ROBIN и нейросеть ускорили отбор кандидатов для администрации Петербурга

Цель

Сделать процесс отбора в кадровых службах Санкт-Петербурга максимально быстрым, объективным и технологичным. Для этого в городе использовали решение на базе платформы ROBIN, которая позволила сократить ручной труд и снизить риск человеческого фактора при обработке анкет кандидатов.

Решение

В центре решения — программный робот «Геннадий», созданный на базе платформы ROBIN от SL Soft для кадровой службы города в 2023 году. Изначально он собирал анкеты кандидатов с Кадрового портала Санкт-Петербурга и переносил данные в систему Молодежного кадрового резерва (МКР).

Теперь его функциональность существенно расширена благодаря нейросети — робот задействует ИИ для интеллектуальной проверки анкет.

Автоматизированный процесс

После первичной обработки резюме кандидатов «Геннадий» передает их нейросети для анализа по семи параметрами — корректность заполнения анкеты, соответствие биографических данных, наличие необходимого опыта и др.
Анкеты с неподтвержденным стажем работы, ошибками или другими несоответствиями автоматически возвращаются соискателям для исправления.
Корректно заполненные резюме «Геннадий» заносит в базу данных Молодежного кадрового резерва, после чего кандидаты получают приглашение на следующий этап — комплексную оценку компетенций.
Окончательное решение по каждому претенденту, как и прежде, остается за HR-специалистами.

Результаты

Вместо ручной проверки и анализа резюме кадровые специалисты могут сосредоточиться на содержательной оценке кандидатов.

Решение позволило заметно сократить количество анкет с ошибками и ускорить переход соискателей к следующему этапу отбора.

«Перед командой роботизации стояла задача — сделать процесс отбора в кадровых службах города максимально быстрым, объективным и технологичным. Разработка на базе платформы ROBIN сокращает ручной труд и снижает риск человеческого фактора при обработке анкет кандидатов. В будущем мы планируем расширить возможности системы — дополнить ее инструментами для анализа мотивации и оценки документов об образовании»

Артем Суржиков, руководитель группы RPA ИТМО и магистрант университета

Кейсы ROBIN

ЗАДАЧА
Аэрофлот до 2021 года использовал западную RPA-платформу. Перед компанией стояла роботизировать формирование интеграционной отчетности с помощью отечественного решения.

РЕШЕНИЕ
- Компании «Аэрофлот» удалось автоматизировать рутинный бизнес-процесс без сложных и дорогостоящих интеграций
- Экономия рабочего времени сотрудника составляет как минимум два часа в день
- Пока программный робот быстро и безошибочно собирает информацию для отчета, сотрудник департамента информационных систем занимается более специфичными задачами

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Быстрая и независимая от ИТ-подразделений автоматизация рутинных задач.

РЕШЕНИЕ
- Исключены ошибки, связанные с ручным вводом и обработкой данных
- Сокращены непродуктивные потери, в том числе трудозатраты
- Создан потенциал роста компании за счет возможности достигать более высоких результатов силами имеющегося коллектива
- Высвобождено 10 000 рабочих часов в год
-132 сотрудника обучились основам RPA, 5 специалистов автономно создают роботов

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Обеспечение безопасности работников на рабочем месте посредством минимизацирования контактов сотрудников с рабочими поверхностями.

РЕШЕНИЕ
- Отмечена высокая степень продуктивности проведённой в столь короткие сроки работы. Даны поручения по созданию опытного образца промышленного прототипа.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Необходимо было за два календарных месяца внедрить RPA-платформу и развернуть программных роботов, чтобы повысить качество обработки документов ведомства.

РЕШЕНИЕ
- Были автоматизированы операции, которые выполнялись четырьмя сотрудниками и занимали 50% их рабочего времени
- Роботы полностью контролируют входящий и исходящий поток документов в АКУ — до 70 в день
- Сведены к минимуму ошибки и несоответствия сопроводительной информации

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Необходимо было внедрить RPA-платформу, развернуть и настроить в No-Code среде программных роботов для работы с приложениями MS Office и Adobe.

