L’ottimizzazione dei processi aziendali è da sempre una priorità per tutte le organizzazioni che puntano alla massima efficienza. Il digitale è la piattaforma stabile su cui innestare un percorso di crescita della maturità digitale dell’azienda le cui tappe sono la dematerializzazione, la digitalizzazione dei processi e, infine, la process automation. Quest’ultimo è l’obiettivo della maggior parte delle organizzazioni, poiché automatizzare workflow e procedimenti complessi ha un forte impatto sui costi, sulla produttività e la competitività d’impresa.
Da qualche anno, Robotic Process Automation è diventata una sorta di riferimento nell’ambito dell’automazione di processo: pensando, ad esempio, alle centinaia di procedure ripetitive e a scarso valore aggiunto che rientrano nell’universo del back office amministrativo, l’ipotesi di automatizzarne buona parte tramite robot che replicano in modo fedele le attività degli operatori in carne ed ossa è quanto mai interessante. Lo sa bene Optimo Next, l’azienda italiana che, grazie alle piattaforme proprietarie, allo sviluppo di soluzioni ad hoc e alle forti competenze in materia di RPA, accompagna le imprese verso l’ottimizzazione e la riprogettazione dei processi in chiave totalmente digitale. L’azienda, che eroga da sempre servizi di Business Process Outsourcing, ha di recente ottimizzato con RPA i processi di fatturazione passiva di un cliente, ottenendo risultati promettenti.
Un robot per migliorare i processi di fatturazione passiva
I processi legati alla fatturazione passiva sono molti e piuttosto complessi: tanti sono ripetitivi, di data entry e verifica delle informazioni, altri richiedono una valutazione discrezionale. In ogni caso, gestirli in modalità manuale non è solo sinonimo di inefficienza, ma anche di potenziali errori su documenti di valore legale, nonché di un aumento del rischio di conformità.
A tal proposito, Optimo Next è stata incaricata di eseguire attività di standardizzazione e registrazione delle fatture all’interno di un portale dedicato: partendo da un file Excel, fornito periodicamente dal cliente e contenente anagrafiche e dati delle fatture passive, l’attività consiste non solo nel registrare e convalidare le fatture stesse all’interno del portale, ma soprattutto di abbinarle ai relativi Ordini di Acquisto e Documenti di Trasporto, che invece sono ancora gestiti in forma cartacea e, quindi, scansionati e caricati in piattaforma; bisogna infatti sottolineare quanto, in piena era di fatturazione elettronica, siano più che altro i processi collaterali a dover restare al passo. Il problema, se così lo possiamo definire, è che i sistemi di gestione “tradizionali” di questi processi sono spesso decisamente costosi dal punto di vista evolutivo, il che rende l’attività di data entry preferita a progetti strutturati di system integration, da cui i benefici della RPA.
La parte complessa del lavoro svolto da Optimo Next comprende tutti i controlli incrociati del caso, l’applicazione delle eccezioni e delle policy aziendali che permettono di convalidare la fattura o rilevare – ed eventualmente correggere – molteplici tipi di anomalie ed errori. «Considerando la mole di pregresso accumulato e una previsione di aumento delle fatture da gestire – ci spiega Alessandra Gualandris, Project Manager di Optimo Next – abbiamo subito pensato all’implementazione di un robot che gestisse tutte le attività ripetitive: il data entry, la ricerca degli ordini, la verifica delle anagrafiche, delle corrispondenze e molto altro, così da poter lavorare un numero maggiore di fatture nell’unità di tempo (e per un tempo maggiore: il robot lavora 7X24 e non fa pause) e indirizzare gli operatori verso attività a più alto valore aggiunto».
Who's Who
Alessandra Gualandris
La fase più complessa è quella di analisi
La fase più complessa di un progetto di automazione RPA è quella di analisi, laddove Optimo Next concentra buona parte del lavoro. Infatti, non si tratta semplicemente di comprendere il funzionamento di un workflow, ma di capire esattamente i movimenti e le attività dell’operatore, così da istruire il robot a una replica perfetta: «Questa fase è essenziale e va gestita con la massima cura. Procediamo con interviste, chiediamo videoregistrazioni e utilizziamo anche il Process Mining: dobbiamo capire esattamente come funziona il processo e qualsiasi operazione che viene fatta all’interno del sistema. È una fase centrale e complessa perché spesso gli operatori, che eseguono queste attività a livello di routine, danno per scontate molte attività, e quindi capita che omettano informazioni per loro superflue ma senza le quali il robot non può funzionare. Spesso non si tratta solo di replicare totalmente un’attività, ma di smontare e rimontare un processo in una sequenza diversa, magari con l’aggiunta di uno step automatico realizzato tramite un programma ad hoc che nel processo manuale non era necessario ma con il robot diventa cruciale. Si tratta quindi di una comprensione profonda dell’attività svolta e della capacità di immaginare percorsi nuovi, paralleli a quelli in uso, che rendano l’introduzione dell’RPA massimamente efficiente».
Scopo della fase di analisi è comprendere il processo, ma anche individuare le attività più ripetitive e soggette a regole fisse e prevedibili, distinguendole da quelle discrezionali. A tal fine, conta molto l’esperienza di Optimo Next in ambito BPO, poiché le fornisce quella capacità di analisi del processo che è determinante in un progetto di automazione. Il robot, per il quale Optimo Next si avvale di tecnologia UIPath (di cui è partner), viene istruito per replicare fedelmente le attività dell’operatore, così da sollevarlo da parte degli incarichi e permettergli di concentrarsi su aree di processo maggiormente discrezionali.
Misurare i risultati per migliorare il robot o il processo
Un aspetto molto importante, su cui l’azienda pone l’accento, è il monitoraggio costante del processo da parte della piattaforma stessa: considerando che tutte le azioni e le attività effettuate dal robot sono tracciate all’interno dei log (con tanto di tempi, volumi, errori), ciò permette di verificare l’efficacia del robot, è un passo avanti in termini di compliance e permette miglioramenti o riprogettazioni data-driven del processo stesso. Se gli esiti non sono in linea con le aspettative, infatti, si procede a una modifica del robot, del processo o di entrambi. In questo modo, le prestazioni migliorano in modo progressivo e continuo: «Dopo aver elaborato il file Excel fornito dal cliente e acquisito le informazioni necessarie – spiega Gualandris -, il robot lavora direttamente nel portale facendosi carico delle operazioni per cui è stato istruito e lasciando le altre all’operatore, che in questo momento si ritrova un 20% di lavoro già eseguito. Inizialmente, il robot era in grado di farsi carico del 10% delle attività, poi 15%, ora il 20%: il trend è ampiamente positivo e non abbiamo nessuna intenzione di arrestarlo. In questo modo, siamo in grado di lavorare un numero maggiore di fatture in modo più rapido e senza errori, rispettiamo perfettamente gli SLA con meno risorse. Grazie a RPA, in questo momento impieghiamo infatti una risorsa in meno rispetto a prima che possiamo allocare su attività di maggior valore aggiunto». Il risultato finale è quindi la tipica situazione win-win, in cui il cliente ottiene un servizio di qualità maggiore e chi lo esegue è più efficiente e gestisce meglio le proprie risorse: non è un caso che il mercato delle soluzioni RPA sia previsto in fortissima crescita tra il 2020 e il 2027, con un CAGR addirittura del 40,6% (fonte: grandviewresearch).
