Autor: Daniel Orzałkiewicz – Dyrektor Handlowy Ateris SA / 25.06.2026 / Czas czytania: 8 min.
Większość organizacji finansowych dysponuje obszernymi raportami, dashboardami i wskaźnikami KPI. A mimo to pytanie „Dlaczego ten proces trwa tak długo?” często pozostaje bez odpowiedzi. Dokumentacja procesowa pokazuje, jak powinno być. Rzeczywistość operacyjna bywa zupełnie inna.
Process Mining to technologia, która zamiast opierać się na deklaracjach i modelach, sięga bezpośrednio do danych systemów informatycznych. Rekonstruuje rzeczywisty przebieg procesów – krok po kroku, przypadek po przypadku – i ujawnia odchylenia oraz straty, których nie widać w standardowej sprawozdawczości.
Dla banków i instytucji finansowych, gdzie setki procesów obsługiwane są przez dziesiątki systemów jednocześnie, ta różnica ma wymiar nie tylko analityczny, ale przede wszystkim finansowy.
Co tak naprawdę wiemy o naszych procesach
Problem: luka między dokumentacją a rzeczywistością
Każda organizacja posiada modele procesów. Procedury są opisane, ścieżki akceptacji zatwierdzone, systemy IT wdrożone. W praktyce jednak procesy ewoluują poza udokumentowanymi schematami. Pracownicy wypracowują własne obejścia, systemy są używane w niezaplanowany sposób, kolejność kroków ulega zmianie.
Skutki są realne. Tam gdzie projektowano równoległość, procesy realizowane są szeregowo. Kroki wykonywane są poza zakresem mapy procesowej, a aktywności wielokrotnie powtarzane ze względu na błędy popełnione wcześniej. Luka między dokumentacją a rzeczywistością operacyjną istnieje w niemal każdej organizacji i najczęściej pozostaje niewidoczna.
Rozwiązanie: odtworzenie procesu z danych
Process Mining nie zadaje pytania „jak powinien wyglądać ten proces?”. Zadaje pytanie: „jak ten proces faktycznie przebiega?”. Na podstawie logów zdarzeń pobieranych z systemów ERP, CRM, systemów bankowych i wielu innych, narzędzie rekonstruuje rzeczywistą mapę procesu ze wszystkimi wariantami, pętlami zwrotnymi i odchyleniami.
Wynik to nie model narysowany w sali konferencyjnej, lecz obraz wynikający wprost z danych operacyjnych.
Gdzie w banku kryją się największe straty
Front Office: onboarding klientów i procesy kredytowe
Jednym z najlepiej udokumentowanych zastosowań Process Mining jest analiza procesów obsługi klienta. Onboarding, wnioski kredytowe, procesy leasingowe – wszystkie te obszary charakteryzują się wysoką powtarzalnością i bezpośrednim wpływem na doświadczenie klienta.
Analiza procesu onboardingowego pozwala wykryć konkretne punkty, w których przypadki procesowe „zamrażają się” na dni lub tygodnie. Narzędzie identyfikuje pętle zwrotne, takie sytuacje, gdy sprawa wielokrotnie wraca do wcześniejszego etapu, bo coś nie zostało wykonane poprawnie za pierwszym razem. To nie jest wiedza abstrakcyjna. System wskazuje, które kroki generują powtórną pracę, jak często do niej dochodzi i jaki jest jej skumulowany koszt czasowy.
Jeden z przykładów wdrożeniowych z sektora bankowego ilustruje skalę możliwych usprawnień: czas rejestracji klienta skrócił się z kilkunastu dni do mniej niż godziny. To wynik nie rewolucji technologicznej, lecz precyzyjnej eliminacji zbędnych kroków zidentyfikowanych przez analizę danych.
Back Office: procesy zakupowe i operacje rozliczeniowe
Obszar back office, szczególnie procesy zakupowe typu procure-to-pay, to środowisko w którym Process Mining może ujawnić nieoczekiwanie wiele. Analiza prowadzona na danych np. z systemu SAP pozwala śledzić cały łańcuch od złożenia zapotrzebowania, przez zamówienie i dostawę, aż po realizację płatności.
Narzędzia klasy Process Mining potrafią wykryć tzw. „zakupy nie pożądane” czyli transakcje, w których pojawiła się faktura bez wcześniej złożonego zamówienia, lub dostawa dotarła bez zarejestrowanego zapotrzebowania. Mogą także identyfikować nieautoryzowane zmiany w zamówieniach (modyfikacje ilości lub cen po zatwierdzeniu dokumentu), co ma bezpośrednie znaczenie dla zarządzania ryzykiem i zgodnością.
Równie istotne są wskaźniki OTIF, czyli miara określająca jaki odsetek zamówień został zrealizowany w całości i na czas. System śledzi, które dostawy były kompletne i terminowe, a które wymagały interwencji. Agregacja tych danych według dostawców, jednostek organizacyjnych lub konkretnych pracowników pozwala precyzyjnie lokalizować źródła problemów.
Zarzadzanie ryzykiem i wykrywanie anomalii
Process Mining ma istotne zastosowanie w obszarach compliance i kontroli wewnętrznej. System monitoruje rzeczywiste ścieżki realizacji procesów i identyfikuje te, które odbiegają od zatwierdzonych wzorców: nieprawidłową kolejność kroków, nieoczekiwane aktywności startowe lub końcowe, skróty omijające wymagane etapy kontrolne.
Konfrontacja rzeczywistego procesu z modelem wzorcowym tzw. conformance checking pozwala w sposób systematyczny i ciągły weryfikować, czy organizacja działa zgodnie z własnymi procedurami, regulacjami zewnętrznymi i standardami audytowymi.
Jak Process Mining wspiera decyzje o automatyzacji
Jedną z rzadziej omawianych, a zarazem najbardziej wartościowych funkcji Process Mining jest jego rola w planowaniu automatyzacji. Zanim organizacja zainwestuje w rozwiązania RPA, musi wiedzieć, które procesy są wystarczająco stabilne i powtarzalne, by robot radził sobie z nimi efektywnie.
Process Mining dostarcza tej odpowiedzi w oparciu o dane. Wskazuje aktywności o najwyższej powtarzalności i najniższym odchyleniu czasowym, z minimalną liczbą wyjątków. To dokładnie te fragmenty procesów, które nadają się do automatyzacji.
Co równie ważne, to samo narzędzie działa po wdrożeniu robotów. Monitoruje ich wydajność i wykrywa przypadki, w których automatyzacja nie przebiega zgodnie z oczekiwaniami.
Rola sztucznej inteligencji w nowoczesnym Process Mining
Współczesne narzędzia Process Mining, takie jak ARIS czy IBM Process Mining, integrują możliwości generatywnej sztucznej inteligencji na kilku poziomach jednocześnie.
Pierwsza zmiana dotyczy dostępności analityki. AI pomaga użytkownikom nawigować po złożonych zbiorach danych i formułować właściwe pytania bez głębokiej ekspertyzy w zakresie samego narzędzia. Zamiast ręcznie analizować setki wariantów procesu, użytkownik otrzymuje konkretne rekomendacje optymalizacyjne. AI wspiera też tworzenie wskaźników KPI i raportów bez konieczności pisania dedykowanych zapytań.
Ma to szczególne znaczenie dla organizacji, które dopiero rozpoczynają pracę z Process Mining i nie dysponują jeszcze własnym centrum kompetencji w tym obszarze. Technologia staje się dostępna nie tylko dla analityków, ale dla każdego menedżera który chce rozumieć swoje procesy.
Kluczowe wnioski:
Podsumowanie:
Process Mining nie jest narzędziem dla tych, którzy chcą potwierdzić to, co już wiedzą. Jest dla organizacji gotowych zobaczyć swoje procesy takimi, jakie naprawdę są, ze wszystkimi odchyleniami, stratami i potencjałem poprawy.
W sektorze bankowym, gdzie efektywność operacyjna bezpośrednio wpływa na marże, jakość obsługi i zgodność regulacyjną, ta perspektywa ma realną wartość biznesową. Process Mining nie kończy się jednak na jednorazowej analizie. Staje się fundamentem ciągłego doskonalenia, mechanizmu który pozwala organizacji reagować na zmiany procesowe zanim staną się kosztownymi problemami.
JUŻ WKRÓTCE