40+ роботов, 4 человека: правила для маленькой команды

Привет! Меня зовут Елена Сухова, я руковожу Центром роботизации бизнес-процессов в БКС. В отличие от многих подобных центров в финансовых организациях у нас очень маленький коллектив – всего 4 человека. Тем не менее, уже 5 лет мы успешно роботизируем процессы в компании и намерены заниматься этим и дальше. Сейчас у нас в эксплуатации больше 40 роботов, которые экономят около 30 тысяч человеко-часов в год, и ещё десяток в разных стадиях разработки.

В этой статье я расскажу, какие правила и решения позволяют нам сопровождать этот парк, не забывая о разработке новых роботов и общем развитии.

1.       Подбор задач.

Есть общепризнанные правила выбора процесса для роботизации: частая повторяемость, четкий алгоритм, умеренная сложность. На практике мы автоматизировали и довольно сложные задачи с сильно разветвленными алгоритмами, и процессы, которые выполняются раз в месяц, но ограничения все же есть:

• наши роботы не принимают решений и не инициируют исполнение финансовых транзакций. Они могут собрать отчет из имеющихся данных, сверить данные в запросе с учетными системами и сообщить об ошибках, создать черновик платежного поручения или служебной записки, но окончательное исполнение – ответственность человека;

• мы не роботизируем процессы, для которых критично время восстановления, поэтому максимальный срок для диагностики и корректировки скрипта в промышленной эксплуатации при сбое – 8 рабочих часов (хотя обычно проблема решается в течение 1-2 часов);

• информационные системы должны иметь возможность ограничения прав учетной записи робота на получение и, особенно, редактирование информации;

• техническое задание обязательно предусматривает порядок действий в случае сбоя и возможность выполнения задачи человеком.

Благодаря этим правилам мы, во-первых, не нуждаемся в круглосуточном человеческом контроле: достаточно проверки работы с утра по логам и отчетам и контроля в течение дня; а во-вторых, технические сбои не приводят к остановке процессов.

2.       Первичный анализ.

Мы тщательно изучаем процессы, с которыми к нам приходят заказчики. Роботизацию «в лоб» не делаем практически никогда.

В результате исследования может быть:

• предложена корректировка процесса для использования робота;

• выявлена потребность ^[1] в новых отчетах и выгрузках из систем для использования роботом;

• расширен или изменен объем роботизации;

• внесено предложение по оптимизации процесса в целом (иногда без роботизации).

За прошедшее время мы довольно хорошо изучили наш IT-ландшафт и часто можем предложить альтернативные способы выполнения операций. Например, люди могут получать входящие данные из внешних источников через пользовательский интерфейс, а робот – из внутреннего микросервиса по API. Такое решение быстрее и надежнее, а значит, трудозатраты на сопровождение будут ниже.

Дополнительно процесс оценивается на соответствие последним требованиям информационной безопасности. Здесь мы тоже наработали хорошую экспертизу, и можем заранее дать рекомендации по изменениям. Это позволяет нам в дальнейшем ускорить согласование технического задания.

3.       База знаний.

Когда мы только начинали проект RPA, сразу сделали очень важную вещь – создали базу знаний. У нас это пространство на Confluence, где хранится всё: шаблон технического задания; описание всех роботов, в том числе выведенных из эксплуатации; технические инструкции по работе и настройке информационных систем; типовые тексты писем и задач; полезные скрипты роботов; распределение обязанностей сотрудников и многое другое.

База постоянно дополняется и корректируется, позволяя найти ответ на большинство вопросов по нашей деятельности. В ближайшем будущем я планирую подключить к ней ИИ, чтобы находить ответы ещё быстрее.

4.       Служебные роботы.

В первый год работы мы мониторили запуски роботов, контролировали ошибки ^[2] и вели статистику практически вручную. Но это нам быстро надоело, и раз уж мы делаем роботов, то логично ^[3] сделать их и для себя. Теперь у нас есть постоянно работающие служебные скрипты, которые контролируют запуски, ежедневно и ежемесячно сводят статистику, несколько технических скриптов для различных разовых проверок и ещё пара-тройка идей насчет дальнейшей роботизации самих себя.

Это основные составляющие, благодаря которым мы продвигаем нашу стратегию «малый, но эффективный». В дальнейших планах – коллаборация с ИИ. Сейчас в стадии тестирования и опытной эксплуатации несколько проектов, где ИИ получает информацию из различных неструктурированных документов, а робот выполняет сверки и заполнение отчетов по жесткому алгоритму. Поэтому существующее сегодня в профессиональном сообществе мнение, что с приходом агентов на базе ИИ роботизация умрет, я не разделяю. Трансформируется – несомненно, и получит свое место в гибридных архитектурах, где ИИ – мозг ^[4], а робот – надежные руки.

А как вы относитесь к роботам?