AUTOMATION OF BUSINESS PROCESSES AS A TOOL FOR ENSURING TRANSPARENCY OF FINANCIAL TRANSACTIONS

Full Text

Введение. В мире современных технологий бизнес неизбежно сталкивается с необходимостью изменения, развития и оптимизации своих процессов. Прозрачность финансовых операций широко признана в качестве ключевого средства защиты от мошенничества и коррупции. Одновременно исследования показывают, что человеческие ошибки или умышленная помощь злоумышленникам являются основной причиной утечки данных – около 70% инцидентов связаны с этими проблемами [1, 2].

Несмотря на достижения в области цифровизации, вопросы обеспечения полной прозрачности операций остаются актуальными. Особенно это касается банковского сектора, где точность и своевременность финансовых операций имеют критическое значение. Российские разработчики продолжают активно развивать технологии автоматизации, предлагая комплексные решения, отвечающие требованиям как бизнеса, так и государственного сектора.

При внедрении автоматизации бизнес-процессов предприятия обычно преследуют ряд целей, направленных на повышение операционной эффективности и сохранение конкурентных преимуществ. Эти цели сопровождаются различными проблемами, которые организации должны решать на протяжении всего пути автоматизации.

Настоящее исследование акцентирует внимание на комплексной роли автоматизации бизнес-процессов как инструмента повышения прозрачности финансовых операций через минимизацию человеческого фактора и внедрение алгоритмического контроля. При этом автоматизация рассматривается не только как способ оптимизации повседневных задач, но и как механизм формирования системного внутреннего контроля и устойчивого цифрового мониторинга, который способствует усилению соблюдения нормативных требований в контексте цифровой трансформации финансового сектора.

Результаты исследования. Одной из основных целей автоматизации бизнес-процессов является повышение производительности труда сотрудников за счёт минимизации времени, затрачиваемого на выполнение повторяющихся и рутинных операций. Это не означает значительного сокращения штата сотрудников; скорее, речь идёт о сокращении объёма монотонных задач, которые часто отнимают время у квалифицированного персонала.

Ещё одна ключевая задача – свести к минимуму риск человеческих ошибок. Ошибки, допущенные сотрудниками, могут привести к значительным финансовым и репутационным потерям. Автоматизация позволяет повысить точность и последовательность выполнения задач, поскольку цифровые системы менее подвержены ошибкам. Например, автоматизация бухгалтерских процессов значительно снижает вероятность ошибок в расчётах или несоответствий данных [3].

Дополнительным преимуществом автоматизации является повышение прозрачности выполнения отдельных этапов процесса, что позволяет создавать комплексные отчёты и анализировать неэффективность деятельности. Автоматизированные системы позволяют детально отслеживать ход рабочего процесса, способствуя оперативному выявлению и решению возникающих проблем.

Автоматизация также позволяет отказаться от ручного труда в тех областях, где это технически возможно. Например, такие задачи, как ввод данных, могут быть полностью автоматизированы, при этом системы обеспечивают сбор, обработку и передачу данных без участия человека.

Автоматизированная обработка данных в финансовых операциях предлагает средство защиты: алгоритмические системы бесстрастно выполняют заранее определённые процедуры и ведут неизменяемые записи. При этом даже самые незначительные действия регистрируются и могут быть проверены. По мере того, как в России набирает обороты государственная программа «Цифровая экономика» и связанные с ней финтех-инициативы, частные банки всё активнее внедряют подобные технологии [4].

С середины 2010-х годов российские власти проводят политику цифровизации, которая определяет, среди прочего, прозрачность финансового сектора. В июле 2017 года правительство утвердило федеральную программу «Цифровая экономика», направленную на создание правовой и технической инфраструктуры цифрового общества [5].

В недавно принятых Банком России «Основных направлениях развития финансовых технологий» (2025-2027 гг.) особое внимание уделяется совершенствованию регулирования платёжной инфраструктуры и внедрению инструментов FinTech – предоставление финансовых услуг с использованием инновационных технологий, таких как большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение, роботизация, блокчейн, облачные технологии, биометрия и так далее [6].

По мнению Центрального Банка, использование цифровых инструментов в процессах соблюдения требований законодательства повышает надёжность процедур идентификации клиентов и обеспечивает операционную прозрачность финансового учреждения.

На практике реализуются такие проекты как ежедневный сбор данных о банковских операциях (проект «Информация за операционный день») и создание единых платформ для реестров залогов и депозитов [7].

С марта 2023 года банки могут использовать цифровой профиль для получения проверенной информации о корпоративных клиентах и предпринимателях, что снижает зависимость от потенциально фальсифицированной информации о клиентах и автоматизирует проверку клиентов [8].

Ведущие и популярные банки России (Сбербанк, ВТБ, Газпромбанк и другие), а также платёжные сервисы сегодня используют автоматизированные системы, передовые механизмы электронного документооборота и аналитику на базе искусственного интеллекта для обработки финансовых операций.

Автоматизированные системы заменяют ручной ввод данных, маршрутизацию и цепочки согласований программным обеспечением, которое следует формальным правилам. Например, обработка документов и утверждение транзакций могут выполняться «цифровыми сотрудниками», другими словами, роботами, которые неустанно считывают, извлекают и проверяют информацию.

Внедрение RPA (Robotic Process Automation) позволяет банкам не только автоматизировать стандартные и повторяющиеся действия, но и вывести прозрачность процессов на новый уровень. Активное развитие этой технологии подтверждается глобальными исследованиями: по данным Precedence Research, к 2032 году мировой рынок RPA достигнет 54 млрд долларов при ежегодном росте 28,7%. Allied Market Research прогнозирует увеличение рынка RPA в финансовой сфере с 745,4 млн долларов в 2021 году до 7,1 млрд долларов к 2031 году со среднегодовым темпом роста в 25,7% [9, 10]. В России, согласно исследованию TAdviser 2024 года, финансовый сектор лидирует по внедрению RPA-решений, что свидетельствует о высокой востребованности данной технологии как эффективного инструмента повышения прозрачности бизнес-процессов [11].

RPA-решения позволяют:

– автоматически документировать каждый этап обработки операций;

– создавать неизменяемые аудиторские следы;

– минимизировать человеческий фактор в критически важных процессах.

С текущими темпами роста RPA в ближайшие годы превратится из конкурентного преимущества в отраслевой стандарт, определяющий качество банковских услуг.

Альфа-Банк стал пионером в российском банковском секторе по внедрению RPA. Ещё весной 2018 года был запущен проект по роботизации операционных процессов. Программным роботам были переданы задачи по обработке платежей юридических и физических лиц, изменению данных клиентов по заявлениям, а также ответы на типовые вопросы. Уже в течение первых шести месяцев реализации проекта банк смог сократить трудозатраты и снизить операционные риски, сэкономив порядка 20 млн рублей. Этот опыт продемонстрировал эффективность применения искусственного интеллекта для оптимизации монотонных задач и повышения операционной прозрачности [12].

Банк ВТБ внедрил RPA для расчёта плавающих процентных ставок по операциям с контрагентами. Робот ежедневно пересчитывает ставки, анализируя списки транзакций, проверяя типы ставок и обновляя соответствующие значения на основе актуальных данных. Автоматизация этого процесса, с одной стороны, значительно повысила точность расчётов, а с другой, банк смог перенаправить 400 млн рублей на решение внутренних задач. Дополнительным преимуществом стало получение 40 млн рублей дополнительной прибыли. ВТБ также оптимизировал отчётность с помощью RPA: стандартизация операций сократила количество ошибок и позволила сократить рабочее время на 350 FTE (Full-Time Equivalent; количество рабочих мест из расчёта полного рабочего дня), что подчёркивает эффективность применения роботизированных решений для повышения прозрачности операций [13].

