Процессная аналитика в системе комплаенс-контроля

Полный текст

Введение

Динамичная внешняя среда требует адекватного реагирования современных организаций на ее изменения. В последнее время все чаще с этой целью российские компании в управлении бизнес-процессами стали применять ряд новых инструментов, среди которых процессная аналитика (Process Mining). Вил ван дер Аальст, нидерландский профессор, основоположник технологии и её проповедник, убежден, что «за последние два десятилетия Process Mining превратилась из перспективного направления в эффективный подход, позволяющий оптимизировать деятельность с помощью десятков коммерческих инструментов» [1]. Наша задача, обосновать эффективность применения процессной аналитики в системе комплаенс-контроля для обеспечения кадровой безопасности организации.

1. Ход исследования

Специфика технологии Process Mining заключается в определении рисков для организации, а также помогает разрабатывать рекомендации по их минимизации или устранению. В начале 2021 года был проведен опрос 106 руководителей из 24 стран, чтобы выявить особенности и эффективность данного инструмента. По мнению вендоров программного обеспечения и поставщиков услуг, технология класса Process Mining имеет практически неограниченные возможности. Главная ее отличительная особенность в том, что она универсальна. Стоит ближе познакомимся с этими новыми инструментами.

Process Mining — технология, которая на основе внутренних актуальных данных предприятия дает возможность получить достоверное представление о фактической модели протекающих процессов и наиболее уязвимых («узких») местах, которые нужно улучшить. Так, к примеру, в список действующих направлений аналитики попали совершенствование процессов (77%), их прозрачность и проверка качества (57%), снижение затрат (46%), мониторинг процессов (42%), а также стандартизация и соответствие регламентам (39% и 35% соответственно) [1]. При этом стоит отметить, что одновременно проводится оценка рисков и сверка с правовой базой [2].

Понимая действенность инструмента, многие компании уже стали активно применять данную технологию, как в России, так и за рубежом. Исследования PwC и ABBY показали, что 16% российских компаний уже сегодня активно используют этот инструмент, а к 2025 году больше половины крупных компаний планируют внедрить процессную аналитику. Компании европейских государств, например в Германии (35%), Бразилии (14%), Швейцарии (13%), Нидерландах, Великобритании, США и др. (по 4%) уже начали реализацию проектов по технологии процессной аналитики и планируют её использование в будущем. Лишь 15% компаний в мире не внедрили и не планируют её использование [3].

Процессная аналитика становится более востребованной из-за растущей цифровизации процессов и возрастающей потребности их оптимизировать. Ожидания разработчиков программного обеспечения и пользователей достаточно высоки. В тройку лидеров, кто активно изучает бизнес-процессы, вошли нефтегазовый сектор (75% опрошенных), банки (43%) и информационные технологии (42%)[2]. Вместе с тем, интересен оказался и тот факт, что пилотный проект внедрялся не в основные, а во вспомогательные процессы. По результатам применения процессной аналитики особенно высокой эффективностью отличаются следующие перспективно важные направления для развития организации. Это закупки (67%), бухгалтерский учёт (60%), сфера продаж и ИТ-технологии (49% и 44%). Высокий процент эффективности применения Process Mining отмечается и в сфере логистики (42%). Эти службы в наибольшей степени обеспечивают эффективность компаний при небольших вложениях. Самыми успешными направлениями стали:

• качественные данные (51%);
• постановка конкретных целей (47%);
• поддержка руководства (42%);
• присутствие нужных специалистов (38%).

Чтобы соответствовать новому формату работы в обновленной реальности, среди наиболее значимых факторов успеха можно выделить, например, правильную координацию работы бизнес-подразделений с ИТ-службами. В 58% случаев результаты взаимодействия отслеживались процессной аналитикой. Примерно половина компаний, внедрявших инструмент процессной аналитики, отслеживали именно эти факторы. Интеллектуальная обработка информации позволяет систематизировать данные из неструктурированных документов. Она экономит время и человеческие ресурсы по сбору и обработке данных, позволяет управлять рисками, повышать эффективность бизнес-цепочек.

