Единая цифровая платформа

Главная задача проекта — разработать единый интерфейс взаимодействия с ОЦО сотрудников и внешних пользователей. У каждого, кто пользуется услугами Центра, должен быть личный кабинет с возможностью отправлять заявки и получать ответ.

Личный кабинет

Должен быть представлен в виде веб-версии и приложений на Android и iOS. Предусматриваются разные модели доступа к функционалу и прав.

Ролевая модель системы

Должна быть гибкой. Администратор заполняет модели для сотрудников. При подключении клиентов к ЛК указываются услуги по договору.

ОЦО оказывает до 300 услуг. У клиентов-юрлиц в личном кабинете представлены разные сочетания сервисов и наборов прав. Для кого-то ОЦО ведет учет зарплаты и бухгалтерию, для другого бизнеса — управление персоналом.

Личный кабинет должен:

• позволять корректно выдавать доступ по правам в рамках услуг, оплачиваемых клиентом;
• автоматизировать вопросы вокруг увольнений и найма персонала;
• минимизировать огромный объем ручной работы, который сотрудники Центра выполняли ранее (выдача справок, обработка заявок, кадровые вопросы, оформление договоров и пр.);
• повысить точность работы с данными и качество предоставления услуг.

Важно разработать сложный API и автоматизированно подключаться к системам клиентов, чтобы брать данные оттуда. Клиенты смогут быстро выгрузить данные по пользователям, предоставить данные и блокировать уволенных сотрудников. Обработка заявок должна быть максимально автоматизирована, работа должна вестись и в вебе, и в приложениях.

Платформа должна быть готовой к росту без расширения штата. Важно реализовать SLA, аналитику, прозрачность процессов и управляемость.

Автоматизация работы с заявками сотрудников и клиентов

Ранее заявки в Центр приходили разрозненно: по e-mail, через мессенджеры и устные распоряжения. Часть из них обрабатывал колл-центр. Этот гигантский объем коммуникаций приходилось связывать воедино персоналу Центра.

При автоматизации процесса мы решили:

• Разработать ЛК и стандартизировать процедуру взаимодействия с ОЦО. Сотрудники должны обращаться в Центр только через личный кабинет.
• Уницифицировать обращения пользователей.  Можно поставить в ОЦО робота: он формирует документы по шаблонам и возвращает пользователям на корректировку при нарушении правил. Для автоматизации процесса пользователь должен заполнить стандартные поля — выбор даты, выбор языка, фамилии, периода времени. Ему все должно быть ясно, чтобы требовалось меньше запросов. Создание стандартов помогает уменьшить объем плохо сделанных заявок и автоматически выполнять их.
По запросу представителей клиента автоматизация должна сделать возможной обработку количества заявок втрое больше, чем раньше, за единицу времени. Не должно происходить расширение штата сотрудников Центра. Пример 1000 человек обрабатывали 50000 заявок за месяц Теперь 1000 человек обработает 150000 заявок за месяц Критерии работы с заявками: скорость обработки, точность, своевременность.

Надежная и быстрая работа в рамках SLA

ОЦО должен учитывать SLA при обслуживании клиентов. Мы посчитали время выполнения заявок вручную и использовали SLA в рабочих часах. Учли несколько часовых поясов, в которых работают сотрудники.

Для заявки можно настроить время выполнения SLA. Руководство ввело стандарты для заявок. Мы учли сроки по просрочкам, среднюю скорость обработки заявок и другие цифры. Выстроили систему так, что клиенту можно выставить конкретный SLA и расставлять приоритеты при обработке заявок.

Команда проекта обсудила, как будет считаться SLA — а именно, с момента отправки заявки клиентом до момента, когда пришло решение для клиента. Для выполнения ряда задач у ОЦО может не хватать данных, и нужно повторно делать запросы к клиентам. Это учтено в системе.

Работа Центра зависит от стабильности федеральных сервисов: мы сделали настройку, которая ставит SLA на паузу с уведомлением причины.

Контроль SLA и жизненный цикл заявок

Жизненный цикл заявки:

• Шаг 1. Формулировка заявки — все заполнено и отправлено в ОЦО клиентом.
• Шаг 2. Заявка приходит и распределяется на рабочую группу с учетом ее класса  (сделана настройка в системе).
• Шаг 3.  Заявка встает в очередь с учетом SLA в очередь выполнения. Очередь обрабатывается по статусной модели и стандарту FIFO (first in, first out).

Как происходит процесс:

Сотрудник взял заявку из потока в работу и работает с ней. Он может сделать запросы информации, приостановить работу, передать обращение коллегам или вернуть ошибочно оформленный документ.

Выполнив работу, сотрудник отправляет клиенту результат, предоставляет документы и нажимает “завершить”. 

Клиент может подтвердить, что работа выполнена, или вернуть. Если заказчик принял заявку, ему предлагают пройти быстрый опрос CSI (индекс удовлетворенности клиентов). Отчеты по заявкам сохраняются.

Заявки сортируются по крайнему сроку выполнения работ по SLA. Для повышения качества обработки мы внедрили автоматический хронометраж. Фиксируется фактическое время работы сотрудника над заявкой.

Это служит основой для:

• расчёта SLA в рабочих часах;
• учёта разных часовых поясов;
• определения просрочек;
• анализа средней скорости реакции сотрудников;
• расчёта рентабельности услуг.

Руководители получают объективные данные: где возникают задержки, какие сотрудники часто работают быстрее/медленнее других, что требует доработки регламентов. Они могут вовремя разобраться с нарушением эффективности работы всех подразделений и специалистов. Отдельная ценность — можно построить модель себестоимости и рентабельности всех услуг ОЦО, вплоть до точного расчёта стоимости обработки заявок. Это важно при принятии управленческих решений.

Учет первичных финансовых документов

В ОЦО поступает от 100 до 1000 первичных документов: УПД, накладные, счета-фактуры — в бумажном формате, через ЭДО и сканы.

Раньше бухгалтеры вручную:

• получали документ;
• перепечатывали номенклатуру;
• сверяли реквизиты;
• создавали документ в 1С;
• проводили его.

Мы автоматизировали весь этот поток с учетом всех форматов.

OCR с точностью более 95%

Мы внедрили OCR нового поколения, она точнее обрабатывает данные.

Старая модель давала точность порядка 80% и требовала исправлений почти в каждом документе.

Мы внедрили другую систему с точностью >95%, которая:

• распознаёт структуру документа;
• определяет тип (УПД, накладная, счёт-фактура и т.п.);
• находит обязательные поля;
• проверяет подписи и печати;
• сравнивает данные с эталонными справочниками.

Система распознает все печатные поля. Все, что можно прочитать машинным зрением, собирается в массив данных. Сотрудник при подгрузке документа может внести сопроводительную информацию.

Самообучающийся механизм проверки данных

Добавили умный механизм сопоставления номенклатуры, сокращающий объем ручной работы.

• cопоставление по ключам и контексту;
• автообучение на справочниках 1С;
• Только сомнительные случаи попадают к бухгалтеру.

Этот сложный блок поможет решить проблему сопоставления номенклатуры. Один и тот же товар или услуга могут по‑разному указываться в документах у поставщиков (“доставка курьером“ и «курьерская доставка»). Мы сделали модуль умного сопоставления, который работает по ключам и контексту. Все поля сравниваются со справочниками в 1С, сверяются формулировки. То, чего не хватает в системе, создаётся. Если нейросеть не уверена в корректности данных, документ уходит бухгалтеру для уточнения.

Важно: сделанный нами коннектор регулярно выгружает справочники в OСR. Нейросеть учится на справочниках клиента. Мы замкнули контур обучения OCR на них, и теперь система с каждой загрузкой работает точнее в конкретном бизнесе. Мы долгое время проверяли результаты работы нейросети и качество сопоставления данных. Создали механику постоянного дообучения нейросети. Работу проводила специальная рабочая группа, которая собирала и изучала ошибки в системе.

Проведение документов без участия бухгалтера

Реализовали автопостинг в 1С.

Модуль сам:

• создаёт контрагента и номенклатуру (если отсутствует);
• заполняет все поля;
• проводит документ в учёте.

Система автопостинга может провести ряд математических проверок, например, с учётом НДС и цифр в столбцах. Рано выявляет возможные ошибки. Сотруднику остаются только проблемные случаи. Система возвращает их специалисту на доработку.

