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.
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.
V 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.
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.
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).
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.
„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.
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 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.
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.“
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.
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.
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.“
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.
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."
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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."
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.
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 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."
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."
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Manuální zpracování příchozích finančních výkazů, ruční přepisování dat a následná analýza je časově i finančně nákladná agenda, spojená s vysokou mírou chybovosti. Tuto agendu dnes řeší zejména finanční instituce a státní správa. Vhodným řešením pro tuto oblast je komplexní digitalizace procesu zpracování příchozích dokumentů v DocumentAnts, které s sebou přináší vyšší míru efektivity zpracování, kvalitnější data na výstupu a úsporu nákladů. Při příležitosti představení nového produktu DocumentAnts jsme se sešli s obchodním ředitelem StringData Janem Denemarkem na krátký rozhovor.
U našich klientů jsme se často setkávali s problémem automatizace a vytěžování různých druhů formulářů a nestrukturovaných dokumentů. Rozhodli jsme se s tím něco udělat, a proto jsme investovali do nového produktu DocumentAnts. Díky moderním technologiím machine learningu mohou naši klienti rychle a s vysokou přesností automatizovat vytěžování různých dokumentů a elektronických příloh do podoby, se kterou dále pracují jejich interní systémy a procesy.
Klíčová hodnota digitalizace je přirozeně ve zvýšení efektivity a snížení nákladů na zpracování, často ručně přepisovaných informací. Současně se ale při použití v rámci prodejních portálů a procesů zkrátí doba odezvy zákazníkům, což přispívá ke zvýšení zákaznické spokojenosti.
Víte, jedna z nejcennějších kvalit, kterou oceníte na vyspělém produktu je „zkušenost“. To znamená, že nejde o nějaký prázdný framework nebo platformu, kde musíte ještě vše nastavit a často naprogramovat. V tom je náš produkt DocumentAnts jiný. Ačkoliv se jedná o nový produkt, dodáváme ho včetně znalosti rozpoznání finančních výkazů. Tj. rozvahy a výsledovky a daňového přiznání. Klient tak může úspěšně zpracovávat uvedené dokumenty okamžitě po instalaci DocumentAnts. Navíc neustále tuto znalost uvedených dokumentů v produktu vyvíjíme. Klienti tak dostávají aktualizace a díky nim je DocumentAnts stále vyspělejší, efektivnější a nezastarává.
„ Ačkoliv je DocumentAnts nový produkt, dodáváme ho včetně znalosti rozpoznání finančních výkazů. Tzn. rozvahy a výsledovky a daňového přiznání. Klient tak může úspěšně zpracovávat uvedené dokumenty okamžitě po instalaci.“
Ano, OCR technologie je nenahraditelná tam, kde zpracováváte obrázek. Tyto technologie obecně pracují s elektronickými dokumenty jako s obrázky. A proto je jejich úspešnost převodu do strukturované a pro další zpracování čitelné podoby nižší. Navíc hodně závisí na tom, jak zpracovávaný dokument vypadá – musí se totiž podobat naučenému vzoru. Naopak DocumentAnts pracují na principu vyhledání konkrétních slov a kontextu, a proto najdou například finanční výkaz ukrytý uprostřed výroční zprávy. Nicméně jakmile je podkladem skutečně jen obrázek (vyfocená nebo scanovaná předloha) posíláme ji v DocumentAnts na „přečtení“ do OCR, a pak zpracujeme vytěžený text pomocí DocumentAnts. Naše zkušenost je taková, že většina finančních výkazů a daňových přiznání je ale v čitelných formátech (PDF, XML, Excel) a v tom případě OCR nepotřebujeme.
Druhou odlišností od OCR komponent je, že DocumentAnts řeší celý proces zpracování dokumentů od jejich příjmu z digitálního kanálu a rychlé kontroly toho, že je to ten správný dokument, až po uložení strukturovaných dat na požadované místo nebo do požadovaného procesu klienta. Díky tomu, že ve StringDatech implementujeme také RPA, umíme získaná data robotem vložit v podstatě kamkoliv do jakékoliv jiné aplikace nebo databáze.
Proto pokud se vrátím k otázce – historicky první revolucí bylo nasazení OCR pro vytěžování elektronických šablon, kdy se nahrazoval manuální přepis přesně vybraných formulářů. Další revolucí je v tomto směru DocumentAnts kde umíme vytěžovat jakékoliv dokumenty v libovolných formátech a z libovolných digitálních kanálů.
„První revolucí bylo nasazení OCR pro vytěžování elektronických šablon, kdy se nahrazoval manuální přepis přesně vybraných formulářů. Další revolucí je v tomto směru DocumentAnts kde umíme vytěžovat jakékoliv dokumenty v libovolných formátech a z libovolných digitálních kanálů.“
Máme jasně danou roadmapu digitalizace dokumentů, která počítá jak s technickým, tak i zkušenostním rozvojem. Z technického pohledu dokončujeme nyní klientský modul, aby si sami uživatelé mohli nastavovat nová pravidla a kontroly na vytěžování informací. Součástí modulu je i statistika zpracovaných dokumentů a přehledné grafy o úspěšnosti automatizace. V roce 2021 doplníme ještě modul manuální kontroly dokumentů, který usnadní kontrolu a manuální revizi nerozpoznaných dokumentů nebo jejich částí v případech kdy ani DocumentAnts nebylo úspěšné.
Z pohledu zkušeností budeme DocumentAnts učit digitalizovat další dokumenty vhodné k automatizaci jako jsou faktury, objednávky, občanské průkazy apod.
Roadmapu nám mohou obohatit také požadavky našich klientů, u kterých DocumentAnts implementujeme, například MONETA Money Bank, a.s. V minulosti se nám i u dalších našich produktů osvědčilo naslouchat klientům a upravovat naši produktovou strategii dle potřeb našich klientů.
Zaujalo Vás naše řešení DocumentAnts? Kontaktujte naše obchodní oddělení sales@stringdata.cz a domluvte si konzultaci.
