Celonis утверждает, что движение за низкий уровень кода вытеснит процессный майнинг за пределы RPA

Источник · Перевод автора

Компания Celonis, поставщик технологий для непрерывного майнинга, заявляет, что ее выручка за последний год увеличилась более чем вдвое, а генеральный директор Александр Ринкер говорит, что движение low-code призвано помочь процессному майнингу обойти более раскрученный рынок роботизированной автоматизации процессов (RPA).

Интеллектуальный анализ процессов помогает компаниям идентифицировать процессы, которые они могут автоматизировать, и поэтому предшествует RPA, где и внедряется автоматизация. Активизация процесса интеллектуального анализа данных является признаком того, что предприятия все чаще хотят лучше понимать и оптимизировать бизнес-процессы, прежде чем они бросятся их оцифровывать и автоматизировать.

Ринке сказал в интервью, что сочетание интеллектуального анализа процессов и автоматизации с низким уровнем кода может обогнать такие технологии, как автоматизация роботизированных процессов, в качестве шлюза для ИИ и автоматизации. Ринке говорит, что эта комбинация более эффективна и масштабируема, чем традиционные методы разработки RPA, потому что у нее меньше накладных расходов, связанных с пользовательским интерфейсом. Ринке заметил, что интеллектуальный анализ процессов также может использоваться вне автоматизации для объединения процессов или их оптимизации другими способами.

Еще одним свидетельством его уверенности в технологии является то, что в прошлом месяце Ринке запустил задачу автоматизации, пообещав компаниям с доходом более 2 миллиардов долларов, что Celonis найдет для них 10 миллионов долларов экономии. Если этого не произойдет, Celonis пообещала пожертвовать 100 000 долларов некоммерческой организации по выбору компании. По словам Ринке, за первый месяц более 10 000 человек посетили веб-страницу Challenge, и более 80 компаний выразили заинтересованность в участии.

Компания также недавно приобрела low-code платформу Integromat. Celonis объединяет свой инструмент анализа процессов с технологией Integramat для создания системы управления выполнением для автоматического обнаружения, определения приоритетов и внедрения автоматизации предприятия.

Все основные поставщики RPA, включая UiPath, Automation Anywhere и Blue Prism, различными способами участвуют в разработке процессов. Ринке утверждает, что низкоуровневые подходы, такие как Integromat, обещают лучшую масштабируемость, чем RPA, для автоматизации возможностей, которые появляются в инструментах разработки процессов. Приложения, созданные для использования преимуществ собственных API-интерфейсов, имеют меньше накладных расходов, чем те, которые имитируют набор текста и щелчки мышью.

Согласно отчету компании Everest Group, занимающегося технологическими консультациями, за 2020 год, Celonis в настоящее время занимает около 60% рынка непрерывной добычи полезных ископаемых, а его клиентская база по сравнению с прошлым годом выросла на 400%.

Автоматизация карты сокровищ

Используя аналогию с добычей полезных ископаемых, интеллектуальный анализ процессов может автоматизировать создание корпоративных карт сокровищ, указывающих на современное золото, похороненное в различных бизнес-процессах. Именно здесь компания Celonis преуспела. Например, согласно заявлениям Селониса за последние два года, Celonis помог Comcast сэкономить 85 миллионов долларов, позволил L’Oréal увеличить количество бесконтактных заказов на 800% и сократить время цикла обслуживания клиентов British Telecom на 60%.

Одно дело просто смоделировать, как работают разные виды процессов продаж, закупок и платежей, а другое – соотнести эти модели с конкретными суммами в долларах. «Это как рентген для вашего бизнеса», – сказала Ринке.

Создание карты сокровищ начинается с подключения механизма интеллектуального анализа процессов к основным корпоративным приложениям, таким как SAP, Salesforce и Oracle. Это можно сделать за несколько часов, если это стандартные реализации. На точную настройку механизма интеллектуального анализа процессов может уйти несколько недель, если корпоративные приложения были настроены. Тогда можно начинать поиски кладов.

Финансовые и бизнес-команды могут запускать сотни настраиваемых аналитических инструментов, чтобы помочь компаниям понять, почему они могут испытывать трудности с своевременным выполнением заказов, что может замедлять оплату и как различные виды исключений или задержек могут нанести прямой ущерб бизнесу. «За пределами счастливого пути есть множество недовольных путей», – объяснила Ринке.

Например, анализ интеллектуального анализа процессов может количественно определить процент отложенных заказов из-за таких факторов, как избыточные проверки кредитоспособности, неправильные уровни запасов или отсутствие информации. По мере того, как команды начинают изучать все больше исключений, кажущийся простым бизнес-процесс начинает выглядеть как миска со спагетти.

«Я всегда говорю финансовым директорам, с которыми мы разговариваем, что если ваша компания не будет выглядеть как эта [тарелка спагетти], вы вернете свои деньги, но этого никогда не произойдет», – сказал Ринке. «И тогда мы действительно можем перейти к изюминке и количественно оценить, сколько это они, и именно так мы пришли к 10 миллионам долларов».

Общие примеры экономии включают количественную оценку количества отмененных заказов, количественную оценку чистой оценки промоутера и оценку влияния сокращения сроков доставки.

Добыча золота

Следующий шаг заключается в исправлении ситуации, и именно здесь комбинация интеллектуального анализа процессов и возможностей низкого кода начинает напрямую конкурировать с RPA за интеллектуальную работу по автоматизации предприятия. Celonis делает ставку на то, что сможет уловить это мнение, анализируя корпоративные данные, чтобы расставить приоритеты для возможностей экономии за счет новых средств автоматизации.

Возможно, что более важно, компания также расширяет рынок корпоративных приложений, который позволяет партнерам по бухгалтерскому учету, системной интеграции и консалтингу использовать свой опыт для решения конкретных типов отраслевых проблем. Партнерами являются такие компании, как Protiviti, EY и Deloitte.

Ринке предсказал: «Произойдет взрывное развитие сторонних приложений на вершине процесса интеллектуального анализа данных, потому что, когда вы раскрываете данные, вы можете положить на них множество вещей».

Технологический майнинг в Dell

Dell Technologies разработала внутреннее приложение под названием Predictive Case Intelligence (PCI), которое объединяет инструменты анализа процессов, искусственный интеллект и аналитику Celonis для выявления и прогнозирования потенциальных проблем в ИТ-поддержке клиентов. Это помогло сократить время, необходимое для решения обращений в службу поддержки клиентов, до 10% и повысить рейтинг удовлетворенности клиентов.

«Наши клиенты более довольны, так как они заблаговременно информируются о любых потенциальных задержках, чувствуют себя более уверенно в своем агенте поддержки и процессе и получают выгоду от более быстрого решения проблем», – сказал Амит Сони, вице-президент по операциям с услугами в Dell Technologies.

Он сказал, что при рассмотрении использования процесса интеллектуального анализа данных важно четко определить цели, особенно при обработке данных из различных источников. Четкая цель сокращения времени разрешения позволила улучшить использование интеллектуального анализа процессов для выявления важных закономерностей, зафиксированных во время взаимодействия с клиентом в нескольких системах.

Кроме того, важно разработать среду, которая поддерживает масштабируемость и возможность подключения для интеллектуального анализа процессов. Например, Dell соединила несколько облачных платформ, включая свои CRM-системы, с локальными системами, чтобы масштабировать это приложение и повысить его точность.

Слинг ПО с автобуса VW

Ринке сказал, что идея компании возникла после того, как он прочитал статью Вила ван дер Аалста о новой науке о технологической добыче полезных ископаемых. Несколько месяцев спустя Ринк устроился на работу в немецкую медиа-компанию, которая пыталась сократить время, необходимое для рассмотрения жалоб клиентов. Компания начала использовать ручной и медленный подход к картированию процессов, который включал множество собеседований.

«Мне было интересно, можем ли мы просто использовать процесс интеллектуального анализа данных для автоматического получения всех данных без необходимости проводить все эти интервью», – сказал он. «Мы пробовали инструменты для анализа процессов с открытым исходным кодом, но чтобы они работали, вам потребовались продвинутые математические навыки».

В конце концов, он помог компании сократить время разрешения обращений в среднем с пяти дней до разрешения 80% в первый день. «У нас никогда не было плана создать компанию, но эта первая компания так взволновала нас, что мы решили создать программный продукт».

Вначале команда исследовала различные стратегии маркетинга практически без бюджета. «Первое, что мы сделали, – написали письма от руки, – сказал Ринке, – когда помощник получил рукописное письмо, это могла быть бабушка их босса, поэтому они не хотели выбрасывать его в мусор. Так мы подписали контракт с Bayer Pharmaceuticals».

Компания также столкнулась с проблемами при найме своего первого отдела продаж. Ринке сказал: «У нас всегда были отличные инженеры, но у нас не было хорошей команды продаж, потому что мы не знали, как это сделать. Так что я ехал на автобусе VW, продавая себя, потому что нам нужно было получить какой-то доход. Вначале венчурные капиталисты не хотели инвестировать в нас».

Но как только они исправили ошибки с продажами, дела пошли в гору. С момента своего основания в 2011 году компания привлекла 370 миллионов долларов от Accel, 83North и других венчурных компаний, а ее оценка превышает 2,5 миллиарда долларов.