Ihr Template für Zahlungsverarbeitungsdaten

Dieses Attribut beschreibt die ausgeführte Aktion oder die Zustandsänderung, die eine Zahlung zu einem bestimmten Zeitpunkt durchlaufen hat. Beispiele hierfür sind die Erstellung des Antrags, Validierungsprüfungen, Autorisierungsschritte oder die endgültige Abwicklung (Settlement).

Process Mining stützt sich auf dieses Attribut, um die Knotenpunkte in der Prozesskarte zu definieren. Durch die Analyse der Abfolge dieser Aktivitäten können Analysten gängige Varianten, Schleifen, in denen Zahlungen überarbeitet werden, und Engpässe identifizieren, an denen Zahlungen über längere Zeiträume liegen bleiben.

Die Vereinheitlichung dieser Bezeichnungen über verschiedene Quellsysteme hinweg ist oft notwendig, um eine kohärente Sicht auf den Prozess zu erhalten. Beispielsweise könnte ein System einen Schritt als „Auth“ bezeichnen, während ein anderes ihn „Authorization“ nennt, und diese sollten während der Datentransformation angeglichen werden.

Es definiert die Knoten in der Prozesslandkarte und ermöglicht die Analyse von Prozessfluss und Varianten.

Zu finden in Audit-Logs, Statusverlaufs-Tabellen oder Event Tracking-Tabellen.

Dieses Attribut zeichnet den genauen Zeitpunkt auf, zu dem ein Event innerhalb des Zahlungssystems stattgefunden hat. Es dient als chronologischer Anker für den Prozess und stellt sicher, dass Events innerhalb des Case korrekt geordnet sind.

In der Analyse ist dieser Timestamp die Grundlage für alle zeitbasierten Berechnungen. Er wird verwendet, um die Dauer zwischen Aktivitäten, die gesamte End-to-End-Zykluszeit und die Einhaltung von Service Level Agreements zu bestimmen. Genaue Timestamps sind entscheidend, um zu identifizieren, wann Engpässe auftreten.

Eine hohe Präzision wird bevorzugt, insbesondere für den Hochfrequenzhandel oder automatisierte Zahlungssysteme, bei denen Millisekunden eine Rolle spielen. Wenn nur Datumsangaben ohne Uhrzeiten verfügbar sind, erfordert die Reihenfolge der Aktivitäten, die am selben Tag stattfinden, möglicherweise eine sekundäre Sortierlogik.

Unerlässlich für die Reihenfolge der Events und die Berechnung aller dauerbasierten KPIs wie die Zykluszeit.

Zu finden in Transaktionsprotokollen, Historientabellen oder System-Audit-Trails.

Dieses Attribut verfolgt die Aktualität der in der Analyse verwendeten Daten. Es spiegelt den Zeitpunkt wider, zu dem die Daten in das Process Mining Tool geladen oder der Datensatz zuletzt in der Quelldatenbank geändert wurde.

Diese Information ist entscheidend für Data Governance und Vertrauen. Sie ermöglicht Analysten zu wissen, ob sie Echtzeitdaten oder einen Snapshot vom Vortag betrachten. Dies ist besonders wichtig für die Überwachung aktiver Zahlungen, die sich möglicherweise in einem ausstehenden Zustand befinden.

Obwohl nicht direkt für Prozessflussberechnungen verwendet, dient es als Metadaten-Kontrollfeld, um sicherzustellen, dass Dashboards den aktuellsten Status der Zahlungsvorgänge anzeigen.

Stellt die Aktualität der Daten sicher und hilft bei der Fehlersuche bei Latenzproblemen in der Datenpipeline.

Generiert während des Datenextraktions- oder ETL-Prozesses.

Dieses Attribut dient als zentraler Schlüssel zur Verknüpfung aller Aktivitäten innerhalb eines einzigen Zahlungslebenszyklus. Es ermöglicht Process Mining Tools, die End-to-End-Reise einer Zahlung von der Initiierung bis zur endgültigen Abwicklung oder dem Fehlschlag zu rekonstruieren.

