Automatizace interbankovní mobility klientů pomáhá bankám zrychlit časově náročné úkony a eliminovat chyby způsobené manuálním přepisem.

Na straně klienta probíhá změna banky nebo účtu snadno. Zvláště v případě, pokud zájemce využije takzvaný Kodex mobility nebo přesněji Standard mobility klientů. Nabízí jej většina bank, protože umožňuje jednodušší a rychlejší vyřízení formalit.

Na straně nové banky však interbankovní mobilita obnáší celou řadu časově náročných procesů. Ze staré banky je potřeba převést do nové banky všechny trvalé platby, inkasa, SIPO, zkontrolovat údaje a dodržet všechny zákonné lhůty. Údaje z žádostí jsou do bankovních systémů často zadávány ručně, proto hrozí riziko chybovosti. Každá banka má navíc vlastní formulář – to celou agendu ještě více komplikuje.

StringData umí značně zjednodušit a zrychlit celý proces přechodu mezi bankami. Nabízíme řešení v podobě automatizovaného vytěžení potřebných údajů z žádosti a následné robotizace manuálních úkonů.

Prostřednictvím produktů pro chytré vytěžování údajů DocumentAnts a softwarových robotů UltimateRPA dokážete kontrolovat výměnu informací mezi bankami. Roboti automaticky založí požadavek klienta ke změně běžného účtu a nahrají do systému žádost o změnu účtu.  DocumentAnts umí vyčíst informace z žádosti v různých formátech (pdf, word aj.) a robot dokáže sám zadat všechny vytěžené informace do interních systémů. Roboti navíc pohlídají, kdy byla žádost vyřízena a poslat notifikaci o úspěšném zpracování.

Automatizujte činnosti, které teď dělají operátoři banky manuálně - zpracování žádosti, kontrola vystavení dokumentů v AMOS, nastavení trvalých příkazů a dalších atributů na novém bankovním účtu. Chytrý konektor datových schránek SDBox navíc umí informovat např. zaměstnavatele o změně účtu.

Zaujala Vás automatizace interbankovní mobility klientů a máte zájem o více informací? Kontaktujte nás: sales@stringdata.cz.

Webinář na téma Digitalizace a optimalizace úvěrových procesů proběhl ve čtvrtek 9.9. 2021.

Digitalizace úvěrování byla významně zrychlena omezeními osobního kontaktu v souvislosti COVID lockdowny.

Díky možnostem PSD2 a BankID můžeme zjednodušit a automatizovat agendu žádostí o retailové úvěry. Na webináři jsme mimo jiné představili i unikátní řešení pro vyhodnocení bankovních transakcí z bankovních výpisů.

Webinář k aplikaci Daňovka, který proběhl v úterý 18.5.2021 online.

Ukázali jsme si, jak automatizovat vyplňování a kontrolu růžových formulářů měsíčních slev i ročního zúčtování pomocí webové aplikace Daňovka.

Zjistíte jak ušetřit tak čas i náklady, získat jednotné evidenční místo a zjednodušit si i archivaci a dohledatelnost. Zároveň jsme se zaměřili i na aktuálně diskutované téma využití BankID v HR.

Společnost Contract Administration je na českém trhu již od roku 1996. Svým klientům nabízí profesionální služby v oblasti zpracování mezd a personální administrativy. Za více než 25 let svého působení získali cenné zkušenosti a znalosti týkající se pracovního práva, sociálního pojištění a daňového zákona. Četné legislativní změny jsou provázeny také digitalizací v oblasti mzdové agendy. Tu společnost Contract Administration rovněž aktivně podporuje a v řadě společností se spolupodílí na správě agendy daňového prohlášení poplatníka prostřednictvím digitální aplikace Daňovka.

Sešli jsme se s paní Ivanou Brancuzkou, ředitelkou Contract Administration pro český trh. Zeptali jsme jí se na několik otázek ohledně digitalizace a automatizace mzdové agendy.

Spolupracujete s klienty, kteří agendu spojenou s daňovým prohlášením zpracovávají manuálně i s těmi, kteří již tuto oblast digitalizovali. Jaké jsou Vaše zkušenosti?

Většina firem stále řeší vyplňování tzv. růžového formuláře Prohlášení poplatníka klasicky manuálně. A často je to pro ně nárazově opravdu velká zátěž, ať už administrativní, personální nebo časová. Nicméně čím dál častěji se setkáváme s tím, že firmy tuhle rutinní práci chtějí digitalizovat. Takovým příkladem je třeba společnost Kiwi.com, pro kterou zajišťujeme mzdovou agendu. Právě v Kiwi.com mají Daňovku, která šetří spoustu času nejen jim, ale i nám.

Jak reálně probíhá spolupráce mezi firmou a mzdovou outsourcingovou společností při manuálním zpracování a s digitální aplikací?

Daňovce je vyplnění prohlášení maximálně jednoduché prostřednictvím přehledného a pochopitelného vícekrokového formuláře, včetně možnosti přikládat nutná potvrzení a vytvářet dodatečné verze prohlášení v rámci roku (např. při narození dítěte). Velký přínos vidím i v tom, že zodpovědnost za daňové prohlášení se s Daňovkou přesouvá ze zaměstnavatele na zaměstnance.

Klasicky se daňová prohlášení vyplňují ručně ve firmě, mnoho času zabere kontrola samotného prohlášení a všech dodatečných dokumentů, k nám do mzdové outsourcingové společnosti se pak posílají poštou, popřípadě si je osobně vyzvedneme a zkontrolujeme my.

Jaký je podle Vás hlavní důvod přechodu na elektronické řešení daňových prohlášení?

Jako hlavní motivaci vnímám velkou časovou úsporu a eliminaci chybovosti při vyplnění formuláře, jednoduchou logistiku a archivaci dokumentů přímo v aplikaci v digitální podobě. Nic se nikami nepřeposílá a všechny dokumenty jsou kdykoliv k dispozici.

