Votre template de données pour l'intégration client KYC

Cet attribut enregistre le nom d’une activité métier ou d’un événement système, par exemple « Demande soumise », « Examen de conformité lancé » ou « Demande rejetée ». Il représente une étape du processus global d’intégration du client.

L’analyse des activités est au cœur du Process Mining. Cet attribut sert à construire la cartographie du processus et à représenter le flux entre les différentes étapes. Il permet d’identifier la séquence des événements, de mesurer la fréquence de chaque activité et de repérer les tâches les plus courantes ou les plus chronophages.

Cet attribut définit les étapes de la cartographie du processus et permet ainsi de visualiser, d’analyser et de comprendre le flux du processus.

Ces informations sont généralement enregistrées dans la piste d’audit de Pega, dans les tables d’historique, ou peuvent être déduites des changements de statut du dossier.

L’application client est l’identifiant principal du dossier qui regroupe toutes les activités et tous les événements associés au parcours d’intégration d’un même client. Chaque demande suit un parcours allant de la soumission à l’approbation et à l’activation du compte, ou au rejet.

Dans le Process Mining, cet attribut est essentiel pour reconstituer le parcours complet de chaque demande. Il permet aux analystes d’afficher la séquence complète des événements, de suivre l’état de chaque demande et de comparer les différents parcours. L’analyse des dossiers à partir de cet identifiant aide à repérer les variantes courantes du processus, les goulots d’étranglement et les écarts par rapport à la procédure standard.

Cet identifiant constitue le fondement du Process Mining, car il relie tous les événements individuels pour former des instances de processus cohérentes et complètes à des fins d’analyse.

Il s’agit généralement de l’identifiant principal du dossier dans Pega, souvent accessible sous la forme de pzInsKey ou d’un équivalent adapté aux besoins métier dans l’objet de travail du type de dossier principal.

Cet attribut enregistre la date et l’heure précises auxquelles une activité a commencé. Il fournit l’ordre chronologique de tous les événements associés à un même dossier d’application client.

Les horodatages sont fondamentaux pour l’analyse des performances du processus. Ils servent à calculer la durée des activités, le temps d’attente entre les étapes et le temps de cycle total du processus d’intégration. Ces données sont essentielles pour identifier les goulots d’étranglement, mesurer le respect des SLA et comprendre l’efficacité du processus.

Les horodatages fournissent le contexte chronologique nécessaire au calcul des durées, à l’analyse des performances du processus et à l’identification des retards.

Il s’agit d’un élément standard de la piste d’audit de Pega, souvent enregistré sous la forme de pxTimeCreated dans les tables d’historique de chaque événement.

Cet attribut enregistre la date cible d’achèvement d’une demande, telle qu’elle est définie par l’accord de niveau de service (SLA). Le SLA peut varier selon le type de client, le niveau de risque ou le produit.

Cette date est essentielle au Dashboard « Suivi du respect des SLA » et au KPI associé. Elle sert de référence pour comparer la date d’achèvement réelle. L’analyse des dossiers qui dépassent leur date cible permet d’identifier les retards systémiques et de hiérarchiser les améliorations nécessaires pour respecter les engagements de service.

Elle fournit la référence nécessaire pour mesurer le respect des délais, un indicateur essentiel de la satisfaction client et du pilotage opérationnel.

Pega dispose d’un framework intégré de gestion des SLA. Cette date est généralement enregistrée dans des propriétés telles que pySLAGoal ou dans une propriété SLA personnalisée du dossier.

Cet attribut enregistre la date et l’heure précises auxquelles une activité s’est terminée. Il est utilisé avec l’heure de début pour calculer la durée de traitement des activités individuelles.

La présence d’une heure de fin distincte permet d’analyser les performances avec davantage de précision. Elle aide à distinguer le temps de traitement actif, correspondant à la durée entre l’heure de début et l’heure de fin, du temps d’attente, correspondant à la durée entre l’heure de fin d’une activité et l’heure de début de la suivante. Cette distinction est essentielle pour repérer les véritables goulots d’étranglement et les différencier des files d’attente.

Permet de calculer avec précision la durée de traitement des activités, ce qui est essentiel pour analyser les performances en détail et identifier les goulots d’étranglement.

Cette information peut être disponible dans la piste d’audit de Pega ou devoir être déduite en utilisant l’heure de début de l’événement suivant comme heure de fin de l’événement actuel.

