Šablona dat pro onboarding zákazníků KYC
Šablona dat pro onboarding zákazníků KYC
- Doporučené atributy ke sběru
- Hlavní aktivity ke sledování
- Pokyny k extrakci dat
Atributy onboardingu zákazníků KYC
| Název | Popis | ||
|---|---|---|---|
|
Časové razítko události
EventTimestamp
|
Přesné datum a čas zahájení konkrétní aktivity. | ||
|
Popis
Toto časové razítko označuje začátek aktivity a určuje chronologické pořadí všech událostí v případu. Je základem časové analýzy v process mining. Pomocí časového razítka události lze vypočítat délku aktivit, čekání mezi nimi i celkovou dobu průchodu procesem zařazování zákazníka. Tyto údaje pomáhají odhalovat úzká místa, sledovat plnění SLA a vyhodnocovat efektivitu procesu.
Proč je to důležité
Toto časové razítko je nezbytné pro chronologické seřazení událostí a výpočet časových ukazatelů, například doby průchodu procesem a úzkých míst.
Kde data získat
Nachází se v tabulkách záznamu událostí nebo auditní stopy vedle názvu aktivity.
Příklady
2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:15:00Z
|
|||
|
Název aktivity
ActivityName
|
Název konkrétního úkolu nebo události, ke které v určitém okamžiku procesu zařazování zákazníka došlo. | ||
|
Popis
Název aktivity popisuje krok ve workflow KYC, například „Žádost podána“, „Provedena kontrola dokumentů“ nebo „Žádost schválena“. Každá aktivita představuje samostatný úkon nebo milník procesu. Tento atribut je nezbytný pro vytvoření mapy procesu, která znázorňuje průběh jednotlivých aktivit. Umožňuje analyzovat varianty procesu, úzká místa mezi konkrétními kroky i četnost opakovaných činností. Analýza aktivit pomáhá porozumět tomu, co se v procesu skutečně děje.
Proč je to důležité
Tento atribut tvoří základ mapy procesu. Umožňuje zobrazit a analyzovat posloupnost událostí při zařazování zákazníka.
Kde data získat
Obvykle se nachází v záznamu událostí nebo tabulce auditního protokolu v LexisNexis Risk Solutions, která sleduje jednotlivé kroky procesu.
Příklady
Žádost podánaProvedena úvodní kontrolaVyžádány dokumentyDokončeno posouzení shody
|
|||
|
Žádost zákazníka
CustomerApplication
|
Jedinečný identifikátor každé žádosti o zařazení zákazníka, který slouží jako hlavní ID případu. | ||
|
Popis
Žádost zákazníka je hlavní identifikátor, který propojuje všechny související aktivity a údaje v rámci zařazování jednoho zákazníka. Vzniká při podání žádosti a sleduje případ až do dokončení nebo zamítnutí. V process mining tento atribut slouží k seskupení všech událostí do jednoho případu a umožňuje analyzovat celý proces zařazení zákazníka. Díky němu lze rekonstruovat průběh procesu u každého žadatele. To je nezbytné pro výpočet doby průchodu procesem, analýzu variant a sledování stavu žádosti v čase.
Proč je to důležité
Jde o základní ID případu. Bez něj nelze sledovat celý průběh žádosti zákazníka, takže analýza procesu není možná.
Kde data získat
Jde o hlavní identifikátor případu v modulu správy případů LexisNexis Risk Solutions.
Příklady
APP-2023-001234APP-2023-005678APP-2024-009101
|
|||
|
Čas ukončení
EndTime
|
Přesné datum a čas dokončení aktivity. | ||
|
Popis
Toto časové razítko označuje dokončení aktivity. Rozdíl mezi časem ukončení a časem zahájení události odpovídá době jejího zpracování. Čas ukončení je nezbytný pro přesný výpočet doby trvání jednotlivých kroků. Jde o jeden z hlavních vstupů pro dashboard „Doba zpracování a čekání u aktivit“. Pomáhá rozlišit, jak dlouho uživatel na úkolu aktivně pracoval a jak dlouho případ čekal na zahájení dalšího kroku.