Nabízí digitalizace menší rizika v oblasti ochrany dat?

Určitě, díky digitalizaci je snazší ověřit totožnost uživatele a lépe jeho data ochránit. Žádné dokumenty se nepřeposílají z místa na místo a nedochází k jejich ztrátě. Zaměstnanec jednoduše dokumenty naskenuje přímo do aplikace.

Skupina ČSOB je klíčovým hráčem v oblasti financování nemovitostí pro občany a pro podniky na Českém trhu. Zejména ČSOB, ČSOB Stavební spořitelna (dříve ČMSS) a Hypoteční banka jsou klíčovými členy skupiny, kteří využívají údaje z katastru nemovitostí ve svých dennodenních aktivitách v rámci úvěrů zajištěných nemovitostmi, řízení svých pohledávek apod. V rámci neustálého zlepšování zákaznické zkušenosti a zvyšování efektivity poskytovaných služeb se skupina ČSOB v září 2020 rozhodla najít dodavatele integračních a technologických služeb. Důvodem je maximální automatizace komunikace aplikací a uživatelů skupiny ČSOB s katastrem nemovitostí (dále jen KN).

Automatizace komunikace s katastrem nemovitostí

Na konci roku 2020 se skupina ČSOB rozhodla pro spolupráci s dnes nejdominantnějším dodavatelem těchto služeb v České republice, společností StringData. Cílem projektu, který byl spuštěn v 1Q 2021, je tak v jednotlivých etapách postupná automatizace. Zároveň integrace služby a dat katastru nemovitostí do obchodních procesů banky a do primárních aplikací, které data KN využívají. Pro zákazníky skupiny ČSOB to bude znamenat zrychlení služeb, které s daty KN souvisí. A zároveň zjednodušení práce uživatelům banky, kdy se od manuální komunikace s katastrem celá tato agenda digitalizuje a robotizuje.

„Společnost StringData jsme si vybrali zejména díky jejich zkušenostem a znalostem uvedené problematiky v procesech finančních institucí. Dalším důvodem výběru StringData je jejich produkt KNBOX, který nám umožní spustit produktivní provoz pro první oblast služeb již v červenci 2021. StringData nám současně s produktem garantují automatické regulatorní a technologické aktualizace. Ty nám zajistí být neustále up to date“, komentuje Vladimír Bareš, ředitel architektury úvěrů ČSOB skupiny.

Konektor katastru nemovitostí KNBox od StringData

„Pro StringData je to potvrzení silné pozice dodavatele automatizace a integrace na katastr Nemovitostí v České republice. Byť nabízí katastr nemovitostí integrační služby, je problematika efektivního zapojení do business procesů bank a stavebních spořitelen mnohem širší. Je to spíše o odborné znalosti a zkušenostech než technologii. Ve StringDatech budujeme tuto kompetenci již více než 10 let. A proto jsme uspěli v náročném tenderu. Skupina ČSOB má smělé plány s využitím služeb a dat KN a jsme rádi, že jejich cílům v této oblasti můžeme být partnerem. Naše spolupráce začala před několika měsíci. Plníme termíny a očekávání a věřím, že to tak bude i nadále", komentuje Jan Denemark, obchodní a marketingový ředitel StringData.

Československá obchodní banka, a. s. (ČSOB) byla založena v roce 1964. Od roku 2007 je jejím jediným vlastníkem belgická KBC Bank, která je 100% dceřinou společností mezinárodní bankopojišťovací skupiny KBC Group. ČSOB poskytuje své služby všem segmentům klientů. Nabízí širokou škálu bankovních produktů a služeb, včetně produktů a služeb spojených s financováním potřeb spojených s bydlením (hypotéky a půjčky ze stavebního spoření). Dále nabízí pojistné produkty, penzijní fondy, produkty kolektivního financování a správa aktiv, specializované služby (leasing a factoring) a služby spojené s obchodováním s akciemi na finančních trzích.

Společnost StringData je česká softwarová společnost. Specializujeme se na oblast vývoje a systémové podpory kritických back-office procesů převážně v segmentu finančních institucí. Na trhu působíme od roku 1993. V klientském portfoliu máme největší české a slovenské banky. Pro ně zajišťujeme optimalizaci, digitalizaci a transformaci procesů. Pro firmy a instituce jako ČSOB, Avast, RB, KIWI, Česká spořitelna, Modrá pyramida stavební spořitelna, Komerční banka a mnoho dalších jsou StringData strategickým partnerem.

Letos je tomu 18 let, kdy se do vývoje her zapsala již kultovní Mafia: The City of Lost Heaven. Mezi otce zakladatele patří Denis Černý, Product Owner dohledového systému SyDesk. 

Denisi, kde tě najdeme ve StringData?

Oficiálně dělám Product Ownera SyDesku. K tomu mám přibalené ještě další činnosti, protože už na SyDesku dělám dlouho. Jednodušší předchůdce SyDesku vznikl už v roce 2002 a současný SyDesk se z této aplikace vyvinul.

SyDesk je jeden z nejrobustnějších produktů StringData. Jak funguje?

SyDesk je monitorovací a dohledový nástroj určený větším organizacím, například finančním ústavům, které vyžadují komplexní kvalitní monitoring.

SyDesk nemá přímou konkurenci. Všechny podobné nástroje se liší koncepcí. My totiž nevytěžíme a nezobrazíme klientovi všechny možné typy metrik a dat s tím, ať si to uživatel nějak přebere, ale po dohodě s klientem pracujeme jen s těmi druhy dat, kterým klient rozumí a potřebuje je. Navíc je zobrazíme v patřičném kontextu.

Velké instalace máme například v Raiffeisenbank, Allianz pojišťovně, Modrá pyramida stavební spořitelně, na Letišti Praha a na České zemědělské univerzitě.

