Implementando a robotização em processos empresariais

As vantagens do RPA no cenário empresarial

Atualmente, as organizações estão cada vez mais voltadas para a otimização e a transformação digital de seus processos, além de buscar economias de escala através de soluções que não precisam de alterações nos sistemas atuais. O RPA (Robotic Process Automation) é um ótimo caminho para isto.

Com esta nova tecnologia, é possível replicar via robôs a execução total ou parcial de processos, até então efetuados por pessoas. Os robôs simulam o comportamento humano na execução de tarefas, como por exemplo, a leitura de notas fiscais e lançamento no SAP ou a extração de informações de planilhas eletrônicas para popular dados em campos específicos de um sistema legado. A implantação dos robôs, na grande maioria dos casos, não depende de alteração nos sistemas da instituição, a não ser em situações específicas onde essas alterações aumentam a eficácia dos robôs.

Como resultado, as entidades passam a reduzir tanto o esforço decorrente do trabalho humano em tarefas repetitivas e previsíveis com alto volume transacional, como os riscos oriundos de erros operacionais. Outro ponto positivo a ser destacado é que os processos automatizados por meio de robôs se tornam mais ágeis e de melhor qualidade, resultando na escalabilidade dos processos internos das instituições.

Estudos quantitativos observados apontam para uma diminuição de 75% dos custos quando comparados aos ciclos de desenvolvimentos tradicionais de sistemas. Além disso, é possível observar um aumento de 30% de produtividade e aumento substancial na experiência do consumidor.

O mercado de RPA vem crescendo significativamente ao longo dos últimos anos. Em 2016, o valor global de investimento neste tipo de solução foi de $ 612M. Em 2020, a previsão é de $2,993M, podendo chegar a $4,308M em 2022.

A introdução progressiva da inteligência artificial nos RPA vem possibilitando, cada vez mais, análises e decisões complexas.

Desta forma, pode-se classificar o RPA em duas categorias. A primeira, baseada em regras, que possibilita executar tarefas repetitivas e previsíveis, como:

• Reconhecimento de caracteres ou imagens via OCR
• Automação de fluxos baseados em regras determinadas
• Automação de processos de aplicação cruzada

Já o RPA orientado por dados, que engloba funcionalidades de inteligência artificial, contempla tarefas mais complexas envolvendo:

• Dados estruturados e não estruturados
• Integrações a Chatbots ou assistentes virtuais
• Introdução ao Machine Learning e algoritmos de Aprendizado Profundo (Deep Learning) para que o robô aprenda a tomar decisões com base na evolução natural dos processos.

A Bip utiliza as melhores soluções de mercado com o propósito de atingir alto grau de automação de processo. Normalmente, são ferramentas tradicionais de RPA combinadas com tecnologias especificas para extração de informações por meio de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) e interpretação das informações por meio de inteligência artificial. Na figura abaixo, demonstramos as principais tecnologias utilizadas em projetos desta natureza:

Abordagem BIP de Automação de Processos

Em cada área selecionada pela instituição, a BIP realiza um assessment para levantamento e definição das iniciativas de automação. Após a definição das iniciativas prioritárias, é realizado um roteiro de desenvolvimento consolidado e a seleção das melhores ferramentas aplicáveis para cada processo / atividade que será automatizado.

Metodologia de automação de processos

A BIP propõe uma abordagem ágil baseada em quatro etapas, estruturadas caso a caso para introduzir reengenharias de processos e automatizações:

Recomendações de reengenharia de processos são importantes para aumentar a quantidade de tarefas que os robôs podem executar ou para reduzir as necessidades de manutenção.

Para tomada de decisão de quais processos a entidade deve automatizar, a BIP utiliza uma matriz de priorização com “bolhas” distribuídas em dois eixos: (a) Potencial de Automação e; (b) Escalabilidade do Processo. Essa matriz é construída por meio de cálculo de pontuação considerando quatro dimensões:

• Frequência de execução do processo: quanto maior é a frequência do processo, maior é a probabilidade da existência de oportunidades de eficiência.
• Nível de documentação do processo: quanto maior o nível de documentação do processo, mais simples é mapeá-lo quanto às oportunidades de automação;
• Maturidade das regras de negócio: quanto maior o nível de mudanças de regras ao longo do tempo, maior é esforço de manutenção.
• Quantidade de sistemas: quanto mais sistemas envolvidos, maior é a probabilidade que o processo seja complexo e, consequentemente, passível de otimizações.

O tamanho de cada “bolha” representa o benefício financeiro de automatizar o processo, conforme exemplo ilustrativo a seguir.

Para avaliação do caso de estudo é importante considerar os custos de desenvolvimento, os custos de manutenção e de licença. Estes últimos podem ser relevantes e, em alguns casos, inviabilizar economicamente a automação.

CASOS DE AUTOMAÇÃO BIP – INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS

Caso 1 – Automação “leitura documentos” e “inserção informações”

A instituição teve um crescimento substancial no volume de negócio ao longo dos últimos anos, porém nunca havia avaliado seus processos recorrentes sob o prisma de eficiência.

A área de controladoria da instituição alocava a maior parte de tempo dos profissionais em atividades manuais, restando pouco tempo para análise e melhoria dos processos. Outra característica importante é que as demandas de melhoria de sistemas solicitados pela controladoria para área de TI sempre tinham menos prioridade em relação às demandas provenientes das áreas de negócio, sobrando pouco espaço para automação de rotinas operacionais por meio do desenvolvimento de novas funcionalidades dos sistemas legados.

A proposta de solução formulada pela BIP foi a revisão de processos críticos da área de controladoria e a automação de algumas atividades por meio de ferramentas tradicionais de RPA combinadas com soluções de reconhecimento ótico de caracteres (OCR). Essas soluções foram totalmente implantadas pela BIP, com participação residual da área de tecnologia.

Com a solução implementada, a instituição, em 4 meses, alcançou uma redução de 20% dos custos de pessoal da área de Controladoria destinados à execução de atividades manuais.

Caso 2  – Automação “lançamento notas fiscais”

A instituição buscava aumento de escalabilidade e melhoria na qualidade do processo de lançamento de notas fiscais e controle de pagamento aos fornecedores. As atividades de lançamento eram realizadas manualmente, o que sujeita a instituição a erros comuns como perda de notas fiscais ou erros de digitação de valores. Os lançamentos eram executados por diferentes áreas da instituição, com controles não padronizados.

A abordagem idealizada pela BIP para a solução deste problema de negócio foi a revisão do processo de lançamento de notas fiscais suportada pela automação completa das atividades de lançamento e pela criação de dashboards de acompanhamento.

Após dois meses de projeto, houve uma redução de 15% dos custos de pessoal envolvidos nos processos automatizados e de 30% do tempo de pagamento à fornecedores.

Caso 3 – Automação “conciliação de dados”

A instituição enfrentava dificuldades no manuseio e extração das informações dos sistemas gerenciais, com algumas situações recorrentes:

• Ausência de padrão de análise, o que demandava muita intervenção humana para apuração dos números finais;
• Ausência de rastreabilidade do processo, dificultando a gestão do histórico de dados;
• Ausência de validação das bases de dados. O processo avançava sem validação prévia dos dados;
• Falta de padronização dos relatórios gerenciais;
• Ausência de governança do processo.

A proposta da BIP para solucionar os problemas foi o desenvolvimento e implantação de uma ferramenta de Conciliação de Dados. A partir desta solução foi possível resolver pontos críticos do processo e melhorar a tempestividade da disponibilização de informações para gestão da instituição.

Após 6 meses de implementação, o projeto alcançou 90% de redução do tempo destinado à execução do processo.