Данный результат свидетельствует о том, что внедрение процессной аналитики сегодня способствует постепенному, но уверенному переходу к новому формату работы современных предприятий. Компанией-поставщиком программных решений в области анализа бизнес-процессов является MyInvenio. В 2013 году компания была основана в Италии и в 2021 году была приобретена IBM. География её клиентов представлена в Европе, Америке и Японии. Разрабатываемые технологические продукты ориентированы на проведение цифровой трансформации на основе преобразования и оптимизации бизнес-процессов благодаря автоматическому считыванию данных и их очень подробного и глубокого анализа. Основной акцент в продуктах компании MyInvenio выполнен по трем направлениям: «Обнаружение (Discover)», «Мониторинг (Monitor)» и «Оптимизация (Optimize).

В соответствии с первым направлением, построение процесса выстраивается автоматически на основе фактических данных, поступающих из внутренних систем и стейкхолдеров (ERP, CRM, IOT, BPM, RPA, AI) благодаря сквозной оптимизации (end-to-end process streamline).

Второе направление занимается отслеживанием и контролем производительности, и проводит соответствие фактических процессов с регламентированными, выявляя узкие места. Разрабатывает сценарий модулируемого бизнес-процесса.

Для оптимизации процесса — третье направление — создаётся цифровой двойник предприятия (Digital Twin of an Organization), который помогает определить модель To Be и позволяет принимать различные управленческие решения, руководствуясь реальными фактами и событиями в организации. Таким образом, реальной организации не приходится терять убытки из-за непредвиденных событий, неправильно принятых решений, неадекватной оценки ситуации. Анализируя прошлые события при выполнении процесса и компьютерные разработки сотрудников, технология Process Mining определяет, например, где будет эффективнее применить RPA, а где лучше использовать инструменты искусственного интеллекта, чтобы оказать наибольшее влияние на бизнес.

Кроме того, технология процессной аналитики (Process Mining) интегрируется с технологией интеллектуального анализа задач (Task Mining). Это, в свою очередь, позволяет определить, что именно происходит во время выполнения или ожидания деловой активности. И что в это время делает каждый сотрудник, как он использует ресурс рабочего времени при выполнении поставленных задач. Кроме того, становится понятным и фактическое время простоя или непродуктивно потраченное время.

Анкетирование и точечные интервью с отдельными представителями бизнес-сообщества, среди которых было опрошено более 70 организаций различных сфер, применяющих интеллектуальный анализ данных для оптимизации внутренних процессов, показали, что 50% компаний готовы к использованию средств Process Mining через 3 года, 4% опрошенных на данный момент внедрили процессную аналитику внутри компании, 6% прямо сейчас ведут пилоты, 16% заявили о применении технологии, как минимум, для одного процесса [3].

 Какие еще инструменты сегодня внедряются в систему комплаенс?

Майкл Хаммер, американский инженер, основатель BPR (Business Process Reengineering) утверждает, что процессная аналитика — совершенно новый подход к реинжинирингу бизнес-процессов с сильным технологическим уклоном, который объединяет автоматизацию и редизайн бизнес-процессов [4].

Хороший инструмент показала американская компания Nintex — лидер в области разработки программных продуктов, увеличивающих функциональность технологии Microsoft Share Point. Компанию основали Брайан Кук и Бретт Кэмпбелл в 2006 году. Современные продукты Nintex нацелены на автоматизацию управленческих задач и помогают оптимизировать бизнес-процессы организаций [5]. Основными направлениями и особенностями работы компании стали:

• разработка простых программных решений по автоматизации рабочих процессов на предприятии;
• применение инновационных технологий в разработке программных средств;
• производство программных продуктов, при помощи которых компании способны улучшить бизнес-процессы.

Важной стороной разработок компании стало приложение Nintex Promapp. Оно используется для безопасного документирования и хранения информации о бизнес-процессах, организации, рисках, улучшениях и записях об обучении. Результаты аналитики визуализированы, что упрощает их управление и повышает уровень эффективности самих процессов. Проводится мониторинг данных и запись текущих и актуальных версий. Причем этот программный продукт позволяет работать с неструктурированными данными, а также поддерживает интеграцию с Sharepoint, Office 365, Box, Salesforce и ServiceMax и другими приложениями.

