Внедрение RPA, которое принесло 40 млн руб. дополнительного дохода

Многие компании активно экспериментируют с RPA, внедряя цифровых помощников в различные бизнес-процессы. Банк ВТБ - не исключение. Реализованные проекты роботизации в банке показали настолько хорошие результаты, что было принято стратегическое решение увеличить количество роботов в 10 раз к 2022 году: с 29 до 300. Почему растет доверие к RPA, на конференции GlobalCIO|DigitalExperts «На шаг впереди» объяснил руководитель стрима RPA Банка ВТБ Олег Тихомиров.

2020 стал переломным для направления роботизации в Банке ВТБ. Прежде всего, по словам Олега Тихомирова, повысилась вовлеченность в процесс внутренних бизнес- заказчиков. Причем они «доверили» роботизации высокоприоритетные процессы.

«Были реализованы несколько кейсов, и результаты, которые мы получили, дали основания для формирования стратегии роботизации до конца 2022 года. Поставлены весьма амбициозные задачи. Планируется увеличить число цифровых сотрудников в 10 раз — с 29 до 300», - рассказал Олег Тихомиров.

Доверие к RPA растет по нескольким причинам. Во-первых, роботизация экономит банку около 1760 человеко-часов в год. Во-вторых, роботы значительно снижают количество ошибок, как следствие, это позволяет сократить операционные затраты. В-третьих, RPA высвобождает ресурсы ценных сотрудников. Кроме того, роботизация «снимает остроту» пиковых нагрузок в случае срочных и важных задач. Можно выполнять задачи в более короткий срок.

«Каждый цифровой сотрудник - это больше, чем оптимизация штата, - подчеркнул Олег Тихомиров. - Именно комплексная оценка результатов роботизации позволяет усилить доверие наших заказчиков к этому инструменту».

В качестве примера Олег Тихомиров привел топовые кейсы, которые послужили драйверами для развития этого направления в Банке ВТБ.

«Робот» для пересчета ставки по сделкам с плавающей процентной ставкой

Робот позволил пересчитывать ставку в ежедневном режиме и за счет этого снизить издержки. Ежедневно он обрабатывает от 15 до 30 сделок. Он запрашивает и получает список сделок контрагента, обрабатывает данные о сделках, в том числе, проверяет тип ставки и параметры сделки, определяет даты начала загрузки курсов ставок и обновляет значения ставок.

Эффекты. Внедрение позволило высвободить около 400 млн руб. капитала банка за счет возросшей точности расчетов. Его экономический эффект оценивается в 40 млн руб. дополнительного дохода от высвобождаемого капитала.

Важно также, что робот позволил автоматизировать рутину, которую раньше выполняли сотрудники.

Роботы в контексте пандемии

Яркий пример того, как благодаря роботам можно оперативно реагировать на изменившуюся ситуацию, - пандемия. По словам Олега Тихомирова, после начала пандемии Банк ВТБ начал активно использовать роботов для решения двух задач:

• для обработки и проверки данных по заявкам на получение льготных кредитов под 2% годовых для предприятий малого и среднего бизнеса в рамках программы господдержки;

• для обработки запросов на выплаты физлицам-клиентам банка, оказавшимся за рубежом в условиях закрытых границ.

Эффекты. «Мы смогли оперативно откликнуться на запрос заказчиков и своих клиентов в контексте пандемии – это очень важно для бизнеса, - подчеркнул спикер. Также благодаря роботам удалось «снять остроту» пиковых нагрузок.

Робот по обработке АТМ-претензий

Главная сложность реализации — высокий уровень критичности функции для банка. Поэтому эффективная отработка претензионных запросов принципиальна для формирования максимально комфортного клиентского пути.

Плюс роботов в том, что они умеют обучаться. Сейчас робот уже самостоятельно принимает решение о выплате в ряде случаев, когда не требуется вмешательство человека или дополнительный анализ ситуации.

Эффекты. Робот «рассматривает» ATM-претензии клиентов 24/7, это высвобождение людей. И «экономит» банку почти 4,7 млн руб. в год

Из прошлого в будущее

Успешные кейсы RPA постепенно создают культуру роботизации. «На что мы рассчитываем в будущем? Мы понимаем, что роботы, как цифровой инструмент, создают связь между прошлым и будущим», - считает Олег Тихомиров.

Прошлое - роботы успешно решают задачи в legacy-ландшафте.

Будущее – умные роботы: распознавание документов, машинное обучение, использование и реализация микросервисов (API).

Олег Тихомиров подчеркнул, что ключевой тренд роботизации – это именно «умные» роботы, которые не просто заменяют людей алгоритмами и сценариями, а умеют решать более сложные задачи. «Например, сейчас мы работаем с несколькими партнерами над новыми проектами. Но один из них не готов предоставить микросервисы API в необходимые сроки для вывода на рынок нового продукта. При этом у него обязательно есть «человеческий» инструмент, например, личный кабинет, который может использовать человек. Робот берет на себя задачу создания «мостика» между человеческим интерфейсом и API. В итоге, мы можем своевременно выводить на рынок новые партнерские продукты».

Читать еще:  

• Банковские нейросети сегодня и завтра
• Каждому сотруднику — по роботу-помощнику: развитие RPA в группе «ММК»
• «Будущее за гибридным интеллектом»: прошел первый российско-французский Форум по ИИ