Ministry of bots | Автоматизация заявок и процессов
Какие документы в вашей компании до сих пор обрабатывают вручную: кейс SOCAR
Сотрудники корейского каршеринга SOCAR ежемесячно тратили около 160 часов на обработку уведомлений о дорожных штрафах.
Документы поступали от 243 муниципалитетов в 287 разных форматах. Человеку приходилось открывать каждый файл, находить номер автомобиля, дату нарушения, сумму и срок оплаты, а затем переносить информацию в рабочую систему.
SOCAR автоматизировала этот процесс с помощью интеллектуальной обработки документов. Кейс показывает, с какого участка компании могут начинать экономию рабочего времени: с документов, которые сотрудники регулярно читают, проверяют, классифицируют и перепечатывают вручную.
Как устроена автоматизация
Документ поступает в систему → распознаётся текст → определяется тип документа → извлекаются нужные поля → результат переносится в рабочий процесс.
Система автоматически находит:
▪️ номер автомобиля;
▪️ дату нарушения;
▪️ сумму штрафа;
▪️ срок оплаты.
Если алгоритм не уверен в результате, документ отправляется сотруднику на проверку. Исправленные данные используются для дальнейшего обучения модели.
По данным SOCAR и UiPath, точность извлечения достигла 95%. Первый рабочий процесс был запущен примерно за шесть недель на основе около 1 000 документов и 32 наиболее распространённых форматов.
Где находится экономия
Основной эффект создаёт автоматизация нескольких простых действий:
▪️ открыть документ;
▪️ определить его тип;
▪️ найти нужные сведения;
▪️ перенести данные в другую систему;
▪️ направить исключение ответственному сотруднику.
Каждое такое действие занимает немного времени. При сотнях или тысячах документов они превращаются в постоянную нагрузку на отдел.
SOCAR постепенно расширила программу с 7 до 59 автоматизированных процессов. По данным кейса, общая экономия достигла 96 400 рабочих часов в год. Показатель относится ко всей программе автоматизации, а не только к обработке штрафов.
Как сделать первый шаг?
Сначала нужно найти документы, которые соответствуют четырём признакам:
▪️ регулярно поступают в большом количестве;
▪️ содержат повторяющийся набор полей;
▪️ требуют ручного переноса информации;
▪️ обрабатываются по понятным правилам.
Это могут быть счета, акты, накладные, договоры, заявки, кадровые документы, технические отчёты или обращения клиентов.
Для первого теста достаточно выбрать один тип документа, собрать примеры и зафиксировать:
1. сколько документов поступает за месяц;
2. сколько времени занимает один документ;
3. какие данные извлекает сотрудник;
4. какие случаи требуют отдельного решения;
5. куда переносится результат.
После этого можно автоматизировать распознавание и перенос типовых данных, сохранив ручную проверку сложных случаев.
📌 Практический вывод
Первый проект автоматизации документов не требует перестройки всей компании. Начать стоит с одного повторяющегося потока, где сотрудники ежедневно выполняют одинаковые действия с файлами и данными. Понятный объём, измеримое время обработки и ограниченный набор полей позволяют быстро проверить реальную экономию.
Вы уже знаете, чем займутся выши сотрудники после автоматизации?
Источник: UiPath Customer Stories — кейс SOCAR Если у вас установлено приложение,
вы можете сразу перейти в канал