Su Plantilla de Datos de Onboarding de Clientes KYC

El Nombre de la Actividad describe un paso en el workflow de onboarding KYC, como 'Solicitud Enviada', 'Revisión de Documentos Realizada' o 'Solicitud Aprobada'. Cada actividad representa una acción o hito distinto en el proceso.

Este atributo es crítico para construir el mapa de procesos, que representa visualmente el flujo de actividades. Permite el análisis de variantes de proceso, cuellos de botella entre pasos específicos y la frecuencia de bucles de retrabajo. Analizar las actividades es clave para entender lo que está sucediendo en el proceso.

Este atributo constituye la columna vertebral del mapa de procesos, permitiéndole visualizar y analizar la secuencia de events en el recorrido de onboarding del cliente.

Típicamente encontrado en un registro de eventos o en una tabla de seguimiento de auditoría dentro de LexisNexis Risk Solutions que rastrea los pasos del proceso.

La Solicitud del Cliente es el identificador central que vincula todas las actividades y puntos de data relacionados para el recorrido de onboarding de un solo cliente. Comienza cuando se envía una solicitud y sigue el case hasta que se completa o se rechaza.

En el Process Mining, este atributo es esencial para agrupar todos los events en un cohesive case, permitiendo un análisis de principio a fin del ciclo de vida del onboarding. Permite la reconstrucción de todo el flujo del proceso para cada solicitante, lo cual es fundamental para calcular los tiempos de ciclo, analizar las variantes del proceso y seguir el estado de una solicitud a lo largo del tiempo.

Este es el ID fundamental del Case. Sin él, no se puede rastrear el recorrido de principio a fin de una solicitud de cliente, lo que hace imposible el análisis del proceso.

Este es el identificador principal del case dentro del módulo de gestión de casos de LexisNexis Risk Solutions.

Este timestamp marca el comienzo de una actividad, proporcionando el orden cronológico para todos los events dentro de un case. Es la base para todo el análisis basado en el tiempo en el Process Mining.

Usando el Event Timestamp, es posible calcular la duración de las actividades, el tiempo de espera entre ellas y el tiempo total de ciclo de principio a fin del proceso de onboarding. Estos datos son esenciales para identificar cuellos de botella, monitorear la adherencia al SLA y comprender la eficiencia del proceso.

Este timestamp es esencial para ordenar los events cronológicamente y calcular todas las métricas basadas en el tiempo, como los tiempos de ciclo y los cuellos de botella.

Ubicado en el registro de eventos o en las tablas de seguimiento de auditoría junto al Nombre de la Actividad.

El atributo 'Departamento' especifica el grupo funcional responsable de una actividad, como 'Cumplimiento', 'Operaciones de Onboarding' o 'Prevención de Fraude'.

Este atributo se utiliza para analizar el proceso desde una vista departamental, permitiendo el análisis de traspasos entre diferentes equipos. Es una dimensión principal en el dashboard 'Asignación de Recursos y Carga de Trabajo' y ayuda a identificar ineficiencias interdepartamentales o retrasos en la comunicación entre departamentos.

Permite el análisis de las transferencias de procesos y el rendimiento por área funcional, ayudando a identificar cuellos de botella interdepartamentales.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Es posible que deba unirse desde una tabla maestra de datos de usuario o de RRHH.

Este atributo refleja el estado general del case en un momento dado o su resultado final. Los estados comunes incluyen 'En Progreso', 'Aprobado', 'Rechazado' o 'Información Pendiente'.

El Estado de la Solicitud es vital para rastrear los resultados del proceso de onboarding. Se utiliza en los dashboards 'Razones y Etapas de Rechazo de Solicitudes' y 'Rendimiento Diario y Estado de la Solicitud' para monitorear las tasas de éxito y el flujo operativo. Analizar cómo cambia el estado a lo largo del tiempo proporciona un insight sobre el ciclo de vida del case.

Rastrea el resultado de cada solicitud, lo cual es esencial para calcular KPI clave como la Tasa de Rechazo de Solicitudes y monitorear el rendimiento.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Este es típicamente un campo clave en el objeto principal de caso o aplicación.

La Fecha Objetivo de SLA define el acuerdo de nivel de servicio para completar una solicitud. Esta fecha a menudo se determina en función de factores como el tipo de solicitud, el segmento de cliente o la jurisdicción.

Este atributo es esencial para el dashboard 'Monitoreo de Adherencia al Objetivo de SLA' y el KPI 'Tasa de Adherencia al SLA'. Al comparar la fecha de finalización real con la Fecha Objetivo de SLA, las organizaciones pueden medir su rendimiento frente a los compromisos, identificar casos en riesgo de incumplir los SLA e investigar las causas raíz de los retrasos.

Permite la medición del rendimiento frente a los acuerdos de nivel de servicio (SLA), destacando las ineficiencias del proceso que causan incumplimientos de SLA.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Esto puede almacenarse en el caso o calcularse según las reglas de negocio.

Este timestamp marca la finalización de una actividad. La diferencia entre el End Time y el Start Time para un event representa su tiempo de procesamiento.

El End Time es crucial para calcular con precisión cuánto tarda cada paso, lo cual es una entrada principal para el dashboard 'Tiempos de Procesamiento y Espera de Actividades'. Ayuda a diferenciar entre el tiempo que un recurso trabajó activamente en una tarea y el tiempo que el case estuvo esperando a que comenzara el siguiente paso.

Permite el cálculo preciso del tiempo de procesamiento de actividades, lo cual es esencial para identificar pasos ineficientes y analizar la carga de trabajo de los recursos.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. A menudo disponible en registros de eventos que graban tanto eventos de inicio como de fin.

LexisNexis Risk Solutions se especializa en la evaluación de riesgos. Este atributo representa el resultado de esa evaluación, categorizando cada solicitud en función de su perfil de riesgo potencial. El nivel de riesgo suele dictar la intensidad y duración requeridas para el proceso de due diligence.

Este atributo es la dimensión central para el dashboard 'Nivel de Riesgo vs. Duración del Onboarding'. Analizar el proceso por nivel de riesgo puede revelar si las solicitudes de alto riesgo tardan significativamente más, como es de esperar, o si las de bajo riesgo se están retrasando innecesariamente. Ayuda a validar y perfeccionar las estrategias de onboarding basadas en el riesgo.

Crucial para el análisis basado en riesgos, ayudando a comprender cómo los perfiles de riesgo del cliente impactan la complejidad, duración y rutas del proceso.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Este es un resultado clave de los módulos de evaluación de riesgos.

Este atributo identifica al individuo específico que ejecutó una tarea, como un oficial de cumplimiento que realiza una revisión de documentos. Ayuda a analizar la distribución de la carga de trabajo y el rendimiento individual.

En el análisis, el 'Usuario Asignado' es clave para el dashboard 'Asignación de Recursos y Carga de Trabajo'. Permite filtrar el mapa de procesos por usuario, comparar el rendimiento entre los miembros del equipo e identificar oportunidades de capacitación o reequilibrio de la carga de trabajo. También puede ayudar a identificar cuellos de botella causados por grupos de usuarios específicos.

Este atributo es crucial para analizar el rendimiento de los recursos, la distribución de la carga de trabajo y para identificar oportunidades de automatización u optimización de recursos.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Normalmente se encuentra en las pistas de auditoría o en las tablas de gestión de tareas.

Este indicador booleano se establece en verdadero cuando una actividad se repite dentro del mismo case, como una 'Revisión de Documentos Realizada' que ocurre por segunda vez después de 'Información Adicional Solicitada'. Esto significa que el proceso ha retrocedido.

'Es Retrabajo' es crucial para el dashboard 'Análisis de Retrabajo y Repetición' y el KPI 'Porcentaje de Bucles de Retrabajo'. Permite la cuantificación del esfuerzo desperdiciado y ayuda a identificar las causas raíz del retrabajo, como instrucciones poco claras o mala calidad de data, permitiendo mejoras de proceso dirigidas.

Cuantifica directamente la ineficiencia y el esfuerzo desperdiciado en el proceso, destacando las actividades que se repiten con frecuencia y que aumentan los costes y los tiempos de ciclo.

Este es un atributo calculado, típicamente derivado dentro de la herramienta de Process Mining al detectar secuencias repetidas de actividades dentro de un case.

Este atributo booleano distingue entre tareas ejecutadas por la automatización del sistema (ej., una verificación de cribado inicial) y aquellas que requieren intervención humana (ej., una revisión manual de documentos).

'Es Automatizado' se utiliza para calcular el KPI 'Proporción de Actividad Manual' y para analizar la efectividad de las iniciativas de automatización. En el mapa de procesos, puede resaltar la interfaz entre los pasos automatizados y manuales, ayudando a identificar oportunidades para una mayor automatización para reducir costos y tiempos de procesamiento.

Distingue entre tareas manuales y automatizadas, lo cual es clave para identificar oportunidades de automatización y medir su impacto.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Esto podría ser un indicador en el registro de eventos o inferirse basándose en el 'AssignedUser' (por ejemplo, un usuario 'system').

El atributo 'Canal' identifica la fuente de envío de la solicitud. El canal puede influir en la calidad de los datos, el comportamiento del cliente y los tipos de problemas encontrados durante el onboarding.

Este atributo se utiliza para comparar el rendimiento del proceso en diferentes canales. Por ejemplo, el dashboard 'Tasas de Conversión del Embudo de Onboarding' se puede filtrar por canal para ver si los solicitantes móviles abandonan en una tasa más alta que los solicitantes web, lo que informa sobre mejoras de proceso específicas del canal.

Ayuda a analizar el rendimiento del proceso por canal de envío, identificando variaciones que pueden informar la estrategia del canal y las mejoras de la experiencia del usuario.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Esta información se captura típicamente al inicio del proceso de solicitud.

Este atributo categoriza cada case completado basándose en su adherencia a la 'SlaTargetDate'. Los valores típicos son 'Cumplido' o 'Incumplido'.

Este campo calculado es la base del dashboard 'Monitoreo de Adherencia al Objetivo de SLA' y el KPI 'Tasa de Adherencia al SLA'. Proporciona una vista clara y de alto nivel del rendimiento frente a los compromisos de servicio y permite un análisis detallado para comprender las características comunes de los casos que incumplen sus SLA.

Proporciona un resultado claro y binario para el rendimiento del SLA, facilitando el seguimiento, la elaboración de informes y el análisis del cumplimiento de los objetivos de nivel de servicio.

Este es un atributo calculado, derivado al comparar el timestamp de la actividad final con la 'SlaTargetDate' para cada case.

Cuando el estado final de una solicitud es 'Rechazada', este atributo proporciona la razón específica. Ejemplos incluyen 'Verificación de Identidad Fallida', 'Coincidencia con Sanciones' o 'Documentación Incompleta'.

Estos datos son la entrada principal para el dashboard 'Razones y Etapas de Rechazo de Solicitudes'. Analizar las razones de rechazo ayuda a identificar puntos de falla comunes en el proceso, lo que puede informar mejoras en las directrices de solicitud, la comunicación con el cliente o los criterios de revisión internos. Comprender por qué se rechazan las solicitudes es clave para mejorar la tasa de aprobación general.

Proporciona un insight directo sobre por qué falla el onboarding, permitiendo mejoras dirigidas para aumentar la tasa de aprobación de solicitudes.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. A menudo se encuentra en un campo que se completa cuando el Estado de la Solicitud se establece en 'Rechazado'.

Este atributo especifica el país del cliente, un factor crítico en KYC debido a las diversas regulaciones internacionales y niveles de riesgo asociados con diferentes jurisdicciones.

Analizar el proceso por País del Cliente puede revelar diferencias significativas en los tiempos de ciclo y la complejidad del proceso. Por ejemplo, las solicitudes de jurisdicciones de alto riesgo pueden requerir verificaciones de cumplimiento adicionales, lo que lleva a duraciones más largas. Este análisis ayuda en la planificación de recursos y en el establecimiento de SLA realistas para diferentes regiones.

Permite el análisis jurisdiccional, crucial para comprender cómo las regulaciones regionales y los factores de riesgo impactan el rendimiento del proceso.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Este es un campo estándar en los datos maestros del cliente.

Mientras que 'AssignedUser' captura al usuario para cualquier actividad, este atributo identifica específicamente al especialista de cumplimiento involucrado en pasos de revisión críticos. Esto permite un análisis más enfocado de la función de cumplimiento.

Este atributo es clave para el dashboard 'Duración y Retraso de la Revisión de Cumplimiento'. Ayuda a analizar la carga de trabajo y el rendimiento del equipo de cumplimiento, identificando si revisores específicos son cuellos de botella o si el equipo en general carece de recursos.