РЕШЕНИЕ
- Время выполнения операций по созданию отчета сократилось с 60 до 10 минут.
- Решена проблема выгорания специалистов
- Отчеты больше не содержит ошибок ручного ввода и проверки данных

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Необходимо было разработать, внедрить и настроить в No-Code среде программных роботов для объединения данных из нескольких ИС, конвертирования данных, сбора и передачи информации из разных источников, типизированной обработки информации.

РЕШЕНИЕ
- Внедрение первых трех роботов освободило от рутины 18 сотрудников комитета.
- Сотрудники были направлены на более интеллектуальную работу.
- Скорость обработки отчетов увеличилась в 5 раз.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Повысить удобство работы в текущей учетной программе и высвободить энергию сотрудников на выполнение задач по развитию.

РЕШЕНИЕ
- В месяц три робота выполняют до 6 000 задач. Человек выполняет подобные рутинные задачи в три раза медленнее. Экономия составила до 15% зарплатного бюджета в год.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Автоматизировать обработку обращений и документации, а также процесс организации аудио- и видеоконференций в компаниях холдинга.

РЕШЕНИЕ
- Программные роботы ROBIN ежемесячно сокращают два дня трудозатрат в Департаменте экономического планирования РусГидро;
- Только в части пользовательских обращений за январь 2023 года робот обработал 28% из 13 тысяч заявок.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Роботизировать цикл обработки первичной бухгалтерской документации.

РЕШЕНИЕ
- Внедрение гибких интегрированных инструментов позволило «Delivery Club» быстро справляться с большим потоком документов и ускорить ввод данных в SAP. Теперь сотрудники тратят на это в три раза меньше времени.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Ускорить процесс пополнения электронного каталога.

РЕШЕНИЕ
- Цифровые сотрудники сокращают трудозатраты на 92% до 16 часов. Количество ошибок ручной обработки записей сократилось, а платформа ROBIN легко встроилась в IT-ландшафт национальной библиотеки.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Автоматизировать формирование сводки по местоположению, маршруту и задержке вагонов. Снять нагрузку с десятков сотрудников, которые вручную формировали сводные данных из разных внешних и внутренних систем. Каждый из специалистов за рабочий день обрабатывал информацию по 40-50 вагонам.

РЕШЕНИЕ
- Внедрено RPA решение «Анализ задержек подвижного состава», который автоматически собирает статистику и анализирует данные по 1200-1300 вагонам в сутки.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Снять нагрузку с сотрудников за счет RPA технологий по двум направлениям: мониторинг и обработка заявок на открытие депозитных счетов и обработка зарплатных реестров для формирования платежей по заработной плате.

РЕШЕНИЕ
– автоматически анализируют поступившие в систему документы и выполняют поиск новых заявок на открытие депозитных счетов в соответствии с критериями Банка
– автоматически проверяют системы ДБО на предмет поступления зарплатных реестров от компаний.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
RPA автоматизация процесса ручного мониторинга сайта Центрального Банка России, в который были вовлечены трое сотрудников. Минимизировать риск пропустить нужную информацию и снять нагрузку с сотрудников.

РЕШЕНИЕ:
- Технология RPA ROBIN в автоматическом режиме проверяет сайт Центрального Банка РФ с целью поиска новостей о лишении банков лицензии. При обнаружении таких новостей, оповещает через MS Outlook всех заинтересованных лиц.

Подробнее о решении задачи

ЗАДАЧА
Роботизировать процесс оформления заявок на поставку продукции и не расширить штат операторов по логистике, ежедневно обрабатывающих заказы на поставку продукции.

РЕШЕНИЕ:
- Программные роботы мониторят появление новых заказов на поставку продукции от магазинов в двух системах, извлекают информацию по ним, переносят в сводный реестр заказов, выполняя ряд проверок и расчет даты поставки в соответствии с договором.

Подробнее о решении задачи