От анализа процессов к непрерывной оптимизации: что показали на конференции VK Business Analytics 2026

8–9 октября мы провели конференцию VK Business Analytics 2026. Главной темой стал переход от разовых проектов по анализу процессов к непрерывной оптимизации. Команда VK Business Analytics рассказала, как продукт изменился за год, представила ИИ-возможности, а ЦТР «Некст», «Аэрофлот» и «Ростелеком» поделились собственным опытом внедрения Process Mining и Task Mining. В конце деловой части участники сами поработали с данными в бизнес-игре.

VK Business Analytics: что изменилось за год

Конференцию открыл ведущий менеджер продукта VK Business Analytics Александр Вилкул. Он рассказал, как изменился продукт и какие планы по развитию есть у команды.

В докладе Александр Вилкул остановился на двух модулях продукта и ИИ-ассистенте:

• Модуль Process Mining показывает, как процессы на самом деле идут в корпоративных системах, и находит отклонения и узкие места.
• Модуль Task Mining показывает, что происходит на рабочих местах. Он собирает обезличенные данные о действиях сотрудников в приложениях и находит ручные операции: клики, вставку данных, сверку показателей и не только.
• ИИ-ассистент использует контекстную модель, которая построена на данных обоих модулей, и отвечает на вопросы о процессах на языке пользователя.

Третий модуль, Business Intelligence, объединяет данные из разных систем на общих дашбордах.

Схема процессов, которая показывает бизнес целиком

Классический Process Mining разбирает процессы по одному, но в реальной компании они связаны. Закупка зависит от согласования договора, отгрузка — от документооборота, оплата — от закрывающих документов. При таком анализе видно, на каком этапе возникла задержка, но чтобы найти причину и исходную точку, нужно привлечь бизнес-аналитика.

Схема процессов объединяет связанные операции в одну модель и показывает, как документы и задачи переходят из процесса в процесс и где изменение в одном месте отзывается в другом. Например, если ускорить подготовку договоров, юристам придет больше документов на проверку и она начнет задерживаться.

ИИ-разметка операций в Task Mining

Модуль Task Mining анализирует действия на рабочих компьютерах без привязки к конкретным сотрудникам: клики, ввод текста, переключения между приложениями. Чтобы эти данные можно было анализировать, их нужно разметить, то есть выделить операции и определить их смысл.

Подход к разметке менялся в несколько этапов. Сначала операции определяли и помечали вручную — результат получался точным, но в масштабах крупной компании такая работа требовала слишком больших ресурсов.

Затем разметку стали выполнять алгоритмы. Они быстро выделяли повторяющиеся цепочки действий, но присваивали им условные названия вроде «Операция 1». Без контекста такой результат не нес пользы для анализа.

Сейчас за разметку в VK Business Analytics отвечает искусственный интеллект. Алгоритм выделяет цепочки действий, а языковая модель классифицирует их и присваивает операциям названия с учетом специфики компании, например «Заведение счета в 1С».

Картина работы подразделений теперь появляется уже на следующий день после начала сбора данных, а анализ, который раньше занимал месяцы, укладывается в часы. Аналитик получает ранжированный список операций, которые можно оптимизировать, и технические задания для автоматизации и роботизации.

Контекстная модель и ИИ-ассистент

Данные Process Mining и Task Mining формируют контекстную модель, которая отражает настоящее течение процесса и все расхождения с регламентом. Она постоянно актуализируется за счет новых данных и позволяет встроенному ИИ-ассистенту точнее отвечать на вопросы о процессах.

Аналитик формулирует вопрос в свободной форме, а ИИ-ассистент обращается к данным Process Mining и Task Mining, анализирует связанные процессы и ищет причины задержек и узкие места. Результат он представляет в виде текстового вывода, графиков, карты процесса и дашбордов. Выгружать данные и переключаться между инструментами при этом не нужно.

VK AI Space: платформа для ИИ-агентов

Никита Финченко, менеджер продукта «Конструктор агентов и сценариев» VK Tech, представил VK AI Space — платформу, на которой компании создают, запускают и контролируют ИИ-агентов.

Финченко выделил три стадии, через которые компании проходят в работе с ИИ:

1. У сотрудников появляется доступ к языковой модели, но сценарии использования разрознены, эффект сложно оценить, а риски почти не отслеживаются.
2. Компания создает агентов под отдельные задачи. Эффект подтверждается, однако масштабировать такие решения сложно и дорого.
3. Компания объединяет агентов и их навыки в общую платформу, на которой они работают с данными и знаниями.

VK AI Space рассчитана на третью стадию.

Навыки и память агентов

Основу VK AI Space составляют навыки. Навык объединяет описание процесса, правила, шаблоны, проверки и исполняемые скрипты. Его создают на платформе на основе корпоративных регламентов или загружают из внешних источников, а затем подключают к агенту.

