Михаил Рыжов, «Металлоинвест»: «Инвестируйте время в “дата-гигиену” и построение Data Foundation»

Михаил Рыжов, руководитель направления внутреннего контроля, «Металлоинвест», и спикер Двадцатой конференции «Цифровизация бизнес-процессов: путь к стратегическим целям компании», рассказал CFO Russia, почему тема внедрения Process Mining становится актуальной для добывающей отрасли, какие риски в связи с этим возникают перед внутренним контролем, а также дал совет компаниям, которые только задумываются о внедрении данной технологии.

Почему именно сейчас тема Process Mining стала особенно актуальной для добывающей отрасли?

Повышенный интерес к Process Mining в добывающей отрасли объясняется, как мне кажется, сочетанием множества факторов, из которых я бы выделил три основных: унаследованной сложности производственных операций, поиска новых путей снижения себестоимости и неизбежного перехода к цифровым моделям управления бизнесом – цифровизации. Добывающие предприятия представляют собой сложные экосистемы с многоступенчатыми и территориально распределенными производственными цепочками: от добычи и переработки сырья до логистики и сбыта. Исторически сложившаяся ИТ-архитектура таких компаний часто представляет собой гетерогенное пространство из множества legacy-систем и разрозненных решений, слабо интегрированных между собой. И вот на стыке этих информационных систем, в зонах отсутствия сквозной цифровизации (и/или автоматизации), возникают разрывы потоков информации. Эти разрывы становятся критическими точками, которые порождают большое количество рисков. Именно в этих разрывах целостность данных может нарушаться из-за ошибок синхронизации, несогласованных бизнес-логик и manual intervention. В этом случае Process Mining предоставляет эффективный, основанный на данных инструмент, который позволяет выявить и визуализировать эти скрытые разрывы информационных потоков, проследить реальные, а не регламентированные маршруты движения и изменения информации и обеспечить прозрачность как «end-to-end» процесса, так и вспомогательных процессов.

Особую актуальность это приобретает в условиях волатильности рынков сырья, когда вопросы операционной эффективности и сокращения затрат выходят на первый план. Классические методы аудита формируют только «снимок» состояния, в то время как Process Mining позволяет провести непрерывный мониторинг всего потока и найти точки неоптимального использования ресурсов, простоев или отклонений от нормативных предписаний, что делает его незаменимым инструментом для современной добывающей компании.

Какие вызовы стоят перед внутренним контролем в условиях цифровизации?

Цифровизация приносит не только новые возможности, но и принципиально новые вызовы для системы внутреннего контроля. Ключевой парадокс заключается в том, что цифровизация создает иллюзию прозрачности, в то время как на самом деле риски лишь трансформируются и мигрируют в менее очевидные области.

Во-первых, это вызов масштаба: традиционные выборочные методы контроля становятся неэффективными в условиях огромных объемов данных и скорости их генерации. Контролер физически не способен проверить каждую операцию вручную, что требует перехода к методам тотального анализа и непрерывного мониторинга 100% операций.

Во-вторых, возникает риск «слепого доверия цифровизации» – ложного ощущения, что оцифрованный процесс априори корректен. На практике системы часто лишь фиксируют результаты многочисленных ручных решений и исключений, маскируя реальные отклонения. Задача контроля смещается от проверки наличия записи в системе к анализу логики самого процесса и соответствия зафиксированного процесса реальному.

Особую опасность представляют «теневые» процессы, мигрировавшие из формальных систем в Excel-таблицы, почту и мессенджеры. Именно в этих неформализованных зонах часто возникают наиболее серьезные риски, включая нарушения принципа разделения обязанностей (SOD). Цифровизация может неявно усугублять SOD-риски, когда расширение прав доступа в различных системах происходит бесконтрольно, создавая конфликты и условия для мошеннических схем.

Process Mining становится критическим инструментом ответа на эти вызовы, позволяя не только выявлять такие «теневые» процессы, но и объективно анализировать реальные, а не формальные маршруты выполнения операций, включая потенциальные нарушения SOD в распределении ролей и полномочий.

С какими сложностями может столкнуться компания при внедрении Process Mining в процессы внутреннего контроля? Как, по Вашему мнению, эти сложности можно преодолеть?

Внедрение Process Mining в процессы внутреннего контроля сопряжено с рядом сложностей, где технологическая составляющая – это лишь около 20% успеха, в то время как остальные 80% приходятся на управление изменениями и работу с данными. Ключевая проблема заключается в качестве и согласованности данных – производственные системы часто содержат неполные или несвоевременные данные, хранящиеся в изолированных «силосах». При этом логика работы разных подразделений может существенно отличаться. Преодолеть это можно через реализацию пилотного проекта с фокусом на процессе, где обеспечено относительно высокое качество данных и четко определены журналы событий, при тесном взаимодействии с IT-департаментом и владельцами процессов на этапе предварительной очистки и унификации данных.

Другой существенный вызов – сопротивление бизнес-единиц, где руководители могут воспринимать внедрение как инструмент тотального контроля и поиска виновных, а не как механизм улучшения. Для преодоления этого барьера важно изначально позиционировать проект как совместную инициативу по оптимизации, акцентируя внимание на поиске возможностей для снижения простоев и экономии ресурсов, а не на персональных ошибках, активно вовлекая лидеров мнений из бизнеса и демонстрируя им ценность находок для их операционных показателей.

Наконец, острую проблему представляет нехватка компетенций на стыке предметных областей: традиционные контролеры обладают глубокими знаниями в области рисков, но не всегда владеют аналитикой данных, в то время как специалисты по data science могут не понимать бизнес-контекст и специфику регуляторных требований. Решением становится формирование кросс-функциональных команд, обучение контролеров основам работы с данными и интерпретации результатов Process Mining, а также погружение аналитиков в особенности бизнес-процессов, что способствует выращиванию внутри компании гибридных специалистов, сочетающих оба набора компетенций.

Какими советами Вы могли бы поделиться с другими компаниями, которые задумываются о внедрении Process Mining?

Исходя из своего опыта, я бы сформулировал три ключевых совета.

Во-первых, начните с конкретной боли, а не с технологии. Не внедряйте Process Mining «вообще». Найдите конкретную проблему: «мы не понимаем, почему скачут показатели себестоимости», «у нас высокий процент брака на выходе, а причина не ясна», «мы подозреваем, что отчетность по производству формируется с нарушениями». Пилотный проект должен быть сфокусирован на solving a clear business problem. Успех этого пилота станет лучшим аргументом для масштабирования.

Во-вторых, инвестируйте время в «дата-гигиену» и построение Data Foundation. Качество результатов Process Mining на 90% определяется качеством исходных данных. Будьте готовы к долгой и кропотливой работе по выявлению источников данных, их очистке, унификации логики и настройке конвейеров их передачи. Это не самая яркая часть работы, но именно она определяет успех.

В-третьих, мыслите процессно, а не системно. Самая большая ошибка – пытаться анализировать процесс в рамках одной ERP-системы. Реальный процесс почти всегда пересекает несколько систем, отделов и, что критично, «аналоговые» операции. Ваша задача – воссоздать сквозную цепочку, как она есть в реальности. Поэтому так важен этап предварительного обследования и построения карты информационных потоков, чтобы понимать, откуда и какие данные брать для анализа.

Задать свои вопросы Михаилу и узнать больше об опыте компании «Металлоинвест» вы сможете на Двадцатой конференции «Цифровизация бизнес-процессов: путь к стратегическим целям компании», которая состоится 12 ноября 2025 года.

Елизавета Гета