Nedávno měl premiéru nový produkt Green Light. V čem vidíš rozdíl?

Co se týče aplikačního monitoringu, na který je Green Light zaměřen, získává a zpracovává stejná data jako SyDesk, ale prezentuje je jednoduše a stručně. SyDesk nabízí další typy zejména infrastrukturních metrik, pokročilejší analytiku, reporting, detailnější přehledy a různé typy dohledových konzolí. Co se však týče aplikačního monitoringu, Green Light nabízí benefity SyDesku za dostupnou cenu a bez nutnosti pořizování a provozování relativně drahé databáze třetí strany.

„Začínal jsem jako projektový manažer s náplní práce jako Ferda Mravenec.“

Jak dlouho jsi ve StringData?

Jsem tady už skoro 14 let. Začínal jsem coby Projektový manažer s náplní práce jako Ferda Mravenec (smích). Tím jsem byl asi 10 let a plynule jsem přešel do role šéfa vývoje. Po oddělení robotizace jsem zůstal u SyDesku, kde se díky jeho širokému záběru stále učím a získávám nové znalosti a dovednosti.

Vývoji her ses věnoval souběžně nebo ještě předtím?

Hry jsem dělal do roku 2004. Potom následovala pauza. Chvíli jsem nedělal nic a věnoval se věcem s čistou hlavou. Později jsem se po delší době potkal s Robertem, který mi nabídl spolupráci. Sídlo mé první firmy totiž bylo ve stejném sklepě na pomezí Žižkova a Vinohrad, kde kdysi začínala i StringData.

Proč ses ke hrám nevrátil?

Bylo to časově náročné a navíc jsem měl pocit, že už bych nikdy nepřekonal tu pomyslnou laťku.

V původní firmě jsme na hrách dělali ve třech lidech. V porovnání s pozdější dobou to byl malý tým. Když jsme pak dělali pro Američany, tak vývojový tým čítal desítky lidí. Pořád to ale bylo nadšenecké a zábava zároveň. Když to začalo být hlavně o businessu a přestávala to být zábava, už mě to tolik nebavilo.

„StringData je s ohledem na částečné úvazky osvícená firma.“

Co děláš, když nepracuješ?

Snažím se věnovat rodině a cestování. U prvního dítěte jsem dětství částečně prošvihl, u druhého to bylo výrazně lepší a u třetího už si to užívám. V práci trávím tři dny v týdnu, zbytek se věnuji rodině. V rámci částečného úvazku se objem práce nakonec také zvládne podobně jako u plného, navíc je stejně dobré pracovat se zastupitelností. StringData je v tomto ohledu osvícená firma.

Nejstarší syn studuje grafiku a věnuje se počítačovým hrám. První počítač jsem domů přinesl, když já s hrami skončil. To mu byly tři roky. Tehdy si k tomu přičichl a už u toho zůstal. Dcera studuje také uměleckou školu. Nejmladší se zatím věnuje tabletu a Tlapkové patrole (smích).


Zaujal tě článek s Denisem?

Přidej se k nám! 

Podívej se na otevřené pozice na našem kariérním webu a staň se součástí SD teamu.

Green Light sleduje, měří a reportuje, zda aplikace a služby fungují na 100%. Zároveň dokáže predikovat možný budoucí výpadek aplikací a služeb. S Jaroslavem Plachým, vedoucím One Teamu - kde nový nástroj vznikl, jsme si povídali nejen o přínosech aplikačního monitoringu.

Jak vznikal nový produkt Green Light a co může našim klientům nabídnout? 

Společnost StringData má ve svém portfoliu produkt SyDesk, který je jedním z prvních produktů, který naše společnost vytvořila. Když jsme loni na jaře o tomto produktu přemýšleli a zkoumali jsme jeho využití a reference u našich stávajících klientů, což jsou především velké bankovní společnosti a finanční instituce, tak jsme došli k závěru, že by bylo vhodné vytvořit nový produkt, který se bude specializovat na aplikační monitoring. A v podstatě z toho vzešel nový, moderní, efektivní nástroj, který jsme nazvali Green Light.

„Green Light dokáže dopředu predikovat možný výpadek aplikace. To znamená, že WinRobot dokáže na základě chování aplikace vyhodnotit, zda se ta aplikace neřítí do nějakého kritické situace, což ve výsledku dokáže ušetřit desítky až stovky tisíc korun." 

Můžeš nám vysvětlit, jak Green Light funguje?

Green Light je pokročilý nástroj pro dohled End2End aplikací, což znamená, že tento nástroj pomocí řešení WinRobot simuluje práci uživatele a provádí reálné operace tak, jako kdyby je prováděl samotný uživatel. To nám umožňuje monitorovat kroky, které daný uživatel dělá – to znamená, že můžeme měřit samotnou dostupnost a odezvu jednotlivých aplikací. Dokonce můžeme jít ještě dál a měřit jednotlivé body nebo jednotlivé elementy na dané obrazovce – jestli se zobrazily, zda se zobrazily na správném místě nebo za jak dlouho se zobrazily. Díky nástroji Green Light máme množství naměřených dat, které dokážeme srozumitelně a velice přehledně zobrazit. Proto ten, kdo s nástrojem pracuje, má k dispozici přehledný dashboard a ví, co se v aplikaci děje, jaké mají aplikace odezvy, jak fungují, a to jak historicky, tak i v reálném čase.

Díky této hloubce zpětné vazby sbírá SyDesk Lite tak kvalitní data?

Ano, je to tak. V porovnání s ostatními nástroji je Green Light napojen přímo na API uživatelské stanice a díky tomu máme k dispozici opravdu velice kvalitní data, na která se dá spolehnout. V podstatě nástroj Green Light opravdu simuluje daného uživatele včetně kontroly. Přehledný dashboard, který tento nástroj poskytuje, nám zobrazuje informace o tom, co se děje v reálném čase.

 

Jaké přínosy má nasazení dohledového nástroje pro klienta?

Jelikož je nástroj Green Light primárně určen pro E2E monitoring, tak může klientovi nabídnout velice efektivní monitoring, který klientovi zároveň poskytuje velice kvalitní data. Díky datům, které daná organizace nebo instituce získá, dokáže aplikace optimalizovat – zrychlit, zjednodušit, odstranit kritická místa v daném procesu. Samozřejmě i ušetřit peníze v celém procesu, který klient monitoruje. Firmám následně dokážeme pomoci s optimalizací, digitalizací i robotizací procesů.

Na začátku jsi zmínil WinRobota, jak ho využíváme při monitoringu?

WinRobot je poměrně unikátní věc, je to naše řešení, které vzniklo ve firmě StringData. Pomocí tohoto řešení vytváříme simulační skripty, které nahrazují chování uživatele. Samotný WinRobot provádí kroky úplně stejně, jako by je prováděl daný uživatel. WinRobot je nástroj, ve kterém se nastaví simulace, určí se, kde a co se má měřit. Když půjdu do většího detailu, tak WinRobot si dokáže otevřít libovolnou aplikaci včetně Edge nebo Chrome, dokáže zadat internetovou adresu nebo url, dokáže otevřít login page měřené aplikace, umí se do aplikace přihlásit, dokáže načíst jakoukoliv obrazovku dané aplikace bez ohledu na použitou technologii a dokáže zkontrolovat, že obrazovka, která se načetla, je tak, jak má být – tedy obsahuje všechny elementy a tyto elementy jsou na svém místě, dokáže ale také rozhodovat či zasílat a číst SMS apod. A tohle všechno umí WinRobot.

Říkal jsi, že Green Light vychází ze SyDesku, můžeš oba nástroje srovnat?

Určitě. Klasický SyDesk je robustní a komplexní nástroj, který slouží ke sledování, výpočtu a reportování dostupnosti a výkonnosti IT služeb, aplikací i infrastruktury – je to nástroj, který měří kompletně všechno a mimo jiné má v sobě i E2E aplikační monitoring. Jakožto velký a robustní nástroj má určité požadavky, například databázi ORACLE. To je něco, co klient musí mít nebo si musí pořídit, aby si mohl SyDesk naimplementovat.

Produkt Green Light je naopak velmi jednoduchý a snadno implementovatelný nástroj. V podstatě se dá nasadit na jakýkoliv počítač a měření lze spustit prakticky okamžitě. Ke Green Light nepotřebujete další aplikace třetích stran. To z něj dělá velmi atraktivní a cenově dostupný nástroj, který lze v řádu několika hodin (potažmo dnů, pokud se bavíme i o vytvoření simulací) nasadit a začít používat.

Jaká je podle tebe budoucnost dohledových nástrojů?

Dohledové nástroje tady s námi jsou už poměrně dlouhou dobu, a to především z pohledu infrastrukturního dohledu. To znamená měření využití procesů, paměti, disků. Je tu i síťový monitoring. Nicméně procesy, které dnes vidíme u našich klientů, se neustále digitalizují, tudíž i aplikace se stávají více a více kritickými. Proto je stále důležitější tyto aplikace měřit. Mít k dispozici informace, zda aplikace fungují na 100% nebo mají nějaké výpadky. Pokud fungují, zda fungují, jak mají. To je zásadní věc pro aplikační monitoring, která bude velice důležitá i do budoucna. Já osobně zde vidím i další prvek, který je neméně důležitý, a to je právě prediktivní monitoring. Green Light dokáže dopředu predikovat možný výpadek aplikace. To znamená, že WinRobot dokáže na základě chování aplikace vyhodnotit, zda se ta aplikace neřítí do nějakého kritické situace, což ve výsledku dokáže ušetřit desítky až stovky tisíc korun.

Pokud právě hledáte vhodný nástroj pro monitoring, kontaktujte naše obchodní oddělení sales@stringdata.cz.

Díky nástrojům pro automatizovanou analýzu business procesů UltimateSuite a Task Mining dokážete sbírat a analyzovat data o činnostech ve vaší organizaci. Můžete tak efektivně řídit produktivitu zaměstnanců, činit informovaná rozhodnutí a šetřit náklady. Ale kde začít? Jak správně identifikovat prostor pro změnu? Aniž by museli brigádníci sedět u pracovníků se stopkami a získaná data následně konzultanti zdlouhavě vyhodnocovat? Se zakladatelem a majitelem společnosti StringData Robertem Šamánkem jsme mluvili o tom, jak automatizovaná analýza business procesů funguje a proč je důležité sbírat kvalitní data.

Jakým způsobem v praxi nástroj UltimateSuite funguje?

Nástroj UltimateSuite sbírá data o klíčových činnostech ve firmě. Tedy jak uživatelé pracují v rámci aplikačního portfolia, následně dochází k čištění, agregaci a vyhodnocování. Ohromnou výhodou je, že nasazení nástroje do prostředí klienta proběhne zcela neinvazivně v řádech hodin. Je možné konfigurovat, na co se zaměřit, co následně anonymizovat, na jaké konkrétní businessové otázky chceme odpovědět. A poté v zásadě od druhého dne máme reálná tvrdá data. Tedy něco, co potřebuje každý manažer, který řídí tým nebo oddělení. Respektive který je zodpovědný za konkrétní proces. A to klidně napříč celou firmou. A přitom všem nemusíte změnit vůbec nic na aplikacích, ve kterých uživatelé reálně pracují.

„Ohromnou výhodou je, že nasazení nástroje do prostředí klienta proběhne zcela neinvazivně v řádech hodin. Můžeme sami konfigurovat, na co se zaměřit a co následně anonymizovat. Na jaké konkrétní businessové otázky chceme odpovědět, a poté v zásadě od druhého dne máme reálná tvrdá data."

