Специалисты Банка Казани сравнивают сведения клиента в банковской анкете с данными государственных органов и сервисов по проверке контрагентов. При этом большинство рабочего времени сотрудников уходило на открытие ссылок и сверку данных, а не на более приоритетные бизнес-задачи.
Задачи
- Банк Казани планировал автоматизировать процесс актуализации анкетных данных и освободить сотрудников от выполнения рутинных линейных процессов. ICL Services предложила роботизировать эти процессы.
Реализованное нами решение
- Работы на проекте начались осенью 2019 года. Со стороны ICL Services были задействованы бизнес-аналитик, два разработчика и руководитель проекта.
На первом этапе специалисты ICL Services обсудили и наметили бизнес-процессы банка, в которых RPA может увеличить эффективность на порядок. Далее бизнес-аналитик описал существующие процессы и то, как их будет выполнять робот.
К проекту предъявлялись высокие требования в части информационной безопасности, в том числе в разграничении прав доступа — как для разработчиков, так и для самого робота. - После согласования бизнес-процессов началась разработка робота для актуализации анкетных данных в UiPath Studio, это заняло около трех недель. В сентябре завершились испытания, а уже в октябре робот начал работать на боевом контуре.
Робот делает то же самое, что и сотрудник: открывает ссылки в браузере, копирует и вставляет данные, запускает приложения. Но для робота не нужно рабочее место в офисе — программа «живет» на сервере. - В алгоритме робота участвуют пять приложений:
- автоматизированная банковская система (АБС);
- дистанционное банковское обслуживание (ДБО);
- система электронного документооборота;
- сервис для получения актуальных данных контрагентов из открытых источников;
- Excel.
Робот составляет список организаций для актуализации анкет из банковской системы. Для этого он сверяет информацию из АБС с данными открытых источников. Когда робот находит ошибку, он может сам написать клиенту сообщение через систему ДБО. Если клиент не отвечает или значения не совпадают по чувствительным параметрам, робот через систему документооборота ставит задачу сотруднику и передает ему анкету.
«Мы планировали избежать ошибок ручного ввода, сократить время обновления анкет, дать нашим сотрудникам заниматься другими задачами и привести весь алгоритм к формализованному виду. На проекте было сложно определить критичность атрибутов, согласовать их со всеми внутренними службами банка и правильно оформить. Мы долго тестировали робота и переводили его в боевой режим частями. Сейчас он находится в эксплуатации почти полгода, и для сотрудников-операционистов робот стал удобным инструментом. Мы планируем увеличить его возможности и расширять список атрибутов, с которыми он работает», — отмечает руководитель проекта со стороны Банка Казани Анастасия Борисова.
Актуализация анкетных данных — лишь один процесс в банке, который можно оптимизировать с помощью RPA. Так, например, ICL Services имеет успешный опыт роботизации в открытии эскроу-счетов, закрытии банковских карт, комплаенс-контроле и обработке заявок на банковские продукты.
Результаты
- Количество обрабатываемых анкет в Банке Казани после внедрения робота увеличилось в 17 раз. Каждую анкету робот обрабатывает на 70-80% быстрее, чем сотрудник. При этом ему не нужно рабочее место, соцпакет и обучение с нуля, а заказчик может легко подключить еще одного робота и масштабировать обработку анкет с минимальными издержками.
- Сейчас ICL Services продолжает сопровождать Банк Казани в вопросах RPA — например, обеспечивает совместимость с новыми релизами компонентов ИТ-системы.