гроші на утримання персоналу для виконання рутинних завдань.

Що можна зробити для вирішення проблеми?

  • Впровадити RPA для автоматизації рутинних процесів.

Зовнішні вузли дерева:

Як виміряти успіх впровадження RPA?

  • Скорочення ручної праці

  • Прискорення процесів

  • Зменшення кількості помилок

  • Підвищення продуктивності

  • Зниження витрат

  • Підвищення задоволеності клієнтів

  • Заключний вузол дерева:

Рекомендації:

  • Провести детальний аналіз існуючих процесів для визначення можливостей для автоматизації.

  • Розробити план впровадження RPA, який включає в себе такі етапи: аналіз існуючих процесів, визначення пріоритетних процесів для автоматизації, розробка роботів, впровадження роботів, підтримка та обслуговування роботів.

  • Створити команду з досвідченими фахівцями з RPA для реалізації проекту.

  • Підготовити персонал для роботи з роботами.

  • Впроваджувати RPA поетапно, починаючи з найпростіших процесів.

  • Монторити роботу роботів і вносити необхідні зміни.

Додаткові рекомендації:

  • Проаналізувати досвід інших банків у впровадженні RPA.

  • Використовувати кращі практики RPA в фінансовій сфері.

  • Забезпечити участь топ-менеджменту в проекті.

  • Розробити комунікаційну стратегію для інформування співробітників про проект.

Ці рекомендації допоможуть підвищити шанси на успішне впровадження RPA в банку.

Додаткові технічні деталі розв'язання

Для прогнозування попиту використовувалася багатофакторна модель машинного навчання на основі лінійної регресії.

В модель включалися такі фактори: ціна продукту, витрати на маркетинг, сезонність, обсяги продажів конкурентів тощо.

  • Для навчання моделі використовувався градієнтний спуск з адаптивними коефіцієнтами навчання для прискорення збіжності.
  • Для оцінки якості моделі використовувалися метрики MSE, MAE, MAPE на тестовій вибірці даних. Значення цих метрик порівнювалися з базовим прогнозом.
  • Архітектура нейронної мережі для прогнозування включала 2 прихованих шари по 100 нейронів з функцією активації ReLU.
  • Оптимізація здійснювалася за допомогою алгоритму Adam.

                                          Додаток 1

Корінь дерева – це головне питання, яке потрібно вирішити. У цьому випадку це питання про те, яка проблема існує в банку. Внутрішні вузли дерева – це відповіді на це питання.

Розрахунок ефекту від впровадження

Ефект від впровадження RPA в банку можна розрахувати, оцінивши наступні фактори:

  • Скорочення ручної праці: RPA може замінити ручну працю, що призведе до скорочення витрат на оплату праці.

  • Прискорення процесів: RPA може виконувати завдання швидше, ніж люди, що призведе до скорочення часу виконання процесів.

  • Зменшення кількості помилок: RPA менше схильні до помилок, ніж люди, що призведе до підвищення якості роботи.

  • Підвищення продуктивності: RPA може підвищити продуктивність праці, оскільки співробітники будуть звільнені від виконання рутинних завдань.

  • Зниження витрат: RPA може привести до зниження витрат на утримання ІТ-систем та обробки даних.

  • Підвищення задоволеності клієнтів: RPA може підвищити задоволеність клієнтів, оскільки процеси будуть виконуватися швидше і з меншою кількістю помилок.

 Розрахунки ефекту від впровадження RPA в банку:

Банк витрачає 100 млн грн на оплату праці співробітників, які займаються обробкою документів. RPA може автоматизувати 50% цих процесів, що призведе до скорочення витрат на оплату праці на 50 млн грн.

Крім того, RPA може прискорити процес обробки документів на 20%, що призведе до скорочення часу виконання процесів на 20%. Це може привести до підвищення продуктивності праці на 20%.

RPA також може зменшити кількість помилок при обробці документів на 10%, що призведе до підвищення якості роботи.