Takový nástroj se v současné době, kdy je většina zaměstnanců na home office, určitě vyplatí.

Ano, to je pravda. Analytika, která pak nad daty probíhá, může velice rychle odhalit úzká místa. A to nejen v procesech. Často analyzujeme i odezvy aplikací, časová okna, kdy uživatelé pracují a další. Díky tomu je možno optimalizovat a transformovat nejen procesy, lze se také zaměřit na jednotlivá SLA. Ale často ohromné benefity přinesou i tzv. soft změny, kdy třeba přesuneme zaměstnance na jinou práci, kterou podle získaných dat vykonávají rychleji. Naopak jejich původní práci dáme na starost jiným zaměstnancům (třeba brigádníkům) a zvýšíme tak celkovou výkonnost.

Díky UltimateSuite mají manažeři na všech úrovních k dispozici objektivní informace. Můžou tak řídit produktivitu zaměstnanců. Stejně jako měřit efektivitu procesů nebo služeb a strategií, či eliminovat manuální a časově náročnou tvorbu reportingu. Názorný dashboard a naměřená data pomáhají efektivně využít vzorce a typy chování pro jejich detailní analýzu.

Rád bych v tomto kontextu ještě doplnil jedno téma, které bývá často součástí diskuse s klienty. UltimateSuite není primárně o monitoringu konkrétních lidí. Byť na nejnižší úrovni jsou mimo jiné i tato data pochopitelně použita. Dochází ovšem dle nastavení řešení k anonymizaci dat, agregaci a následných doporučeních. Ta nemají za cíl „nahánět“ jednoho konkrétního člověka, ale najít systémová doporučení. Ta výrazně zvýší výkonnost celého uspořádání – aplikací (jejich odezva, logika návrhu), procesů (jak je co zpracováváno, v jakých krocích), pracovní předpisy, aktivity, lidí (kompetence, časová okna, zástupnosti).

Kolik naši klienti díky automatizované analýze business procesů mohou ušetřit?

Je to různé, ale obecně jsme schopni na základě realizovaných implementací v zásadě garantovat minimální úspory nad 10 procent. Byly ovšem i případy, kdy se na základě 4 týdenního vzorku dat dosáhlo více jak 30 procentní úspory. Ale to lze považovat spíše jako extrém. Nicméně vycházíme z toho, že tato data, která dnes my sbíráme a umíme správně vyhodnotit, není standardně úplně jednoduché získat. A v tom ostatně vidíme ohromnou přidanou hodnotu našeho řešení. Na základě zpracovaných výsledků se ukazuje, že Task Mining má tím pádem velký potenciál. Vlastní návratnost implementace se počítá maximálně v jednotách měsíců, což je pochopitelně velmi zajímavé.

Kdy je vhodné implementovat UltimateSuite?

Obecně kdykoliv, když se organizace jako celek nebo případně jednotliví vlastníci procesů, oddělení, specifických agend, chtějí detailněji zabývat produktivitou a efektivitou toho, co dělají. A nezáleží ani na tom, zda jde o tzv. back office nebo třeba řízení pobočkové sítě. Naše řešení najde své uplatnění všude. A data, která získají, se reálně v takovém detailu (a tak snadno) jinak získat nedají. Protože zde dostanete i mapy toho, jak uživatelé zpracovávají jednotlivé formuláře až na detail posledního tlačítka.

Přičemž díky těmto podkladům pak můžete skutečně efektivně řídit a zlepšovat. Nezakládáte svá rozhodnutí na datech výrazně vyšší agregace, než byste ve skutečnosti potřebovali. Protože jinak dochází bohužel k tomu, že vaše úvahy jsou buď podložené jen částečně, nebo se řídí „tržními standardy“. Což je hodně zavádějící – každá společnost má totiž svá specifika. Nebo to je jen o zkušenosti daného manažera nebo dokonce jen o domněnkách. A to pak těžko může vést k optimálnímu výsledku.

Sběr dat je teď velké téma. Jak docílit toho, aby data byla kvalitní?

Data, která u klientů naměříme, zpracujeme a prezentujeme v rámci dashboardů, skutečně odráží realitu. Vychází z konkrétních uživatelských aktivit nad užitým aplikačním portfoliem. Lepší data v zásadě nemůžete mít. Pak jde o to, aby byla správně prezentována a interpretována. To už je o určité zkušenosti, je tam nutnost porozumění tomu, co uživatelé ve skutečnosti dělají. Ale naše dashboardy jsou z velké části předpřipravené tak, aby na klíčové otázky odpovídaly rychle a jasně. A tyto klíčové otázky jsou u většiny organizací v zásadě stejné, nebo velmi podobné. Proto už i základní set reportů je ohromným přínosem. A klienti pak mohou s daty dále pracovat, řešit si vlastní zákaznická zpracování. Tedy nacházet v tom další informace nutné pro řízení a změny.

„Díky UltimateSuite mají manažeři na všech úrovních k dispozici objektivní informace tak, aby mohli řídit produktivitu zaměstnanců. Měřit efektivitu procesů nebo služeb a strategií, či eliminovat manuální a časově náročnou tvorbu reportingu."

UltimateSuite byl v roce 2020 společností Gartner označen za řešení z oblasti Task Mining. Co to znamená?

Task Mining umožňuje společnostem mít kompletní přehled o fungování uživatelů v rámci aplikačního portfolia. Tedy jaké konkrétní činnosti resp. aktivity nad ním dělají. Task Mining se v některých oblastech překrývá s Process Miningem, ale jde spíše o komplementární řešení. Zatímco Process Mining mapuje a sbírá data napříč firmou z logů jednotlivých systémů, Task Mining se soustředí na činnost konkrétního uživatele při konkrétním úkolu. Rád bych též zdůraznil, že zmiňovaný Gartner nejen že označil řešení UltimateSuite jako řešení pro Task Mining, ale řadí ho na seznam několika málo dnes celosvětově nejpokročilejších nástrojů. Což je samozřejmě skvělý report o kvalitě.