Предикативная аналитика — комплексное решение перехода компаний к гиперавтоматизации.

Международным поставщиком цифровых услуг — компанией Humans4Help — разработан продукт Mysmartautomation. Эта компания реализует стратегии обработки данных при помощи технологий, включая искусственный интеллект, интеллектуальную автоматизацию, RPA, машинное обучение, NLP, чат-ботов для удовлетворения требований потребителей, улучшения качества их обслуживания [6]. Интересной в работе руководителей может стать такая способность программы Mysmartautomation, которая позволяет визуализировать бизнес-процесс в реальном времени и автоматизировать повторяющиеся задачи. По сути, данное приложение позволяет руководителям территориально не пристёгиваться к кабинету и контролировать все процессы деятельности предприятия на расстоянии, быть мобильными и активными, выезжать на переговоры и сделки без ущерба для бизнес-процессов. Это особенно важно при контроле работы удаленных сотрудников, работающих вахтовым методом.

Преимуществом программы Mysmartautomation также являет возможность выявления фактов мошенничества и прогнозирования поведения отдельных лиц, что как раз и является целью комплаенс-системы. Таким образом, выстраивается предикативная модель или предикативная аналитика (её ещё называют прогнозной или предсказательной) — это множество методов анализа текущих и/или прошедших данных или событий для прогнозирования. Она основывается на применении статистики, анализа и теории игр. Наиболее близким к предикативной аналитике стоит Data Mining, в котором частично используются схожие приёмы. Ядром всех этих методов является задача определения параметров, влияющих на прогнозные события. Эти задачи как раз и называются предикаторами, отсюда и название инструментов анализа. Если обратиться к инструментам предикативной аналитики, то их достаточно много. Некоторые применяются в российских компаниях. Среди наиболее известных назовем: Python, Rapid Maner, Knime, IBM SPSS Modeler, IBM Watson Analytics, SAS Enterprise Miner, SAP Business Objects Predictive Analytics, Oracle Big Data Preparation [7].

Система букинга рабочих мест.

В области управления кадровыми рисками также имеются программные разработки. В управлении рисками действуют международные финансовые и регуляторные стандарты (IFRS, XBRL, Solvency II, Basel), которые никто не вправе нарушить. Они регулируют, в частности, удаленную работу сотрудников. Особенно их актуальность повысилась в период пандемии.

Сегодня тенденция к удаленной работе в современном мире нарастает. Большинство компаний практикуют гибридную работу (79% респондентов), а не чистую «удалёнку» (63%). В целом по российскому рынку доля «гибридных» работников, совмещающих удаленную работу со стационарной, составляет 21% (медиана), а доля «чистых» удалённых работников равна всего 2%. В компаниях IT-сектора доля гибридных работников может достигать и 100%, а максимум для удаленных работников составляет 91% [8]. Большинство компаний (69%) планируют сохранить долю дистанционных работников на текущем уровне, увеличение значится в планах лишь 6% компаний. 20% респондентов в связи с переходом части персонала на удаленную работу планируют сокращать объемы офисных площадей, и 16% планируют внедрять систему букинга рабочих мест. Что это за система? Она появилась несколько лет назад, когда работодатели стали экономить на офисных площадях, на рабочих местах. Пандемия только усилила эту тенденцию. Сотрудники стали заезжать в офис только по необходимости. Окончание карантина ознаменовалось гибридными формами организации труда (культура работы «sharedesk»/«openspace» — совмещение удаленной и офисной работы). Офисные площади стали сокращаться в силу экономических причин. Но к этому времени, по возвращении работников в офис свободных помещений стало не хватать, а требования соблюдения социальной дистанции стали просто не выполнимы. Единственным выходом в данной ситуации стало своевременное бронирование рабочих мест и переговорных помещений. Так появилась система «букинга рабочих мест» (с англ. — система «Workspace Booking Manager 365 2.0») [9]. Система «Workspace Booking Manager 365 2.0» — это программный продукт, он не даст возможности забронировать уже занятое место (в том числе и на парковке). На рис. 1 выделены красным цветом забронированные рабочие места.

Причем, программа позволяет сделать недоступным для бронирования рабочее место, находящееся рядом с рабочим/забронированным местом в связи с необходимостью держать социальную дистанцию (актуально для периода пандемии).

Все указанные инструменты позволяют решить актуальные на сегодняшний день задачи, связанные с дистанционной работой сотрудников. Среди них поиск ответов на вопросы:

• Можно ли контролировать эффективность работы в условиях удаленной или гибридной организации труда;
• Как вести оценку работы сотрудников на «удалёнке»;
• Что происходит с вовлеченностью?
• Как реагируют на удаленную работу руководители и сотрудники?

 

Рис.1: Программа бронирования — система «Workspace Booking Manager 365 2.0» [8].

 

Эффективность и вовлеченность сотрудников.

При внедрении букинга рабочих мест респонденты отметили, что эффективность при удаленной работе не страдает: она или повышается, или остается без изменений. Более того, отмечается увеличение продолжительности рабочего дня — по мнению подавляющего большинства на 1-2 часа. Многие HR-менеджеры выразили обеспокоенность падением вовлеченности. Можно предположить, что удлинение рабочего дня наряду с отсутствием социального взаимодействия являются факторами повышения эффективности, но при этом эмоциональная привязанность к работодателю снижается. Это обстоятельство тоже не удручает общую картину новой организации труда работников через систему букинга рабочих мест, поскольку если дополнительно учитывать поколение зумеров, которые как раз и наполняют рабочие места сегодня, то только 8% молодых работников нуждаются в тесных контактах со стороны руководителя или партнеров по работе. Остальные достаточно прохладно относятся к формированию тесного социально-психологического климата в коллективе. Возможно, для удаленной работы это и неплохо.

И руководители, и работники высоко оценивают практику удаленной работы. Свыше половины респондентов отметили, что большинство руководителей поддерживают практику дистанционной работы, только 19% руководителей против. При этом 90% респондентов считают, что удаленную работу поддерживают большинство работников. Отмечаем все-таки существенный разрыв в уровне поддержки дистанционной работы между работниками и руководителями [10].

Комплаенс-система организации.

Описывая все вышеприведенные инструменты и программные продукты, которые современные компании активно внедряют в свою деятельность, мы не преследовали цель показать, кто круче, кто более технически подкован. Вовсе нет. Важно правильно понимать, для чего нужны все это новации и разработки. Цель внедрения всех инструментов Process Mining — обеспечить устойчивость бизнеса и защитить компанию от рисков и убытков.

Главные риски связаны с деятельностью/бездействием персонала (то есть кадровые риски) [11]. Кадровые риски связаны, как правило, с возникновением у компании финансовых или репутационных потерь, с непреднамеренным или умышленным нарушением ее руководством или сотрудниками норм действующего законодательства РФ, требований контрольно-надзорных органов (КНО), внутренних корпоративных регламентов, отраслевых стандартов, а также норм деловой этики, принятых в данной бизнес-среде. Это могут быть мошенничество, получение взяток от поставщиков и подрядчиков, уклонение от налогов, искажение финансовой отчетности и другие нарушения.

Именно персонал становится главной причиной рисков. Причем в современном мире создана парадоксальная ситуация: чем выше статус сотрудника и профессиональный уровень, тем большую угрозу он представляет для организации[12]. Это связано с тем, что у таких сотрудников больше возможности работать с конфиденциальной информацией, самим создавать инновационный продукт/разработку, за которой активно охотятся конкуренты. В силу своей недосягаемости и особых льгот, сотрудники могут и проворачивают различные мошеннические схемы (чаще всего это относится именно к руководителям и отдельным категориям специалистов). Они разворовывают компанию или способствуют этому, входя в сговор, подвергаясь вербовке по разным причинам.

