Votre modèle de données pour l’intégration des clients KYC

L’heure de début de l’événement correspond à la date et à l’heure précises qui marquent le début d’une activité. Elle constitue, avec l’ID de dossier et le nom de l’activité, l’un des trois piliers essentiels du Process Mining. Ces données horodatées permettent de classer les événements par ordre chronologique au sein de chaque dossier, ce qui est nécessaire pour reconstituer le déroulement réel du processus.

Cet attribut constitue la base de toutes les analyses temporelles. Il sert à calculer la durée des activités lorsqu’une heure de fin est disponible, le temps d’attente entre les activités, c’est-à-dire le délai de transfert, ainsi que le temps de cycle total du processus d’intégration. L’analyse de ces durées aide à identifier les goulots d’étranglement, à mesurer le respect des SLA et à suivre la performance globale du processus.

Il fournit l’ordre chronologique des événements, indispensable pour découvrir le modèle de processus et calculer tous les indicateurs de performance fondés sur le temps.

Situé dans les journaux d’événements, les pistes d’audit des demandes ou les tables de transactions, souvent sous les intitulés « Horodatage », « Date de création » ou « Heure de début ».

L’ID de la demande client est une clé unique attribuée à chaque nouvelle demande d’intégration, depuis son lancement jusqu’à son achèvement ou sa clôture. Cet identifiant constitue le fil conducteur central reliant toutes les activités, tous les événements et tous les points de données associés à un même parcours d’intégration. Il s’agit donc de l’attribut le plus important pour le Process Mining.

Dans le cadre de l’analyse, cet ID permet de reconstituer le processus de bout en bout pour chaque client. Il permet de suivre l’avancement de la demande, de calculer son temps de cycle total et de comparer son parcours à celui d’autres demandes. Toutes les variantes de processus, les goulots d’étranglement et les indicateurs de performance sont analysés pour chaque demande, ce qui n’est possible qu’en identifiant et en utilisant correctement cet attribut comme ID de dossier.

Cet attribut est essentiel pour regrouper tous les événements associés au sein d’un même processus de bout en bout. Il constitue la base de toute analyse de Process Mining.

Il se trouve généralement dans l’en-tête ou la table principale du système de gestion des demandes client ou des dossiers.

Le nom de l’activité décrit une étape ou une étape clé distincte du parcours d’intégration client, par exemple « Demande transmise », « Examen de conformité lancé » ou « Demande approuvée ». Chaque activité représente une action précise effectuée par un utilisateur ou un système, qui fait progresser la demande dans le processus.

Cet attribut est fondamental pour visualiser la cartographie du processus, au cœur du Process Mining. L’analyse de la séquence et de la fréquence des différentes activités permet aux analystes de comprendre le déroulement réel du processus, d’identifier les parcours courants, de repérer les écarts et de localiser les reprises ou les répétitions. Des noms d’activités clairs et cohérents sont essentiels pour créer un modèle de processus pertinent et compréhensible.

Il définit les étapes du processus et permet de visualiser et d’analyser son déroulement, ses goulots d’étranglement et ses variations.

Présent dans les journaux d’événements, les pistes d’audit ou les tables de transactions qui enregistrent les étapes des processus métier.

Cet attribut enregistre la date et l’heure de l’extraction ou de l’actualisation la plus récente des données. Il ne fait pas partie du processus métier lui-même, mais constitue une métadonnée essentielle pour la validation et la gouvernance des données. Il apporte de la transparence sur leur niveau d’actualité.

Dans l’analyse des processus, connaître la date de la dernière mise à jour est essentiel pour évaluer l’actualité des analyses produites. Cela aide les utilisateurs à faire confiance aux données en confirmant leur fraîcheur et évite les interprétations fondées sur des informations obsolètes. Pour la supervision continue, cet attribut peut servir à configurer des alertes lorsque les actualisations sont retardées ou échouent, afin de préserver la fiabilité des Dashboards de Process Mining.

Il garantit la transparence des données en indiquant l’actualité du jeu de données, un élément essentiel pour la pertinence et la précision de l’analyse.

Généré lors du processus d’extraction, de transformation et de chargement des données (ETL), il se trouve souvent dans les métadonnées du jeu de données.

