Votre modèle de données de traitement des paiements

Cet attribut suit la la réactualisation des données utilisées dans l'analyse. Il reflète le moment où les données ont été chargées dans l'outil de Process Mining ou la dernière modificationication de l'enregistrement dans la base de données source.

Disposer de ces informations est indispensable à la gouvernance des données et la confiance. Cela permet aux analystes de savoir s'ils consultent des données en temps réel ou un instantané de la veille. C'est particulièrement important pour le suivi des paiements actifs qui pourraient être bloqués dans un état en attente.

Bien qu'il ne soit pas utilisé directement pour les calculs de workflow, il sert de champ de contrôle de métadonnées pour garantir que les dashboards affichent l'état le plus actuel des opérations de paiement.

Garantit la la réactualisation des données et aide à déboguer les problèmes de latence du pipeline de données.

Généré lors de l'extraction des données ou du processus ETL.

Cet attribut enregistre le moment exact où un event a eu lieu au sein du système de paiement. Il sert d'ancrage chronologique pour le processus, garantissant que les événements sont correctement ordonnés au sein du cas.

Dans l'analyse, ce horodatage est la base de tous les calculs basés sur le temps. Il est utilisé pour déterminer la durée entre les activités, le temps de cycle total complet et le respect des accords de niveau de service (SLA). Des horodatages précis sont essentiels pour identifier quand les points de blocage se produisent.

Une haute précision est préférable, surtout pour le trading à haute fréquence ou les systèmes de paiement automatisés où les millisecondes sont importantes. Si seules les dates sont disponibles sans les heures, l'ordonnancement des activités qui se produisent le même jour peut nécessiter une logique de tri secondaire.

Indispensable pour ordonner les événements et calculer tous les KPI de durée, comme le temps de cycle.

Disponible dans les journaux de transactions, les tables d'historique ou les pistes d'audit système.

Cet attribut sert de clé centrale pour relier toutes les activités au sein d'un même cycle de vie de paiement. Il permet aux outils de Process Mining de reconstituer le parcours complet d'un paiement, de son initiation à son règlement final ou à son échec.

En analyse, cet identifiant est utilisé pour regrouper des événements distincts en une seule instance de dossier (case). Il facilite la visualisation du workflow et est indispensable pour calculer les temps de cycle par transaction. Sans ID unique, il est impossible de distinguer des milliers de paiements simultanés circulant dans le système.

Ce champ reste généralement constant tout au long de la durée de vie du paiement. Cependant, dans des scénarios complexes impliquant plusieurs systèmes, il peut s'agir d'une clé composite ou être associé à partir d'un numéro de référence unique complet.

C'est le ID du cas clé requis pour créer un modèle de processus et suivre des paiements spécifiques.

Généralement disponible dans l'en-tête de transaction, la table des instructions de paiement ou le journal du grand livre principal (main ledger log).

Cet attribut décrit l'action effectuée ou le changement d'état qu'un paiement a subi à un moment précis. Parmi les exemples, citons la création de la demande, les vérifications de validation, les étapes d'autorisation ou le règlement final.

Le Process Mining s'appuie sur cet attribut pour définir les nœuds de la carte de processus. En analysant la séquence de ces activités, les analystes peuvent identifier les variantes courantes, les boucles où les paiements sont repriseslés et les points de blocage où les paiements stagnent pendant de longues périodes.

La normalisation de ces noms entre les différents systèmes sources est souvent nécessaire pour créer une vue cohérente du processus. Par exemple, un système peut appeler une étape 'Auth' tandis qu'un autre l'appelle 'Authorization', et ces termes doivent être alignés lors de la transformation des données.

Il définit les nœuds de la cartographie et permet d'analyser le flux et les variantes du processus.

Disponible dans les journaux d'audit, les historiques de statuts ou les tables de suivi d'événements.

Cet attribut identifie l'origine technique de l'enregistrement. Dans les processus de paiement complet, les données circulent souvent à travers plusieurs systèmes, tels qu'une passerelle front-end, un moteur de détection de fraude et un grand livre (ledger) back-end.

L'analyse des données par système permet aux utilisateurs d'isoler les problèmes techniques. Par exemple, si des retards sont constamment observés dans le moteur de fraude mais pas dans le grand livre, l'analyse des causes profondes peut être ciblée efficacement. Cela aide également à valider l'intégrité des données lors de la fusion de plusieurs sources de données.

Ce champ est généralement ajouté pendant le processus d'extraction et de transformation s'il n'existe pas explicitement dans les données source. Il sert de marqueur de lignage à des fins d'audit et de débogage.

Indispensable pour l'analyse multi-systèmes et l'identification du composant à l'origine des retards ou des erreurs.

Souvent codé en dur lors du processus ETL ou situé dans les métadonnées système.

Cet attribut capture la raison technique ou métier d'un échec de processus. Il est renseigné lorsqu'un paiement est rejeté, échoue à la validation ou rencontre une erreur de transmission.

L'analyse des codes d'erreur est la méthode principale pour réduire le 'Taux d'échec de paiement' et le 'Taux de reprises'. Le regroupement des codes communs aide à identifier des problèmes systémiques, comme des erreurs de données de base ou des soucis de connectivité avec les chambres de compensation.

Dans un scénario idéal (happy path), ce champ est nul. Sa présence indique généralement une déviation du flux optimal et déclenche des sous-processus de gestion des exceptions.

L'attribut principal pour l'analyse des causes profondes (Root Cause Analysis) des échecs et du reprises.

Disponible dans les journaux d'erreurs, les messages de rejet ou les données de réponse.

Cet attribut spécifie l'unité monétaire du montant du paiement, telle que USD, EUR ou GBP. Il est indispensable pour une information financière précise et pour déclencher des workflows transfrontaliers spécifiques.

L'analyse nécessite souvent un filtrage par devise pour comprendre la performance régionale ou les délais de traitement des opérations de change. Différentes devises peuvent avoir des heures limites, des cycles de règlement et des exigences réglementaires différents, ce qui influence directement le workflow.

Sans cet attribut, le champ 'Montant du paiement' est ambigu. Ce champ permet la conversion de montants disparates en une seule devise de rapport pour les dashboards globaux.

Nécessaire pour normaliser les valeurs financières et identifier les variantes de processus transfrontaliers.

Situé à côté du montant du paiement dans les tables de transactions.

Cet attribut représente la date limite cible pour le paiement. Il permet au système de mesurer le 'Taux de Paiement dans les Délais' et de déterminer si les accords de niveau de service (SLA) ont été respectés.

La comparaison du horodatage d'achèvement réel avec cette date d'échéance fournit une métrique claire de la performance du processus. Les paiements effectués après cette date sont considérés comme en retard, ce qui peut entraîner des pénalités ou nuire aux relations commerciales.

Ce champ est particulièrement pertinent pour les processus de comptes fournisseurs ou les contrats de prestation de services garantis où le calendrier est une obligation contractuelle.

Requis pour calculer le respect des SLA et les taux de paiements ponctuels.

Situé dans l'en-tête de la facture ou l'instruction de demande de paiement.

Cet attribut classe le paiement selon son type d'exécution, tel que virement bancaire, ACH, carte de crédit ou paiement instantané. Chaque méthode suit généralement un chemin de processus distinct avec des attentes de délais et des coûts différents.

En segmentant les données à l'aide de cet attribut, les analystes peuvent comparer la performance des différentes filières de paiement. Par exemple, les virements bancaires peuvent nécessiter davantage d'étapes d'approbation manuelles par rapport aux traitements ACH automatisés.

Comprendre la répartition des méthodes de paiement aide à la planification des capacités et à l'identification des changements de comportement des clients, comme une migration des chèques traditionnels vers les paiements numériques instantanés.

Indispensable pour distinguer les variantes de processus (ex : Instantané vs Virement) qui ont des SLA différents.

Situé dans les détails de l'instruction de paiement.

Cet attribut représente la valeur financière transférée. C'est la principale métrique numérique pour évaluer l'impact des inefficacités de processus. Par exemple, un retard dans un paiement d'un million de dollars est souvent plus critique qu'un retard dans un paiement de dix dollars.

En analyse, ce champ est utilisé pour agréger les volumes, calculer les besoins totaux en liquidités et segmenter les paiements par tranches de valeur. Les paiements de grande valeur suivent souvent des workflows d'approbation différents de ceux de faible valeur, et cet attribut aide à différencier ces chemins.

Il est indispensable d'associer cet attribut au code de devise pour garantir des comparaisons équitables. L'agrégation des montants sans conversion ou séparation de devises peut conduire à des rapports financiers trompeurs.

Permet l'analyse de l'impact financier et la segmentation des transactions selon leur valeur.

Situé dans les détails de la transaction ou les tables d'écritures financières.

Cet attribut identifie qui ou quoi a exécuté une étape spécifique du processus de paiement. Il peut faire référence à un utilisateur humain effectuant un examen manuel, ou à un compte système exécutant une tâche automatisée.

Ces données sont indispensables pour analyser l'utilisation des ressources et les points de blocage. Elles aident à distinguer entre le traitement automatisé (Straight-Through Processing) et les interventions manuelles. Des taux élevés d'implication manuelle de l'utilisateur sont souvent corrélés à des coûts plus élevés et des délais de cycle plus lents.

Pour la conformité, ce champ aide à l'analyse de la séparation des tâches, garantissant que la personne qui a créé un paiement n'est pas la même que celle qui l'a approuvé.

Permet d'analyser les taux d'automatisation (STP) et la productivité des ressources.

Disponible dans les journaux d'audit ou les colonnes de métadonnées de la table de transactions.

Cet attribut indique le point d'entrée de l'instruction de paiement, tel qu'une application mobile, un portail web, une API ou un téléversement de fichier (File Upload). Il fournit un aperçu du comportement des clients et de l'utilisation des canaux.

L'analyse de la performance des processus par canal peut mettre en évidence des disparités techniques. Par exemple, les paiements initiés via API peuvent être traités instantanément, tandis que les téléversements de fichiers peuvent attendre les fenêtres de traitement par lots. Cela aide à comprendre l'expérience utilisateur sur différentes plateformes.

Il est également utile pour analyser le passage des canaux hérités (comme la saisie manuelle ou le fax) aux canaux numériques, soutenant ainsi les initiatives de transformation numérique.

Aide à analyser les tendances de volume et les écarts de performance selon les points d'entrée (ex : Mobile vs Web).

Situé dans l'en-tête de la transaction ou les métadonnées de session.

Cet attribut identifie le bénéficiaire. Dans un contexte B2B, il s'agit du fournisseur ; dans un contexte P2P, c'est le destinataire individuel. Il fournit le contexte de qui est payé.

L'analyse des paiements par bénéficiaire peut révéler des schémas tels que des paiements fréquents à des entités à haut risque ou un risque de concentration avec des fournisseurs spécifiques. Elle est également utile pour l'analyse des fraudes, en identifiant si plusieurs petits paiements sont acheminés vers un seul bénéficiaire inattendu.

Des problèmes de qualité des données sont courants ici, avec des variations d'orthographe (par exemple, 'Inc.' vs 'Incorporated'). Le nettoyage de ces données est souvent nécessaire pour une agrégation précise.

Utile pour l'analyse des fournisseurs, la détection de la fraude et le profilage des risques.

Situé dans la section des détails du bénéficiaire de l'instruction de paiement.

Cet attribut est une valeur générée par les moteurs de détection de fraude ou les modèles de risque. Un score plus élevé indique généralement une probabilité plus forte que la transaction soit frauduleuse ou à haut risque.

Dans l'analyse de processus, ce score aide à expliquer pourquoi certains paiements passent par des boucles de révision prolongées. Les paiements avec des scores de risque élevés déclenchent souvent des activités d'intervention manuelle, augmentant le temps de cycle. Corréler les scores de risque avec les résultats finaux (approuvé vs rejeté) aide à ajuster l'efficacité des règles de risque.

Tous les systèmes ne génèrent pas un score numérique ; certains peuvent seulement fournir un indicateur de statut. Cependant, pour les passerelles de paiement modernes, c'est une métrique standard pour la prise de décision.

Explique les écarts de processus comme les révisions manuelles et les blocages pour contrôle antifraude.

Résultat du système de détection de fraude ou du moteur de risque.