В результаті впровадження RPA банк може отримати такі переваги:

  • Зниження витрат на оплату праці на 50 млн грн

  • Підвищення продуктивності праці на 20%

  • Зменшення кількості помилок на 10%

Загальний ефект від впровадження RPA може скласти 100 млн грн. 

Деталі

Опис процесу впровадження:

Зменшення витрат на оплату праці:

  • До впровадження RPA: 600 працівників зайнято на ручній обробці даних.

  • Після впровадження RPA: Завдання автоматизовані, кількість працівників, задіяних в ручній роботі, скоротилася до 300.

Розрахунок економії на оплату праці:

    • Середня місячна заробітна плата працівника: $2000

    • Річна заробітна плата працівника: $2000 * 12 = $24000

    • Економія на зарплаті: $24000 * (600 – 300) = $9,600,000

  2. Збільшення продуктивності

    • Працівники тепер можуть обробляти транзакції швидше завдяки автоматизації. Наприклад, кожен працівник може тепер обробляти 20% більше транзакцій за день.

     

  3. Розрахунок зростання продуктивності

    • Кількість оброблених транзакцій на працівника до RPA: 100 транзакцій/день

    • Зростання продуктивності: 100 транзакцій/день * 20% = 120 транзакцій/день

  4. Мінімізація помилок:

    • Після впровадження RPA кількість помилок у ручній обробці значно скоротилася. Наприклад, кількість помилок зменшилася на 50%.

    Розрахунок економії на виправлення помилок:

    • Середня вартість виправлення однієї помилки: $50

    • Зменшення кількості помилок: 50%

  5. Прискорення обробки даних:

    • Наприклад, час відкриття рахунку скоротився з 2 днів до 20 хвилин.

  6. Зменшення витрат на IT та обробку даних:

    • Після впровадження RPA, банк може скоротити витрати на обслуговування і підтримку обладнання, оскільки процеси автоматизовані.

Висновок

Впровадження технології RPA в банку стало ефективним рішенням для оптимізації рутинних процесів та покращення загальної продуктивності. Цей крок сприяв суттєвій економії витрат, збільшенню швидкості обробки даних та зниженню кількості помилок.

Результати впровадження RPA сягнули:

  • Зменшення витрат на оплату праці на $9.6 млн щорічно.

  • Збільшення продуктивності працівників на 20%, що призвело до обробки більшої кількості транзакцій за день.

  • Мінімізація помилок на 50%, що покращило якість обробки даних та зменшило необхідність у виправленні помилок.

  • Суттєве прискорення обробки даних, зокрема відкриття рахунків, з 2 днів до 20 хвилин.

  • Зменшення витрат на обслуговування та підтримку обладнання.

Впровадження RPA призвело до значного покращення ефективності банку та стало важливим кроком у напрямку оптимізації операційної діяльності.

Результат

Впровадження технології RPA в банку принесло значні позитивні зміни у роботі організації. Основні досягнення включають:

  • Ефективність операцій: Зменшення часу на обробку документів та транзакцій на 30%. Це призвело до значного прискорення внутрішніх процесів та поліпшення обслуговування клієнтів.

  • Економія коштів: Зменшення витрат на оплату праці на $9.6 млн щорічно завдяки автоматизації рутинних завдань та звільненню працівників від монотонної роботи.

  • Мінімізація помилок: Зниження кількості помилок в обробці даних на 50%, що покращило якість обслуговування та довіру клієнтів.

  • Збільшення продуктивності: Зростання продуктивності працівників на 20%, що дозволяє банку обробляти більше транзакцій та заявок.

  • Швидке впровадження нових продуктів: Зменшення часу на впровадження нових продуктів з 3-4 місяців до кількох тижнів.

Загалом, впровадження RPA суттєво покращило ефективність роботи банку та сприяло підвищенню конкурентоспроможності на ринку фінансових послуг.

Рекомендації

  1. Продовжити масштабування RPA: Розглянути можливість розширення впровадження технології RPA на інші відділи та процеси банку. Це дозволить ще більше оптимізувати операційну діяльність.

  2. Навчання персоналу: Забезпечити навчання працівників управлінням та використанню RPA для підтримки та оптимізації роботи. Це допоможе максимально використати можливості технології.

  3. Моніторинг та оновлення: Постійно моніторити роботу системи RPA, виявляти можливість оптимізації та вносити необхідні зміни для покращення продуктивності.

  4. Впровадження інших технологій: Розглянути можливість комбінування RPA з іншими технологіями автоматизації та цифровізації для ще більшого покращення результатів.

  5. Постійний аналіз результатів: Вести постійний моніторинг показників ефективності впровадження RPA та аналізувати їх вплив на бізнес-процеси банку.

  6. Розробка стратегії на майбутнє: Розглянути можливість розробки довгострокової стратегії використання RPA для досягнення стратегічних цілей банку.

Прогнозування на основі 3 сценаріїв

Сценарій 1 (Консервативний):

  • Автоматизація 30% рутинних процесів, що передбачає використання роботів для обробки документів та інших операцій.

  • Зменшення часу обробки документа на 40%.

  • Збільшення точності обробки на 20%.

Сценарій 2 (Реалістичний):

  • Автоматизація 50% рутинних процесів, включаючи операції з обробки документів та інші адміністративні завдання.

  • Зменшення часу обробки документа на 60%.

  • Збільшення точності обробки на 30%.

Сценарій 3 (Оптимістичний):

  • Автоматизація 70% рутинних процесів, охоплюючи велику частину адміністративних завдань та документальних операцій.

  • Зменшення часу обробки документа на 80%.

  • Збільшення точності обробки на 40%.

Ці сценарії надають різні прогнози залежно від рівня автоматизації та впливу на ефективність банківських операцій.

У підсумку, проведеної нами роботи було:

  • Автоматизація рутинних процесів: Було успішно автоматизовано значну кількість рутинних операцій, що дозволило покращити ефективність обробки документів та знизити ймовірність помилок.

  • Зменшення часу обробки: В результаті впровадження RPA вдалося суттєво скоротити час обробки документів, що призвело до прискорення робочих процесів.

  • Підвищення точності та надійності: Автоматизовані процеси виявили високу точність та надійність у порівнянні з ручною обробкою, що зменшило ймовірність виникнення помилок.

  • Ефективне використання ресурсів: Завдяки автоматизації, були звільнені людські ресурси від рутинних завдань, що дозволило їх використати в більш цікавих та стратегічних напрямках.

  • Зменшення витрат: Впровадження RPA дозволило зменшити витрати на утримання великого штату працівників, спростити процеси та скоротити витрати на обробку документів.

ПРО АВТОРА(АХ)

Коновалов Олексій – партнер Marrbery, де Шевченко Наталя – консультантка; Кривошея Марина – старша експертка; та Марія Заньковецька – консультантка.

Автори хотіли б висловити подяку таким особам:

Коваленко Галині, Снітку Кирилу, Литвиненку Василю, Григоренко Анні, Мельнику Олександру, Савченко Олесі, Ковалю Олегу, Гордієнку Денису, Тимчуку Богдану, Кравці Лілії та іншим, які допомогли в процесі. 


Рухаємося в майбутнє разом!

Зв'яжіться з нами
БІЛЬШЕ КЕЙСІВ

звіт

Кейс : Прогнозування попиту для сирного виробництва

Читати

звіт

Кейс: Розробка стратегій для сільськогосподарського підприємствач

Читати

звіт

Майбутнє їжі: Без м’яса?

Читати

Будьте в курсі наших останніх статистичних даних

Будьте в курсі наших останніх статистичних даних

    Зв'яжіться з нами

    Політика конфіденційності

    Умови експлуатації