In der Analyse wird dieser Bezeichner verwendet, um einzelne Events zu einer einzigen Case-Instanz zusammenzufassen. Er ermöglicht die Visualisierung des Prozessflusses und ist entscheidend für die Berechnung der Zykluszeiten pro Transaktion. Ohne eine eindeutige ID ist es unmöglich, zwischen Tausenden von gleichzeitigen Zahlungen zu unterscheiden, die sich durch das System bewegen.

Dieses Feld bleibt typischerweise über die gesamte Lebensdauer der Zahlung konstant. In komplexen Szenarien, die mehrere Systeme umfassen, muss dies jedoch möglicherweise ein zusammengesetzter Schlüssel sein oder von einer eindeutigen End-to-End-Referenznummer abgebildet werden.

Es ist die grundlegende Case ID, die erforderlich ist, um ein Prozessmodell zu erstellen und spezifische Zahlungen zu verfolgen.

Typischerweise im Transaktions-Header, der Zahlungsanweisungstabelle oder im Haupt-Ledger-Log zu finden.

Dieses Attribut identifiziert den technischen Ursprung des Datensatzes. In End-to-End-Zahlungsprozessen fließen Daten oft durch mehrere Systeme, wie z.B. ein Front-End-Gateway, eine Fraud Detection Engine und ein Back-End-Ledger.

Die Analyse von Daten nach System ermöglicht es Benutzern, technische Probleme zu isolieren. Wenn beispielsweise Verzögerungen konsequent in der Fraud Engine, aber nicht im Ledger beobachtet werden, kann die Ursachenanalyse effektiv zielgerichtet werden. Dies hilft auch bei der Validierung der Datenintegrität beim Zusammenführen mehrerer Datenquellen.

Dieses Feld wird typischerweise während des Extraktions- und Transformationsprozesses hinzugefügt, falls es nicht explizit in den Quelldaten existiert. Es dient als Herkunftsmarker für Audit- und Debugging-Zwecke.

Entscheidend für die Mehrsystemanalyse und die Identifizierung, welche Komponente Verzögerungen oder Fehler verursacht.

Oft während des ETL-Prozesses fest codiert oder in den System-Metadaten zu finden.

Dieses Attribut erfasst den technischen oder geschäftlichen Grund für einen Prozessfehler. Es wird befüllt, wenn eine Zahlung abgelehnt wird, die Validierung fehlschlägt oder ein Übertragungsfehler auftritt.

Die Analyse von Fehlercodes ist die primäre Methode zur Reduzierung der „Zahlungsfehlerrate“ und der „Nacharbeitsrate“. Die Gruppierung gängiger Fehlercodes hilft, systemische Probleme wie Stammdaten-Ungenauigkeiten oder technische Konnektivitätsprobleme mit externen Clearinghäusern zu identifizieren.

In „Happy Path“-Szenarien ist dieses Feld normalerweise null. Seine Anwesenheit deutet oft auf eine Abweichung vom idealen Prozessfluss hin und löst Unterprozesse zur Ausnahmebehandlung aus.

Das primäre Attribut für die Ursachenanalyse von Fehlern und Nacharbeit.

Zu finden in Fehlerprotokollen, Ablehnungsmeldungen oder Antwort-Payloads.

Dieses Attribut identifiziert, wer oder was einen bestimmten Schritt im Zahlungsprozess ausgeführt hat. Es kann sich auf einen menschlichen Benutzer beziehen, der eine manuelle Überprüfung durchführt, oder auf ein Systemkonto, das eine automatisierte Aufgabe ausführt.

Diese Daten sind entscheidend für die Analyse der Ressourcennutzung und von Engpässen. Sie helfen, zwischen automatisierter Verarbeitung (Straight-Through Processing) und manuellen Eingriffen zu unterscheiden. Hohe Raten manueller Benutzereinbindung korrelieren oft mit höheren Kosten und längeren Zykluszeiten.

Für die Compliance hilft dieses Feld bei der Analyse der Funktionstrennung, um sicherzustellen, dass die Person, die eine Zahlung erstellt hat, nicht dieselbe Person ist, die sie genehmigt hat.

Ermöglicht die Analyse von Automatisierungsraten (STP) und der Ressourcenproduktivität.

Zu finden in Audit-Logs oder Metadaten-Spalten der Transaktionstabelle.

Dieses Attribut spezifiziert die Währungseinheit für den Zahlungsbetrag, wie z.B. USD, EUR oder GBP. Es ist entscheidend für eine präzise Finanzberichterstattung und für das Auslösen spezifischer grenzüberschreitender Workflows.

Die Analyse erfordert oft das Filtern nach Währung, um die regionale Leistung oder FX-Verarbeitungszeiten zu verstehen. Verschiedene Währungen können unterschiedliche Cut-off-Zeiten, Abwicklungszyklen und regulatorische Anforderungen haben, die den Prozessfluss direkt beeinflussen.

Ohne dieses Attribut ist das Feld „Payment Amount“ mehrdeutig. Dieses Feld ermöglicht die Umrechnung unterschiedlicher Beträge in eine einzige Berichtswährung für globales Dashboarding.

Notwendig für die Normalisierung finanzieller Werte und die Identifizierung grenzüberschreitender Prozessvariationen.

Zu finden neben dem Zahlungsbetrag in Transaktionstabellen.

Dieses Attribut stellt den finanziellen Wert dar, der übertragen wird. Es ist die primäre numerische Metrik zur Bewertung der Auswirkungen von Prozesseffizienzdefiziten. Zum Beispiel ist eine Verzögerung bei einer Million-Dollar-Zahlung oft kritischer als eine Verzögerung bei einer Zehn-Dollar-Zahlung.

In der Analyse wird dieses Feld verwendet, um Volumina zu aggregieren, die gesamten Liquiditätsanforderungen zu berechnen und Zahlungen nach Wertbereichen zu segmentieren. Hochwertige Zahlungen folgen oft anderen Genehmigungs-Workflows als geringwertige, und dieses Attribut hilft, diese Pfade zu unterscheiden.

Es ist unerlässlich, dieses Attribut mit dem Währungscode zu koppeln, um einen direkten Vergleich zu gewährleisten. Die Aggregation von Beträgen ohne Währungsumrechnung oder -trennung kann zu irreführenden Finanzberichten führen.

Ermöglicht die Analyse der finanziellen Auswirkungen und die Segmentierung von hoch- versus geringwertigen Transaktionen.

Zu finden in den Transaktionsdetails oder Finanzbuchungstabellen.

Dieses Attribut stellt das Zieldatum für die Zahlung dar. Es ermöglicht dem System, die „Pünktlichkeitsrate der Zahlungen“ zu messen und festzustellen, ob Service Level Agreements (SLAs) eingehalten wurden.

Der Vergleich des tatsächlichen Completion Timestamp mit diesem Fälligkeitsdatum liefert eine klare Metrik für die Prozessleistung. Zahlungen, die nach diesem Datum abgeschlossen werden, gelten als verspätet, was zu Strafen führen oder Geschäftsbeziehungen schädigen kann.

Dieses Feld ist besonders relevant für Kreditorenprozesse oder garantierte Lieferverträge, bei denen die Einhaltung von Fristen eine vertragliche Verpflichtung ist.

Erforderlich für die Berechnung der SLA-Einhaltung und der Pünktlichkeitsquoten von Zahlungen.

Zu finden im Rechnungs-Header oder in der Zahlungsanforderung.

Dieses Attribut kategorisiert die Zahlung nach ihrer Ausführungsart, wie z.B. Überweisung (Wire Transfer), ACH, Kreditkarte oder Sofortzahlung (Instant Payment). Jede Methode folgt typischerweise einem eigenen Prozesspfad mit unterschiedlichen Zeitvorgaben und Kosten.

Durch die Segmentierung von Daten anhand dieses Attributs können Analysten die Leistung verschiedener Zahlungswege vergleichen. So könnten Überweisungen beispielsweise mehr manuelle Genehmigungsschritte erfordern als automatisierte ACH-Batches.

Das Verständnis der Mischung von Zahlungsmethoden hilft bei der Kapazitätsplanung und der Identifizierung von Veränderungen im Kundenverhalten, wie z.B. einer Migration von herkömmlichen Schecks zu digitalen Sofortzahlungen.

Entscheidend für die Unterscheidung zwischen Prozessvarianten (z.B. Sofortzahlung vs. Überweisung), die unterschiedliche SLAs aufweisen.

Zu finden in den Details der Zahlungsanweisung.

Dieses Attribut identifiziert den Zahlungsempfänger. Im B2B-Kontext ist dies der Lieferant; im P2P-Kontext der individuelle Empfänger. Es liefert den Kontext, wer bezahlt wird.

Die Analyse von Zahlungen nach Empfänger kann Muster aufdecken, wie z.B. häufige Zahlungen an risikoreiche Entitäten oder ein Konzentrationsrisiko bei bestimmten Lieferanten. Sie ist auch nützlich für die Betrugsanalyse, um zu identifizieren, ob mehrere kleine Zahlungen an einen einzelnen, unerwarteten Empfänger geleitet werden.

Probleme mit der Datenqualität sind hier häufig, mit Abweichungen in der Schreibweise (z.B. „Inc.“ vs. „Incorporated“). Eine Bereinigung dieser Daten ist oft für eine präzise Aggregation erforderlich.

Nützlich für Lieferantenanalyse, Betrugserkennung und Risikoprofiling.

Zu finden im Abschnitt „Begünstigtendetails“ der Zahlungsanweisung.

Dieses Attribut gibt den Einstiegspunkt der Zahlungsanweisung an, wie z.B. Mobile App, Webportal, API oder Dateiupload. Es bietet Einblicke in das Kundenverhalten und die Kanalnutzung.

Die Analyse der Prozessleistung nach Kanal kann technische Unterschiede aufzeigen. Zum Beispiel könnten über API initiierte Zahlungen sofort verarbeitet werden, während Dateiuploads möglicherweise auf Batch-Verarbeitungsfenster warten. Dies hilft, die Benutzererfahrung über verschiedene Plattformen hinweg zu verstehen.

Es ist auch nützlich für die Analyse des Wechsels von Legacy-Kanälen (wie manuelle Eingabe oder Fax) zu digitalen Kanälen, um digitale Transformationsinitiativen zu unterstützen.

Hilft bei der Analyse von Volumentrends und Leistungsunterschieden über verschiedene Einstiegspunkte (z.B. Mobile vs. Web).

Zu finden im Transaktions-Header oder in den Session-Metadaten.

Dieses Attribut ist ein Wert, der von Betrugserkennungs-Engines oder Risikomodellen generiert wird. Ein höherer Score deutet typischerweise auf eine höhere Wahrscheinlichkeit hin, dass die Transaktion betrügerisch oder risikoreich ist.

In der Prozessanalyse hilft dieser Score zu erklären, warum bestimmte Zahlungen erweiterte Überprüfungsschleifen durchlaufen. Zahlungen mit hohen Risikoscores lösen oft manuelle Interventionsaktivitäten aus, was die Zykluszeit erhöht. Die Korrelation von Risikoscores mit den Endergebnissen (genehmigt vs. abgelehnt) hilft, die Effizienz der Risikoregeln zu optimieren.

Nicht alle Systeme generieren einen numerischen Score; einige stellen möglicherweise nur ein Status-Flag bereit. Für moderne Zahlungsgateways ist dies jedoch eine Standardmetrik für die Entscheidungsfindung.

Erläutert Prozessabweichungen wie manuelle Überprüfungen und Sperren aufgrund von Betrugskontrollen.

Ausgabe des Betrugserkennungssystems oder der Risikoprüfungs-Engine.