6 главных трендов автоматизации бизнес-процессов в 2024 году.

Поговорим о роботизации процессов, облачных технологиях, системах бизнес-аналитики и других актуальных трендах.

В современном мире, где время — это деньги, а кадровый голод на рынке труда становится все более актуальным, автоматизация бизнес-процессов становится не просто модным словом, а настоящей необходимостью. Представьте себе: вы можете сосредоточиться на стратегическом развитии своего бизнеса, в то время как рутинные задачи выполняются автоматически. Это не только экономит время, но и снижает риск ошибок, повышает эффективность и позволяет команде работать более слаженно.

Однако на текущий момент уровень автоматизации процессов в России все еще достаточно низкий: многих просто пугает незнакомая сфера, кто-то не знает всех возможностей современных систем, кого-то останавливают первоначальные инвестиции. На конец ноября 2022 года цифровыми решениями для управления процессами пользовались 17% компаний. Думаю, цифра выросла, но не кардинально.

Интересно, что участники этого опроса назвали одной из неочевидных причин, которая сдерживает цифровизацию бизнеса в России, отсутствие мотивации людей (52,5%). И это грустно.

Какие основные цели автоматизации процессов выделяют руководители:

- повышение производительности труда;

- повышение удовлетворенности клиентов;

- переход на удаленный или гибридный формат работы.

Давайте попробуем на простом языке рассмотреть тренды автоматизации бизнес-процессов.

Самый главный тренд автоматизации бизнеса в этом году - Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛ). И про это не говорит сейчас только ленивый.

ИИ становится основой для автоматизации множества процессов. Эти технологии позволяют анализировать большие объемы данных, предсказывать результаты и принимать решения на основе полученных данных.

Вот несколько примеров применения ИИ для автоматизации бизнес-процессов:

Чат-боты для обслуживания клиентов:

Как это работает: Чат-боты — это программы, которые общаются с клиентами через текстовые сообщения. Они могут отвечать на часто задаваемые вопросы, помогать с заказами или предоставлять информацию о продуктах.

Как использовать: установите чат-бота на своем сайте или в мессенджерах. Он будет работать 24/7, освобождая сотрудников от рутинных задач.

Анализ данных и прогнозирование:

Как это работает: ИИ может анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности. Например, он может предсказывать, какие товары будут популярны в будущем.

Как использовать: Соберите данные о продажах и поведении клиентов, а затем используйте ИИ для создания отчетов и прогнозов. Это поможет вам принимать более обоснованные решения.

Автоматизация маркетинга:

Как это работает: ИИ может анализировать поведение пользователей и автоматически отправлять персонализированные предложения и рекламу.

Как использовать: Настройте систему автоматического маркетинга, которая будет отправлять письма или уведомления в зависимости от действий клиентов на вашем сайте.

Управление запасами:

Как это работает: ИИ может отслеживать запасы и автоматически заказывать товары, когда их количество падает ниже определенного уровня.

Как использовать: внедрите систему, которая будет следить за вашими запасами в реальном времени и делать заказы у поставщиков без вашего вмешательства.

Обработка документов:

Как это работает: ИИ может сканировать и извлекать данные из документов (например, счетов или контрактов), сокращая время на ручной ввод информации.

Как использовать: Используйте программное обеспечение для распознавания текста (OCR), чтобы автоматически обрабатывать входящие документы и загружать данные в вашу систему.

RPA — это технология, позволяющая автоматизировать рутинные задачи с помощью программных роботов. Эти роботы могут выполнять действия, такие как ввод данных, обработка транзакций и взаимодействие с другими системами. RPA помогает снизить количество ошибок и ускорить выполнение задач, что особенно важно в таких сферах, как бухгалтерия и HR. Внедрение PRA может помочь бизнесу снизить затраты и улучшить эффективность процессов. Второй частой целью использования RPA является перенос данных из одной системы в другую (например, миграция данных из SAP в 1С или из кастомной 1С в Битрикс).

Несколько примеров:

Обработка счетов: RPA может автоматически извлекать данные из счетов, проверять их на соответствие и вводить в бухгалтерские системы.

Управление кадровыми документами: RPA может автоматизировать процессы, такие как обработка заявок на отпуск, обновление данных сотрудников и создание отчетов о производительности.

Обработка запросов клиентов: RPA может автоматически обрабатывать входящие запросы, извлекая информацию из баз данных и предоставляя ответы на часто задаваемые вопросы.

Мониторинг социальных сетей: Роботы могут отслеживать упоминания о компании в социальных сетях и автоматически реагировать на них.

Управление запасами: RPA может отслеживать уровень запасов, автоматизируя заказы на пополнение и создавая отчеты о движении товаров.

Обработка заказов: Роботы могут автоматически вводить заказы в систему, проверять их статус и уведомлять клиентов о выполнении.

Имитирование действий пользователя: RPA-роботы взаимодействуют с пользовательскими интерфейсами так же, как это делает человек — кликая мышью, вводя текст и т.д.

Интеграция с существующими системами: RPA не требует изменений в существующих системах, что позволяет быстро внедрять автоматизацию.

Обработка структурированных данных: RPA лучше всего подходит для работы с структурированными данными (например, таблицы, формы), но с помощью дополнительных технологий (например, OCR) может обрабатывать и неструктурированные данные.

Таким образом, RPA позволяет компаниям повысить эффективность, снизить затраты и освободить сотрудников для более стратегически важных задач.

Облачные решения становятся все более популярными для автоматизации бизнес-процессов. Они обеспечивают гибкость и масштабируемость, позволяя компаниям легко адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка. Облачные платформы также облегчают совместную работу и доступ к данным из любого места, что особенно актуально в условиях удаленной работы.

Основные преимущества:

· Масштабируемость - Облачные решения позволяют легко наращивать или уменьшать ресурсы в зависимости от потребностей бизнеса, что особенно важно для быстрорастущих компаний.

· Цена - использование облачных технологий позволяет сократить капитальные затраты на IT-инфраструктуру, так как не требуется закупка и обслуживание серверов и другого оборудования.

· Мобильность - облачные системы обеспечивают доступ к данным и приложениям из любой точки мира с интернет-соединением, что способствует удаленной работе и повышает продуктивность.

· Автоматические обновления - облачные провайдеры часто предлагают автоматические обновления программного обеспечения, что позволяет пользователям всегда работать с актуальными версиями.

Кому полезно:

Компании, которые не имеют ресурсов для покупки и обслуживания собственных серверов, могут использовать облачные решения для хранения данных и управления бизнес-процессами. Это позволяет им сосредоточиться на развитии бизнеса, а не на IT-инфраструктуре.

Новые компании могут сэкономить средства, используя облачные платформы вместо разработки собственного программного обеспечения. На рынке уже существуют множество готовых решений, которые могут удовлетворить их потребности и ускорить выход на рынок.

Компании стремятся к снижению затрат на инфраструктуру, внедрению современных технологий и уменьшению зависимости своих процессов от физического офиса. Все это достигается с помощью облачных решений. И лучшее доказательство востребованию облачных технологий – рост инвестиций в них на мировом рынке вырос за 2023 год на 20,4% и продолжает расти, а в России в 2023 году рынок облачных решений вырос на 40%. По данным исследования «Мегафон» 82% российских компаний считают облачные технологии основным драйвером роста цифровизации. На мой взгляд, цифры иногда говорят лучше слов.

Для небольших компаний все более актуальными становятся проекты с минимальными инвестициями, небольшими трудозатратами и легкой проверкой идей и гипотез, поэтому они все чаще обращаются к no-code и low-code решениям. No-code и low-code – это инструменты автоматизации и создания готовых решений, которые не требуют разработки на традиционных языках программирования.

No-code (без кода) — это подход, который позволяет создавать приложения и сайты без необходимости писать код. Вместо этого используются визуальные инструменты и готовые шаблоны, что делает их доступными даже для людей без опыта программирования. Это как конструктор LEGO: вы просто берёте детали и собираете то, что хотите.

Примером может быть сайты на базе Tilda, когда из готовых шаблонов и блоков пользователь самостоятельно может создать страничку, добавив текст и фотографии.

Таким образом, No-code – это полное отсутствие программирования, идеально для простых проектов.

Low-code (с низким кодом) — это подход, который также упрощает разработку, но даёт возможность добавлять собственный код для более сложных функций. Это, как если бы вы собирали конструктор LEGO, но иногда использовали бы дополнительные детали или инструменты, чтобы сделать что-то уникальное.

Примером такой no-code/low-code платформы может быть Битрикс 24 , которая позволяет упростить и автоматизировать бизнес-процессы. Битрикс24 предлагает интуитивно понятный интерфейс, позволяющий пользователям без технических навыков быстро настраивать и адаптировать бизнес-процессы под свои нужды. Платформа поддерживает интеграцию с различными сервисами и приложениями, что упрощает автоматизацию задач и оптимизацию рабочих процессов. Поэтому интегрировать базовый функционал компания может самостоятельно. Но при этом на платформе остается возможность доработок под свои уникальные процессы.