L’attribut Système source précise l’application ou la plateforme qui a généré les données d’une activité donnée. Dans les environnements complexes, le processus KYC peut s’étendre sur plusieurs systèmes, par exemple un CRM pour la transmission de la demande, une plateforme KYC dédiée pour l’évaluation des risques et un système bancaire central pour la création du compte.

L’analyse du processus par système source aide à comprendre l’environnement technologique et son influence sur le processus. Elle peut mettre en évidence des problèmes d’intégration, des retards de données entre les systèmes ou des différences dans la manière dont les informations sont enregistrées. Cette vue est utile aux équipes informatiques et d’amélioration des processus qui souhaitent optimiser l’architecture soutenant le parcours d’intégration.

Il indique où se déroule chaque étape du processus et aide à identifier les inefficacités entre systèmes ainsi que les difficultés d’intégration des données.

Souvent inclus dans les extractions de données ou les journaux d’événements, notamment dans les environnements composés de plusieurs systèmes intégrés.

L’heure de fin de l’événement indique la date et l’heure précises auxquelles une activité s’est achevée. Associée à l’heure de début de l’événement, elle permet de calculer précisément le temps de traitement de chaque tâche. Tous les systèmes ne fournissent pas une heure de début et une heure de fin ; certains ne proposent qu’un horodatage unique correspondant à l’achèvement.

La disponibilité d’une heure de fin est très utile pour l’analyse de la performance. Elle permet de créer des indicateurs détaillés tels que « Temps moyen d’examen de conformité », en distinguant le temps pendant lequel un collaborateur travaille activement sur une tâche du temps pendant lequel celle-ci attend dans une file. Ce niveau de détail est essentiel pour identifier précisément les goulots d’étranglement et orienter les efforts d’amélioration vers la capacité des ressources ou les transferts entre équipes.

Il permet de calculer précisément les temps de traitement des activités et de distinguer le temps de travail actif du temps d’attente inactif.

Présent dans les journaux d’événements ou les tables de transactions, à côté de l’heure de début. Il peut être intitulé « Heure de fin », « Date d’achèvement » ou « Modified On ».

L’ID utilisateur identifie la personne ou le robot système responsable de l’exécution d’une activité donnée dans le processus. Il peut s’agir d’un responsable de la Conformité, d’un agent de saisie ou d’un moteur automatisé de calcul du risque. Une identification cohérente des utilisateurs est essentielle pour analyser correctement les ressources.

Cet attribut offre une vision du processus centrée sur les personnes. Il est indispensable pour analyser la répartition de la charge, la performance individuelle et collective ainsi que l’allocation des ressources. En filtrant la cartographie du processus par ID utilisateur, les responsables peuvent comprendre comment les différents collaborateurs traitent les tâches, repérer les besoins de formation et équilibrer la charge de travail. Cet attribut facilite également l’analyse de la collaboration en révélant les transferts entre les personnes.

Il permet d’analyser la charge de travail, la performance des ressources et les modes de collaboration, afin d’améliorer la gestion des ressources et la formation.

Disponible dans les pistes d’audit du système ou les journaux de transactions, souvent associé à l’utilisateur ayant créé ou modifié un enregistrement pour la dernière fois.

Le niveau de risque constitue un résultat essentiel du processus KYC. Il classe les clients selon des facteurs tels que leur secteur d’activité, leur zone géographique et leurs habitudes transactionnelles. Cette classification détermine le niveau de contrôle et de due diligence requis pour leur demande.

Dans le Process Mining, cet attribut est une dimension importante pour l’analyse de conformité et des variantes. Par conception, le processus appliqué à un client présentant un risque élevé doit être différent et plus rigoureux que celui appliqué à un client présentant un risque faible. En comparant les déroulements réels pour les différents niveaux de risque aux procédures attendues, les organisations peuvent vérifier le respect de leurs politiques internes et de la réglementation. Cela permet notamment de répondre à des questions telles que : « Les clients à risque élevé font-ils toujours l’objet d’une due diligence renforcée ? » ou « Consacrons-nous trop de temps aux clients à faible risque ? »

Il est essentiel pour la Conformité et la gestion des risques, car il permet d’analyser si les processus de due diligence varient de manière appropriée selon les profils de risque.

Calculé par un moteur de risque ou attribué manuellement par un responsable de la Conformité. Stocké dans l’enregistrement principal du client ou de la demande.

