Описание
Поводом для проекта стал рост объема рутинных операций. Две регулярные задачи выполнялись вручную и ежедневно забирали заметную часть рабочего времени бухгалтерии и отдела продаж.
Разноску банковских выписок вела бухгалтерия. Сотруднику нужно было открывать каждый документы, считывать назначение платежа, определять виды операций, искать в базе договоры или счета по номерам из текста, проставлять счета дебета и кредита и указывать ставку НДС. Карточка списания по одной и той же операции выглядит по-разному в зависимости от организации, поэтому единого шаблона действий не существовало. В периоды высокой загрузки работа не укладывалась в рамки рабочего дня.
Мониторинг тендеров вел отдел продаж. Закупки отслеживали на нескольких электронных площадках: сотрудник вводил поисковые запросы по ключевым словам, открывал каждую карточку, переходил в раздел «Позиции» и сверял коды с профилем компании. Из-за человеческого фактора часть профильных закупок оставалась пропущенной.
Заказчик рассматривал делегирование части бизнес-процессов искусственному интеллекту и искал разработчиков. Специалисты офиса в Челябинске предложили решить задачу с помощью внедрения программныхроботов PIX RPA.
По каждому процессу прошли три этапа: обследование и моделирование, разработка решения, ввод в эксплуатацию и опытно-промышленная эксплуатация.
На первом этапе аналитики провели интервью с владельцами процессов: главным бухгалтером, сотрудниками бухгалтерии и отдела продаж. Затем смоделировали проверку гипотез и правил, собрали Лист требований — блок-схему, описание алгоритма и требования к процессу. Документ согласовал заказчик. Правила зафиксировали до разработки, поэтому на испытаниях логику переделывать не пришлось.
Далее решение развернули на двух серверах: на первом — оркестратор PIX Master с СУБД, на втором — агенты PIX Agent. Для отладки разноски развернули тестовую копию базы «1С»: роботу дали доступ к рабочей и тестовой базам под отдельной учетной записью и к личному кабинету площадки B2B. Тестовый контур позволил проверить алгоритмы на реальных данных, не рискуя рабочим учетом.
Робот для обработки банковских выписок.
Разноска организована по банкам и организациям: файлы выписок складываются в отдельные папки, в каждой лежит реестр Excel со списком обслуживаемых компаний, номерами расчетных счетов, периодом и правилами разноски. Такая структура дает роботу однозначное понимание, к какой организации и счету относится файл, и исключает ошибку при выборе фильтров.
Робот под собственной учетной записью входит в базу «1С», открывает раздел «Банк и касса» — «Банковские выписки», устанавливает фильтр по периоду из реестра и загружает файл. Затем извлекает назначение платежа и сверяет его с реестром правил, сопоставляя шаблон и вид операции. Первая очередь охватила три вида операций: оплату от покупателя, оплату поставщику и комиссию банка.
По найденному правилу робот корректирует счета учета и меняет вид операции — например, переводит «Прочее списание» в «Комиссию банка». Затем подставляет договор или счет, номер которого извлекает из назначения платежа, уточняет ставку НДС и проводит документ. Если правило не найдено или обязательные поля не заполнены, документ не проводится и передается на ручной контроль.
По итогам цикла формируется отчет: сколько документов обработано, сколько проведено автоматически, сколько содержат исключения, и список документов к ручной проверке с номерами, датами и суммами. Отчет уходит письмом ответственному сотруднику. Бухгалтер разбирает только исключения, а не весь массив платежей.
Робот для мониторинга тендеров.
Он запускается несколько раз в сутки и работает по справочнику Excel, который ведет заказчик. В столбце «Наименование для поиска» перечислены ключевые слова, в столбце «Позиции» — коды, наличие которых означает, что закупка подходит компании. Справочник актуализируется силами заказчика, поэтому критерии отбора меняются без участия разработчиков.
Робот авторизуется в личном кабинете площадки, построчно проходит по справочнику, вводит поисковый запрос и применяет фильтр по периоду. Каждую карточку из выборки он открывает, переходит в раздел «Позиции», считывает коды и сопоставляет их со справочником. При совпадении данные карточки попадают в отчет, при отсутствии — робот переходит к следующей. После обхода всех запросов формируется сводный отчет о найденных закупках.
Роботов запустили в работу, ежедневно контролировали корректность выполнения, устраняли ошибки и сверялись с заказчиком по результативности. Итогом этапа стали ежедневные отчеты о выявленных и устраненных инцидентах либо об их отсутствии.
В итоге компания смогла отказаться от расширения штата при растущем объеме работ. Сотрудники бухгалтерии и отдела продаж перестали выполнять механические действия и сосредоточились на исключениях, расчетах и работе с заказчиками.