Современные компании используют множество различных программных решений для управления своими процессами. Например, для продаж у вас CRM, для управления предприятием ERP, для бухгалтерии 1С, много времени и сил тратится на перенос данных из одной системы в другую и получения необходимой информации. Зачастую на этапе передачи данных возникают простои и ошибки.

Интеграция этих систем становится важным трендом, позволяющим обеспечить бесшовный обмен данными между различными приложениями. Это не только улучшает эффективность работы, но и снижает вероятность ошибок, связанных с ручным вводом данных.

Интеграция различных ИТ-систем — это процесс объединения разных программных приложений, баз данных и технологий для обеспечения их совместной работы и обмена данными.

Какие принципы работы интеграции ИТ-систем:

Стандартизация данных: Использование общих форматов данных (например, XML, JSON) для обеспечения совместимости между системами. Это позволяет различным приложениям понимать и обрабатывать передаваемую информацию. API (Application Programming Interface): Создание и использование интерфейсов программирования приложений (API) для взаимодействия между системами. API позволяет одной системе запрашивать данные или функции другой системы, обеспечивая гибкость и модульность.

Микросервисная архитектура: Разделение приложений на небольшие, независимые сервисы, которые могут взаимодействовать друг с другом через API. Это упрощает интеграцию и масштабирование.

ETL (Extract, Transform, Load): Процесс извлечения данных из одной системы, их преобразования в нужный формат и загрузки в другую систему. ETL часто используется для интеграции данных из различных источников в хранилище данных.

Шины данных (Data Bus): Использование центральной шины данных для передачи сообщений и данных между различными системами. Это позволяет снизить количество прямых соединений между системами и упростить управление интеграцией.

Событийная интеграция: Реакция систем на события (например, изменение данных в одной системе может вызвать действие в другой). Это может быть реализовано с помощью систем управления сообщениями или очередей сообщений.

Интеграционные платформы: Использование специализированных интеграционных платформ (например, MuleSoft, Apache Camel), которые предоставляют инструменты и шаблоны для упрощения процесса интеграции.

Но, на мой взгляд, основное, что надо понимать руководителям, что возможность интеграции систем между собой есть и она позволить кратно повысить эффективность процессов, а метод уже должны подобрать it-специалисты.

BI-системы - это программы и инструменты, для сбора, обработки и анализа данных без необходимости ручного вмешательства. Это позволяет компаниям принимать более обоснованные решения на основе данных, экономя время и ресурсы, позволяет выявлять узкие места в операциях и оптимизировать их в реальном времени, что существенно повышает общую эффективность бизнеса.

К сожалению, до сих пор часть руководителей управляют бизнесом и принимают решения основываясь только на своем опыте и интуиции, не опираясь на статистику и данные.

Какой принцип работы BI-систем:

Сбор данных: BI-системы собирают данные из различных источников: базы данных, CRM-системы, ERP-системы, веб-аналитика и социальные сети.

Обработка и хранение: Данные очищаются и структурируются для дальнейшего анализа. Это может включать удаление дубликатов, исправление ошибок и преобразование данных в удобный формат.

Анализ данных: BI-системы используют различные методы анализа: статистические модели, машинное обучение и визуализацию данных. Это помогает выявлять тренды, паттерны и аномалии.

Визуализация: Результаты анализа представляются в виде интерактивных дашбордов, графиков и отчетов. Это позволяет пользователям легко интерпретировать данные и принимать решения.

Принятие решений: На основе полученной информации компании могут корректировать стратегии, улучшать процессы и адаптироваться к изменениям на рынке. Тут уже можно сделать комбо из опыта, интуиции и анализа данных.

Более простыми словами – BI-системы выгружают и работают с большими массивами данных, которые человек уже не способен обработать, облегчая принятие верных решений и видеть всю картину по бизнесу в целом.

И, если недавно наш рынок был заполнен западными системами и на слуху был в основном Power BI, то сейчас пользователи активно переходят на российские системы - Polymatica (занимала первое место в рейтинге систем по бизнес-аналитике по итогам 2022 года), Yandex DataLens, Alpha Bi, PIX BI и другие. А можно рассмотреть и китайский FineBI.

Автоматизация бизнес-процессов активно развивается и тренд только будет набирать обороты. Это эффективный и по факту не такой уж сложный путь повышения эффективности бизнеса и его не надо бояться и избегать. Современные программы сделаны максимально простыми и понятными для пользователей. За этим будущее, это надо принять и двигаться в этом направлении.

Если Вы задумались о повышении эффективности процессов, заходите на мой Телеграмм-канал.

Александра Гостева