L’attribut Service de l’utilisateur précise le groupe fonctionnel ou l’équipe à laquelle appartient l’utilisateur ayant exécuté l’activité, par exemple « Conformité », « Intégration client » ou « Opérations ». Il fournit un contexte organisationnel plus large que l’ID utilisateur individuel.

L’analyse du processus à l’échelle des services est essentielle pour comprendre la collaboration entre fonctions et identifier les goulots d’étranglement systémiques. Elle permet de visualiser les transferts entre les équipes, qui constituent souvent une source importante de retards et d’inefficacités. Ces informations sont utiles pour optimiser l’organisation des équipes, clarifier les responsabilités et améliorer les canaux de communication afin de proposer une expérience d’intégration plus efficace.

Il permet d’analyser la performance du processus et les transferts entre différentes équipes, en mettant en évidence les possibilités d’améliorer la collaboration entre fonctions.

Souvent disponible dans les données du profil utilisateur associées à l’ID utilisateur, ou enregistré directement dans la transaction.

Le statut de la demande indique l’issue finale d’une demande, par exemple « Approuvée », « Rejetée » ou « Retirée ». Il représente le résultat métier du processus et constitue une dimension essentielle pour mesurer la performance.

Cet attribut est indispensable à l’analyse des résultats. Il permet de comparer les parcours qui aboutissent à une issue favorable à ceux qui se terminent par un rejet. Les analystes peuvent l’utiliser pour identifier les schémas associés à des taux de rejet élevés, calculer des KPI tels que le « Taux de rejet des demandes » et créer une « Analyse de l’entonnoir d’intégration » afin de déterminer à quel moment les demandeurs abandonnent. Comprendre pourquoi les demandes échouent constitue la première étape pour améliorer le processus et augmenter le taux de réussite.

Il définit le résultat métier de chaque dossier et permet d’analyser les raisons des rejets ainsi que les moyens d’améliorer le taux d’approbation.

Généralement présent dans la table principale des dossiers ou des demandes, il indique l’état final de l’enregistrement.

Le type de client classe le demandeur dans une catégorie distincte, par exemple « Particulier », « Entreprise », « Fiducie » ou « Organisation à but non lucratif ». Les exigences d’intégration et la complexité du processus peuvent varier considérablement selon le type de client.

Il s’agit d’un attribut essentiel pour segmenter l’analyse. En filtrant la cartographie du processus et les KPI par type de client, les organisations peuvent mettre en évidence des écarts importants. Par exemple, l’intégration d’un client entreprise implique généralement des étapes plus complexes, comme la vérification des bénéficiaires effectifs, qui n’est pas requise pour un particulier. Cette analyse garantit que chaque variante du processus est aussi efficace que possible pour son segment et aide à adapter les améliorations.

Il permet de segmenter le processus afin de comparer et d’optimiser le parcours d’intégration selon les différents types de clients.

Généralement renseigné au début du processus de demande et stocké dans la table principale du client ou de la demande.

Cet attribut identifie la méthode utilisée par le client pour soumettre sa demande, par exemple « Portail web », « Application mobile » ou « En agence ». Chaque canal peut s’appuyer sur des processus de collecte des données et offrir une expérience client différente.

L’analyse du processus par canal permet d’évaluer les performances et l’efficacité de chaque point de contact avec le client. Elle permet notamment de répondre à des questions telles que : « Les demandes effectuées sur mobile sont-elles traitées plus rapidement que celles soumises sur le web ? » ou « Le taux de reprise est-il plus élevé pour les demandes déposées en agence ? » Ces analyses sont utiles pour optimiser le parcours client sur l’ensemble des canaux et affecter les ressources de manière efficace.

Cet attribut permet de comparer l’efficacité du processus et l’expérience client selon les différents canaux de soumission, tels que le web, le mobile ou le présentiel.

Généralement enregistré au tout début du processus, lors de la création initiale de la demande.

La date cible du Service Level Agreement (SLA) correspond à l’échéance fixée pour terminer le processus d’intégration du client. Cette date est souvent déterminée par des politiques internes ou des obligations contractuelles et sert de référence pour mesurer le respect des délais.

Cet attribut constitue la base du Dashboard « Suivi de la performance des SLA ». En comparant la date réelle d’achèvement d’une demande à sa date cible du SLA, il est possible de calculer le « Taux de respect des SLA ». L’analyse des dossiers n’ayant pas respecté leur SLA aide à identifier les activités ou les services responsables des retards. Elle permet de gérer les files de travail et l’allocation des ressources de manière préventive, afin de limiter les dépassements de SLA et d’améliorer la satisfaction client.