Ярким примером результативного использования роботизированной автоматизации также служит опыт Уральского банка реконструкции и развития (УБРиР), где за счёт автоматизации проверки комплектности документов, сверки данных и переноса информации из отчётов об оценки недвижимости в CRM-систему удалось увеличить скорость обработки ипотечных заявок на 30%, сократив время взаимодействия с бюро кредитных историй (БКИ). Кроме того, в банке внедрены электронные архивы с использованием штрих-кодирования, что минимизировало риски утраты документов и повысило эффективность работы с клиентским досье [14].

В 2024 году команда RPA.HARTUNG воплотила в жизнь успешный проект в области автоматизации бизнес-процессов, а именно автоматизацию процесса оплаты валютных операций для одного из ведущих российских банков. В рамках данного проекта RPA-боты были развёрнуты для обработки международных валютных платежей и связанных с ними проверок. В результате время обработки сократилось на 40%, а количество ошибок при обработке транзакций уменьшилось на 100% [15].

Такие результаты типичны: автоматизированные системы исключают арифметические и логические ошибки при обработке данных, которые допускают люди, и не нуждаются в перерывах и отпусках. Каждое действие, выполняемое роботом, регистрируется с указанием временных меток и параметров, создавая сквозной след процесса. Это позволяет специалистам по соблюдению нормативных требований воспроизвести или проверить любой этап операции.

По сути, карты бизнес-процессов банка превращаются в прозрачные диаграммы: можно проследить поток от клиентского заказа через проверку рисков до окончательного расчёта без двусмысленностей.

Разумеется, цифровая трансформация в финансовой сфере не является строго положительной. Автоматизация плохо продуманных процедур может обострить более глубокие проблемы.

К примеру, если RPA-бот введёт в действие несовершенное правило соответствия, он будет жёстко воспроизводить этот недостаток (например, систематически отклонять действительные транзакции по слабому критерию). Банк России отмечает, что внедрение RPA должно быть частью комплексной стратегии совершенствования процессов, сопровождаемой регулярными аудитами, сравнивающими фактические результаты с ожидаемыми показателями.

При успешном внедрении банки часто создают «центры передового опыта», где бизнес-аналитики сотрудничают с ИТ-специалис-тами, чтобы убедиться в правильности алгоритмов и автоматизированных правил. В целом, однако, все сходятся во мнении, что правильно реализованная автоматизация значительно повышает прозрачность на практике.

В отличие от людей, у машин нет стимула скрывать ошибки. Роботизированная система будет единообразно применять одинаковые проверки к каждой транзакции, независимо от внутреннего давления, направленного на достижение целевых показателей. Это устраняет большую часть дискреционного «человеческого фактора» в отчётности. В частности, RPA и аналитика данных не допускают таких ошибок, как непредставление отчёта о побочной сделке или фальсификация расчётов начислений.

В целом автоматизированные системы обеспечивают объективность и последовательность. Каждая операция рассматривается одинаково и отражается в полном объёме, что значительно усложняет сокрытие неблагоприятной информации и способствует усилению соблюдения нормативных требований.

Как уже отмечалось, человеческие ошибки, преднамеренные или случайные, являются основным риском в финансовых учреждениях. Сотрудники могут не замечать расхождений или специально изменять цифры, чтобы выполнить план, помочь похитить денежные средства или скрыть свою ошибку.

Заключение. Автоматизация бизнес-процессов в российском банковском секторе – важнейший путь к повышению финансовой прозрачности. Замена ручного документооборота цифровым – от приёма клиентов и выдачи кредитов до обработки платежей и составления отчётности – позволяет банкам сократить количество ошибок и создать аудируемые журналы по каждому шагу.

Несмотря на это, для достижения подлинной прозрачности требуются не только технологии. Для этого компаниям необходимо сочетать автоматизацию с рациональным управлением, то есть процессы должны быть чёткими и хорошо продуманными ещё до начала автоматизации.

About the authors

M. R. Bodnaruk

Ural State University of Economics

Author for correspondence.
Email: bodnaruk94@mail.ru

Graduate Student

Russian Federation, Russia, Yekaterinburg

T. R. Bodnaruk

Ural State University of Economics

Email: ttn_bdnrk@mail.ru

Graduate Student

Russian Federation, Russia, Yekaterinburg

References

Supplementary files