В работе

подзаголовок

Подробнее
 

HR

Роботизация ввода данных при приёме на работу

  • Было: Ручное оформление документов, ручная обработка данных. 1 оформление ~30 минут
  • Стало: Робот получает на вход сканы документов, проводит распознавание и распределяет все данные по соответствующим полям учётных систем.
  • Эффект: В 10 раз быстрее обработка после автоматизации. Точность ввода достигла 100%.
   
Роботизация процесса поиска кандидатов на работу
  • Было: Ручная обработка десятков резюме. Анализ занимает 2-3 дня.
  • Стало: Робот анализирует резюме по ключевым словам и подбирает наиболее релевантные рекрутеру.
  • Эффект: Увеличена скорость обработки резюме, повышение эффективности подбора кандидатов, экономия времени сотрудников.
   
Кадровое делопроизводство
  • Было: Обработка заявок сотрудниками HR отдела на кадровые документы.
  • Стало: Робот мониторит системы (например, Task manager/Service Desk), где сотрудники оставляют запросы на предоставление справок, отпусков и т. д. Готовит необходимые документы (справки, приказы, заявления), при необходимости классифицирует и отправляет документы на согласование через СЭД.
  • Эффект: Повышение точности обработки и времени выполнения заявок, снижена трудоёмкость процесса.

Архив

Оцифровка книг с интеллектуальной обработкой формата и исправлением ошибок
  • Было: Сотрудники архива сканируют книги, распознают текст с помощью ПО, затем вручную проверяют и исправляют ошибки, делают форматирование.
  • Стало: Робот получает в необработанном виде данные сканирования книги с планетарного сканера, проводит распознавание текста, анализирует текст на наличие ошибок по словарям, исправляет их при необходимости и делает форматирование. Передаёт информацию в финальный файл.
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.

Бухгалтерия

Роботизация выполнения бухгалтерских операций в рамках закрытия периода
  • Было: 3 отдела, 5 приложений, подготовка большого объёма документов при закрытии периода.
  • Стало: Робот настроен на выполнение процедуры:
    • Синхронизация данных между разнородными системами
    • Проверка идентичности проводок в учётных системах
  • Эффект: 
    • Степень автоматизации: 75% работ автоматизировано.
    • Частота ошибок снижена до 0%.
    • Уменьшение ручного труда до 25%.
    • Более быстрое время обработки – сокращение на 65%.
   
Обработка первичной документации и внесение в учётную систему
  • Было: Ручной перенос данных из документов в электронные системы, обработка входящей документации.
  • Стало: Автоматическое распознавание содержания документов, распределение информации по соответствующим системам и полям. 
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.

Закупки

Рассылка закупочных спецификаций
  • Было: Сотрудники отдела закупок вручную составляют документы и рассылают поставщикам.
  • Стало: Робот анализируетинформацию о будущих поставках в BI/ERP системах. На их основании создаёт спецификации на закупку в формате PDF. Затем следует рассылка запросов поставщикам по электронной почте.
  • Эффект: Сокращение времени на рассылку закупочных спецификаций на 60-70%.
   
Разбор КП и автоматизация закупочных процедур
  • Было: Ручной разбор коммерческих предложений из email, внесение данных в базу.
  • Стало: Робот обрабатывает входящую корреспонденцию, содержащую КП. Просматривает нетиповые КП и извлекает целевые параметры закупки, вносит их в БД.
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.

ИТ

Миграция данных
  • Было: Ручной перенос данных из старых систем в новую.
  • Стало: Роботы забирают данные из старых систем, консолидируют их и вносят через пользовательский интерфейс в новую систему УВЗ.
  • Эффект: Экономия на доработке интерфейсов интеграции старых систем с новой системой.
   
Разблокировка УЗ
  • Было: Получение заявки/нотификации о блокировке учётной записи. Анализ причины. Разблокирование УЗ.
  • Стало: Автоматическое отслеживание блокировки УЗ. Анализ причины блокировки по косвеным признакам (ip, HW, паттерн). Автоматическое разблокирование УЗ при заданных условиях (99%).
  • Эффект: Освобождение времени IT специалиста. Более оперативное решение вопроса с разблокировкой УЗ.
   
Ответы на вопросы первой линии поддержки
  • Было: Ответ на вопрос любой сложности человеком, многократное повторение однотипных ответов.
  • Стало: Робот принимает входящие запросы, по ключевым словам определяет тип вопроса и выдаёт подходящий типовой ответ. Возможно самообучение.
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.
   
Распределение входящих обращений
  • Было: Ручная классификация входящих обращений.
  • Стало: По ключевым словам робот определяет тематику обращения и относит его к определённой категории. Для типовых обращений робот возвращает ссылку на решение.
  • Эффект: Экономия времени специалиста.
   