„Věřím tomu, že v horizontu 4-5 let bude Task Mining standardní výbavou každé větší společnosti."

A jakým směrem se bude Task Mining ubírat v budoucnu?

Obecně Task Miningu v minulých letech předcházel Process Mining, který je stále na vzestupu. A Task Mining, jak ukazují současné trendy, ho minimálně dožene. Osobně si myslím, že spíše předežene. Jeho nespornou výhodou totiž je, že je oproti Process Miningu výrazně snazší ho nasadit. Zároveň i parciální implementace třeba jen pro jedno menší oddělení o 10ti lidech dává jeho manažerovi smysl. To u Proces Miningu neplatí. Tam to musí jít napříč celou organizací (nebo alespoň klíčovou částí z pohledu měřené oblasti). Přičemž v jakékoliv podobě nemůže nabídnout takový detail toho, jak reálně pracují koncoví uživatelé. A v tom je jeho krása.

Věřím tomu, že v horizontu 4-5 let bude Task Mining standardní výbavou každé větší společnosti. Jakýsi nástroj každodenní hygieny, chcete-li. Bude možné kontinuálně měřit a vyhodnocovat stovky a možná tisíce jednotlivých aktivit, které se v nich na každodenní bázi odehrávají. Takový rentgen napříč. Díky němu budete moci ihned identifikovat, kde je prostor pro zlepšení. Popřípadě kde je prostor pro mentoring, školení nebo kde posunout SLA. Kde a co má smysl automatizovat pomocí RPA, co kompletně transformovat a další. Bude to nezbytnou součástí kontinuálního zlepšování.

Pokud máte zájem o více informací o automatizované analýze business procesů, kontaktujte prosím naše obchodní oddělení sales@stringdata.cz.

Internet a mobilní technologie značně proměnily kontakt klienta s jeho bankou. Standardní bankovní operace se z velké části přesunuly do digitálního světa - na bankovní pobočku se tak klient vydává se složitějšími požadavky, které nemůže nebo nechce řešit na dálku, typicky hypotékami nebo investičními službami. Optimalizace stávajících pracovních postupů je jedním z velkých témat pro lean six sigma team Komerční banky.

Význam pobočkové sítě a osobních bankéřů v digitálním světě

S tím, jak se proměňuje funkce pobočky v celkovém vztahu ke klientovi, se v Komerční bance zároveň posouvá role osobního bankéře. Ten je pro klienta konzultantem jeho potřeb, průvodcem nabízenými finančními službami. Jeho primární úlohou je o svého klienta pečovat. Identifikovat jeho potřeby, představovat, vysvětlovat a pomoct si vybrat z široké nabídky služeb a možností, které Komerční banka nabízí. To vše způsobem, který není na žádném jiném kontaktním místě možný - osobně a lidsky.

Z pohledu zákaznické zkušenosti je proto návštěva pobočky velmi důležitou interakcí. Je to příležitost posílit vztah se zákazníkem a jeho loajalitu. A největší roli v celé interakci hraje samozřejmě osobní bankéř. Komerční banka proto aktivně hledá způsoby, jak mu jeho roli co nejvíce usnadnit. Zejména jak maximalizovat poměr času, který stráví interakcí s klientem. A to na úkor manuálních činností, jako je vyplňování formulářů, přepisování dat mezi systémy, kopírování dokumentů atp. Tyto aktivity nevytváří zákazníkovi žádnou přidanou hodnotu a jsou vnímány jako ztráta času i samotnými bankéři. Nadbytek manuální práce a zdlouhavé nebo nefunkční procesy tak velmi negativně ovlivňují nejen zákaznickou zkušenost, ale také bankéřovu zaměstnaneckou zkušenost.

Z pohledu zákaznické zkušenosti je návštěva pobočky velmi důležitou interakcí. Komerční banka aktivně hledá způsoby, jak maximalizovat poměr času, který bankéř stráví péči o klienta, na úkor manuálních činností."

Optimalizace pomocí robotizace

Konkrétně to znamená optimalizaci stávajících pracovních postupů. A zároveň design nových tak, aby umožnily bankéři vkládat klientské informace a požadavky do používaných aplikací co nejefektivněji - rychle, najednou a s co nejmenším rizikem chyb. S tím je úzce spojena správa, aktualizace a upgrade používaného aplikačního portfolia, CRM a jiných IT systémů. Komerční banka také jako jedna z prvních bank na trhu implementovala softwarové roboty. Roboti místo bankéře provádějí některé administrativní procesy, a do této oblasti tzv. RPA (robot process automation) plánuje další velké investice.

Co neměříte, neřídíte

Správné řízení těchto inovačních projektů i investic do vzdělávání bankéřů, jejich návrh, prioritizace, implementace a vyhodnocování jejich dopadů však vyžaduje data z reálného provozu. Jedině ta totiž dávají nezkreslený vhled do denní práce bankéře. A zároveň podklad pro analýzu produktivních činností, který umožní identifikaci úzkých míst v procesech a jiných bariér, které bankéři ztěžují výkon jeho konzultační role či mu snižují zaměstnaneckou zkušenost.

Správné řízení inovačních projektů, jejich návrh, prioritizace, implementace a vyhodnocování jejich dopadů vyžaduje data z reálného provozu."

Task Mining

Task Mining je novou IT doménou, příbuznou s dnes již známějším Process Miningem. Zatímco Process Mining mapuje a sbírá data napříč firmou a poskytuje tak pohled na end-2-end procesy, Task Mining se soustředí na činnost konkrétní pozice v konkrétním úkolu. Software na Task Mining sbírá data přímo z operačního systému. Zaznamenává dílčí operace, které musí zaměstnanec vykonat v různých aplikacích během zpracování úkolu a poskytuje kompletní přehled o interakci uživatele s aplikačním portfoliem. Nejčastěji bývá Task Mining implementován na oddělení back office nebo call center. Sběr a analýza dat umožňuje managementu vhled do každodenního fungování oddělení či pobočky, jejího reálného provozu. Management tak díky využití Task Miningu získává nový zdroj dat pro své strategické i operativní rozhodování.

