Трансформация операционной функции «Сбера»

Светлана Слободенюк

ПАО «Сбербанк»

Директор регионального центра сопровождения розничного бизнеса

 Что представляет собой операционный центр Сбербанка, какие этапы развития он прошел в процессе трансформации операционной функции крупнейшего банка России и каким должен стать к 2023 году? Об этом Клубу ОЦО рассказала Светлана Слободенюк, директор регионального центра сопровождения розничного бизнеса ПАО «Сбербанк» в Нижнем Новгороде. 

Основные этапы развития операционной функции

Основные этапы развития операционной функции в Сбербанке представлены на рисунке.

Основные этапы развития Operations (2008–2023 гг.)

В 2008 году, когда начался процесс трансформации, в Сбербанке даже не было такого понятия «операционная функция», были подразделения бухгалтерии: 800 точек по всей стране, в которых 58 тыс. сотрудников занимались сопровождением клиентских операций. Мы понимали, что для кардинального скачка по повышению качества клиентских операций необходима глобальная трансформация операционной функции и в первую очередь централизация и стандартизация операционных процессов. Именно поэтому в стратегии развития Сбербанка до 2014 года проект «Трансформация операционной функции» был выделен как один из приоритетных.

К 2016 году операционная функция Сбербанка сосредоточилась в шести Центрах сопровождения клиентских операций (ЦСКО). Общее количество сотрудников достигло 10 тыс. человек, при этом производительность выросла в 3,5 раза.

2017–2018 годы для Операционного центра Сбербанка — это годы радикальной перестройки операционного сопровождения на новой централизованной платформе банка. Именно в этот период мы приступили к разработке локальных алгоритмов для автоматизации рутинных операций на платформе RPA (Robotic process automation) с использованием машинного обучения (Machine learning). На этом этапе общая численность сотрудников составила 6 тыс. человек, а производительность выросла в 10 раз!

В 2020 году у нас завершился этап Intelligent Support, в ходе которого происходила тотальная цифровизация процессов, изменение профиля компетенций сотрудников — развитие цифровых навыков.

Операционный центр сегодня — это операционное сопровождение всего спектра клиентских операций в 11 часовых поясах, 24/7. В условиях постоянно растущих требований ОЦ удается обеспечивать высокий уровень качества более 99%.

Обеспечивается высокий уровень непрерывности производства — все критичные функции обеспечены балансировкой. При выводе любого центра из строя сопровождение операций не прервется.

Модель управления Операционного центра

Модель управления Операционного центра включает в себя Центр управления и региональные центры по функциональным направлениям.

Функции Центра управления:

• реализация стратегических проектов банка;
• организация непрерывности производственных функций;
• взаимодействие с бизнес-подразделениями (трайбами) для более быстрого и гибкого реагирования на бизнес-потребности банка;
• организация непрерывного улучшения операционных процессов и повышение удовлетворенности клиентов банка;
• внедрение и операционная поддержка новых продуктовых линеек и сервисов;
• создание цифрового бэк-офиса.

К функциям Региональных центров относятся:

• организация качественного функционирования производственного конвейера по операционному сопровождению бизнеса;
• предиктивный мониторинг и устранение отклонений до того, как проблема дошла до клиента;
• поддержка внедрений по бизнес-линиям;
• непрерывное совершенствование производственных функций;
• работа с сотрудниками, развитие компетенций.

Роботизация и сопровождение алгоритмов RPA и ML

На сегодняшний день около ста разработчиков, операторов и администраторов RPA занимаются роботизацией рутинных операций, таких как формирование документов по запросам физических лиц: выписок, справок и т.п. В результате роботизации данного направления сроки обработки таких запросов сократились с одного месяца до одного дня. 

Кроме того, разработка RPA-алгоритмов предусматривает реализацию более сложных функций — функций принятия решений с использованием алгоритмов Machine learning. Например, принятие решение по выдаче кредитов. По 87% всех заявок решение выносится автоматически. При этом до роботизации обработки кредитных документов клиент мог получить средства лишь на следующий день (в случае одобрения заявки). Теперь клиент получает решение уже через 15 минут.

Для решения указанных задач используются алгоритмы роботизации на базе Blue Prism, система распознавания документов ABBYY и инструменты Machine Learning.

Сложности и что же дальше?

Одной из главных сложностей за 12 лет трансформации операционной функции было изменение мышления сотрудников Операционного центра — от мышления «бухгалтерскими проводками» к культуре предоставления качественного сервиса клиенту. Нашей задачей было добиться, чтобы оптимизация операционных процессов воспринималась не как угроза сокращения, а как возможность получить новые знания и навыки. 

На мой взгляд, у нас это получилось, во многом благодаря тому, что мы постоянно, системно и открыто работали с нашими сотрудниками — занимались их обучением, развитием их потенциала и цифровых компетенций. 

Наша цель до 2023 года — Digital All — тотальная цифровизация, которая базируется на автоматизации с использованием инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения.