贝壳找房

时间:2021-10-08浏览次数:600

        贝壳找房定位是“科技驱动的新居住服务提供商”,致力于推进居住服务产业数字化、智能化进程,通过聚合、培养、助力优质服务者,为三亿中国家庭提供包括二手房、新房、租赁、装修等全方位的高品质、高效率居住服务,实现“对消费者好、帮助服务者对消费者好”的目标。

 

        高速扩张的业务量带来巨大的数据流通,而多年以前,贝壳就意识到房地产服务业作为一个“前工业化”的行业,有着大量的机会和空间被互联网和大数据进行深度重构。正是这种结合体让贝壳在过去的数年中,实现了对行业从标准化到线上化的彻底改造,并形成了今天崭新的商业模型—贝壳。北京大学国家发展研究院BiMBA商学院院长陈春花表示,贝壳在共生逻辑下创造的全新可能性,正是过去的行业所不具备的。

 

        为了加快数据流转及组织运行流畅度,同时帮助员工减轻重复性工作带来的压力,贝壳找房 SSC (共享服务中心)在 2020 年年中正式引入来也科技 RPA 技术,并设立 RPA 专项运营小组,进行自主 RPA 流程需求收集及开发。


RPA专项运营小组

        据贝壳找房 RPA 专项运营小组负责人介绍,在 2020 年 8 月启动 RPA 项目后,贝壳找房便快速意识到 RPA 需要多人参与和运维,随后成立 RPA 专项运营小组即 RPA 运营团队,目前小组由 13 人组成。

        RPA 运营团队内多为没有技术背景的业务人员,团队中 80% 的组员均在 1~2 个月内通过了来也科技 RPA 工程师 - 中级认证。既懂 RPA 又对业务流程有着深刻理解的组员无疑为贝壳找房的 RPA 部署增添了极大的助益,平均每个成员每周都能完成 1-2 个流程的开发上线。

 

人工操作三大痛点

#1

重复性工作量大,占用员工过多时间,如报表下载,需要人工在 200 多个主体中进行重复性操作。

#2

部分业务需经常加班且效率低下,如业务部分需要统计员工在岗时长,则需等待当天下班时间后统计昨天的全天时间。

#3

数据处理时难以规避经常性错误,大量的数据操作导致人为风险的增加,而排查则需追根溯源耗费大量时间。

 


典型流程及效果

01.城市人事部门入离调转数据操作流程

        贝壳找房合作了数十万经纪人,巨大的人员规模背后是庞大的数据量,原业务人员每天都需要在系统中对于变更的人事信息进行更新操作,重复性高、工作量大,虽然每条操作人工仅需 30 秒,但是每月的总操作量高达约 3 万条。在进行 RPA 部署后,每条信息操作仅需 1 秒,效率提高 30 倍的同时,可以完全释放该项工作的人工压力。

 

 

02.HRSSC 数据提取流程

        同样是在贝壳找房 HRSSC,针对在职人员数据也需要进行调转、入离职等信息整理更新。原业务人员需要每天从 HR 系统中导出在职人员花名册,根据特定的规则进行清洗计算并形成分析报告;而通过 3 个软件机器人的部署,能够实现实时表格数据更新,每周可处理 5000~6000 条人员信息,每周可节省 58 小时人工时长。

 

 

RPA推进三大助力

        企业的 RPA 场景快速扩张离不开完整又多元的需求收集模式和 RPA 推进管理模式,贝壳找房已搭建了 3 条需求沟通途径及场景拓展驱动方式:

#1

主动沟通。由 RPA 运营小组主动向各业务部门沟通潜在可开发场景。业务部门上线试运营后觉得效果不错,后续便会主动提供更多场景给专项小组;同时其他业务部门看见效果后也会开启尝试。

#2

公司全方位支持。从公司领导层开始对数字化员工抱有畅想,实现真正的降本增效。

#3

每月定期汇报。RPA 产品专项小组会每月定期向公司汇报进度、业务部门提供的业务场景及评估情况,并根据实际情况设立每个季度 OKR。

        从 2020 年 8 月 RPA 项目启动,贝壳找房 RPA 团队致力于数据量大、重复度高、规则明确、跨业务系统、高人力成本的业务场景需求挖掘,截止 6 月底,累计交付 200+ 个软件机器人流程,服务于FSSC、HRSSC、SSC、经纪人增长、产品运营、人力行政、新房运管等 10+ 业务中心,累计节约人工时长 13000+ 小时;而预计到 2021 年 Q4 RPA 软件机器人单月节约人工时长将超过 15000 小时。

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