Lorsque le statut final d’une demande est « Rejetée », cet attribut fournit le motif précis, par exemple « Échec de la vérification des antécédents », « Documentation incomplète » ou « Profil à risque élevé ».

Cet attribut constitue le principal indicateur du Dashboard « Analyse des rejets de demandes ». En segmentant les dossiers rejetés par motif, l’entreprise peut identifier les points d’échec les plus fréquents du processus d’intégration. Cette analyse est essentielle pour mettre en œuvre des améliorations ciblées, réduire le taux de rejet, améliorer l’expérience client et accroître l’efficacité opérationnelle.

Il fournit des analyses concrètes sur les raisons des échecs des demandes et permet de cibler les améliorations du processus afin d’augmenter le taux de réussite.

Il s’agirait probablement d’une propriété spécifique définie sur le dossier lorsque celui-ci passe au statut « Rejeté ». Consultez la documentation Pega KYC pour connaître les champs standard associés aux motifs de rejet.

Cet attribut représente le risque évalué du client, généralement classé comme « Faible », « Moyen » ou « Élevé ». Le niveau de risque est habituellement déterminé par un moteur de scoring automatisé à partir des données client et des résultats des contrôles.

Le niveau de risque influence fortement les variantes du processus. Les demandes à risque élevé nécessitent souvent des mesures de vigilance supplémentaires, comme un examen de conformité renforcé, ce qui allonge les délais de traitement. L’analyse du processus par niveau de risque aide à justifier ces variations et à vérifier que les contrôles de risque fonctionnent efficacement sans entraîner de retards excessifs.

Il explique les variations du parcours et de sa durée, car le niveau de risque détermine souvent le degré de vigilance requis.

Il s’agirait d’une propriété calculée du dossier, alimentée par une règle de décision ou un modèle de scoring Pega. Consultez la documentation Pega KYC.

Cet attribut identifie l’unité organisationnelle ou l’équipe à laquelle appartient l’utilisateur qui réalise l’activité, comme « Screening Team », « Compliance » ou « Onboarding Operations ».

L’analyse du processus par service est essentielle pour le Dashboard « Workload Distribution by Department ». Elle aide les responsables à comprendre la circulation du travail entre les différentes équipes, à identifier les goulots d’étranglement transverses et à évaluer l’affectation des ressources dans l’ensemble du processus d’intégration. Elle joue également un rôle clé dans l’optimisation des transferts et l’équilibrage des charges de travail.

Permet d’analyser le déroulement du processus et les goulots d’étranglement entre les différentes unités opérationnelles, tout en soutenant la gestion des ressources et l’optimisation de l’organisation.

Ces informations sont généralement associées au profil de l’utilisateur dans Pega, dans l’enregistrement Operator ID, et peuvent être jointes aux données d’événements. La propriété peut être pyWorkGroup.

Cet attribut indique le statut global de la demande à la fin du processus, par exemple « Approuvée », « Rejetée » ou « Retirée ». Il peut également refléter le dernier statut connu pour les dossiers en cours.

Il s’agit d’une dimension essentielle pour analyser les résultats. Elle est utilisée directement dans le Dashboard « Analyse des rejets de demandes » afin de segmenter les dossiers et de comprendre les raisons de certains résultats. L’analyse des parcours menant aux différents statuts aide à identifier les bonnes pratiques pour les dossiers approuvés et les causes profondes des rejets.

Il définit le résultat métier d’un dossier et permet de comparer efficacement les parcours réussis et les parcours infructueux.

Il s’agit généralement du statut final (pyStatusWork) de l’objet de travail du dossier dans Pega.

Cet attribut enregistre l’identifiant du collaborateur ou de l’utilisateur système responsable de l’exécution d’une tâche donnée dans le processus KYC, par exemple un responsable de la conformité ou un robot de contrôle automatisé. Pour les étapes automatisées, il peut s’agir de l’identifiant d’un compte système ou de service.

L’analyse par utilisateur permet de comprendre la répartition de la charge de travail, les performances individuelles et les besoins de formation. Elle peut également servir à examiner les écarts au processus en identifiant les utilisateurs ou les équipes associés aux parcours non standard.

Cet attribut relie les activités du processus à des personnes ou à des équipes précises, ce qui permet d’analyser la charge de travail, d’évaluer les performances et d’effectuer des contrôles de conformité.

Il s’agit d’un champ standard de la piste d’audit de Pega, généralement enregistré sous la forme de pxUpdateOperator ou d’une propriété similaire dans les tables d’historique.

Cet attribut booléen prend la valeur true lorsque l’activité est exécutée par un agent automatisé, tel qu’un moteur de contrôle ou une règle système, et false lorsqu’elle est exécutée par un utilisateur humain.

La distinction entre les activités automatisées et manuelles est essentielle pour analyser l’automatisation. Elle permet de mesurer l’efficacité de l’automatisation existante, d’identifier les tâches manuelles susceptibles d’être automatisées et de comprendre les interactions entre les acteurs humains et les systèmes au sein du processus.

Il distingue les activités réalisées par des personnes de celles exécutées par des systèmes, ce qui est fondamental pour toute initiative ou analyse liée à l’automatisation.

Cet indicateur peut être déduit de l’identifiant utilisateur associé à l’événement. Si l’OperatorId correspond à un compte système ou d’agent connu, l’indicateur prend la valeur true.

Cette mesure calculée évalue la durée de bout en bout de chaque demande client, du tout premier événement au dernier. Elle est généralement calculée comme la différence entre l’horodatage de l’activité finale et celui de l’activité initiale d’un dossier donné.

Le délai de traitement est un indicateur clé de l’efficacité du processus et de l’expérience client. Il est utilisé dans le Dashboard « Analyse du délai global d’intégration » pour suivre les temps de traitement moyens, repérer les dossiers qui s’éternisent et mesurer au fil du temps l’impact des initiatives d’amélioration du processus.

Il s’agit d’un KPI essentiel qui mesure directement la rapidité et l’efficacité globales du processus d’intégration du point de vue du client.

Cette mesure est calculée dans l’outil de Process Mining en prenant la différence entre les horodatages maximal et minimal pour chaque identifiant de dossier.

Cet attribut indique la date et l’heure les plus récentes auxquelles les données ont été extraites du système source. Cette valeur est généralement identique pour tous les enregistrements d’un même chargement de données.

Cet horodatage est important pour évaluer l’actualité des données analysées. Il permet de savoir dans quelle mesure l’analyse des processus reflète la situation actuelle et de déterminer quand la prochaine mise à jour des données est prévue, ce qui est essentiel pour les Dashboards de suivi opérationnel.

Il informe les utilisateurs de l’actualité des données et leur permet de déterminer si l’analyse reflète la situation actuelle ou une période antérieure.

Cette valeur est générée et ajoutée au jeu de données lors du processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL).

Cet attribut est l’identifiant unique qui relie la demande à l’enregistrement du client dans le système de données de référence. Il représente l’entité, personne physique ou organisation, concernée par le processus KYC.

Alors que l’identifiant de la demande suit le processus, l’identifiant client permet d’analyser plusieurs demandes d’un même client ou d’enrichir les données du processus avec des attributs propres au client, tels que son segment ou son historique. Il permet ainsi d’adopter une vision du processus d’intégration centrée sur le client.

Il relie les données du processus aux données de référence des clients et permet une analyse plus riche fondée sur leurs attributs et leur historique.

Il s’agirait d’une propriété centrale du dossier KYC, qui le relie au modèle de données client dans Pega ou dans un CRM externe.

Cet attribut enregistre le pays associé au client en cours d’intégration. Cette information constitue un élément important de l’évaluation des risques et de la détermination du niveau de vigilance requis.

Dans l’analyse, le pays du client peut révéler des tendances importantes. Certaines juridictions peuvent être associées à un risque plus élevé, ce qui entraîne des processus d’intégration plus longs et plus complexes. Cette dimension permet d’analyser les performances par zone géographique et de vérifier que les exigences régionales de conformité sont respectées efficacement.

Il permet d’analyser le processus par zone géographique, un facteur souvent lié à la complexité réglementaire et aux niveaux de risque.

Il s’agirait d’une propriété de l’objet de données client associé au dossier.

Cet attribut indique le produit ou le service pour lequel le client est intégré, par exemple « Compte bancaire de détail », « Prêt professionnel » ou « Services d’investissement ».

Le produit peut influencer le processus d’intégration, car les exigences réglementaires et le niveau de complexité peuvent varier. L’analyse du processus par produit permet de déterminer si certaines gammes présentent des délais de traitement plus longs ou des taux de rejet plus élevés, et d’orienter l’optimisation vers les processus propres à chaque produit.

Il permet de segmenter l’analyse du processus par gamme de produits et de mettre en évidence les écarts de performance ainsi que les possibilités d’optimisation.

Il s’agirait d’une propriété du dossier, sélectionnée au début du processus de demande.

Cet attribut booléen prend la valeur true lorsqu’une activité donnée, telle que « Examen des documents », se produit plusieurs fois dans un même dossier. Il est souvent déclenché par des événements tels que « Informations complémentaires demandées ».

L’identification des reprises est essentielle pour repérer les inefficacités du processus et les points de friction pour le client. Le Dashboard « Reprises et boucles du processus » utilise cet attribut pour quantifier la fréquence et l’impact des reprises. Leur réduction constitue souvent un objectif important, car elle permet d’accélérer le traitement, de diminuer les coûts opérationnels et d’améliorer l’expérience client.

Il met en évidence les inefficacités du processus, les tâches redondantes et les boucles, qui constituent des cibles prioritaires pour l’amélioration des processus.

Cet indicateur est calculé lors de l’analyse des données en recherchant les noms d’activités répétés dans un même identifiant de dossier. Par exemple, lorsque « Examen des documents terminé » apparaît une deuxième fois.

Cet attribut suit l’état des documents requis pour le processus KYC, avec des valeurs telles que « Pending Customer », « Received », « Verified » ou « Rejected ». Cet état peut changer plusieurs fois au cours d’un même dossier.

Il s’agit d’un attribut essentiel pour le Dashboard « Onboarding Throughput & Status » et l’analyse « Document Verification Speed ». Il offre une vision détaillée de l’une des principales zones de goulot d’étranglement. En mesurant le temps pendant lequel les documents restent dans chaque état, l’entreprise peut identifier les retards liés à leur transmission par le client ou à leur revue en interne.

Il donne de la visibilité sur le sous-processus de traitement des documents et aide à identifier et à résoudre les retards fréquents de vérification.

Il s’agirait probablement d’une propriété d’un objet de données associé ou d’une liste de pages liée au dossier principal, qui suit chaque document requis. Consultez la documentation Pega KYC.

Cet attribut classe chaque dossier terminé comme « Dans les délais » ou « En retard », en comparant son horodatage d’achèvement réel à sa « Date cible du SLA ».

Il s’agit de la mesure centrale du Dashboard « Suivi du respect des SLA » et du KPI « Taux de respect des SLA ». Il offre une vision immédiate et claire des performances par rapport aux engagements de service. L’analyse des caractéristiques des dossiers en retard aide à identifier les causes profondes des délais et à réduire le risque de futurs dépassements de SLA.

Il mesure directement le respect des engagements, un élément essentiel du pilotage opérationnel, de la conformité et de la satisfaction client.

Il est calculé en comparant l’horodatage de la dernière activité du dossier au champ SlaTargetDate. Si l’heure d’achèvement est postérieure à la date cible, le statut est « En retard ».

Cet attribut indique l’application source dans laquelle l’événement a été enregistré. Pour ce processus, sa valeur serait toujours « Pega KYC ».

Même si cet attribut peut sembler redondant lorsque toutes les données proviennent d’un seul système, il est essentiel à la gouvernance des données et devient indispensable lors de l’intégration de données issues de plusieurs systèmes. Il garantit la traçabilité de l’origine des données et facilite le diagnostic des problèmes d’intégration.

Il fournit un contexte essentiel sur l’origine des données, garantit leur gouvernance et permet l’analyse de plusieurs systèmes sources.

Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction et de la transformation des données afin d’indiquer l’origine du jeu de données.

Cet attribut catégorise la demande d’intégration, par exemple « Client particulier », « Client entreprise » ou « Particulier fortuné ». Les différents types de dossiers suivent souvent des variantes de processus distinctes, avec des étapes, des SLA et des profils de risque différents.

L’analyse du processus par type de dossier permet de comparer les performances de manière plus pertinente. Elle aide à déterminer si certains types d’intégration sont davantage sujets aux retards ou aux rejets. Cette segmentation est essentielle pour adapter les améliorations aux besoins spécifiques des différents parcours clients.

Il permet de segmenter les données du processus en catégories distinctes et d’obtenir ainsi une analyse des performances plus précise et plus pertinente.

Il s’agit généralement du nom de classe de l’instance de dossier dans Pega, ou d’une propriété dédiée du dossier qui définit son type.