Task mining dává firmě kompletní přehled o interakci uživatele s aplikačním portfoliem. Nabízí unikátní vhled do každodenního fungování pobočky a nový zdroj dat pro rozhodování managementu."

Nasazení

Komerční banka se rozhodla nasadit nástroj UltimateSuite v rámci své pobočkové sítě. Do projektu se zapojilo hned několik interních oddělení, s cílem získat vhled do denního fungování poboček. O využití UltimateSuite jako nového zdroje dat pro rozhodování a vyhodnocování inovačních aktivit projevili zájem zejména Lean Team pro oblast automatizace procesů. Dále Human Resources pro oblast řízení zaměstnanecké zkušenosti a Sales Promotion pro stimulaci pobočkového prodeje. Celý projekt řídil konzultační tým společnosti StringData, který s Komerční bankou dlouhodobě na spolupracuje na automatizačních projektech. StringData má jako partner UltimateSuite zároveň zkušenosti z desítek implementací a nastavení samotného softwaru. Pomáhali proto i s nastavením hypotéz a popsáním obchodních případů, které jdou pomocí nového zdroje dat získat.

Pro první nasazení nástroje UltimateSuite byly vybrány pilotní pobočky. Zprovoznění sběru dat skrze UltimateSuite, tzn. spuštění softwaru na pracovních stanicích a serveru banky zabralo odborníkům ze StringData zhruba 2 hodiny. Samotné nasazení pak doprovázela nezbytná komunikace manažerů. Ti vysvětlili bankéřům na daných pobočkách fungování Task Mining softwaru s důrazem na očekávání a možné benefity celého projektu. Bankéři celý projekt kvitovali, dlouhodobě totiž vítají snahy o zjednodušení administrativní části jejich práce s vědomím, že přinese zvýšení zákaznické zkušenosti a jejich efektivní využití času s klientem.

Bankéři vítají Task Mining jako další snahu o zjednodušení jejich práce s vědomím, že přinese zvýšení zákaznické zkušenosti a jejich byznysových výsledků."

Benefity nasazení UltimateSuite v rámci pobočkové sítě Komerční banky

Nasazení UltimateSuite vedlo týmy Komerční banky zodpovědné za byznysové procesy, zejména Lean Six Sigma Team k získání unikátního vhledu do každodenního fungování pobočkové sítě. Už za 3 týdny od nasazení začaly ze sbíraných dat krystalizovat první insighty, závěry a odpovědi na byznysové hypotézy. Manažeři mají k těmto datům přístup primárně přes srozumitelné byznys reporty - obecné statistiky i vizualizace nastavené konzultanty ze StringData na míru jejich obchodním případům.

Komerční banka díky UltimateSuite zmapovala všechny agendy, kterým se bankéři věnují, včetně vyčíslení jejich časové náročnosti. Potvrdilo se, že osobní bankéři jsou v reálném provozu stále zatížení řadou neproduktivních činnosti, které jim berou čas na plnění jejich primární role, péče o klienta, a snižují jejich zaměstnaneckou zkušenost.

Zásadní bylo také zjištění, že úspěšně dokončené projekty, které měly optimalizovat pracovní postupy na pobočkové síti nejsou plně využívané a tím pádem negenerují očekávané benefity - velká část bankéřů nevyužívá čas ušetřený softwarovými roboty na konzultaci potřeb klientů a následný up-sell/cross-sell, místo toho čekají na e-mail s výsledkem práce robota.

Tyto a další závěry vyplynuly z analýzy reálného, opakovaného chování osobních bankéřů. Reporty UltimateSuite se staly pro Komerční banku doplňkovým zdrojem, podkladem k analýze, návrhům a vyhodnocení dalších snah proces optimalizovat. Poskytují cenné informace pro identifikaci optimálních pracovních postupů, ale již dnes se s jejich pomocí plánují směny, či je v plánu benchmarking jednotlivých poboček.

Komentář Daniela Žáka (Process Manager, lean six sigma head KB)

Task mining je určitě doplněk s přidanou hodnotou vedle běžného měření procesů, které nyní používáme. Oceňuji velmi malou časovou náročnost interakce monitorovaného uživatele a také variabilitu nastavení, která může být zpřesněna nebo modifikována i když měření již probíhá. Prostřednictvím UltimateSuite jsem schopni monitorovat detaily v rámci aplikací, které při běžném pozorovaní nemusí být viditelné. Další nespornou výhodu je velikost vzorku, který je nasbírán v krátkém čase.  Rovněž se snižuje potřeba detailního školení uživatelů, jak aplikaci používat. Nicméně o to důležitější je change management na začátku měření, s jasnou komunikací a vysvětlením o co jde a na co budou výstupy využity.

Pokud máte zájem o více informací k automatizované analýze business procesů, kontaktujte prosím naše obchodní oddělení sales@stringdata.cz.

DocumentAnts je řešení společnosti StringData pro komplexní digitalizaci procesu zpracování a inteligentní vytěžování finančních výkazů (výkazy zisků a ztrát, rozvahy, daňová přiznání). Proces zpracování dokumentu za pomoci DocumentAnts je oproti manuální práci až desetkrát rychlejší a prakticky s nulovou chybovostí. Vedoucí zakázkového vývoje a autor řešení Ondřej Kozel nám během krátkého rozhovoru představuje nové řešení a detailně vysvětluje, jak „mravenci“ těží data a mění je na informace.

Je DocumentAnts OCR? 