Чтобы поставить барьер на пути кадровых рисков необходимо вводить систему комплаенс-контроля. Термин комплаенс возник от английского слова compliance, что означает «соблюдение», «соответствие». То есть, комплаенс — это приведение бизнеса в соответствие с требованиями закона и удержание деятельности компании в рамках правового поля. Комплаенс можно определить как корпоративную политику для предупреждения противозаконных действий сотрудников компании[13].

Комплаенс-система организации — это комплекс положений, политик и инструкций, которые направлены на соблюдение закона или локальных актов компании в разных сферах [14]. Например, в налоговой, антимонопольной, антикоррупционной, санкционной. Одна из самых востребованных комплаенс-систем — антикоррупционная.

Антикоррупционная политика включает ряд направлений: политику в отношении премий, подарков, политику разрешения конфликта интересов, политику в отношении благотворительной помощи и проверки контрагентов (таблица 1).

 

Таблица 1: Структура антикоррупционной политики.

Table 1: Structure of anti-corruption policy.

Структура антикоррупционной политики
Политика в отношении премий	Политика в отношении подарков	Политика по разрешению конфликтов интересов	Политика в отношении благотворительной помощи	Политика по проверке контрагентов
- Размер вознаграждения - Условия получения премии - Обстоятельства, которые могут служить основанием для отказа в выплате премии	- Определение порядка - Его допустимый размер - Перечень сотрудников, которым запрещено получать подарки - Условия получения и дарения подарков сотрудниками - Дарение корпоративных подарков от имени организации	- Определение сфер, в которых может возникнуть конфликт интересов - Примеры и способы устранения выявленного конфликта интересов	- Порядок оказания благотворительной помощи - Виды допустимого содействия - Документальное оформление пожертвований - Размер помощи	- Определение факторов риска - Составление анкеты для контрагентов - Определение порядка взаимодействия с партнерами

 

Комплаенс-система обеспечивает комплаенс-контроль за деятельностью служб внутреннего аудита и службы безопасности организации. Для обеспечения независимости деятельности службы комплаенс-контроля, её структурное подчинение устанавливается напрямую не генеральному директору, а владельцу/собственнику, высшему менеджменту.

Для проведения эффективной оценки рисков, особенно удаленно, как раз и необходима вся система инструментов, IT-продуктов, позволяющая в режиме онлайн собирать актуальную информацию о деятельности каждого сотрудника, независимо от его статуса и должности, каждого структурного подразделения и бизнес-процессов.

Заключение

Технология процессной аналитики (Process Mining) интегрируется с технологией интеллектуального анализа задач (Task Mining), определяющая предстоящую или реальную деловую активность.

Процессная аналитика создала новый подход к реинжинирингу бизнес-процессов. В этом направлении важным инструментом стало приложение Nintex Promapp — для безопасного документирования и хранения информации о бизнес-процессах, рисках управления. Комплексным решением перехода компаний к гиперавтоматизации становится предикативная аналитика и её программный продукт Mysmartautomation, способный выявлять факты мошенничества и прогнозирования поведения отдельных лиц.

В этом инструментальном ряду особое место отводится системе букинга рабочих мест, вызванной необходимостью удаленной работы сотрудников в организациях.

Все инструменты обеспечивают качественную работу комплаенс системы, способной покрыть всю территорию организации тотальным комплаенс-контролем, не допускающим утечки информации, мошеннических схем и просто откровенного безделья на рабочих местах. Применяемые инструменты в автоматизированном режиме позволяют даже удаленно считывать актуальную информацию по кадрам и бизнес-процессам, собирать неструктурированные данные и прогнозировать кадровые риски. Тем самым, предотвращаются возможные угрозы безопасности и обеспечивается устойчивое корпоративное развитие.

 

 Конкурирующие интересы: Конкурирующих интересов нет.

Об авторах

Ирина Николаевна Махмудова

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: Mahmudova.I@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9943-3839

д.э.н., доцент; профессор кафедры управления человеческими ресурсами

Россия, 443086, Самара, ул. Московское шоссе, д. 34

Список литературы

Дополнительные файлы