Proč je to důležité
Umožňuje přesně vypočítat dobu zpracování aktivity, což je důležité při hledání neefektivních kroků a analýze vytížení zdrojů.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Často bývá v záznamech událostí, které obsahují začátek i konec události.
Příklady
2023-10-26T10:45:10Z2023-10-26T11:55:30Z2023-10-28T09:05:00Z
|
|||
|
Oddělení
Department
|
Obchodní oddělení nebo tým, do kterého přiřazený uživatel patří. | ||
|
Popis
Atribut Oddělení označuje funkční skupinu odpovědnou za aktivitu, například „Shoda“, „Zpracování nástupu klientů“ nebo „Prevence podvodů“. Atribut umožňuje analyzovat proces z pohledu jednotlivých oddělení a sledovat předávání práce mezi týmy. Je jednou z hlavních dimenzí dashboardu „Rozdělení zdrojů a pracovní zátěž“ a pomáhá odhalit neefektivitu napříč odděleními nebo prodlevy v jejich komunikaci.
Proč je to důležité
Umožňuje analyzovat předávání práce a výkon jednotlivých funkčních oblastí a pomáhá odhalit úzká místa mezi odděleními.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Může být nutné doplnit je z hlavní tabulky uživatelů nebo personálních dat.
Příklady
ComplianceTým pro nástup klientůAnalytici KYCZákaznická podpora
|
|||
|
Přiřazený uživatel
AssignedUser
|
Jedinečný identifikátor uživatele nebo pracovníka odpovědného za provedení aktivity. | ||
|
Popis
Tento atribut označuje konkrétní osobu, která provedla úkol, například pracovníka odpovědného za shodu, který kontroluje dokumenty. Pomáhá analyzovat rozložení pracovní zátěže a výkon jednotlivých uživatelů. Při analýze je přiřazený uživatel důležitou dimenzí dashboardu „Rozdělení zdrojů a pracovní zátěž“. Umožňuje filtrovat mapu procesu podle uživatele, porovnávat výkon členů týmu a hledat možnosti školení nebo vyrovnání pracovní zátěže. Může také pomoci odhalit úzká místa způsobená konkrétní skupinou uživatelů.
Proč je to důležité
Tento atribut je důležitý pro analýzu výkonu a vytížení zdrojů i pro hledání možností automatizace nebo efektivnějšího využití zdrojů.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Obvykle se nachází v auditních stopách nebo tabulkách pro správu úkolů.
Příklady
j.doem.smithk.chen
|
|||
|
Stav žádosti
ApplicationStatus
|
Aktuální nebo konečný stav žádosti zákazníka. | ||
|
Popis
Tento atribut vyjadřuje celkový stav případu v daném okamžiku nebo jeho konečný výsledek. Mezi běžné stavy patří „Probíhá“, „Schváleno“, „Zamítnuto“ nebo „Čeká se na informace“. Stav žádosti je důležitý pro sledování výsledků procesu nástupu klientů. Dashboardy „Důvody a fáze zamítnutí žádostí“ a „Denní průchodnost a stav žádostí“ ho využívají ke sledování úspěšnosti a průběhu provozu. Analýza změn stavu v čase přináší přehled o životním cyklu případu.
Proč je to důležité
Sleduje výsledek každé žádosti. Je nezbytný pro výpočet KPI, jako je míra zamítnutí žádostí, i pro sledování průchodnosti.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Obvykle jde o důležité pole hlavního objektu případu nebo žádosti.
Příklady
ProbíháSchválenoZamítnutoČeká se na informace od zákazníka
|
|||
|
Termín SLA
SlaTargetDate
|
Datum, do kterého se očekává dokončení procesu nástupu zákazníka. | ||
|
Popis
Termín SLA určuje lhůtu pro vyřízení žádosti podle dohody o úrovni služeb. Často se stanovuje podle typu žádosti, segmentu zákazníka nebo jurisdikce. Tento atribut je nezbytný pro dashboard „Sledování plnění termínů SLA“ a KPI „Míra plnění SLA“. Porovnáním skutečného data dokončení s termínem SLA mohou organizace měřit plnění závazků, odhalit případy, u kterých hrozí nedodržení SLA, a zkoumat příčiny prodlev.
Proč je to důležité
Umožňuje měřit výkon podle dohod o úrovni služeb a odhalovat neefektivní části procesu, které vedou k nedodržení SLA.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Může být uložená u případu nebo vypočítaná podle obchodních pravidel.
Příklady
2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z2023-12-01T17:00:00Z
|
|||
|
Úroveň rizika
RiskLevel
|
Vypočtená úroveň rizika žádosti zákazníka, například nízká, střední nebo vysoká. | ||
|
Popis
LexisNexis Risk Solutions se specializuje na hodnocení rizik. Tento atribut zachycuje výsledek hodnocení a zařazuje každou žádost podle jejího rizikového profilu. Úroveň rizika často určuje rozsah a délku hloubkové kontroly. Tento atribut je hlavní dimenzí dashboardu „Úroveň rizika a doba nástupu klienta“. Analýza procesu podle úrovně rizika ukáže, zda vyřízení vysoce rizikových žádostí trvá očekávaně déle, nebo zda se zbytečně zdržují i žádosti s nízkým rizikem. Pomáhá ověřovat a upravovat strategii nástupu klientů založenou na míře rizika.
Proč je to důležité
Je důležitý pro analýzu podle míry rizika. Pomáhá zjistit, jak rizikový profil zákazníka ovlivňuje složitost, délku a průběh procesu.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Jde o jeden z hlavních výstupů modulů pro hodnocení rizik.
Příklady
NízkáStředníVysokáNa sankčním seznamu
|
|||
|
Doba průchodu
CycleTime
|
Celková doba vyřízení žádosti zákazníka od podání po konečné rozhodnutí. | ||
|
Popis
Doba průchodu měří celkový čas od první události, například „Žádost podána“, po poslední událost, například „Nástup zákazníka dokončen“ nebo „Žádost zamítnuta“, u jednoho případu. Jde o hlavní KPI pro měření celkového stavu procesu. Zobrazuje se v dashboardu „Celková doba průchodu nástupem zákazníka“. Sledování průměrné doby průchodu umožňuje měřit dopad zlepšení procesu a zjistit, jak faktory, jako je úroveň rizika nebo typ žádosti, ovlivňují celkovou zkušenost zákazníka.
Proč je to důležité
Tento KPI měří celkovou dobu od podání žádosti po její vyřízení. Přímo tak souvisí se spokojeností zákazníků a efektivitou provozu.
Kde data získat
Jde o vypočítanou metriku. Pro každý případ se vypočítá jako rozdíl mezi časovým razítkem první a poslední události.
Příklady
5 dní 4 hodiny22 dní 8 hodin1 den 2 hodiny
|
|||
|
Důvod zamítnutí
RejectionReason
|
Kód nebo popis důvodu, proč byla žádost zamítnuta. | ||
|
Popis
Pokud je konečný stav žádosti „Zamítnuto“, tento atribut uvádí konkrétní důvod. Může jít například o „Neúspěšné ověření totožnosti“, „Shoda se sankčním seznamem“ nebo „Neúplná dokumentace“. Tato data jsou hlavním vstupem pro dashboard „Důvody a fáze zamítnutí žádostí“. Analýza důvodů zamítnutí pomáhá odhalit časté problémy v procesu a navrhnout úpravy pokynů k žádosti, komunikace se zákazníky nebo interních kritérií kontroly. Pokud víte, proč jsou žádosti zamítány, můžete zvýšit celkovou míru schválení.
Proč je to důležité
Ukazuje, proč proces nástupu klienta selhává, a umožňuje cíleně zvýšit míru schválení žádostí.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Často se nachází v poli, které se vyplní při nastavení stavu žádosti na „Zamítnuto“.
Příklady
Shoda se sankčním seznamemNeúplná dokumentaceNeúspěšné ověření totožnostiVysoká míra rizika
|
|||
|
Je automatizovaná
IsAutomated
|
Příznak označující, zda aktivitu provedl automaticky systém, nebo ručně uživatel. | ||
|
Popis
Tento booleovský atribut rozlišuje mezi úkoly provedenými automatizovaným systémem, například úvodní kontrolou, a úkoly vyžadujícími zásah člověka, například ruční kontrolou dokumentů. Atribut „Je automatizovaná“ slouží k výpočtu KPI „Podíl ručních aktivit“ a k analýze účinnosti automatizace. V mapě procesu může ukázat přechody mezi automatizovanými a ručními kroky a pomoci najít další možnosti automatizace, která sníží náklady a dobu zpracování.
Proč je to důležité
Rozlišuje ruční a automatizované úkoly. Pomáhá hledat možnosti automatizace a měřit její dopad.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Může jít o příznak v záznamu událostí nebo o hodnotu odvozenou z pole „AssignedUser“, například pokud je uživatelem „system“.
Příklady
truefalse
|
|||
|
Je opakovaná práce
IsRework
|
Příznak označující aktivity, které jsou součástí opakovaného průchodu. | ||
|
Popis
Tento booleovský příznak má hodnotu true, pokud se aktivita v rámci stejného případu opakuje. Může jít například o druhou kontrolu dokumentů po události „Vyžádány další informace“. Znamená to, že se proces vrátil k předchozímu kroku. Atribut „Je opakovaná práce“ je důležitý pro dashboard „Analýza opakované práce“ a KPI „Podíl opakovaných průchodů“. Umožňuje vyčíslit zbytečně vynaložené úsilí a hledat příčiny opakované práce, například nejasné pokyny nebo nízkou kvalitu dat. Na základě těchto poznatků lze cíleně zlepšovat proces.
Proč je to důležité
Přímo vyčísluje neefektivitu a zbytečně vynaložené úsilí v procesu. Ukazuje často opakované aktivity, které zvyšují náklady a prodlužují dobu průchodu.
Kde data získat
Jde o vypočítaný atribut, který nástroj process mining obvykle odvodí z opakujících se posloupností aktivit v rámci případu.
Příklady
truefalse
|
|||
|
Kanál
Channel
|
Kanál, kterým byla žádost podána, například „Web“, „Mobilní aplikace“ nebo „Pobočka“. | ||
|
Popis
Atribut Kanál označuje zdroj, ze kterého byla žádost podána. Kanál může ovlivnit kvalitu dat, chování zákazníků i typ problémů, které se při nástupu vyskytnou. Tento atribut slouží k porovnání výkonu procesu v různých kanálech. Dashboard „Míra konverze v nástupním trychtýři“ lze například filtrovat podle kanálu a zjistit, zda zákazníci používající mobilní aplikaci odcházejí častěji než zákazníci na webu. Výsledky pomáhají zlepšovat procesy v jednotlivých kanálech.
Proč je to důležité
Pomáhá analyzovat výkon procesu podle kanálu podání a odhalit rozdíly, které mohou ovlivnit strategii kanálů i zlepšení uživatelské zkušenosti.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Obvykle se zaznamenává na začátku procesu podání žádosti.
Příklady
Webový portálMobilní aplikacePobočkaAPI
|
|||
|
Kontrolor shody
ComplianceReviewer
|
Uživatel nebo pracovník konkrétně přiřazený ke kontrolám shody. | ||
|
Popis
Zatímco pole „AssignedUser“ zachycuje uživatele u libovolné aktivity, tento atribut označuje specialistu na shodu zapojeného do důležitých kontrolních kroků. Umožňuje tak podrobněji analyzovat činnost týmu pro shodu. Tento atribut je důležitý pro dashboard „Doba kontroly shody a nevyřízené případy“. Pomáhá analyzovat pracovní zátěž a výkon týmu a zjistit, zda některý kontrolor představuje úzké místo nebo zda tým jako celek nemá dostatečné kapacity.
Proč je to důležité
Poskytuje podrobný pohled na činnost týmu pro shodu a umožňuje analyzovat vytížení a výkon kontrolorů v této důležité fázi procesu, která často způsobuje prodlevy.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Lze je odvodit filtrováním pole „AssignedUser“ pro aktivity související se shodou.
Příklady
c.joness.patelsystem_escalation
|
|||
|
Poslední aktualizace dat
LastDataUpdate
|
Časové razítko označující, kdy byla data naposledy obnovena nebo získána ze zdrojového systému. | ||
|
Popis
Tento atribut uvádí čas poslední aktualizace datové sady. Obvykle se doplňuje pro celou datovou sadu při extrakci a načítání dat. Uživatelé dashboardu díky této informaci vědí, jak aktuální data analyzují. Mohou tak rozhodovat na základě dat aktuálních v potřebné míře a lépe posoudit, nakolik jsou získané poznatky včasné.
Proč je to důležité
Poskytuje důležitý kontext o aktuálnosti dat. Díky tomu lze posoudit, zda jsou analýzy relevantní a zda rozhodnutí nevycházejí ze zastaralých informací.
Kde data získat
Obvykle se vytvoří a připojí k datové sadě během procesu ETL (Extract, Transform, Load).
Příklady
2024-01-15T02:00:00Z2024-01-16T02:00:00Z2024-01-17T02:00:00Z
|
|||
|
Stav SLA
SlaStatus
|
Označuje, zda byla dokončená žádost vyřízena v termínu SLA. | ||
|
Popis
Tento atribut rozděluje dokončené případy podle toho, zda byl dodržen termín „SlaTargetDate“. Obvyklé hodnoty jsou „Splněno“ a „Nedodrženo“. Toto vypočítané pole je základem dashboardu „Sledování plnění termínů SLA“ a KPI „Míra plnění SLA“. Poskytuje přehled o plnění závazků v oblasti služeb a umožňuje podrobněji analyzovat společné znaky případů, u kterých nebylo SLA dodrženo.
Proč je to důležité
Poskytuje jednoznačný výsledek plnění SLA, který lze snadno sledovat, vykazovat a analyzovat.
Kde data získat
Jde o vypočítaný atribut. Pro každý případ se určí porovnáním časového razítka poslední aktivity s hodnotou „SlaTargetDate“.
Příklady
SplněnoNedodrženoOhroženo
|
|||
|
Typ žádosti
ApplicationType
|
Typ žádosti zákazníka, například „Fyzická osoba“ nebo „Firma“. | ||
|
Popis
Tento atribut rozděluje žádosti podle typu subjektu, který prochází procesem nástupu. Různé typy žádostí často sledují odlišné postupy a mají různé rizikové profily i cílové termíny SLA. Analýza procesu podle typu žádosti umožňuje rozdělit data a porovnat efektivitu i složitost nástupu různých typů zákazníků. Jde o běžný filtr ve většině dashboardů, který poskytuje podrobnější pohled na výkon.
Proč je to důležité
Umožňuje rozdělit proces podle typu žádosti a zjistit, jak se jednotlivé typy vyřizují a kde se u každého z nich vyskytují úzká místa.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Obvykle jde o hlavní pole objektu žádosti nebo případu.
Příklady
Fyzická osobaFirmaFyzická osoba s vysokým čistým jměnímSvěřenský fond
|
|||
|
Zdrojový systém
SourceSystem
|
Systém nebo aplikace, ze které pocházejí data o událostech. | ||
|
Popis
Tento atribut označuje zdrojový systém, který vytvořil data o událostech, například LexisNexis Risk Solutions nebo integrovaný nástroj třetí strany. V prostředí s více systémy mohou data o jednom procesu pocházet z několika zdrojů. Znalost zdrojového systému pomáhá ověřovat data, řešit problémy a analyzovat odchylky v procesu, které mohou souviset s konkrétním systémem. Usnadňuje kontrolu integrity dat a poskytuje kontext k tomu, jak a kde byla aktivita zaznamenána.
Proč je to důležité
Označuje původ dat. Je důležitý pro správu a ověřování dat i pro pochopení průběhu procesu v různých IT systémech.
Kde data získat
Tato informace může být uložena jako pevná hodnota nebo v konkrétním poli exportovaných dat či odpovědi API.
Příklady
LexisNexis Risk SolutionsThreatMetrixBridger Insight XG
|
|||
|
Země zákazníka
CustomerCountry
|
Země, ve které má zákazník bydliště nebo sídlo. | ||
|
Popis
Tento atribut uvádí zemi zákazníka. V KYC je důležitá kvůli rozdílným mezinárodním předpisům a úrovni rizika v jednotlivých jurisdikcích. Analýza procesu podle země zákazníka může odhalit výrazné rozdíly v době vyřízení a složitosti procesu. Žádosti z jurisdikcí s vysokým rizikem mohou například vyžadovat další kontroly shody, a jejich vyřízení proto trvá déle. Tato analýza pomáhá plánovat zdroje a stanovovat realistické SLA pro jednotlivé regiony.
Proč je to důležité
Umožňuje analyzovat proces podle jurisdikce a zjistit, jak regionální předpisy a rizikové faktory ovlivňují jeho výkon.
Kde data získat
Informace najdete v dokumentaci LexisNexis Risk Solutions nebo u správce systému. Jde o běžné pole v hlavních datech zákazníků.
Příklady
USAGBRDEUSGP
|
|||
Aktivity onboardingu zákazníků KYC
| Aktivita | Popis | ||
|---|---|---|---|
|
Dokončeno posouzení shody
|
Pracovník odpovědný za shodu dokončí kontrolu a vydá doporučení, načež případ přejde do další fáze. Událost lze zaznamenat při označení úkolu jako „dokončený“ nebo odvodit ze změny stavu z „Čeká na kontrolu shody“ na jiný stav. | ||
|
Proč je to důležité
Jde o důležitý milník, který uzavírá zásadní a často ruční část procesu. Slouží jako koncový bod pro měření délky kontroly shody.
Kde data získat
Údaj lze získat z časového razítka dokončení úkolu kontroly shody nebo ze změny stavu z „Probíhá kontrola shody“.
Zachycení
Lze ji odvodit ze změny stavu, která značí dokončení kontroly, například na „Schváleno“, „Zamítnuto“ nebo „Konečné rozhodnutí“.
Typ události
inferred
|
|||
|
Dokumenty přijaty
|
Potvrzuje, že zákazník nahrál nebo jinak předal požadované dokumenty do systému. Obvykle jde o samostatnou událost vytvořenou portálem pro předávání dokumentů nebo ručně zadanou pracovníkem. | ||
|
Proč je to důležité
Tato aktivita ukončuje čekání a spouští následné kontroly. Jde o důležitý milník ve fázi sběru dat.
Kde data získat
Údaj lze získat z protokolů systému pro správu dokumentů nebo z časově označeného záznamu v souboru případu, když jsou přiloženy nové dokumenty.
Zachycení
Událost se zaznamená, když je dokument úspěšně nahrán nebo v systému ručně označen jako přijatý.
Typ události
explicit
|
|||
|
Provedeno posouzení rizika
|
Systém na základě shromážděných informací a provedených kontrol vypočítá rizikové skóre zákazníka. Jde o základní funkci LexisNexis, která se obvykle zaznamenává jako samostatná automatizovaná událost v historii případu. | ||
|
Proč je to důležité
Výsledek posouzení často určuje další průběh procesu, například zda je nutná rozšířená hloubková kontrola. Jde o důležitý rozhodovací bod ve workflow.
Kde data získat
V auditním protokolu aplikace nebo historii workflow hledejte událost, která zaznamenává dokončení výpočtu rizikového skóre nebo modulu pro posouzení rizika.
Zachycení
Událost se zaznamená, když nástroj pro vyhodnocení rizik dokončí analýzu a přiřadí rizikový profil nebo skóre.
Typ události
explicit
|
|||
|
Žádost podána
|
Tato událost označuje začátek procesu KYC, kdy systém poprvé přijme žádost zákazníka. Obvykle se zaznamená při odeslání formuláře přes zákaznický portál nebo interní systém pro zadávání dat propojený s LexisNexis. | ||
|
Proč je to důležité
Jde o hlavní počáteční událost procesu. Doba od této aktivity do dokončení je zásadní pro měření celkové doby průchodu procesem a plnění SLA.
Kde data získat
Údaj lze získat ze systémových protokolů nebo tabulky žádostí, která zaznamenává čas vytvoření nového záznamu zákaznické žádosti.
Zachycení
Událost se zaznamená při vytvoření nového případu žádosti nebo záznamu v hlavní tabulce žádostí.
Typ události
explicit
|
|||
|
Žádost schválena
|
V systému se zaznamená konečné rozhodnutí o schválení žádosti zákazníka. Jde o důležitý obchodní výsledek, který se téměř vždy zaznamenává jako samostatná změna stavu. | ||
|
Proč je to důležité
Tento milník označuje úspěšné dokončení rozhodovacího procesu. Analýza cest vedoucích ke schválení pomáhá odhalit osvědčené postupy.