Proporciona un insight enfocado en la función de cumplimiento, permitiendo un análisis detallado de la carga de trabajo y el rendimiento de los revisores en esta etapa crítica y a menudo demorada del proceso.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Esto puede derivarse filtrando 'AssignedUser' para actividades relacionadas con el cumplimiento.

Este atributo identifica el sistema de origen que generó los datos del event, como LexisNexis Risk Solutions o una herramienta de terceros integrada. En entornos complejos, los datos para un solo proceso pueden provenir de múltiples sistemas.

Comprender el sistema de origen es útil para la validación de data, la resolución de problemas y el análisis de variaciones de proceso que pueden ser específicas de un sistema particular. Ayuda a asegurar la integridad de los datos y proporciona contexto sobre cómo y dónde se registró una actividad.

Identifica el origen de los datos, lo cual es crucial para la gobernanza de datos, la validación y la comprensión de la ejecución del proceso en diferentes sistemas de TI.

Esta información puede almacenarse como un valor estático o en un campo específico dentro de la exportación de data o la respuesta de la API.

El Tiempo de Ciclo mide el tiempo total transcurrido desde el primer evento (por ejemplo, 'Solicitud Enviada') hasta el último evento (por ejemplo, 'Incorporación de Clientes Completada' o 'Solicitud Rechazada') para un único caso.

Este es un KPI principal para medir la salud general del proceso y se visualiza en el dashboard de 'Tiempo de Ciclo de Incorporación de Principio a Fin'. El seguimiento del tiempo de ciclo promedio permite a las organizaciones monitorear el impacto de las mejoras del proceso e identificar cómo diferentes factores, como el nivel de riesgo o el tipo de solicitud, afectan la experiencia general del cliente.

Este es un KPI clave que mide el tiempo total hasta el valor para el cliente, impactando directamente la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.

Esta es una métrica calculada, derivada al restar el timestamp del primer event del timestamp del último event para cada case.

El Tiempo de Procesamiento es la duración calculada a partir de los timestamps de inicio y fin de una actividad (EndTime - StartTime). Representa el tiempo que un recurso estuvo activamente comprometido con una tarea, a diferencia del tiempo de espera.

Esta métrica calculada es una piedra angular del análisis de rendimiento y alimenta directamente el dashboard 'Tiempos de Procesamiento y Espera de Actividades'. Ayuda a identificar qué actividades específicas son las que más tiempo consumen, indicando objetivos para la mejora de procesos, capacitación o automatización. Por ejemplo, ayuda a calcular el KPI 'Tiempo de Procesamiento Promedio de Revisión de Documentos'.

Mide el tiempo de trabajo activo para las actividades, ayudando a distinguir entre el tiempo que añade valor y el tiempo de espera inútil para identificar los verdaderos cuellos de botella.

Este es un campo calculado, derivado de la diferencia entre los atributos 'EndTime' y 'EventTimestamp' (StartTime).

Este atributo categoriza las solicitudes según el tipo de entidad que se incorpora. Los diferentes tipos de solicitud suelen seguir rutas de proceso distintas y tienen diferentes perfiles de riesgo y objetivos de SLA.

Analizar el proceso por Tipo de Solicitud permite la segmentación de los datos para comparar la eficiencia y complejidad del onboarding de diferentes tipos de clientes. Es un filtro común utilizado en la mayoría de los dashboards para proporcionar una vista más granular del rendimiento.

Permite una potente segmentación del proceso, revelando cómo se gestionan los diferentes tipos de solicitudes y dónde existen cuellos de botella específicos para cada tipo.

Consulte la documentación de LexisNexis Risk Solutions o a su administrador de sistema. Este es típicamente un campo central en el objeto de aplicación o caso.

Este atributo proporciona un timestamp de cuándo se actualizó por última vez el conjunto de datos. Típicamente se aplica a todo el conjunto de datos durante el proceso de extracción y carga de data.

Esta información es crítica para que los usuarios del dashboard comprendan la frescura de los datos que están analizando. Asegura que las decisiones se basen en datos tan actuales como se requiera y ayuda a gestionar las expectativas sobre la puntualidad de los insights.

Proporciona un contexto crucial sobre la frescura de los datos, asegurando que los análisis sean relevantes y que las decisiones no se basen en información desactualizada.

Esto suele generarse e imprimirse en el conjunto de datos durante el proceso ETL (Extract, Transform, Load).