Il fournit une référence de performance et permet de mesurer le respect des SLA ainsi que d’identifier les dossiers susceptibles de prendre du retard.

Souvent calculé et stocké dans l’enregistrement principal de la demande lors de la création du dossier, en fonction du type de demande ou d’autres critères.

Cet attribut booléen distingue les tâches exécutées par des logiciels ou des robots de celles réalisées par des utilisateurs humains. Les activités automatisées peuvent inclure la validation initiale des données, le contrôle des sanctions ou l’envoi de communications standardisées.

L’analyse de cet attribut est essentielle pour évaluer l’efficacité des initiatives d’automatisation. En comparant la rapidité et les résultats des étapes automatisées à ceux des étapes manuelles, les entreprises peuvent identifier de nouvelles possibilités d’automatisation afin de réduire les coûts et les temps de cycle. Elle aide également à surveiller la performance des systèmes automatisés et à vérifier qu’ils fonctionnent comme prévu dans l’ensemble du processus.

Il aide à mesurer l’impact et l’efficacité de l’automatisation dans le processus, et à identifier les possibilités d’améliorations robotiques ou systématiques supplémentaires.

Peut correspondre à un champ dédié du journal d’événements ou être déduit de l’ID utilisateur, par exemple lorsque celui-ci est « SYSTEM » ou « BOT ».

Le Customer ID est un identifiant unique du client qui reste valable pour plusieurs interactions ou demandes. Alors que le Customer Application ID suit un seul parcours d’intégration, le Customer ID peut relier plusieurs tentatives d’intégration ou d’autres processus concernant le même client.

Cet attribut permet une analyse centrée sur le client, au-delà d’un seul cas. Il est utile pour comprendre les demandes répétées, analyser la relation à long terme avec un client ou relier le processus d’intégration à d’autres processus, tels que « Demande de prêt » ou « Gestion du compte ». Bien qu’il ne soit pas indispensable pour une vue limitée à un seul processus, il enrichit les données pour une analyse de Process Mining plus complexe, centrée sur les objets.

Il permet d’adopter une vue centrée sur le client, en reliant plusieurs tentatives d’intégration ou différents processus associés au même client.

Généralement présent dans un système central de données de référence client et associé à la fiche de la demande.

Lorsque le statut d’une demande est « Rejetée », le motif du rejet précise la cause, par exemple « Documents incomplets », « Profil à risque élevé » ou « Correspondance avec une liste de sanctions ». Cet attribut apporte un contexte important aux processus qui échouent.

L’analyse des motifs de rejet est fondamentale pour le Dashboard « Analyse des rejets de demandes ». Elle aide les entreprises à rechercher les causes profondes afin de comprendre les points d’échec les plus fréquents du processus d’intégration. En catégorisant et en quantifiant ces motifs, les organisations peuvent hiérarchiser les améliorations. Par exemple, si les « Documents incomplets » constituent un motif fréquent, l’entreprise peut clarifier les instructions destinées aux clients ou améliorer le portail de transmission des documents.

Il fournit la cause profonde des demandes échouées et permet de cibler les améliorations afin de réduire le taux de rejet et d’améliorer l’expérience client.

Généralement stocké dans la table principale des demandes ou des dossiers, il est souvent renseigné lorsque le statut passe à « Rejetée ».

Le pays du client précise la localisation géographique du demandeur. Il s’agit d’une information essentielle dans les processus KYC, car la réglementation et les facteurs de risque peuvent varier considérablement d’un pays à l’autre.

L’analyse géographique apporte un niveau d’analyse supplémentaire. Les processus d’intégration peuvent différer selon les exigences juridiques propres à chaque pays. En filtrant par pays du client, les entreprises peuvent vérifier que ces variantes juridictionnelles sont correctement appliquées. Cette analyse peut également révéler des écarts de performance, comme des temps de cycle plus longs pour les demandes provenant de pays à risque élevé, ce qui peut s’expliquer par les exigences de due diligence renforcée.

Il permet d’analyser les variations et la performance du processus selon la zone géographique, ce qui est essentiel pour garantir le respect des réglementations locales.

Collecté auprès du client au cours du processus de demande et enregistré dans la fiche du client ou de la demande.