Лидер банковской сферы сократил время на контроль команды

Крупный банк СНГ сократил время на контроль команд

-71%

Сокращение времени руководителей на контроль и оценку команд

24%

Повышение NPS сотрудников

О компании

Один из крупнейших частных банков в СНГ с численностью персонала более 28 000 человек. Банк активно развивает цифровые сервисы и продукты, используя agile-подход в работе продуктовых команд. Организация входит в число лидеров региона по объему активов и доле рынка, обслуживая более 30 млн клиентов.

Снижение текучести кадров

32%

Внедрение RConf AI позволило нам получить объективную картину работы всех продуктовых команд в режиме реального времени. Особенно ценно, что система не только выявляет проблемы, но и дает конкретные рекомендации по их устранению каждому участнику процесса. Это позволило настроить процесс коучинга adjile-практикам в автоматическом режиме, существенно сократив время и ресурсы на внедрение этих подходов командах.

Олег, Директор по продуктовой разработке

Отзыв клиента

Проблемы

01

Банк столкнулся с дефицитом опытных скрам-мастеров при управлении 40+ продуктовыми командами, что приводило к неравномерному качеству фасилитации и развития команд

Нехватка квалифицированных скрам-мастеров при масштабировании

02

Имитация agile-практик без реальной трансформации

03

Оценка проводилась редко в формате self-review без единых критериев, что не позволяло получить реальную картину эффективности и выявить зоны роста

04

Высокая текучесть кадров в неэффективных командах

Команды с низкой производительностью теряли ключевых сотрудников, что приводило к дополнительным затратам на подбор и длительную адаптацию новых специалистов

Вывод:

Банк терял эффективность из-за формального следования agile-практикам без реальной трансформации и не мог объективно оценивать зрелость 40+ продуктовых команд из-за отсутствия единой системы мониторинга и дефицита квалифицированных скрам-мастеров

Команды формально следовали agile-методологиям, но демонстрировали низкую производительность и не достигали ожидаемых результатов от внедрения гибких подходов

Отсутствие объективной системы оценки зрелости команд

Как решали задачу

Команда RConf AI провела глубокий анализ agile-процессов банка, изучила специфику работы 40+ продуктовых команд и разработала персонализированное решение для объективной оценки зрелости команд по 38 критериям с автоматической генерацией развивающей обратной связи

Этап 5

Непрерывное отслеживание зрелости команд

AI база знаний о командах

Автоматический еженедельный отчет о зрелости команд в разрезе 38 критериев

AI-ассистент, интегрированный с базой знаний для поиска и распространения лучших практик, получения ответов о командах для принятия управленческих решений

Развивающая обратная связь Scrum-мастеру, членам и лидерам команд

Как проводить встречи, чтобы лучше соответствовать принципам Scrum и быть эффективнее как команда

Комплексное решение включало:

Оценка соответствия глубинным принципам Scrum

Оценка психологической безопасности, доверия общности целей и др.

Ежедневная неинвазивная оценка команд на Scrum-событиях

Что у нас получилось

+ 24%

Повышение NPS сотрудников

+37%

Увеличение индекса психологической безопасности

-32%