Kde data získat
V záznamu případu žádosti hledejte konečnou aktualizaci stavu na „Schváleno“ nebo podobný koncový stav.
Zachycení
Zaznamená se jako konečná a jednoznačná změna stavu v hlavní tabulce žádostí nebo případů.
Typ události
explicit
|
|||
|
Žádost zamítnuta
|
V systému se zaznamená konečné rozhodnutí o zamítnutí žádosti zákazníka. Jde o koncovou událost, která se zachytí jako jednoznačná změna stavu. | ||
|
Proč je to důležité
Jde o hlavní koncovou událost neúspěšného procesu. Pro zlepšení procesu je důležité analyzovat fáze, ve kterých dochází k zamítnutí, i související důvody.
Kde data získat
Zaznamená se, když se konečný stav žádosti nastaví na „Zamítnuto“, „Odmítnuto“ nebo podobný koncový stav.
Zachycení
Zaznamená se jako konečná a jednoznačná změna stavu v hlavní tabulce žádostí nebo případů.
Typ události
explicit
|
|||
|
Zahájeno posouzení shody
|
Případ se přiřadí pracovníkovi nebo týmu odpovědnému za shodu k ruční kontrole, obvykle u žádostí s vysokým rizikem. Událost lze odvodit ze změny stavu na „Čeká na kontrolu shody“ nebo ze záznamu o přiřazení úkolu. | ||
|
Proč je to důležité
Tím začíná ruční a často zdlouhavá kontrola. Měřením doby od zahájení do dokončení zjistíte rozsah úzkých míst souvisejících s kontrolou shody.
Kde data získat
Údaj lze získat ze záznamu o přiřazení úkolu, změny vlastníka případu na tým odpovědný za shodu nebo aktualizace stavu v historii případu.
Zachycení
Lze ji odvodit ze změny stavu, například na „Probíhá kontrola shody“, nebo z přiřazení případu do fronty uživatelů odpovědných za shodu.
Typ události
inferred
|
|||
|
Zařazení zákazníka dokončeno
|
Tato událost označuje úspěšné dokončení celého procesu zařazení zákazníka a potvrzuje, že je účet plně aktivní. Může jít o samostatný konečný stav nebo ji lze odvodit z události „Účet aktivován“. | ||
|
Proč je to důležité
Jde o hlavní koncovou událost úspěšného procesu. Je nezbytná pro výpočet celkové doby průchodu procesem u všech úspěšně zařazených zákazníků.
Kde data získat
Lze ji odvodit z časového razítka události „Účet aktivován“ nebo zaznamenat podle konečného stavu v souboru případu, například „Zařazení dokončeno“.
Zachycení
Lze ji odvodit z poslední významné události, například aktivace účtu, nebo z konečné aktualizace stavu.
Typ události
inferred
|
|||
|
Provedena kontrola dokumentů
|
Uživatel nebo automatizovaný nástroj kontroluje pravost, platnost a úplnost předložených dokumentů. Aktivitu lze odvodit ze změny stavu z „Dokumenty přijaty“ na „Kontrola dokončena“ nebo z konkrétního záznamu v protokolu. | ||
|
Proč je to důležité
Tato aktivita často způsobuje úzká místa a opakovanou práci. Analýza doby zpracování a počtu opakování pomáhá zvýšit efektivitu a odhalit možnosti automatizace.
Kde data získat
Lze ji odvodit sledováním času mezi stavem „Dokumenty přijaty“ a následujícím stavem, například „Ověření úspěšné“ nebo „Vyžadují se další informace“.
Zachycení
Vypočítá se jako doba mezi událostí přijetí dokumentů a událostí označující dokončení kontroly.
Typ události
inferred
|
|||
|
Provedena úvodní kontrola
|
Systém po odeslání žádosti automaticky ověří, zda jsou vyplněny základní údaje, a provede předběžné kontroly. Tato aktivita se často zaznamenává jako samostatný automatizovaný krok v historii workflow. | ||
|
Proč je to důležité
Pomáhá odhalit žádosti, které neprojdou hned v úvodní fázi, a lépe porozumět problémům s kvalitou dat. Zároveň označuje první automatizovaný krok, který přináší hodnotu.
Kde data získat
Hledejte protokoly o spuštění automatických pravidel nebo změnu stavu v historii workflow žádosti, která potvrzuje dokončení úvodní kontroly.
Zachycení
Zaznamená se jako dokončený automatizovaný úkol nebo konkrétní změna stavu v historii případu.
Typ události
explicit
|
|||
|
Účet aktivován
|
Po schválení se v hlavní bankovní nebo servisní platformě formálně vytvoří a aktivuje účet zákazníka. Tato aktivita se často zaznamenává v auditním protokolu nebo ji lze odvodit z data vytvoření účtu. | ||
|
Proč je to důležité
Jde o poslední krok, který zákazníkovi přináší hodnotu. Prodleva mezi „Žádost schválena“ a touto aktivitou může ukazovat na problémy s propojením systémů.
Kde data získat
Údaj lze získat z protokolu o vytvoření účtu, volání API do jiného systému nebo časového razítka vytvoření záznamu účtu.
Zachycení
Zaznamená se jako samostatná událost po schválení nebo ji lze určit podle časového razítka aktivace v záznamu zákazníka.
Typ události
explicit
|
|||
|
Vyžádány další informace
|
Pracovník odpovědný za shodu nebo kontrolu požádá zákazníka o další informace či vysvětlení. Tato událost často vede k opakované práci a obvykle se zaznamenává jako samostatná změna stavu nebo záznam komunikace. | ||
|
Proč je to důležité
Tato aktivita vytváří opakované kroky a prodlužuje dobu zařazování zákazníka. Sledováním její četnosti odhalíte nejasné požadavky nebo časté nedostatky v žádostech.
Kde data získat
Hledejte změnu stavu na „Čeká se na informace od zákazníka“ nebo událost odchozí komunikace v záznamu událostí. Často jde o akci, kterou spustí uživatel.
Zachycení
Událost se zaznamená, když pracovník použije funkci „Vyžádat informace“. Tím se změní stav případu a může se vytvořit záznam komunikace.
Typ události
explicit
|
|||
|
Vyžádány dokumenty
|
Systém nebo uživatel požádá zákazníka o konkrétní dokumenty, například řidičský průkaz nebo účet za energie. Událost lze zaznamenat v protokolech systémové komunikace nebo změnou stavu případu na čekání na dokumenty. | ||
|
Proč je to důležité
Tato aktivita často výrazně prodlužuje čekání v procesu. Analýza její četnosti a délky pomůže odhalit prodlevy způsobené dobou, kterou zákazníci potřebují k odpovědi.
Kde data získat
Hledejte událost v protokolech komunikace se zákazníkem nebo změnu stavu žádosti, například na „Čeká se na dokumenty od zákazníka“.
Zachycení
Lze ji odvodit ze změny stavu na „Čeká se na dokumenty“ nebo z časového razítka odchozí komunikace.
Typ události
inferred
|
|||
|
Zahájeno ověření totožnosti
|
Označuje okamžik, kdy systém zahájí hlavní ověření totožnosti pomocí služeb LexisNexis, například kontrolu v databázích. Obvykle se zaznamená jako samostatná událost při volání ověřovací služby. | ||
|
Proč je to důležité
Tato aktivita označuje začátek důležitého a často časově náročného dílčího procesu. Sledováním jeho délky zjistíte, zda úzká místa souvisejí s ověřováním totožnosti.
Kde data získat
Údaj lze získat z protokolů volání API modulu pro ověřování totožnosti nebo ze záznamu auditu, který uvádí zahájení úkolu ověření.
Zachycení
Událost se zaznamená, když systém spustí modul nebo API pro ověření totožnosti v rámci žádosti.
Typ události
explicit
|
|||
Návody k extrakci dat
Chcete začít?
Využijte tuto šablonu jako první krok k process mining procesu onboardingu zákazníků KYC. Začněte převádět svá data na konkrétní poznatky.
Zlepšete onboarding KYC a omezte odchody zákazníků
Zajistěte plynulý onboarding a zkraťte jeho dobu na pouhých 24 hodin.
Platební kartu nepotřebujete. Začněte proces zlepšovat ještě dnes.