Process Mining в банках: реальные кейсы, ROI и экономический эффект

02.04.2026, 09:16

Process Mining в банках стал одним из ключевых инструментов повышения операционной эффективности. Российские банки используют процессную аналитику для оптимизации кредитования, обслуживания клиентов и бэк-офиса. В этой статье — исследование российского рынка, проведенное независимой командой ProcessMi, которое показывает, как банки переходят от точечной аналитики к системному повышению эффективности и управляемости процессов.

Process Mining в банках: реальные кейсы, ROI и экономический эффект — Фото: открытые источники

Что такое Process Mining

Process Mining — это технология анализа бизнес-процессов на основе цифровых следов, которые остаются в информационных системах. Она позволяет выявлять узкие места, отклонения и неэффективность процессов. В банковской сфере Process Mining используется для анализа кредитных процессов, обслуживания клиентов, операционных процедур и работы бэк-офиса.

Как банки используют Process Mining

Согласно данным исследования, в 2025 году банки, страховые компании и финансовые организации демонстрируют наибольшую долю фактических пользователей Process Mining. Более 60% компаний в финансовом секторе уже находятся на стадиях масштабирования или промышленной эксплуатации решений, тогда как доля «чистых пилотов» последовательно снижается.

Это принципиальный сдвиг по сравнению с предыдущими годами. Если ранее решения Process Mining воспринимались как инструмент диагностики отдельных процессов, то теперь банки используют его как регулярный механизм операционного контроля и оптимизации.

Рост зрелости напрямую связан с уровнем цифровой интеграции: 62% фактических пользователей Process Mining имеют единую ИТ-инфраструктуру по ключевым процессам, тогда как среди потенциальных пользователей этот показатель составляет лишь 23%.

Исследование фиксирует прямую зависимость между зрелостью цифрового ландшафта и глубиной применения процессной аналитики.

Экономический эффект Process Mining в банках

В исследовании отдельно отмечен рост доли проектов с подтвержденной экономической отдачей:

у 60% компаний срок окупаемости проектов Process Mining не превышает 12 месяцев;
42% респондентов фиксируют возврат инвестиций в диапазоне 6–12 месяцев;
57% фактических пользователей оценивают ROI выше 20%;
17% — выше 30%.

Для банков это может означать, что система Process Mining — инструмент с понятной и быстрой экономикой. Короткие сроки окупаемости и высокий ROI позволяют использовать его не точечно, а масштабировать на ключевые сквозные процессы, например, кредитование, обслуживание и бэк-офис.

При этом характер эффектов также изменился. Если ранее компании чаще говорили о «улучшении прозрачности», то в 2025 году на первый план выходят:

рост операционной эффективности (68%);
повышение прозрачности процессов (64%);
снижение трудозатрат и финансовых издержек (52%);
ускорение принятия управленческих решений за счёт автоматизации аналитики (47%).

В переводе на «банковский» это означает переход от описательной аналитики к управляемому экономическому эффекту.

В каких процессах банки внедряют Process Mining

Согласно данным исследования, профиль анализируемых процессов в банках существенно отличается от менее зрелых отраслей.

В прошлом году банки чаще всего использовали Process Mining для изучения:

финансовых процессов — 53%;
процессов управления заказами и заявками — 48%;
процессов обслуживания клиентов — 44%;
логистики и внутренних поставок — 41%;
кредитных и договорных процессов — более 40%.

При этом компании с высокой цифровой зрелостью анализируют в среднем 3–4 процесса одновременно, тогда как организации с фрагментированной ИТ-архитектурой ограничиваются 1–2 процессами. Это еще раз подтверждает: глубина эффекта напрямую зависит от архитектурной готовности банка.

Скрытый драйвер спроса

Отдельного внимания заслуживает роль регуляторных требований. В 2025 году именно банки и финансовые организации демонстрируют наибольшую чувствительность к качеству технической поддержки, интеграции с корпоративными ИС и технологической зрелости платформ Process Mining.

Впервые в исследовании зафиксирован рост значимости следующих критериев выбора решений:

возможности интеграции с корпоративными информационными системами — 69,8%;
наличие технической поддержки и готовность вендора сопровождать внедрение — 46%;
технологическая зрелость платформы — 46%.

Для банков внедрение Process Mining все чаще используется не только для оптимизации, но и для:

контроля соблюдения регламентов;
выявления отклонений от нормативных сценариев;
снижения операционных и регуляторных рисков.

Интеграция Process Mining, Task Mining и AI: новый стандарт аналитики

Ключевой структурный сдвиг 2025 года — переход от изолированного использования Process Mining к комплексной аналитической архитектуре.

Согласно исследованию:

29% компаний уже используют интеграцию Process Mining, Task Mining и AI;
46% планируют внедрение такой связки.

Таким образом, 75% рынка либо уже используют, либо рассматривают комплексные сценарии PM–TM–AI. Для банков эта связка актуальна на фоне кадровых волнений и роста сложности процессов. Подобная интеграция дает возможность:

автоматически обнаруживать аномалии и отклонения;
формировать гипотезы по оптимизации;
ускорять анализ данных о процессах;
снижать нагрузку на аналитиков и операционные команды.

Важно, что в 2025 году AI в Process Mining воспринимается не как эксперимент, а как инструмент ускорения аналитики и управленческих решений — прежде всего в зрелых банковских организациях.

Почему банки выбирают архитектуру, а не «набор функций»

Исследование фиксирует важный сдвиг в логике выбора решений. В 2025 году банки делают акцент на архитектурную совместимость решений, чем на отдельные функции.

Фактические пользователи Process Mining в качестве ключевых критериев выбора называют:

интеграцию с ИТ-системами и масштабируемость;
устойчивость архитектуры;
готовность решения к встраиванию в контур Process Intelligence.

В то же время для потенциальных пользователей по-прежнему доминируют критерии стоимости и простоты внедрения, что отражает более раннюю стадию зрелости.

Кейсы внедрения Process Mining в банках

В финансовом секторе Process Mining уже активно встраивается во внутренний контур у ряда банков, что подтверждено открытыми заявлениями.

В Сбере процессная аналитика применяется для анализа сквозных процессов, включая кредитование, обслуживание клиентов и бэк-офисные операции. Совокупный подтвержденный эффект оценен в 26 млрд рублей.

В Россельхозбанке технология используется для оптимизации ключевых операционных и кредитных процессов. Зафиксированный эффект составляет порядка 500 млн рублей в год, при этом Process Mining признан инструментом регулярного анализа, а не разовой диагностики.

В МТС Банке Process Mining используется для оценки загрузки персонала и выявления избыточных операций. Исследование отмечает потенциал снижения трудозатрат до 60% в отдельных процессных контурах.

Банк Эффект

Сбер - 26 млрд рублей

Россельхозбанк - 500 млн рублей

МТС Банк - снижение трудозатрат до 60%

По данным исследования «Инфомаксимум», накопленный эффект от применения Process Mining в российском банковском секторе за 2018–2025 годы превысил 45 млрд рублей, что подтверждает переход технологии в категорию устойчивых управленческих инструментов.

Process Mining как инвестиция в управляемость

Исследование 2025 года показывает: в банковском секторе Process Mining окончательно закрепился как инвестиция с устойчивой экономической логикой. Более 55% компаний планируют расширение применения технологии в горизонте до года, еще 18% — в течение двух лет.

Отказ от масштабирования характерен лишь для 13% респондентов и связан преимущественно с ограничениями по данным, интеграции и экспертизе, а не с разочарованием в технологии.