Ne, není. DocumentAnts spolupracují s OCR. OCR vrací pouze data, na rozdíl od OCR DocumentAnts mění data v informace. OCR rovněž umí těžit informace, většinou jde však pouze o šablonové těžení. DocumentAnts se neřídí šablonou, vyhledává pomocí kontextu.

Jaký je rozdíl mezi daty a informacemi?

Pokud to hodně zjednoduším, tak data jsou údaje, které dokážeme vytěžit, ale nedávají nám smysl. Informace jsou data, kterým rozumíme, mají pro nás nějaký smysl. Jsou to tedy data, která prošla validací a obohacením, mají relevanci a adekvátnost potřebě. Informace je pro nás relevantní jen v případě, pokud obsahuje, co potřebujeme vědět.

Jaký je rozdíl mezi šablonovým těžením a kontextovým?

Zjednodušeně bych to vysvětlil tak, že DocumentAnts stačí vysvětlit, jak se má ke stránce chovat, co má hledat a kde. Často používám přirovnání, že DocumentAnts je jako člověk. Musíme vždy vysvětlit jako člověku, co hledat, podle čeho atd. Proti tomu u šablonového těžení musíš označit místo, kde se daná informace nachází, což bývá z důvodu variabilitu vstupů problém. DocumentAnts těží jako člověk a učí se jako člověk.

Jak se dokumenty do DocumentAnts dostávají?

Libovolnou cestou, ať už se jedná o API, popřípadě soubory nebo mail či mobilní aplikaci, nezáleží na vstupu. DocumentAnts si každý dokument sám vyhledá v předem určeném adresáři a nahraje, na vstupu dokument zkontroluje a zvaliduje, dále určí, zda je dokument strojově čitelný či nikoliv. V případě, že je potřeba převést na strojově čitelný, můžeme použít OCR. StringData je solution partnerem ABBYY, takže primárně nabízíme toto řešení, ale samozřejmě můžeme integrovat i jakékoliv jiné řešení, se kterým klient aktuálně pracuje. Pokud dokument není strojově čitelný, vytěží ho DocumentAnts kontextově. Díky tomu, že nemusíme posílat všechny dokumenty na OCR, šetříme průměrně 50% nákladů na zpracování.

Jak získáte informace z dokumentů?

DA disponuje řadou vlastních parserů pro získávání informací ze strojově čitelných dokumentů, takže umí přečíst např. datová pdf, textové soubory, dokonce i speciální formáty finanční správy P7S, ZFO, XML.

Jak získává DA informace?

Orientujeme se kontextově, používáme teorii překlepu, slovníky i různé mutace slov, abychom informace v dokumentu našli dokonce i v případě, pokud někdo před námi při zadávání údajů udělal v dokumentu chybu. Dále pracujeme s morfologií slov, hledáme kořen slova, takže nezáleží na tom, jaká je předpona, přípona a koncovka, takto dokážeme určit hledaný element a podle toho přiřadíme informace.

Jak tedy DocumentAnts funguje?

Naší expertízou jsou podklady pro finanční monitoring, díky čemuž umožníme digitalizovat celý proces. Například, manuální kontrole zaplacení daně se dříve uživatelé museli podívat na daňové přiznání, najít výši nedoplatku, následně na výpis z účtu a sečíst platby. Díky DocumentAnts provádíme tyto kontroly automatizovaně bez nutnosti lidského zásahu.

 

Nahrazujete lidskou práci roboty?

Určitě ne, nahrazujeme pouze stereotypní část lidské práce a dáváme možnost zaměstnancům dělat kreativní činnost, čímž je činíme šťastnější a tvoříme jejich práci různorodější. Primární motivace nebývá ušetření lidské síly, ale efektivita a snížení chybovosti na pracovišti. Díky snížení tlaku na zaměstnance a snížení objemu rutinní činnosti dochází k tomu, že zaměstnanci zůstávají na svých pozicích, ale zabývají se činností s vyšší přidanou hodnotou.

Proč jsou v názvu DocumentAnts mravenci?

Když jsme přemýšleli nad názvem, napadala nás řada možností. DocumentAnts fungují na základě fronty a malých drobných úkolů, nabízelo se tedy hledat název v živočišné říši. Hledali jsme tvora, který odpovídá tomuto chování. Narazili jsme na mravence, kteří nás překvapili svými schopnostmi. Mimo jiné i proto, že jsou nesmírně pracovití a uzvednou až dvacetinásobek své váhy. 40 000 mravenců v jedné kolonii má dohromady přibližně stejný počet mozkových buněk jako člověk. Zkrátka dokáží nemožné, stejně jako naše řešení DocumentAnts. Jednou z variant byl i chroust (smích), protože chroustá dokumenty, ale chrousta bychom asi složitě marketingově komunikovali.

 

Jakou perspektivu mají DocumentAnts do budoucna?

Budoucnost vidíme v cloudu, abychom co nejvíce zjednodušili implementační stránku a zvýšili dostupnost pro širokou veřejnost. Mobilní aplikace, všeobecně kdekoliv, kde je potřeba pracovat s informacemi, protože my získáváme informace i z okolních systémů. Do budoucna nemusí být vstup pouze dokument, už nyní pracujeme nejen s textem, ale například i s fotografiemi, kde dokážeme určit osobu, nebo objekt na fotografii.

Momentálně je pro nás primární textová analýza a naše zkušenosti, které jsme získali během spolupráce s finančními institucemi. Tam vyžíváme textovou analýzu nejen k těžení informací z finančních dokumentů, ale i například na určení kontextu přijatého mailu. Jsme rovněž schopni na základě předem definovaných požadavků kontrolovat například zaplacení daně z nemovitosti na výpisu z účtu – i tohle jsme schopni DocumentAnts naučit.

Chcete zjistit více?

Kontaktujte nás, co nejdříve se Vám ozveme.

Napište nám
linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram