Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, analiza, a nawet analityka danych, nowoczesne narzędzia i systemy ERP w znacznym stopniu automatyzujące procesy finansowe – wszystkie te terminy powtarzane są jak mantra przez konsultantów, firmy technologiczne i kierowników implementacji. Prezentowane są często jako odpowiedź na wszystkie bolączki i wyzwania, przed którymi stoją obecnie organizacje, niczym magiczna różdżka, która za jednym machnięciem (implementacją) uzdrowi procesy i w dodatku przyniesie krociowe oszczędności.

Bez wątpienia, obecnie dostępne na rynku technologie mają niesamowite możliwości – poza tym, że mogą być wielokrotnie szybsze i wydajniejsze niż człowiek nie robiąc przy tym błędów, pozwalają błyskawicznie przetwarzać wielkie ilości danych i wyciągać z nich „inteligentne” wnioski dostarczając na przykład prognozy finansowe. Dlaczego więc wdrożenia technologii często przeciągają się, czasem o długie miesiące w stosunku do oryginalnych planów? Dlaczego organizacje nie osiągają założonej produktywności, oszczędności i zaplanowanego poziomu automatyzacji? Dlaczego narzędzie, które w środowisku testowym zdawało się nie tylko pracować bez zarzutu, ale niemalże czynić cuda, w środowisku produkcyjnym sprawdza się zaledwie zadowalająco?

Oczywiście, przyczyny mogą być złożone i różne dla każdej organizacji – począwszy od braku profesjonalnego zarządzania zmianą, złego doboru technologii, aż po błędy w samym wdrożeniu. Jednak doświadczenie podpowiada, że często bardzo ważną składową tego niepowodzenia jest nieustandaryzowany, pełen wyjątków proces oraz bardzo słaba jakość centralnej bazy danych (Master Data) w systemie ERP, którym posługuje się klient. Przykład? Systemy do zarządzania windykacją należności mogą wykonać konkretne akcje na podstawie wprowadzonych warunków płatności dla faktur, segmentacji klientów oraz innych zadanych zmiennych – począwszy od wskazania takiego konta windykatorowi w celu podjęcia przez niego dalszych akcji, po wykonanie telefonu do klienta z automatyczną wiadomością lub wysłanie mu wiadomości SMS. Brzmi świetnie? Tyle teorii. W praktyce te akcje zadzieją się w odpowiednim czasie i w stosunku do odpowiednich klientów wyłącznie wtedy, gdy warunki płatności będą wprowadzone dla klienta prawidłowo, a system będzie miał odpowiedni, aktualny numer telefonu, pod który będzie mógł wysłać wiadomość. Ostatecznie, może okazać się, że po kilku tygodniach, w czasie których należność nadal pozostanie nieuregulowana, windykator wreszcie zorientuje się, że klient nie miał prawa dostawać ponagleń, bo w numerze telefonu, którym posługiwał się system, brakuje jednej cyfry. Czasem właśnie tego typu trywialne błędy znacznie ograniczają korzyści, które można by osiągnąć przez technicyzację procesu.

Co więc możemy zrobić, by mieć pewność, że „wyciśniemy” z danej technologii szczyt jej możliwości? W czasach, kiedy słowem kluczem jest „business case” i cięcie kosztów, odpowiedź będzie dość niepopularna – poświęcić czas i środki, żeby dobrze przyjrzeć się swoim procesom, organizacji, danym, na których pracujemy i wdrożyć projekty, których celem będzie swoista praca u podstaw. Mowa tu o uporządkowaniu bałaganu i naprawie niedociągnięć. Ten bałagan często związany jest z gwałtownym rozwojem organizacji, np. poprzez zakup lub fuzje z firmami, które posługują się innymi technologiami i mają inne procesy. Może też mieć związek z brakiem lub słabą pozycją GPO (Global Process Owner’a, który powinien dbać o standaryzację procesów i równomierne wprowadzanie dobrych praktyk i nowoczesnych rozwiązań technologicznych w całej firmie) lub po prostu ze słabym wyszkoleniem kadry. Niezależnie od przyczyn, wprowadzenie standardowych procesów opartych na dobrych praktykach oraz odświeżenie i uporządkowanie danych w systemach stworzy podstawę pod skuteczną i gładką implementację wybranej technologii.

procesor, sieci neuronowe

W tego typu sytuacjach wsparciem będzie współpraca z zespołem ekspertów, którzy zajmują się obszarem automatyzacji biznesowych. W Capgemini Polska pomagamy naszym klientom w czasie całej ich drogi – od analizy i uporządkowania obecnego środowiska IT, poprzez rewizję istniejących procesów i zaproponowanie ich udoskonalonych wersji, aż po ostateczne wdrożenie planowanej technologii. Ocenę technologii i procesów możemy prowadzić używając kilku wypracowanych przez lata narzędzi i metodologii, a także posiłkując się narzędziami dostępnymi na rynku, umożliwiającymi „process mining”. Rozpoczynając tego typu projekt, pierwsze informacje o stanie organizacji klienta otrzymujemy już przy analizie dostępnej dokumentacji – często zdarza się, że klienci nie mają globalnych polityk i wytycznych finansowo-księgowych, kontrole nie są dostatecznie dobrze zdefiniowane i opisane lub nie są wykonywane. Prowadząc wywiady i warsztaty z pracownikami, widzimy rozdrobnienie technologiczne (oraz nieumiejętne wykorzystywanie wszystkich możliwości technicznych), organizacyjne i hołdowanie wyjątkom, które nie mają żadnego uzasadnienia w przepisach księgowo-podatkowych, a wynikają raczej z podejścia „tak było zawsze”. Na tej podstawie jesteśmy w stanie ocenić dojrzałość procesową i technologiczną organizacji i często oceny te nie wypadają bardzo pozytywnie. W sukurs przychodzi nam również „process mining” (technologia polegająca na analizie bardzo dużej ilości danych źródłowych i prześledzeniu całości procesu krok po kroku) na przykład od momentu wprowadzenia zamówienia, do zaksięgowania płatności za fakturę klienta. Mając takich łańcuchów zdarzeń tysiące, jesteśmy w stanie prześledzić, jak proces wygląda u klienta w rzeczywistości – nie na mapie, nie jak w wyobrażeniu GPOsa, ale właśnie tak, jak przedstawia się na podstawie twardych danych wyciągniętych z systemu. Analiza wariantów, które wystąpiły w czasie wykonywania tego procesu w tysiącach iteracji, może wykazać, że zaledwie mała część przypadków podąża standardową ścieżką, istnieje mnóstwo odstępstw i opóźnień. Najbardziej dającymi do myślenia są chyba przypadki, w których okazuje się, że pojedyncze zdarzenie pojawiało się w danym procesie kilkukrotnie – na przykład dane zamówienie lub faktura były kilkakrotnie poprawiane, kasowane i znów poprawiane. Taki proces nie może być ani efektywny, ani tani, a na pewno wyniki te sugerują, że nie jest oparty na dobrych praktykach. Czy zamiast wprowadzać w tym momencie na przykład ultranowoczesny system obsługi reklamacji i zgłoszeń od klientów przez self-service portal lub na podstawie automatycznego rozpoznawania głosu w czasie rozmowy z wirtualnym agentem, nie lepiej byłoby upewnić się, że eliminujemy wszystkie błędy z procesu, w celu ograniczenia ilość tych zgłoszeń tylko do tych, które faktycznie są konieczne? Może się okazać, że zakładaną produktywność i oszczędności osiągamy znacznie szybciej i taniej, a przy tym doświadczenie klienta (customer experience) jest na dużo wyższym poziomie.

Klienci, niezależnie czy korporacyjni czy konsumenci, będą na pewno wybierać tych dostawców i usługodawców, którzy zapewniają im szybszą, łatwiejszą i łatwiej dostępną obsługę. Automatyzacja, która w znacznym stopniu to ułatwia, jest bez wątpienia drogą, którą powinny iść wszystkie organizacje, żeby utrzymywać i rozwijać biznes. Nie może być to jednak droga na skróty – ponieważ przy obraniu takiej właśnie drogi organizacje nie będą w stanie wykorzystywać wszystkich możliwości dawanych im przez nowoczesną technologię. Albo wrócą do punktu wyjścia, gdzie znów będą szukać produktywności i oszczędności, albo zaczną do podstaw i zbudują solidne fundamenty do zmian.