Автоматический анализ бизнес-процессов на возможности автоматизации
  • Было: Процесс бизнес-анализа не представлен как штатный. Действие запускается "по запросу". Приглашённый аналитик вручную делает снимок рабочего дня сотрудника, выделяет зоны для автоматизации. После описания БП IT служба предлагает решение по автоматизации.
  • Стало: Робот постоянно отслеживает действия пользователей на ПК, обнаруживает повторяющиеся операции и предлагает варианты их автоматизации: Работа с БД, большое количество однотипных операций в Excel, копирование информации из однотипных веб-источников.
  • Эффект: Внедрён непрерывный процесс бизнес-анализа, поставлен на поток поиск зон для оптимизации.

Клиентский отдел

Продление договоров на сервис
  • Было: Менеджеры искали договоры под продление вручную. Тратили ~7 чд/мес.
  • Стало: Робот определяет, с кем продлевать договор и рассылает клиентам ДС и счета по email. Через 2 дня повторная отправка и уведомеление менеджеру об оплате или отказе.
  • Эффект: Экономия 30% рабочего времени менеджера.
   
Автоматический мониторинг новых заявок на депозит и рассылка задач ответственным сотрудникам
  • Было: Ручной мониторинг новых заявок на депозитные счета (раз в 2 часа).
  • Стало: Робот периодически заходит в ДБО для мониторинга новых заявок на депозит. При появлении новой заявки выполняет следующие действия:
    • проверяет, что заявка подходит под заданные критерии;
    • сохраняет заявку в файл PDF с заданным форматом имени;
    • отправляет письмо по электронной почте через MS Outlook на выделенный адрес ответственного сотрудника Банка с вложением подготовленного файла.
  • Эффект: Ускорение обработки заявок на 2 рабочих часа.
   
Приём и обработка документов от клиентов
  • Было: Ручной перенос данных из документов в электронные системы, обработка входящей документации.
  • Стало: Автоматическое распознавание содержания документов, распределение информации по соответствующим системам и полям. 
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.
   
Обработка нетиповых договоров от разных контрагентов, классификация договоров по разным категориям, в зависимости от содержания
  • Было: Отдел из 10 сотрудников вручную разбирал поток договоров от тысяч контрагентов, тратя на 1 договор от 10 до 20 минут.
  • Стало: Робот используется для обработки большого количества нетиповых договоров с заказчиками. Договоры содержат информацию о типе сделки. Робот просматривает каждый договор, извлекает данные о контрагенте и ищет информацию о типе сделки, классифицирует и вносит в УС.
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.

Конструкторский отдел

Извлечение разрозненных данных из чертежей и сопутствующей документации
  • Было: Инженеры обрабатывают бумажные чертежи, вручную переносят данные из бумажных источников в цифровой вид, анализируют и вычитывают исходные документы.
  • Стало: Робот получает в необработанном виде данные сканирования проектной документации (чертежи, спецификации, технологические карты, и т. п.). Проводится анализ содержащихся на бумаге текстовых блоков. Текст распределяется по различым текстовым полям в зависимости от содержания.
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.

Логистика

Мониторинг большого количества транспортных единиц в разных системах
  • Было: Ручной мониторинг и анализ задержек доставок. 1 сотрудник - 50 вагонов в день.
  • Стало: Из информационной системы, согласно установленному маршруту, робот выгружает Excel файл, в котором содержатся номера вагонов. По определенному алгоритму этот файл фильтруется. Далее робот переходит во вторую информационную систему, где, согласно алгоритму, доходит до анализа причин задержек в пути следования вагона. Из отфильтрованного Excel файла, робот поочередно вводит номера вагонов и выгружает найденные по ним акты в виде Excel файла. Робот анализирует 1200 вагонов в сутки.
  • Эффект: Оптимизация штата сотрудников на 24 единицы.
   
Получение данных об артикулах из сторонней базы
  • Было: В разрозненных разнородных БД содержится информация об артикулах. БД не интегрируемые. Приходится вручную искать информацию по артикулам и дополнять карточку материала в мастер-системе.
  • Стало: Робот проводит рутинную работу по поиску, выверке данных из различных источников с консолидацией в мастер-системе.
  • Эффект: Снижение количества операций. Повышение точности. Уменьшение временных затрат на задачу.
   
Деблокирование заказов на отгрузку
  • Было: Контроль отделом логистики заказов со статусом "заблокирован". Анализ риска и условий оплаты, принятие решения о деблокировании заказа.
  • Стало: Робот выполняет контрольные процедуры по заблокированным заказам на отгрузку в ERP. Факторы анализа: класс риска контрагента, условия оплаты. Операция завершается проставлением роботом комментария о причине блокировки либо деблокировки заказа.
  • Эффект: Увеличение производительность отдела логистики в 5 раз.

