Su Template de datos para la incorporación de clientes KYC

Este atributo registra el nombre de una actividad de negocio o un evento del sistema, como «Solicitud enviada», «Revisión de cumplimiento iniciada» o «Solicitud rechazada». Representa un paso del proceso general de incorporación del cliente.

El análisis de las actividades es fundamental en Process Mining. Este atributo se utiliza para crear el mapa del proceso y mostrar el flujo entre los distintos pasos. Ayuda a identificar la secuencia de eventos, medir la frecuencia de cada actividad y determinar qué tareas son más habituales o requieren más tiempo.

Este atributo define los pasos del mapa del proceso y permite visualizar, analizar y comprender el flujo del proceso.

Esta información suele registrarse en el historial de auditoría de Pega (tablas de historial) o puede obtenerse a partir de los cambios de estado del caso.

Este atributo registra la fecha y hora exactas en que comenzó una actividad. Establece el orden cronológico de todos los eventos de un mismo caso de solicitud de cliente.

Las marcas de tiempo son fundamentales para analizar el rendimiento del proceso. Se utilizan para calcular la duración de las actividades, el tiempo de espera entre pasos y el tiempo de ciclo total del proceso de incorporación. Estos datos son esenciales para identificar cuellos de botella, medir el cumplimiento de los SLA y comprender la eficiencia del proceso.

Las marcas de tiempo aportan el contexto cronológico necesario para calcular duraciones, analizar el rendimiento del proceso e identificar demoras.

Este dato suele formar parte del historial de auditoría de Pega y aparece como pxTimeCreated en las tablas de historial de cada evento.

La solicitud del cliente es el identificador principal del caso que agrupa todas las actividades y los eventos relacionados con el proceso de incorporación de un cliente. Cada solicitud sigue un recorrido que comienza con su envío y termina con la aprobación y activación de la cuenta o con el rechazo.

En Process Mining, este atributo es esencial para reconstruir el recorrido completo de cada solicitud. Permite a los analistas consultar la secuencia completa de eventos, seguir el estado de cada solicitud y comparar distintos recorridos. Analizar los casos a partir de este ID ayuda a identificar variantes habituales del proceso, cuellos de botella y desviaciones del procedimiento estándar.

Este ID es la base de Process Mining, ya que conecta todos los eventos individuales en instancias de proceso coherentes, de principio a fin, para su análisis.

En Pega, suele ser el ID principal del caso. A menudo está disponible como pzInsKey o con un nombre más claro para el negocio en el objeto de trabajo del tipo de caso principal.

Este atributo identifica la unidad organizativa o el equipo al que pertenece el usuario que realizó la actividad, como «Equipo de verificación», «Cumplimiento» u «Operaciones de incorporación».

Analizar el proceso por departamento es fundamental para el Dashboard «Distribución de la carga de trabajo por departamento». Ayuda a comprender cómo fluye el trabajo entre los equipos, identificar cuellos de botella entre áreas y evaluar la asignación de recursos en todo el proceso de incorporación. También es clave para optimizar los traspasos de trabajo y equilibrar las cargas.

Permite analizar el flujo del proceso y los cuellos de botella entre distintas unidades de negocio, lo que facilita la gestión de recursos y la optimización de la organización.

Esta información suele estar asociada al perfil del usuario en Pega (registro de Operator ID) y puede combinarse con los datos de eventos. La propiedad podría ser pyWorkGroup.

Este atributo indica el estado general de la solicitud al final del proceso, por ejemplo, «Aprobada», «Rechazada» o «Retirada». También puede reflejar el último estado conocido de los casos en curso.

Es una dimensión fundamental para analizar los resultados. Se utiliza directamente en el Dashboard «Análisis de solicitudes rechazadas» para segmentar los casos y comprender por qué se producen determinados resultados. Analizar los flujos del proceso que conducen a cada estado ayuda a identificar las mejores prácticas de los casos aprobados y las causas principales de los rechazos.

Define el resultado de negocio de un caso y permite comparar de forma eficaz los recorridos satisfactorios con los que no lo son.

Suele ser el estado final (pyStatusWork) del objeto de trabajo del caso en Pega.

Este atributo almacena la fecha objetivo de finalización de una solicitud, según lo establecido en el acuerdo de nivel de servicio (SLA). El SLA puede variar en función de factores como el tipo de cliente, el nivel de riesgo o el producto.

Esta fecha es esencial para el Dashboard «Seguimiento del cumplimiento de los SLA» y el KPI asociado. Sirve como referencia para comparar la fecha de finalización real. Analizar los casos que no cumplen la fecha objetivo del SLA ayuda a identificar demoras sistémicas y a priorizar mejoras del proceso para cumplir los compromisos de servicio.

Proporciona una referencia para medir el cumplimiento de los plazos, algo fundamental para la satisfacción del cliente y el control operativo.

Pega incluye un marco de gestión de SLA. Esta fecha suele almacenarse en propiedades como pySLAGoal o en una propiedad del SLA definida a medida en el caso.

Este atributo registra la fecha y hora exactas en que terminó una actividad. Se utiliza junto con la hora de inicio para calcular el tiempo de procesamiento de cada actividad.

Contar con una hora de finalización independiente permite analizar el rendimiento con mayor precisión. Ayuda a distinguir el tiempo de procesamiento activo (el intervalo entre la hora de inicio y la hora de finalización) del tiempo de espera (el intervalo entre la hora de finalización de una actividad y la hora de inicio de la siguiente). Esto es fundamental para localizar los verdaderos cuellos de botella y diferenciarlos de las colas.

Permite calcular con precisión el tiempo de procesamiento de las actividades, algo esencial para analizar el rendimiento en detalle e identificar cuellos de botella.

Este dato puede estar disponible en el historial de auditoría de Pega. Si no lo está, puede calcularse usando la hora de inicio del evento siguiente como hora de finalización del evento actual.

Cuando el estado final de una solicitud es «Rechazada», este atributo indica el motivo concreto, como «Verificación de antecedentes no superada», «Documentación incompleta» o «Perfil de riesgo alto».

Este atributo es el principal para el Dashboard «Análisis de solicitudes rechazadas». Al segmentar los casos rechazados por motivo, la empresa puede identificar los puntos de fallo más habituales del proceso de incorporación. Esta información es fundamental para aplicar mejoras específicas, reducir la tasa de rechazo, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia operativa.

Aporta información útil para la acción sobre los motivos por los que se rechazan las solicitudes y permite introducir mejoras específicas en el proceso para aumentar la tasa de éxito.

Probablemente se trate de una propiedad específica del caso que se establece cuando este pasa al estado «Rechazado». Consulte la documentación de Pega KYC para conocer los campos estándar de motivos de rechazo.

Este atributo representa el riesgo evaluado del cliente, que suele clasificarse como «Bajo», «Medio» o «Alto». Por lo general, el nivel de riesgo se determina mediante un motor de puntuación automatizado que utiliza los datos del cliente y los resultados de las verificaciones.

El nivel de riesgo influye considerablemente en las variantes del proceso. Las solicitudes de alto riesgo suelen requerir pasos adicionales de diligencia debida, como una revisión de cumplimiento reforzada, lo que alarga el tiempo de ciclo. Analizar el proceso por nivel de riesgo ayuda a justificar estas variaciones y a comprobar que los controles de riesgo funcionan sin causar demoras innecesarias.

Explica las variaciones en el recorrido y la duración del proceso, ya que el nivel de riesgo suele determinar el grado de diligencia debida necesario.

Sería una propiedad calculada del caso, cuyo valor se asigna mediante una regla de decisión o un modelo de puntuación de Pega. Consulte la documentación de Pega KYC.

Este atributo almacena el ID de la persona empleada o del usuario del sistema responsable de completar una tarea específica del proceso KYC, como un responsable de cumplimiento o un agente automatizado de verificación. En los pasos automatizados, puede tratarse del ID de una cuenta de sistema o de servicio.

El análisis por usuario ayuda a comprender la distribución de la carga de trabajo, el rendimiento individual y las necesidades de formación. También permite investigar desviaciones del proceso e identificar a los usuarios o equipos que participan en flujos no estándar.

Este atributo vincula las actividades del proceso con personas o equipos específicos y permite analizar la carga de trabajo, evaluar el rendimiento y realizar comprobaciones de cumplimiento.

Es un campo estándar del historial de auditoría de Pega, que suele almacenarse como pxUpdateOperator o en una propiedad similar de las tablas de historial.

Este atributo booleano tiene el valor verdadero si la actividad la realizó un agente automatizado, como un motor de verificación o una regla del sistema, y falso si la realizó una persona usuaria.

Distinguir entre actividades automatizadas y manuales es fundamental para analizar la automatización. Ayuda a medir la eficacia de la automatización existente, identificar tareas manuales que podrían automatizarse en el futuro y comprender la interacción entre las personas y los sistemas en el proceso.

Distingue las actividades realizadas por personas de las que ejecutan los sistemas, algo fundamental para cualquier iniciativa o análisis de automatización.

Puede deducirse del ID de usuario asociado al evento. Si OperatorId corresponde a una cuenta de sistema o de agente conocida, el indicador se establece en verdadero.

Este atributo booleano tiene el valor verdadero si una actividad específica, como «Revisión de documentos», se repite en un mismo caso. A menudo se activa cuando se producen eventos como «Se solicitó información adicional».

Identificar el retrabajo es esencial para detectar ineficiencias del proceso y dificultades para el cliente. El Dashboard «Retrabajo y ciclos del proceso» utiliza este atributo para cuantificar la frecuencia y el impacto del retrabajo. Reducirlo suele ser un objetivo clave, ya que permite procesar los casos más rápido, reducir los costes operativos y mejorar la experiencia del cliente.

Pone de manifiesto las ineficiencias del proceso, las tareas redundantes y los ciclos, que son objetivos prioritarios de mejora.

Este indicador se obtiene durante el análisis de datos al buscar nombres de actividades repetidos dentro de un mismo ID de caso. Por ejemplo, si «Revisión de documentos completada» aparece por segunda vez.

Este atributo registra el estado de los documentos necesarios para el proceso KYC, con valores como «Pendiente del cliente», «Recibido», «Verificado» o «Rechazado». El estado puede cambiar varias veces durante un mismo caso.

Es un atributo clave para el Dashboard «Volumen y estado de las incorporaciones» y el análisis «Velocidad de verificación de documentos». Permite examinar en detalle una de las áreas donde se producen cuellos de botella con más frecuencia. Al medir cuánto tiempo permanecen los documentos en cada estado, la empresa puede identificar demoras en el envío por parte del cliente o en la revisión interna.

Permite conocer el subproceso de gestión de documentos y ayuda a identificar y resolver demoras habituales en su verificación.

Probablemente sea una propiedad de un objeto de datos relacionado o de una lista de páginas asociada al caso principal, donde se registra cada documento requerido. Consulte la documentación de Pega KYC.

Este atributo clasifica cada caso completado como «A tiempo» o «Con retraso», según la comparación entre su marca de tiempo de finalización real y la «Fecha objetivo del SLA».

Es la métrica principal del Dashboard «Seguimiento del cumplimiento de los SLA» y del KPI «Tasa de cumplimiento de los SLA». Ofrece una visión clara e inmediata del rendimiento frente a los compromisos de nivel de servicio. Analizar las características de los casos con retraso ayuda a identificar las causas principales de las demoras y a reducir el riesgo de incumplir los SLA en el futuro.

Mide directamente el cumplimiento de los compromisos, algo fundamental para la gestión operativa, el cumplimiento y la satisfacción del cliente.

Se obtiene comparando la marca de tiempo de la actividad final del caso con el campo SlaTargetDate. Si la hora de finalización es posterior a la fecha objetivo, el estado es «Con retraso».

Este atributo es el ID único que vincula la solicitud con el registro del cliente en el sistema de datos maestros. Identifica a la persona o la organización que es objeto del proceso KYC.

Mientras que el ID de la solicitud permite seguir el proceso, el ID del cliente permite analizar varias solicitudes de un mismo cliente o enriquecer los datos del proceso con atributos específicos del cliente, como su segmento o historial. Así se obtiene una visión del proceso de incorporación centrada en el cliente.

Vincula los datos del proceso con los datos maestros del cliente y permite realizar análisis más completos a partir de sus atributos e historial.

Sería una propiedad principal del caso KYC que lo vincula con el modelo de datos del cliente en Pega o en un CRM externo.

Este atributo almacena el país asociado al cliente que está en proceso de incorporación. Es un dato clave para evaluar el riesgo y determinar el grado de diligencia debida necesario.

El país del cliente puede revelar patrones importantes en el análisis. Algunas jurisdicciones pueden implicar un mayor riesgo y dar lugar a procesos de incorporación más largos y complejos. Esta dimensión permite analizar el rendimiento por ubicación geográfica y ayuda a cumplir de forma eficiente los requisitos normativos regionales.

Permite analizar el proceso por ubicación geográfica, un factor que suele estar relacionado con la complejidad normativa y los niveles de riesgo.

Sería una propiedad del objeto de datos del cliente asociado al caso.

Este atributo especifica el producto o servicio para el que se incorpora al cliente, como una «Cuenta bancaria personal», un «Préstamo corporativo» o «Servicios de inversión».

El producto puede influir en el proceso de incorporación, ya que cada uno puede tener requisitos normativos y niveles de complejidad distintos. Analizar el proceso por producto ayuda a identificar si algunas líneas de productos tienen tiempos de ciclo más largos o tasas de rechazo más altas, y aporta información para optimizar los procesos específicos de cada producto.

Permite segmentar el análisis del proceso por línea de productos y detectar diferencias de rendimiento y oportunidades de optimización.

Sería una propiedad del caso que se selecciona al inicio del proceso de solicitud.

Este atributo especifica la aplicación de origen en la que se registró el evento. En este proceso, el valor sería siempre «Pega KYC».

Aunque pueda parecer redundante si todos los datos proceden de un solo sistema, este atributo es fundamental para la gobernanza de datos y cobra especial importancia al integrar datos de varios sistemas. Aclara la procedencia de los datos y ayuda a resolver problemas de integración.

Aporta contexto esencial sobre el origen de los datos, facilita la gobernanza de datos y permite analizarlos en varios sistemas de origen.

Suele ser un valor estático que se añade durante la extracción y transformación de datos para indicar el origen del conjunto de datos.

Esta métrica calculada mide la duración total de cada solicitud de cliente, desde el primer evento hasta el último. Por lo general, se calcula como la diferencia entre la marca de tiempo de la actividad final y la de la actividad inicial de un caso.

El tiempo de ciclo es un KPI clave para medir la eficiencia del proceso y la experiencia del cliente. Se utiliza en el Dashboard «Análisis general del tiempo de ciclo de incorporación» para supervisar los tiempos medios de procesamiento, identificar los casos que tardan más y seguir el impacto de las iniciativas de mejora del proceso a lo largo del tiempo.

Es un KPI fundamental que mide directamente la velocidad y la eficiencia generales del proceso de incorporación desde la perspectiva del cliente.

Esta métrica se calcula en la herramienta de Process Mining restando la marca de tiempo mínima de la máxima para cada ID de caso.

Este atributo clasifica la solicitud de incorporación, por ejemplo, «Cliente particular», «Cliente corporativo» o «Persona con un patrimonio elevado». Los distintos tipos de caso suelen seguir variantes del proceso con pasos, SLA y perfiles de riesgo diferentes.

Analizar el proceso por tipo de caso permite comparar el rendimiento de forma más significativa. Ayuda a determinar si ciertos tipos de incorporación sufren más demoras o rechazos. Esta segmentación es fundamental para adaptar las mejoras del proceso a las necesidades específicas de cada recorrido del cliente.

Permite dividir los datos del proceso en categorías distintas y realizar análisis del rendimiento más precisos y pertinentes.

Suele ser el nombre de la clase de la instancia del caso en Pega o una propiedad específica del caso que define su tipo.

Este atributo indica cuándo se extrajeron por última vez los datos del sistema de origen. Por lo general, tiene el mismo valor en todos los registros de una carga de datos.

Esta marca de tiempo permite conocer la antigüedad de los datos analizados. Ayuda a saber qué tan actual es el análisis del proceso y cuándo se espera la próxima actualización de datos, algo fundamental para los Dashboards de supervisión operativa.

Informa sobre la actualidad de los datos y permite saber si el análisis refleja el estado actual o un período anterior.

Este valor se genera y se añade al conjunto de datos durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL).