Когда говорят о роботизации, первая ассоциация — десятки машин, которые что-то собирают и сортируют на конвейерах. Многие предприниматели считают, что это нужно и доступно только большим компаниям.
Евгений Шустов, «Первый БИТ»
Примерно такие же представления (это дорого, сложно и нам не нужно) о роботах-программах RPA (Robotic process automation), «живущих» на серверах и имитирующих действия офисных сотрудников: они как бы кликают мышкой и нажимают на клавиши.
Почему предприниматели не воспринимают RPA всерьез, легко объяснить, потому что когда открываешь, к примеру, базу практик RPA или смотришь на HeadHunter вакансии с «RPA», кругом будут компании типа «Билайна», QIWI или «Норильского никеля». Большинство из них купило первую лицензию RPA не раньше 2017 года, а сегодня у них десятки программных роботов и экономический эффект в десятки и сотни миллионов рублей.
Но вообще-то робот в компании может быть один, и даже при загруженности 5–10% он окупается и приносит пользу. Хотя бы потому, что его можно запустить за несколько дней и обойтись без дорогой интеграции с разными системами (как это бывает при классической автоматизации). Мы собрали три таких примера из нашей практики и надеемся, что они будут интересны компаниям, чьи обороты не измеряются миллиардами.
Кейс № 1. Венчурная компания: консультации и инвестиции в стартапы.
Ситуация. За полтора десятка лет накопился электронный архив из 600 тысяч документов объемом несколько терабайт — от внутренних протоколов собраний и приказов до клиентских проектов. Всё хранилось в разных папках на разных дисках, срок хранения — вечность, удалять нельзя.
В 2019 году компания решила перенести архив в «Битрикс24», чтобы документы были в одном месте и находились за секунды, если потребуется. Сейчас по регламенту один документ разрешается искать две недели — для любого бизнеса это дикость, а для венчурной компании тем более.
Решение. Первый вариант — нанять человека, который сделает работу примерно за 10 лет. Это при условии, что он будет прогонять документы через сервис оптического распознавания текста (OCR), например, от «Яндекса», Microsoft или ABBYY. Если обойтись без OCR и вручную перебивать текст из скринов в карточки «Битрикса», процесс займет лет 150, наверное.
У компании задача несрочная, но не настолько — даже 10 лет многовато. Поэтому решили попробовать более расторопного программного робота и купили одну лицензию российского ElectroNeek.
Как это работает. Для робота прописали алгоритм, по которому он действует круглосуточно. Задачу выполняет в связке с OCR от «Яндекса».
Сначала робот отправляется в одну из папок, берет документ и отправляет его в OCR. Пока OCR делает свое дело, робот создает в «Битриксе» карточку для этого документа, куда размещает распознанный текст. Сюда же подтягивает скан. Теперь сотрудник с доступом к архиву быстро найдет нужный документ по полнотекстовому поиску.
Операции с одним документом занимают в среднем 75 секунд. Получается, весь архив отправится в «Битрикс» примерно за 520 дней.
А можно быстрее? Да. Если сразу запустить 10 роботов, задача будет решена меньше чем за два месяца.
Сколько это в принципе стоит? Годовая лицензия на российского робота стоит в среднем 200 тыс. рублей. Роботы от глобальных вендоров RPA минимум в 1,5 раза дороже. Стоимость работ, если компания привлекает интегратора — 3-4 тыс. рублей за час (скорее всего, потребуется несколько десятков часов). OCR, как правило, оплачивается отдельно; у «Яндекса» он стоит 12 копеек за страницу А4, а у ABBYY ценообразование сложнее:
Кейс № 2. Компания, которая обслуживает офисную и кассовую технику.
Ситуация. Каждый месяц два менеджера продлевают 250–300 клиентских договоров. Вместо того чтобы искать новых клиентов и развивать отношения с текущими, они тратят 30% рабочего времени на рутину, которая легко автоматизируется.
Решение. Компания купила лицензию на одного робота. Чтобы написать последовательность действий для робота и протестировать его, понадобилось 60 часов.
Как это работает. Робот каждый день «просматривает» базу клиентов, по датам находит тех, с кем пора продлить договор. Потом формирует закрывающие документы, новые счета на оплату и отправляет по почте. Если клиент работает по ЭДО — отправляет в ЭДО.
Потом робот два дня ждет. Если реакции от клиента нет, отправляет новое сообщение с документами. Когда клиент оплатит счет и ответит, письмо появится в почте менеджера, который обновит информацию в учетной системе. Робот справился бы и с этой задачей, но компания решила оставить ее человеку.
На каждого клиента робот тратит от одной до трех минут. Со всеми договорами он справляется максимум за 10 часов в месяц, тогда как оба менеджера тратят примерно 100 часов, которые теперь можно потратить на клиентов, а не «бумажки».
Еще плюс. Робот наводит порядок в документах. Каждый раз, когда он спотыкается на ошибке в договоре или некорректном почтовом адресе клиента, он сигнализирует менеджеру, и тот всё исправляет.
Кейс № 3. Производитель спецодежды и обмундирования для МЧС.
Ситуация. Небольшая бухгалтерия еле справляется с обработкой бумажных первичных документов. От клиентов, партнеров и поставщиков сырья каждый месяц больше 1000 накладных «Торг-12» и актов.
Решение. Сначала в бухгалтерию планировали нанять нового сотрудника, но потом решили посмотреть, как робот будет импортировать данные из документов в «1С».
Как это работает. Бумажные документы сначала нужно отсканировать и закинуть в нужную папку. Этим занимается человек. Потом робот вытаскивает сканы из папки, прогоняет через OCR «Яндекса» и вбивает данные в нужные строчки и столбцы учетной системы. В результате у бухгалтеров стало меньше рутинной работы, вопрос с наймом еще одного сотрудника отпал.
В двух последних примерах робот загружен меньше чем на 5%, и все равно затраты на него окупаются. Со временем часть компаний передаст им другие шаблонные операции — в бухгалтерии, отделе продаж и HR. Фактически средний и отчасти малый бизнес действует как корпорации: проверяют робота на простом бизнес-процессе, потом масштабируют. Только в отличие от корпораций им не нужны сотни лицензий — вот и вся разница.
При этом кризис и пандемия создали идеальный фон для ускоренного внедрения RPA. Например, 50% поставщиков медицинских услуг в США решили инвестировать в RPA в ближайшие три года. Хотя сейчас в этой сфере только 5% вкладываются в роботизацию.