Партнерский отдел

Автоматизация регистрации проектов KM
  • Было: Ручная обработка входящих email сообщений, содержащих информацию о проекте. Проверка дублей и классификация заявок. В день до 30 обращений. Каждое обращение - 10-15 минут.
  • Стало: Робот парсит входящие email и разбирает данные по нужным полям. Плюс анализ дублей. Время обработки одного обращения - менее минуты.
  • Эффект: Экономия времени ~10-15 минут на одно обращение, меньше ошибок, выше точность классификации заявок.

Страхование

Роботизация процесса верификации страховых взносов
  • Было: Сверка документов по страховым взносам с банковскими выписками в ручном режиме и ввод в ERP систему. До 2 дней на 1 клиента
  • Стало: Сверка и ввод данных полностью выполняется роботом. Занимает 20 минут.
  • Эффект: Сокращение времени обработки платежа до 20 минут. Устранен фактор человеческой ошибки. Точность увеличена до 100%.

Универсальный процесс

Сверка данных из разных БД
  • Было: Ручное сопоставление данных из разных систем, поиск дублей. Копирование или удаление данных при заданных условиях.
  • Стало: Роботизированное сравнение значений в различных системах, действие по скрипту: удаление/копирование/перенос.
  • Эффект: Повышение точности сравнения данных. Ускорение процесса сверки. Высвобождение времени человека.

Финансы

Роботизация оформления счетов для клиентов
  • Было: Применяется сложная ИТ архитектура, в том числе среда виртуализации Citrix. Сотрудник переключается между разными источниками и копирует данные из разных ERP систем. Из-за сложности процесса возникали ошибки.
  • Стало: Оператор запускает процесс и отслеживает выполнение. Робот выполняет механические действия по перелючению между средами и копирует данные автоматически. 
  • Эффект: Исключены ошибки ввода, упрощена работа оператора.
   
Актуализация информации о ДЗ, авансах и резервов по безнадежным долгам
  • Было: Отдел взыскания долгов банка регулярно сверял данные по сотням договоров и займов, вручную актуализируя информацию по долгам. На это уходили десятки часов в неделю.
  • Стало: Процесс был автоматизирован, заданы ключевые слова для анализа документов роботом, робот круглосуточно сканирует и сверяет договоры и актуальные займы. Вносит необходимые пометки в базе и информирует оператора о необходимости принятия решения человеком.
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.

Хранение документов/Канцелярия/Бухгалтерия

Оцифровка существующего архива электронных документов в jpg
  • Было: Архив документов в jpg. Перенос вручную мог занять до 10 лет.
  • Стало: Робот забирает jpg, распознает содержимое (создает текстовый слой), заворачивает в pdf, регистрирует в реестре/СЭДе/e-archive, заполняет данными в карточку. Заняло 4 мес силами 4 роботов.
  • Эффект: Экономия 9,5 лет рабочего времени.

Юридическая служба

Роботизация юрисконсультов
  • Было: Юридический отдел даёт ответы на вопросы сотрудников, часто повторяя одни и те же комментарии.
  • Стало: Робот отвечает на типовые обращения пользователей по юридическим вопросам, учится отвечать более адекватно на вольные формулировки, предполагающие одинаковые запросы.
  • Эффект: Экономия времени специалиста. Уменьшение количества ошибок.
   
Подготовка сводного отчёта по контрагенту из нескольких источников
  • Было: Ручное обращение к нескольким публичным источникам, сведение и анализ информации в едином отчёте.
  • Стало: Робот автоматически собирает данные по запросу оператора и готовит сводный отчёт в одной директории. 
  • Эффект: Экономия времени ~30 минут на одного контрагента, снижение количества операций с 20-30 до 2х.

Заголовок 1

Заголовок 2

Заголовок 3

Заголовок 4

Заголовок 5
Заголовок 6
Preformatted Text
Adress

PDF Title


  1. one
  2. two
  3. three
  4. four
  • one
  • two
  • three
  • four

Заголовок 1

Заголовок 2

Заголовок 3

Заголовок 4

Заголовок 5
Заголовок 6
Preformatted Text
Adress

PDF Title

 
  1. one
  2. two
  3. three
  4. four
  • one
  • two
  • three
  • four

Дополнительный заголовок

Дополнительный заголовок
Conf FMCG

Онлайн конференция Konica Minolta для организаций FMCG

Тестовый текст.
Тестовый текст. Тестовый текст.Тестовый текст.

Зарегистрироваться

Онлайн конференция Konica Minolta для организаций FMCG

Зарегистрироваться
Conf FMCG
Conf FMCG

Онлайн конференция Konica Minolta для организаций FMCG

Conf FMCG

Онлайн конференция Konica Minolta для организаций FMCG

Зарегистрироваться
Conf FMCG

Онлайн конференция Konica Minolta для организаций FMCG

Зарегистрироваться

Учись вместе с нами online

Прими участие в вебинарах Konica Minolta

Смотреть расписание
webinar_main_3


Скоро будут еще вебинары!


На ближайшее время вебинаров не запланировано.
Пока можете посмотреть наш архив вебинаров!