Автопостинг реализован как расширение для 1С Бухгалтерия КОРП и ЗУП КОРП. Он не ломает типовые продукты и не снимает их с поддержки вендора. Автопостинг потребовал специальных регистров, справочников, рабочего места. Мы смогли корректно встроиться в промышленную 1С-архитектуру.

В итоге загрузка на бухгалтеров снизилась на ~80%, а ОЦО может обрабатывать в 3 раза больше документов без расширения штата. Это важно для клиента.

Сквозной документооборот через Диадок

Сделали интеграцию с ЭДО (Диадок).

Мы реализовали прямую интеграцию. Клиент в ЛК подключает свой ящик Диадока — и весь поток документов автоматически поступает в ЛК, проходит распознавание с помощью OCR, попадает в автопостинг, создаёт и проводит документы в 1С. Не требуется, чтобы сотрудник делал это вручную. Никакого скачивания, пересылки и ручного ввода.

В итоге документы быстро подписываются обеими сторонами. Сокращается число участников, требуемых для выполнения задачи.

Оркестратор и статусная модель

При большом количестве систем и микросервисов важно контролировать процесс сквозь весь цикл. Мы сделали для системы специальный оркестратор, который даёт:

• единый жизненный цикл заявки;
• статусы для каждой подсистемы (OCR / автопостинг / 1С);
• историю движения документа;
• статусы ошибок (математическая ошибка, нечеткий скан, ошибки заполнения);
• возвраты инициатору.

Участники процесса работают синхронно. Документы проходят путь автоматически.

Онбординг сотрудников через личный кабинет

Вторая большая часть проекта — цифровой онбординг сотрудников через ЛК в системе. Раньше HR-менеджеры вручную выполняли заявки по трудоустройству:

• собирали документы;
• проверяли паспорт/СНИЛС/ИНН;
• заполняли карточки в 1С;
• согласовывали кадровые мероприятия;
• отправляли на подпись;
• получали  и возвращали оригиналы;
• занимались всеми кадровыми изменениями.

Мы решили ускорить процесс и сделали сквозную цифровую систему. В отдельный интерфейс в ЛК можно загрузить документы кандидата и выбрать действия. В структуру интерфейса входит подсистема, которая автоматизирует работу кадровиков ОЦО, и подсистема, которая автоматизирует найм кандидатов.

Вторая подсистема станет рабочим пространством для кандидатов, чтобы они могли заполнять анкеты, подписывать документы и подключаться к профилям в других сервисах (к Госуслугам).

ЛК кандидата и клиента подстраивается под фирменный стиль клиента. Используется лого клиента и его акцентные цвета.

Этапы для кандидата:

• получает приглашение в ЛК. Пользователю приходит логин и пароль;
• может авторизоваться через ЕСИА — данные подтянутся автоматически;
• проходит проверку службой безопасности;
• выбирает способ получения зарплаты/банк;
• подписывает документы и трудовой договор, в том числе, через Госключ.

Этапы для HR-менеджеров ОЦО:

• документы кандидата проходят через OCR;
• корректность проверяется;
• данные автоматически переносятся в 1С;
• создаётся сотрудник, позиция, условия труда, печатаются формы;
• ручной труд сокращается на 50%;
• снижается количество ошибок и недозаполнений.

Система выдерживает массовые наймы (ритейл, распределённые сети). Проще работать не только менеджерам по персоналу, но и сотрудникам безопасности, которым нужно провести проверку документов. Оформление сотрудника ускоряется в разы: после заполнения документов и проверки данных остаётся буквально выбрать банк или заказать выпуск карты, подписать нормативно-правовые акты о трудоустройстве простой подписью и договор. Все!

Работа с десятками сценариев и документов

Сложности, которые возникали ранее:

• в работу попадали старые паспорта и свидетельства с рукописными надписями, с ними приходилось работать вручную;
• происходили ошибки при загрузке нестандартных документов;
• есть иностранные сотрудники, их данные приходилось вбивать вручную;
• не все пользователи качественно фотографировали документы;
• загружались десятки типов документов и сотни сценариев;
• разные 1С у клиентов.

В чем состоит ценность изменений:

• х3 рост пропускной способности без расширения штата;
• сокращение ручного труда на 50–80%;
• снижение ошибок при работе с нестандартными документами и рукописными данными, также ошибок пользователей при предоставлении данных;
• единая цифровая экосистема в сфере трудоустройства;
• высокая скорость найма, удобная для руководства и кандидатов (1–2 дня вместо недели);
• автоматизация процессов массовых кадровых операций;
• измеримая экономика: себестоимость, рентабельность, нагрузка.

Отказоустойчивая платформа

В пиковые моменты в системе работает 50000+ пользователей, которые ежедневно создают 3000+ заявок. Чтобы обеспечить стабильную работу при такой нагрузке, мы создали промышленную высоконагруженную архитектуру, рассчитанную на рост, отказоустойчивость и непрерывные обновления.

Мы реализовали отказоустойчивый геораспределённый кластер master-master:

• Два плеча (два ЦОД) в разных регионах России, класс надёжности Tier III;
• Над ними стоит интеллектуальный географический балансировщик: - определяет местоположение пользователя
- направляет его на ближайший инстанс
- учитывает текущую нагрузку на серверы
- обеспечивает равномерное распределение трафика.

Когда один из серверов недоступен, кластер переключается — и весь трафик уходит на рабочий инстанс без простоя. 
База, файлы, код — всё кластеризовано.

Внутри каждого плеча развернуто по трем отдельным серверам:

• Application Server — логика системы;
• File Server (два уровня): - быстрые дорогие SSD для открытых заявок
- дешёвые HDD для архивов, закрытых заявок и файлов
• Database Server — данные и индексы.

Каждый сервер кластеризован отдельно, что позволяет выполнять:

• бесшовные обновления:
одна нода выводится из нагрузки → обновляется → тестируется → на неё переключают пользователей → обновляется вторая.
• горячее масштабирование без остановок

Обновления проходят без пауз: критично при нагрузке 50000+ пользователей.

Все интеграции проходят через балансировщик

• OCR-сервисы;
• Диадок;
• Active Directory клиентов;
• Внешние учётные системы;
• Инфраструктура Битрикс24;
• Сервисы документооборота и внутренние API.

Балансировщик гарантирует, что сервер не будет перегружен трафиком и данные будут эффективно перемещаться между компонентами кластера. Он позволяет избегать единой точки отказа. Если сервер откажет, балансировщик распределит трафик между другими элементами инфраструктуры. 

Б24 тоже в кластере

Балансировщик гарантирует, что сервер не будет перегружен трафиком и данные будут эффективно перемещаться между компонентами кластера. Он позволяет избегать единой точки отказа. Если сервер откажет, балансировщик распределит трафик между другими элементами инфраструктуры. 

B24 работает в собственной отказоустойчивой кластерной схеме (два плеча + балансировщик). Система маршрутизации связана с основным кластером так:

• автоматическое назначение SLA;
• распределение заявок;
• FIFO-обработка сотрудниками ОЦО;
• единая точка входа для клиентских сотрудников.

ElasticSearch под капотом

Система будет отвечать на запросы менее чем за секунду, независимо от объёма данных. Это критично при десятках миллионов различных записей в заявках и файлах.

Для этого внедрены:

• кластер ElasticSearch;
• индексирование всех больших массивов данных;
• ускоренный поиск по заявкам, комментариям, вложениям.

Управленческая аналитика в real-time

В проект встроена подсистема бизнес-аналитики на базе Microsoft Power BI с несколькими классами отчетности.

Внутренние дашборды для ОЦО.
Около 10 больших дашбордов, каждый из которых содержит десятки метрик:

• соблюдение SLA;
• загрузка команд;
• себестоимость операций;
• скорость обработки;
• показатели качества;
• подтверждённые в срок заявки;
• заявки, закрытые с первого раза;
• жалобы, негативные и позитивные отзывы;
• KPI по сотрудникам и командам;
• технические метрики.

Система мониторит 100+ ключевых показателей. Это актуально для руководителей ситуационного центра, линейных менеджеров и топ-менеджмента.

Дашборды для клиентов в ЛК

В личном кабинете у каждого клиента свои BI-отчёты, в которых указывается:

• количество заявок;
• скорость и своевременность закрытия;
• качество обработки;
• SLA-соблюдение;
• динамика по периодам;
• метрики по каждому типу работ.

Клиентам, подключившим цифровой документооборот и цифровой трудовой процесс, доступна расширенная аналитика. Клиент не получает прямой доступ в Power BI — актуальные дашборды встраиваются в интерфейс личного кабинета. Бизнес может быстро управлять показателями онлайн.

Корпоративный уровень защиты данных

Проектирование UX стало критически важной частью решения из-за масштаба системы, количества ролей и высокой нагрузки на пользователей. Личным кабинетом пользуются многие люди: сотрудники ОЦО, сотрудники компаний-клиентов, кандидаты на трудоустройство, HR и администраторы. У всех — разные цели, уровень цифровой грамотности и контекст. Ошибка в интерфейсе напрямую вела бы к потере кандидатов, росту ручной работы и снижению качества сервиса.

Мы разработали дизайн системы личных кабинетов. Перед началом разработки провели:

• анализ пользовательских сценариев и «узких мест» в пути кандидата;
• UX-исследование по ролям в системе: кандидаты, сотрудники клиента, HR-команда;
• аудит интерфейсов конкурентов и высоконагруженных HR-платформ.

После анализа сделали точечные UX-правки и упрощение интерфейсов. Особое внимание уделили пути кандидата — он должен быть простым, быстрым и понятным для всех пользователей (учли массовый найм, особенности регионов, работы с розницей).

Интерфейсы сознательно упрощены: убрано всё необязательное, информация выстроена в логической последовательности, снижена когнитивная нагрузка. Каждый шаг сопровождается подсказками и проверками данных.

Такой подход повысит доходимость кандидатов до финального этапа и снизит количество возвратов и ошибок при заполнении.

Особенности нового дизайна:

• максимально минималистичный, без визуального шума;
• демократичный, «живой», с общением на «ты»;
• быстро загружается даже при слабом интернете, одинаково удобен в вебе и на смартфонах.

Кастомизация под бренд клиента

Интерфейсы не оформлены от имени ОЦО. Система подстраивается под бренд клиента, поэтому сотрудники и кандидаты видят:

• узнаваемые фирменные цвета;
• логотип;
• визуальные элементы;
• стиль компании, которая их нанимает или обслуживает.

В админпанели есть раздел, касающийся кастомизации: в нем администратор клиента самостоятельно управляет стилем, загружает бренд-элементы, меняет цвета, лого, изображения. Эти данные автоматически применяются в ЛК сотрудников и кандидатов.

Весь дизайн адаптивный. Интерфейсы корректно работают на смартфонах, планшетах и в вебе и оптимизированы под разные плотности экранов.

Корпоративный уровень защиты данных

Заказчик получил не просто функциональное решение, а устойчивую, проверяемую и безопасную платформу корпоративного уровня.

• ежегодные аудиты ИБ;
• пентесты, red-team;
• устранение замечаний;
• соответствие требованиям крупного корпоративного сегмента.

Система спроектирована как корпоративное решение с повышенными требованиями к информационной безопасности. В контуре обрабатываются персональные данные сотрудников и кандидатов, финансовые документы, кадровая информация и управленческие показатели, поэтому защищенность системы крайне важна.

Платформа регулярно проходит внешние аудиты информационной безопасности. Их проводят лицензированные компании в сфере ИБ. Выполняются проверки на уязвимости, пентесты и сценарии потенциальных атак (включая red team-подход). По результатам аудитов WeJET получает рекомендации, устраняет риски и подтверждает соответствие требованиям. Критических уязвимостей выявлено не было, все замечания отрабатывались в рабочем порядке.

Безопасность обеспечивается архитектурно: за счёт изоляции подсистем, контролируемых интеграций через балансировщик, разграничения прав доступа и строгой ролевой модели. Это позволяет масштабировать систему, подключать клиентов и интеграции, не создавая уязвимостей.

В рамках проекта мы создали ряд полезных расширений личного кабинета

Подсистема новостей

• Публикация объявлений и обновлений внутри ЛК;
• Новости адресные: - для конкретных клиентов;
- для сотрудников клиента.;
• Управление показом организуется из админпанели.

Опросы и обратная связь в ОЦО

В личном кабинете реализован модуль опросов, чтобы системно оценивать качество работы сервиса и понимать, как сотрудники клиентов воспринимают услуги ОЦО. Можно централизованно запускать анкетирования для десятков компаний и автоматически собирать результаты.

Два вида опросов, которые мы внедрили:

• CSA-опросы;
• данные опросы помогают быстро оценить удобство, скорость и качество работы ОЦО. Можно оперативно отслеживать динамику удовлетворённости и вовремя корректировать процессы.;
• короткие регулярные опросы с оценкой от 1 до 5;
• сотрудники клиента оценивают сервис в момент взаимодействия;
• система автоматически считает средний балл по каждому направлению обслуживания
• данные отображаются в отчётах для руководства ОЦО.

Квартальные NPS-опросы

Опросы помогают понять реальную лояльность сотрудников клиентов к работе ОЦО.  NPS показывает, насколько клиентские сотрудники готовы рекомендовать ОЦО, и какие есть глубинные проблемы в процессах и коммуникациях. 

• проходят сотрудники компаний, которые обслуживаются ОЦО;
• опросы могут быть как анонимными, так и персонализированными;
• запускаются прямо из личного кабинета клиента.
• собираются оценки и комментарии;
• результаты автоматически выгружаются в аналитические отчёты.

Как ОЦО использует результаты опросов

• отчёты по каждой компании и команде;
• анализ данных по направлениям обслуживания (скорость, корректность, коммуникация);
• выявление провалов и точек роста в сервисе;
• Принятие решений о корректировке процессов, SLA и обучении сотрудников;
• демонстрация прозрачности и качества работы для руководства клиентов;
• повышение качества управленческих решений. 

Архитектура всего решения

• микросервисная модульная архитектура;
• мощная OCR-подсистема;
• технологии RPA;
• модуль автопостинга документов;
• модуль автопостинга кадровых мероприятий;
• личный кабинет сотрудников  и личный кабинет кандидатов;
• интеграция с Госуслугами/ЕСИА;
• интеграция с ЭДО;
• интеграция с 1С;
• оркестратор и единая статусная модель;
• отдельная система аналитики и дашборды.

Что высоко оценила команда клиента

• комплексный подход: от ЛК до 1С и автопостинга;
• высокую надёжность OCR и автоматизации;
• способность работать с большим масштабом;
• гибкость архитектуры (микросервисы, возможность подключать OCR);
• автоматизацию сложных процессов;
• способность WeJET брать на себя RPA, интеграции, UX и аналитику;
• улучшение экономики ОЦО и возможность расти без увеличения штата.

Ключевые показатели автоматизации платформы

• точность OCR выросла с ~80% до 95%;
• ручной ввод первички снизился на 80%;
• скорость обработки выросла в 3 раза;
• гибкость архитектуры (микросервисы, возможность подключать OCR);
• количество ручных кадровых документов сократилось на 50%;
• 1–2 дня на найм вместо 1-2 недель;
• сотни тысяч сотрудников в цифровых контурах клиента;
• 300 услуг ОЦО стандартизированы в личном кабинете;
• 50 000+ одновременных пользователей работают в системе;
• 100+ оперативных метрик для контроля качества работы.

Решение получило уникальную и полностью отказоустойчивую архитектуру. Поддерживается горизонтальное масштабирование без остановок сервисов. Обновления проходят бесшовно и без простоя. Система готова к росту и подключению клиентов без переработки ядра.

Интеграции вынесены за балансировщик и работают устойчиво при больших потоках. ElasticSearch обеспечивает быстрый поиск информации в системе и низкое время отклика. Создан мощный слой BI-аналитики.

Получился не просто «личный кабинет» с автоматизацией процессов, а полноценная сервисная платформа со сложным API-ядром. Создан единый вход для всех каналов: пользователей (через веб и мобайл), систем клиентов (через API), OCR, Диадок, 1С, роботов и BI. Построен промышленный оркестратор заявок, который управляет не только людьми, но и машинами.

Мы построили отдельный аналитический контур на Power BI, который получает данные напрямую из ядра системы через оркестратор. И BI, и SLA построены на промышленном Data-контуре, а не «таблицах». WeJET смог одним из первых реализовать пилотный проект в плане интеграции с ЕСИА и Госуслуги. Это позволит качественно валидировать данные клиентов и сотрудников ОЦО.