После этого не нужно каждый раз объяснять агенту, как выполнять задачу: он вызывает навык по запросу пользователя. Проверенные агенты и навыки формируют библиотеку компании, и их можно использовать в новых проектах без разработки с нуля.

Агенты работают с контекстом двух уровней:

1. Знания компании: корпоративные документы, базы знаний и регламенты.
2. Контекст конкретного пользователя: его роль, зона ответственности и права доступа, материалы проектов, в которых он участвует.

Поэтому руководитель и аналитик могут задать один и тот же вопрос и получить разные ответы. Агент учитывает задачи каждого и опирается только на те данные, к которым у этого сотрудника есть доступ.

Агент также запоминает решения и договоренности из прошлых задач. За счет этого повторно решаемых задач становится до 40% меньше.

Создание агентов и безопасность

Агента можно собрать без программирования в визуальном конструкторе. Для более сложных сценариев, например когда несколько агентов передают задачи друг другу, на платформе тоже есть специальные инструменты. К агентам можно подключить облачные или локальные языковые модели, а также модели внешних провайдеров.

Каждый агент работает в изолированной среде. Платформа фиксирует все его действия, включая вызовы инструментов. По этим записям проводят аудит и оценивают качество работы агента, чтобы его доработать.

Планы до конца 2026 года

До конца года в VK AI Space планируют добавить:

• визуальный конструктор для сценариев с несколькими агентами: их тоже можно будет собирать без программирования;
• поддержку открытого стандарта Agent2Agent для взаимодействия с внешними агентами;
• синхронизацию с Confluence, чтобы база знаний обновлялась без ручной выгрузки;
• собственные модели распознавания и синтеза речи;
• метаагента для управления платформой в формате диалога.

Опыт ЦТР «Некст»: как процессная аналитика помогает находить скрытые резервы

ЦТР «Некст» входит в группу ММК и занимается роботизацией и анализом бизнес-процессов. С 2019 года компания внедрила в группе более 400 программных роботов с накопленным экономическим эффектом 1,8 млрд рублей.

Руководитель отдела продаж ЦТР «Некст» Леонид Шевченко и руководитель отдела процессной аналитики Данил Шишкин рассказали о трех проектах применения процессной аналитики для управления трудозатратами, кадровыми рисками и себестоимостью услуг.

Анализ трудозатрат. Компания из сферы цветной металлургии искала операции для оптимизации и автоматизации. За три месяца с помощью Task Mining собрали данные о работе фокус-группы из 47 сотрудников и оцифровали 2 131 операцию. На неоптимальные операции пришлось 9 325 часов. По итогам проекта команда подготовила 31 рекомендацию по оптимизации и выделила три крупные задачи для автоматизации.

Прогноз текучести персонала в ММК. Систему прогнозирования риска увольнений построили на VK Business Analytics. Риск рассчитывается по 18 метрикам в шести блоках: финансы, надежность, социальные факторы, условия труда, карьера и удовлетворенность. Дашборды показывают ключевые факторы риска и их распределение по подразделениям, с их помощью компания может предвидеть проблемы и действовать проактивно.

Расчет себестоимости услуг в ОЦО «ММК-Учетный центр». Модуль Task Mining установили на 470 рабочих компьютеров, с его помощью проанализировали 480 000 часов работы. В результате центр смог определить фактическую трудоемкость и себестоимость каждой своей услуги. Проект получил премию CNews Awards в номинации «Цифровые двойники: проект года».

Бизнес-игра: найти возможности для улучшения процесса

После докладов участники сами поработали с платформой в бизнес-игре «Найди возможности улучшения бизнес-процессов с помощью Process Mining».

По сценарию команды выступали в роли консультантов. Их пригласил руководитель департамента валютного контроля банка, которому нужно сократить время проверки исходящих платежей, снизить нагрузку на сотрудников и чаще укладываться в нормативные сроки. Командам дали запись интервью с ним и выгрузку данных по процессу примерно за полтора месяца.

Задача состояла в том, чтобы найти как можно больше проблем в процессе и рассчитать, во сколько каждая из них обходится банку за год. Каждая найденная проблема приносила команде столько очков, сколько рублей она стоит. Побеждала команда, набравшая больше всего очков.

Участники играли в четырех командах, до шести человек в каждой. У каждой команды был компьютер с системой Process Mining, в которую заранее загрузили данные, и ментор, отвечавший на технические вопросы.

Итоги

Главной темой конференции VK Business Analytics 2026 стал переход от разовых проектов по анализу процессов к непрерывной оптимизации. Опыт крупных компаний показывает, что для успеха важна вовлеченность владельцев процессов, которые сами хотят менять работу.

Команда VK Business Analytics со своей стороны развивает ИИ-функции продукта, чтобы этот цикл шел быстрее. ИИ-ассистент уже сокращает проверку гипотез с дней до минут, а ИИ-разметка в Task Mining дает картину работы подразделений на следующий день после начала сбора данных.