Su Template de datos para el onboarding de clientes KYC

Este Atributo registra la fecha y hora exactas en las que comenzó una actividad específica. Proporciona el orden cronológico necesario para reconstruir el flujo del proceso y es esencial para todos los análisis basados en el tiempo.

En Process Mining, la hora de inicio se utiliza para calcular la duración de las actividades, el tiempo de espera entre ellas y el tiempo total del ciclo del caso. Constituye la estructura temporal del registro de eventos y es fundamental para analizar el rendimiento y los cuellos de botella.

Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar cronológicamente los eventos y calcular todas las métricas basadas en el tiempo, como los tiempos de ciclo y las duraciones.

Se encuentra en las tablas de registro de auditoría, registro de eventos o historial del Workflow de Fenergo, a menudo con etiquetas como «Timestamp», «StartDate» o «CreationDate».

Activity Name describe un paso o hito individual de la trayectoria de onboarding del cliente, como «Initial Screening Performed» o «Application Approved». Esta secuencia de actividades constituye la base del mapa de procesos.

El análisis de este Atributo permite visualizar el flujo del proceso, identificar rutas habituales y alternativas, y medir la frecuencia de cada paso. Es fundamental para comprender qué acciones se realizan y en qué orden.

Este Atributo define los pasos del proceso y permite crear un mapa de procesos, así como analizar el flujo y las variaciones del proceso.

Esta información suele encontrarse en las tablas de Workflow o del registro de auditoría de Fenergo, asociada a transiciones de estado del caso o a la finalización de tareas.

Customer Application es el identificador central que agrupa todas las actividades y eventos relacionados con el proceso de onboarding KYC de un cliente. Permite realizar el seguimiento integral de una solicitud, desde su envío inicial hasta su resolución final, ya sea aprobada, rechazada o cerrada.

En Process Mining, este Atributo es fundamental para reconstruir la trayectoria completa de cada solicitud. Permite analizar los flujos de proceso, los tiempos de ciclo, las variaciones y los cuellos de botella por solicitud, ofreciendo una visión clara de cómo se gestiona cada caso individual.

Este es el Case ID esencial que conecta todos los eventos relacionados y permite analizar el proceso de onboarding del cliente de principio a fin.

Normalmente es la clave principal de la entidad central de gestión de casos o de gestión del ciclo de vida del cliente en Fenergo.

Este Atributo identifica el sistema de origen de los datos de eventos. En este proceso será siempre Fenergo, pero en conjuntos de datos combinados ayuda a diferenciar las fuentes de datos.

Su uso principal en el análisis es filtrar datos de sistemas específicos o verificar la procedencia de los datos. Aporta claridad en entornos donde se combinan datos de varios sistemas para obtener una visión integral del proceso.

Identifica el origen de los datos, algo fundamental para la gobernanza y validación de datos y para garantizar que el análisis se base en la fuente correcta.

Normalmente es un valor estático que se añade durante la extracción de datos para etiquetar el origen de los registros.

Este atributo registra la fecha y hora de la actualización de datos más reciente. Proporciona contexto sobre la actualidad de los datos analizados y es importante para comprender la vigencia de la información.

En Dashboards e informes, esta información sirve para comunicar a los usuarios si los datos están actualizados. Ayuda a gestionar las expectativas sobre si el análisis refleja operaciones en tiempo real o una instantánea histórica.

Proporciona un contexto esencial sobre la actualidad de los datos y garantiza que los usuarios comprendan hasta qué fecha está actualizado el análisis del proceso.

Este valor se genera y se registra en el conjunto de datos durante el proceso de extracción y carga de datos (ETL).

Este Atributo proporciona el contexto organizativo de la persona que realizó una actividad, como «Compliance», «Onboarding Operations» o «Sales». A menudo se obtiene de la información del perfil del usuario.

Esta dimensión es fundamental para analizar las transferencias del proceso entre distintos departamentos e identificar cuellos de botella interfuncionales. También respalda directamente el Dashboard «Staff Activity Distribution», ya que permite agrupar el trabajo por equipo o departamento.

Permite analizar el rendimiento del proceso por departamento y destacar las transferencias entre departamentos, los retrasos y la distribución de la carga de trabajo.

Puede ser necesario combinar estos datos con una tabla independiente de datos maestros de usuarios o de RR. HH. mediante el ID «InitiatingUser». Fenergo también puede almacenar esta información como parte del perfil del usuario.

Este Atributo indica la situación de la solicitud al final del proceso o su estado actual si sigue en curso. Entre los valores habituales se incluyen «Approved», «Rejected» o «In Progress».

Es una dimensión crítica para analizar los resultados. Permite filtrar y comparar los flujos de proceso según su resultado final, algo esencial para el Dashboard «Application Rework and Rejection» y para calcular KPI como «Application Rejection Rate».

Define el resultado de un caso y permite comparar eficazmente las rutas de las solicitudes aprobadas y rechazadas, así como comprender las tasas de éxito.

Normalmente es el estado final registrado en la entidad del caso en el sistema de gestión de casos de Fenergo.

La fecha objetivo del SLA representa el plazo acordado para completar todo el proceso de onboarding de una solicitud de cliente. Es un punto de referencia fundamental para medir el rendimiento real.

Este Atributo es esencial para el Dashboard «SLA Compliance Monitoring» y para calcular el KPI «SLA Adherence Rate». Permite gestionar de forma proactiva los casos que podrían incumplir su SLA y ayuda a priorizar el trabajo.

Define la fecha objetivo de finalización, fundamental para supervisar el cumplimiento de los SLA y priorizar los casos atrasados.

Esta fecha suele calcularse a partir de la fecha de envío de la solicitud y de las reglas de negocio configuradas en el módulo de gestión de SLA de Fenergo.

Este Atributo registra la fecha y hora exactas en las que finalizó una actividad específica. Complementa la hora de inicio para definir la duración activa de una tarea.

En Process Mining, la hora de finalización se utiliza junto con la hora de inicio para calcular el tiempo de procesamiento de cada actividad. Esto es esencial para identificar qué pasos del proceso consumen más tiempo y analizar la eficiencia de los recursos.

Permite calcular los tiempos de procesamiento de las actividades, algo fundamental para identificar tareas de larga duración y cuellos de botella de rendimiento.

Se encuentra en las tablas de registro de auditoría o historial del Workflow de Fenergo, a menudo con etiquetas como «EndDate» o «CompletionDate», o se obtiene a partir de la hora de inicio del evento posterior.

La puntuación de riesgo es una medida cuantitativa del riesgo potencial asociado a un cliente, calculada a partir de diversos factores, como la jurisdicción, el sector y los resultados del screening. Normalmente, el motor de reglas de Fenergo calcula esta puntuación.

Este Atributo permite correlacionar los niveles de riesgo con el comportamiento del proceso. Por ejemplo, el análisis puede revelar si los clientes de alto riesgo experimentan tiempos de ciclo más largos o requieren más intervención manual, algo útil para el Dashboard «Risk & Compliance Review Deep Dive».

Cuantifica el riesgo del cliente y permite analizar cómo los niveles de riesgo afectan a la duración del proceso, el retrabajo y los resultados.

Este es un resultado clave del módulo Client Risk Assessment de Fenergo. Se almacena en la entidad del caso o del cliente.

Este Atributo identifica a la persona empleada o usuaria del sistema responsable de ejecutar una tarea o evento determinado. Puede ser un ID de usuario único, un nombre o un rol.

El análisis por usuario ayuda a comprender la distribución de la carga de trabajo y el rendimiento individual, así como a identificar necesidades de capacitación. Es clave para el Dashboard «Staff Activity Distribution» y para profundizar en las actividades realizadas por personas o equipos específicos.

Registra qué usuario realizó una acción y permite analizar la distribución de la carga de trabajo, el rendimiento del equipo y la asignación de recursos.

Esta información suele almacenarse en los registros de auditoría o las tablas del historial de tareas de Fenergo junto con los detalles del evento, a menudo como «UserID», «UserName» o «ModifiedBy».

Este Atributo identifica el origen de la solicitud, por ejemplo, un portal en línea, una sucursal física o una persona gestora de relaciones. El origen puede influir en la calidad de los datos y en los requisitos de procesamiento.

Esta dimensión se utiliza en el Dashboard «Application Source & Type Efficiency» para comparar el rendimiento de los distintos canales. Ayuda a las empresas a comprender qué canales son más eficientes y cuáles pueden requerir una optimización del proceso.

Identifica el origen de las solicitudes y permite analizar la eficiencia, el coste y la experiencia del cliente asociados a cada canal.

Esta información puede capturarse en un formulario de introducción de datos inicial de Fenergo o recibirse de un sistema anterior.

Este atributo es un indicador binario del rendimiento del SLA para un caso completado. Se establece como 'true' si la marca de tiempo de la actividad final de cierre es anterior o igual a 'SlaTargetDate', y como 'false' en caso contrario.

Este campo calculado simplifica el seguimiento y los informes del SLA. Permite calcular fácilmente el KPI 'SLA Adherence Rate' mediante agregaciones y filtrar los datos para analizar las características de los casos que cumplen o no cumplen el SLA.

Mide directamente el rendimiento del SLA, facilita el cálculo del KPI SLA Adherence Rate y permite filtrar los casos que no cumplen el SLA.

Se obtiene comparando la marca de tiempo de la actividad final del caso, como 'Application Approved' o 'Application Rejected', con 'SlaTargetDate'.

Este atributo identifica las actividades que representan un retroceso en el proceso, como volver a 'Document Review' después de que ya haya comenzado una 'Compliance Review', o cualquier aparición de 'Additional Information Requested'.

Identificar el retrabajo es fundamental para comprender la ineficiencia y las fricciones del proceso. Este indicador permite calcular directamente el KPI 'Rework Loop Rate' y visualizar y cuantificar el impacto de los pasos repetitivos que no aportan valor en el flujo del proceso.

Pone de relieve los ciclos de retrabajo ineficientes del proceso, ayuda a cuantificar el desperdicio e identifica áreas de mejora para aumentar la tasa de resolución correcta a la primera.

Este indicador se obtiene mediante técnicas de Process Mining que analizan la secuencia de actividades. Por ejemplo, si 'Activity A' va seguida de 'Activity B' y después vuelve a aparecer 'Activity A' en el mismo caso, la segunda aparición de 'Activity A' se considera retrabajo.

Este atributo distingue entre las tareas ejecutadas automáticamente por el sistema, como la evaluación inicial y las comprobaciones del sistema, y las realizadas manualmente por un usuario. Normalmente, se determina comprobando si el usuario que ejecutó la tarea es una cuenta del sistema o de servicio.

Analizar este indicador es fundamental para comprender el nivel de automatización del proceso. Ayuda a cuantificar el impacto de la automatización en la eficiencia, los costos y la velocidad, además de identificar oportunidades para automatizar más actividades.

Distingue entre las actividades humanas y las del sistema, algo esencial para analizar la automatización y comprender los costos de los recursos.

Normalmente se obtiene a partir del campo 'InitiatingUser'. Para establecer este indicador como verdadero, se utiliza una lista de identificadores de usuario del sistema conocidos.

El identificador del cliente es la referencia única de la entidad del cliente en el sistema de datos maestros. Mientras que el número de solicitud identifica el caso dentro del proceso, el identificador del cliente vincula la actividad de onboarding con un cliente específico.

Este atributo permite analizar el historial de onboarding de un único cliente, por ejemplo, si ha realizado varios procesos de onboarding a lo largo del tiempo. También permite combinar los datos del proceso con otros datos relacionados con el cliente para obtener una visión empresarial más completa.

Vincula el proceso de onboarding con una entidad de cliente única, lo que permite realizar análisis centrados en el cliente y enriquecer los datos.

Este identificador se almacena en el registro del cliente o de la entidad jurídica dentro de Fenergo y se asocia con el caso de onboarding.

Cuando el estado final de una solicitud es «Rejected», este Atributo proporciona el motivo específico. Algunos ejemplos son «Failed Background Check», «Incomplete Documentation» o «High Risk Profile».

Es un Atributo esencial para analizar las causas raíz de las solicitudes fallidas. Respalda directamente el Dashboard «Application Rework and Rejection» al categorizar los fallos, ayudar a la empresa a identificar problemas frecuentes y aplicar medidas correctivas para mejorar la tasa de aprobación al primer intento.

Proporciona información esencial sobre los motivos por los que fallan las solicitudes y permite analizar las causas raíz para reducir las tasas de rechazo.

Normalmente se encuentra en un campo de código de motivo o de notas asociado al estado final de rechazo en el Workflow del caso de Fenergo.

Esta métrica cuenta las apariciones de la actividad 'Additional Information Requested' en cada caso. Un número elevado indica una mayor comunicación de ida y vuelta, lo que puede retrasar el proceso y generar una mala experiencia para el cliente.

Este atributo respalda directamente el KPI 'Cases with Additional Info Requests'. Se utiliza para identificar solicitudes con un número excesivo de peticiones, lo que puede señalar problemas en la recopilación inicial de datos o requisitos complejos del caso. Su análisis ayuda a agilizar la recopilación de información.

Cuantifica las fricciones del cliente y los retrasos del proceso causados por información inicial incompleta, y ayuda a mejorar la etapa de recopilación de datos.

Es una métrica calculada que se obtiene contando el número de eventos 'Additional Information Requested' para cada identificador de 'CustomerApplication'.

Este Atributo especifica el país asociado al cliente, que a menudo determina las normas regulatorias específicas y los factores de riesgo aplicables al proceso de onboarding.

Analizar el proceso por país permite comparar los tiempos de ciclo, los niveles de riesgo y la complejidad del proceso según la jurisdicción. Ayuda a comprender cómo las diferencias regionales afectan al rendimiento operativo y a garantizar el cumplimiento de la normativa local.

Permite segmentar el proceso por ubicación geográfica, algo clave para analizar el impacto normativo y el rendimiento regional.

Esta información forma parte de los datos principales del cliente recopilados durante el proceso de solicitud y almacenados en la entidad del cliente en Fenergo.

El responsable del caso es la persona o el grupo al que se asigna la responsabilidad principal de un caso de onboarding. Normalmente, esta persona responde de que el caso se complete de forma puntual y satisfactoria.

Este atributo ayuda a analizar la carga de trabajo y el rendimiento a nivel de gestión de casos. Permite comprobar si determinados responsables presentan tiempos de ciclo más largos o tasas de rechazo más elevadas, lo que podría indicar necesidades de capacitación o desequilibrios en la asignación de recursos.

Identifica a la persona o el equipo responsable de un caso y permite analizar el rendimiento de quienes gestionan los casos.

Normalmente es un campo específico de la entidad principal del caso en Fenergo que indica la asignación del caso.

Este Atributo segmenta a los clientes en distintas categorías según su estructura jurídica o su relación con la entidad financiera. Los distintos tipos de cliente suelen seguir rutas de onboarding diferentes, con distintos niveles de complejidad y requisitos de diligencia debida.

Analizar el proceso por Customer Type ayuda a identificar diferencias de rendimiento entre segmentos. Es clave para el Dashboard «Application Source & Type Efficiency», que permite comparar tiempos de ciclo y tasas de aprobación y definir mejoras de proceso adaptadas.

Permite comparar el rendimiento del proceso entre distintos segmentos de clientes, que a menudo presentan diferentes niveles de complejidad y SLA.

Esta información suele almacenarse en la entidad del cliente dentro de Fenergo y vincularse al caso de la solicitud.