Как биометрия помогает оптимизировать управление персоналом и сократить расходы на 10–15%, проекту «РБК Отрасли» рассказал гендиректор компании timebook Павел Конозаков

Техническая революция меняет подходы к организации работы в сфере ретейла: машины для самообслуживания заменяют кассиров, роботы начинают трудиться на складах и в торговых залах, а датчики помогают управлять запасами и контролировать мерчандайзинг. Все больше руководителей в потребительском бизнесе понимают, что текущая структура рабочих мест и их распределение неактуальны: 40% топ-менеджеров, принявших участие в глобальном опросе McKinsey, ожидают, что высококвалифицированные работники в ближайшее время начнут выполнять задачи, требующие более низкой квалификации, а 61% планируют наем временных сотрудников.

Нужны продвинутые инструменты

В российских реалиях трансформация организационной структуры ретейл-компаний осложняется агрессивной конкуренцией на потребительском рынке, изменением покупательского поведения и стремительно падающим в последние годы средним чеком. С рынка уходят те, кто не может мыслить стратегически. Все это заставляет компании задуматься о новых бизнес-моделях, которые потребуют оптимизации рабочей силы: 88% участников опроса McKinsey считают, что необходима хотя бы умеренная адаптация функций управления персоналом к новому технологическому укладу.

Управление сотрудниками, работающими в головном офисе, дистрибьюторских центрах, магазинах, причем с учетом многочисленных факторов, таких как квалификация, сроки отпусков и больничных, — все это давно требует чего-то большего, нежели традиционное штатное расписание и карточки на проходной для учета рабочего времени. Сегодня на рынке появляется все больше автоматизированных инструментов, которые помогают реализовать workforce management комплексно, на всех этапах и уровнях, от фиксации прихода и ухода сотрудника до планирования персонала с учетом фактической нагрузки на торговую сеть на ближайшие несколько лет.

Плюсы и минусы биометрии

Учет отработанного времени персонала влияет на многие внутренние процессы ретейлеров, прежде всего на расчет заработной платы и ежегодных бонусов сотрудникам, а также на контроль переработок. Для таких крупных ретейлеров, как, например, X5 Retail Group, где на конец 2017 года насчитывалось 196 тыс. сотрудников, или «Магнит», размер команды которого перевалил за 260 тыс. человек, нарушение трудовой дисциплины может серьезно повлиять на финансовые показатели.

Если раньше учет рабочего времени производился при помощи специальных пропусков на проходных, то сегодня на рынке появляются ИТ-инструменты для контроля рабочего времени, которые позволяют регистрировать, сохранять и анализировать каждую активность всего линейного персонала компании в режиме реального времени. Отработанное время обычно фиксируется в них при помощи сканеров и специальных терминалов, разработанных на базе технологий биометрической идентификации.

По сути, биометрия — это процесс, который позволяет подтверждать цифровую идентичность человека благодаря сравнению с образцом — набором зафиксированных в системе или на электронном устройстве уникальных физических и личных качеств человека.

Однако и у биометрических технологий есть свои недостатки.

Во-первых, варьируется точность распознавания сотрудников. В ходе исследования мы выяснили, что наибольшей точностью обладают сканеры вен на ладонях и системы распознавания, оснащенные цифровой камерой с функцией распознавания лица (более 99% точности). Чуть менее точны — в районе 96% — устройства с web-камерами и планшетные компьютеры. И наконец, отпечатки пальцев — исторически первые автоматизированные инструменты распознавания — могут безошибочно узнать человека всего в 92% случаев.

Во-вторых, многие системы биометрической идентификации требуют установки дополнительного дорогостоящего программного обеспечения, сложных коммуникаций при установке, а также регулярного техобслуживания и администрирования.

Наконец, системы отличаются друг от друга по таким признакам, как автономность работы (сканеры отпечатков и web-камеры не автономны), каналы передачи данных (Wi-Fi, Ethernet или GSM) и, конечно, цена.

Как автоматически рассчитать зарплату

Не менее важная задача для workforce management — формирование и расчет зарплатных табелей. Достаточно долгое время данные об отработке рабочего времени сотрудниками записывались в журнал, затем вручную переносились во внутренние учетные системы розничных компаний, и на последнем этапе, уже исходя из этих данных, рассчитывались зарплатные табели. А теперь представьте, что таких сотрудников десятки тысяч, а кадровиков — 450, как, например, в одной из крупных ретейл-сетей. Естественно, они считают табель до десяти дней после завершения периода, в данном случае месяца.

Благодаря автоматизации процесс существенно упростился, поскольку данные об отработанных часах автоматически фиксируются, переводятся в системы, а на выходе компания получает расчет смен для подсчета заработной платы. В итоге руководители могут получать готовые зарплатные табели утром 2-го числа каждого месяца по всей компании. Причем система учитывает все отпуска, больничные, отклонения, отработки или переработки, а также автоматически проверяет корректность внесенных данных. Необходимость вносить в табели исправления и корректировки полностью отпадает. Как и потребность в штате табельщиков.

Помимо прочего, поскольку автоматизированные системы для расчета табелей консолидируют в себе данные об отработанных часах, с их помощью можно формировать полноценную аналитику о работе сотрудников в компании. Другими словами — фиксировать преждевременные уходы, опоздания, прогулы, вообще невыходы, «мертвые души» по всем подразделениям, даже если их десятки или сотни. Благодаря такому полноценному учету и контролю при помощи распознавания лица и соотношения план-графиков с фактом полностью исключается фрод (разновидность мошенничества в области информационных технологий) в компании.

Как сэкономить на фонде оплаты труда

Наконец, еще одна задача, значимая для ретейла, — автопланирование графиков работы сотрудников. Российская, да и не только, бизнес-модель управления персоналом такова, что мы набираем людей согласно штатному расписанию. Во многих ретейл-сетях со дня трудоустройства сотрудникам присваиваются постоянные графики. И тут возникает сразу две проблемы. Во-первых, эти графики сбиваются, как только человек заболевает или берет отпуск. И во-вторых, необходимо выводить сотрудников на работу в смену независимо от того, есть ли в них реальная потребность. Другими словами, если в смену запланировано 50 человек, значит, выйдут в нее 50 человек. А если двое из них заболели, нет резерва, чтобы их заменить. В итоге получаются ситуации либо простоя сотрудников, либо нехватки рабочих рук.

Для решения этих проблем на рынке появились системы автопланирования. Они позволяют исходя из истории продаж, покупательского потока и других исторических данных рассчитать на будущее за два-три года объем показателей, необходимых при планировании графиков смен, — продаж, покупательского потока. Расчет ведется на каждые 5–15 минут в разрезе дня, недели или месяца и помогает понять, какой объем работы будет в каждый период времени, и в зависимости уже от этих данных выстроить оптимальный график работ для команды.

По сути, такие системы представляют собой сложнейший алгоритм искусственного интеллекта (AI), который выгружает исторические данные за два-три года из CRM, ERP о продажах, покупательском потоке, погоде, рекламных акциях и сравнивает все эти показатели, чтобы найти в них закономерности, неочевидные человеческому глазу. Система может подсказать на основании объективного анализа, что в предпраздничный четверг, когда на улице будет дождь, а в магазине будет действовать рекламная акция, спрос на товар повысится и загрузка работников будет выше. И чем больше факторов, тем точность выше. Компания может увеличить на этот день штат в сравнении с другими днями при помощи «мобильных групп» или выстроить новый график с учетом этой информации; точность системы может достигать 97%. Все это позволяет повысить точность планирования и сэкономить фонд оплаты труда на 10–15%.

Именно благодаря таким решениям технологии искусственного интеллекта и машинного обучения уже начали выступать своеобразными цифровыми консультантами. По данным недавнего исследования Accenture, 39% компаний из разных экономических секторов по всему миру считают AI своим главным стратегическим приоритетом на следующие три года. Институт рабочей силы в Kronos Incorporated считает, что именно инновации в управлении кадрами и ПО для персонала помогают решить реальные бизнес-проблемы, которые напрямую влияют на повседневную работу сотрудника.

Чтобы обернуть возможности онлайн-торговли в свою пользу, важно понимать взаимосвязи всех происходящих процессов, постоянно анализировать цифровую полку: что, где, по какой цене пользуется спросом.

Полный текст статьи расположен 
https://pro.rbc.ru/news/5bf3c3189a79471b28125d9e?from=main_fmcg