KYC ügyfélbeléptetési adatmintája

Az esemény kezdési időpontja az a pontos dátum és idő, amely egy tevékenység kezdetét jelöli. A Case ID és a tevékenység neve mellett ez a process mining három alapvető adatának egyike. Az időbélyeg alapján az események időrendbe állíthatók az egyes ügyeken belül, így rekonstruálható a folyamat tényleges menete.

Ez az attribútum minden időalapú elemzés kiindulópontja. Segítségével kiszámítható a tevékenységek időtartama, ha a befejezési idő is rendelkezésre áll, a lépések közötti várakozási idő, valamint a teljes ügyfél-átvilágítási folyamat átfutási ideje. Ezek elemzésével feltárhatók a szűk keresztmetszetek, mérhető az SLA-k betartása, és nyomon követhető a folyamat teljesítménye.

Megadja az események időrendi sorrendjét, ami nélkülözhetetlen a folyamatmodell feltárásához és az időalapú teljesítménymutatók kiszámításához.

Eseménynaplókban, kérelmek auditnaplóiban vagy tranzakciós táblákban található. Gyakori elnevezése: „Timestamp”, „Creation Date” vagy „Start Time”.

Az ügyfélkérelem-azonosító egyedi kulcs, amelyet minden új ügyfél-átvilágítási kérelemhez hozzárendelnek a kezdeményezéstől a lezárásig vagy megszakításig. Ez az azonosító kapcsolja össze az adott ügyfél-átvilágítási folyamathoz tartozó tevékenységeket, eseményeket és adatokat, ezért a process mining egyik legfontosabb attribútuma.

Az elemzésben ez az azonosító teszi lehetővé az egyes ügyfelek teljes folyamatának rekonstruálását. Segítségével nyomon követhető a kérelem előrehaladása, kiszámítható a teljes átfutási idő, és összevethető a kérelem útja másokéval. A folyamatváltozatokat, a szűk keresztmetszeteket és a teljesítménymutatókat kérelmenként elemezzük. Ehhez az attribútumot helyesen kell azonosítani és ügyazonosítóként használni.

Ez az attribútum szükséges ahhoz, hogy az összetartozó eseményeket egyetlen, elejétől a végéig tartó folyamatba rendezzük. Minden process mining elemzés erre épül.

Általában az ügyfélkérelem- vagy ügykezelő rendszer fejlécében, illetve elsődleges táblájában található.

A tevékenység neve az ügyfél-átvilágítási folyamat egy-egy lépését vagy mérföldkövét jelöli, például: „Kérelem benyújtva”, „Megfelelőségi ellenőrzés elindítva” vagy „Kérelem jóváhagyva”. Minden tevékenység egy felhasználó vagy rendszer konkrét műveletét írja le, amely előreviszi a kérelmet.

Ez az attribútum alapvető a folyamattérkép megjelenítéséhez, amely a process mining központi eleme. A különböző tevékenységek sorrendjének és gyakoriságának elemzésével feltárható a tényleges folyamatmenet, azonosíthatók a gyakori útvonalak és az eltérések, valamint megtalálhatók az ismételt munkát okozó lépések. A jól érthető és következetes tevékenységnevek nélkülözhetetlenek egy hasznos, áttekinthető folyamatmodellhez.

Meghatározza a folyamat lépéseit, így megjeleníthető és elemezhető a folyamatmenet, a szűk keresztmetszetek és az eltérések.

Az üzleti folyamat lépéseit rögzítő eseménynaplókban, auditnaplókban vagy tranzakciós táblákban található.

A forrásrendszer attribútum megadja, melyik alkalmazás vagy platform hozta létre az adott tevékenység adatait. Összetett környezetben a KYC-folyamat több rendszeren is áthaladhat: például a kérelem benyújtásához CRM-et, a kockázatértékeléshez külön KYC-platformot, a számlanyitáshoz pedig alaprendszert használhatnak.

A forrásrendszer szerinti elemzés megmutatja, hogyan épül fel a technológiai környezet, és ez miként hat a folyamatra. Feltárhatók vele az integrációs problémák, a rendszerek közötti adatátviteli késések, illetve az adatrögzítési eltérések. Ez a nézet hasznos az IT- és folyamatfejlesztési csapatok számára, amikor az ügyfél-átvilágítást támogató rendszerek működését szeretnék egyszerűsíteni.

Megmutatja, melyik rendszerben történik az egyes folyamatlépés, így feltárhatók a rendszerek közötti hatékonysági problémák és az adatintegrációs nehézségek.

Gyakran szerepel az adatexportokban vagy eseménynaplókban, különösen több integrált rendszerből álló környezetben.

Ez az attribútum rögzíti a legutóbbi adatkinyerés vagy frissítés dátumát és időpontját. Nem része magának az üzleti folyamatnak, de fontos metaadat az adatok ellenőrzéséhez és kezeléséhez. Megmutatja, mennyire frissek az elemzett adatok.

A folyamat elemzésekor az utolsó adatfrissítés időpontja segít megítélni, mennyire naprakészek az eredmények. Az adatok aktualitásának igazolásával növeli a felhasználók bizalmát, és megelőzi az elavult információkból eredő téves következtetéseket. Folyamatos felügyelet esetén riasztás állítható be, ha az adatfrissítés késik vagy meghiúsul, így a process mining dashboardok megbízhatósága is fenntartható.

Az adatkészlet frissességének jelzésével átláthatóvá teszi az adatokat, ami elengedhetetlen az elemzés relevanciájához és pontosságához.

Az adatok kinyerése, átalakítása és betöltése (ETL) során jön létre, és gyakran az adatkészlet metaadatai között található.

Az esemény befejezési időpontja a tevékenység lezárásának pontos dátumát és időpontját jelöli. A kezdési időponttal együtt lehetővé teszi az egyes feladatok feldolgozási idejének pontos kiszámítását. Nem minden rendszer rögzíti a kezdési és befejezési időt is. Egyes rendszerek csak a befejezést jelző időbélyeget tárolják.

A befejezési idő hasznos a teljesítmény elemzéséhez. Részletes mutatók számíthatók vele, például az „átlagos megfelelőségi ellenőrzési idő”. Elkülöníthető, mennyi ideig dolgozott ténylegesen egy munkatárs a feladaton, és mennyi ideig várt az a sorban. Ez a részletesség segít pontosan feltárni a szűk keresztmetszeteket, és eldönteni, hogy az erőforrás-kapacitáson vagy a feladatátadásokon érdemes javítani.

Lehetővé teszi a tevékenységek feldolgozási idejének pontos kiszámítását, így elkülöníthető az aktív munkavégzés és a várakozás.

Az eseménynaplókban vagy tranzakciós táblákban, a kezdési idő mellett található. Elnevezése lehet „End Time”, „Completion Date” vagy „Modified On”.

A felhasználó szervezeti egysége azt a területet vagy csapatot jelöli, amelyhez a tevékenységet végrehajtó felhasználó tartozik, például „Megfelelőség”, „Ügyfél-átvilágítás” vagy „Működés”. Ez az egyéni felhasználói azonosítónál magasabb szintű szervezeti nézőpontot ad.

A folyamat szervezeti egységek szerinti elemzése segít megérteni a területek közötti együttműködést és feltárni a rendszerszintű szűk keresztmetszeteket. Megmutatja a csapatok közötti feladatátadásokat, amelyek gyakran jelentős késedelmet és hatékonyságvesztést okoznak. Az információ felhasználható a csapatstruktúra fejlesztésére, a felelősségi körök tisztázására és a kommunikáció javítására, hogy gördülékenyebb legyen az ügyfél-átvilágítás.

Lehetővé teszi a folyamat teljesítményének és a csapatok közötti feladatátadásoknak az elemzését, így feltárhatók az együttműködés javításának lehetőségei.

Gyakran a felhasználói azonosítóhoz kapcsolt profiladatokban található, de közvetlenül a tranzakcióhoz is rögzíthetik.

A felhasználói azonosító megmutatja, hogy ki vagy melyik rendszerbot felelős egy adott folyamatlépés végrehajtásáért. Ez lehet megfelelőségi szakértő, adatrögzítő vagy automatizált kockázatértékelő motor. Az erőforrások pontos elemzéséhez elengedhetetlen a következetes felhasználó-azonosítás.

Ez az attribútum emberi nézőpontból mutatja be a folyamatot. Segítségével elemezhető a munkaterhelés eloszlása, az egyéni és csapatteljesítmény, valamint az erőforrások felhasználása. A folyamattérképet felhasználói azonosító szerint szűrve a vezetők láthatják, hogyan végzik a feladatokat a különböző munkatársak, hol van szükség képzésre, és kiegyensúlyozott-e a munkamegosztás. Az együttműködés elemzésére is alkalmas, mert megmutatja, hogyan adják át egymásnak a munkát a kollégák.

Lehetővé teszi a munkaterhelés, az erőforrások teljesítménye és az együttműködés elemzését, így javítható az erőforrás-gazdálkodás és a képzés.

A rendszer auditnaplóiban vagy tranzakciós naplóiban található, gyakran a rekordot létrehozó vagy utoljára módosító felhasználóhoz kapcsolva.

A kérelem állapota mutatja meg a kérelem végső kimenetelét, például azt, hogy jóváhagyták, elutasították vagy visszavonták. Ez a folyamat üzleti eredménye, ezért a teljesítménymérés egyik fontos szempontja.

Az attribútum nélkülözhetetlen az eredményalapú elemzéshez. Összehasonlíthatók vele a sikeres és az elutasítással végződő folyamatútvonalak. Az elemzők feltárhatják a magas elutasítási aránnyal járó mintákat, kiszámíthatják például a „kérelmek elutasítási arányát”, és ügyfél-átvilágítási tölcsérelemzést készíthetnek arról, hol morzsolódnak le a kérelmezők. A folyamat fejlesztésének első lépése annak megértése, miért hiúsulnak meg a kérelmek.

Megadja az egyes ügyek üzleti kimenetelét, így elemezhető, miért utasítják el a kérelmeket, és hogyan javítható a jóváhagyási arány.

Általában az ügy- vagy kérelmi főtáblában található, és a rekord végső állapotát jelzi.

A kockázati szint a KYC-folyamat egyik fontos eredménye. Az ügyfeleket többek között az iparáguk, földrajzi elhelyezkedésük és tranzakciós mintáik alapján sorolja kategóriákba. A besorolás határozza meg, milyen szintű ellenőrzésre és átvilágításra van szükség a kérelemnél.

A process mining elemzésében ez az attribútum fontos szempont a megfelelés és a folyamatváltozatok vizsgálatakor. A magas kockázatú ügyfelek folyamatának a kialakítás szerint szigorúbbnak kell lennie, mint az alacsony kockázatú ügyfeleké. A tényleges folyamatmeneteket az elvárt eljárásokkal összevetve ellenőrizhető, hogy a szervezet betartja-e a belső szabályzatokat és előírásokat. Az elemzés olyan kérdésekre is választ adhat, mint: „A magas kockázatú ügyfelek mindig emelt szintű átvilágításon esnek át?” vagy „Túl sok időt fordítunk az alacsony kockázatú ügyfelekre?”.

A megfelelés és a kockázatkezelés szempontjából nélkülözhetetlen, mert megmutatja, hogy a kockázati besorolásnak megfelelően változik-e az átvilágítás.

Kockázatértékelő motor számítja ki, vagy megfelelőségi szakértő rendeli hozzá manuálisan. Az ügyfél- vagy kérelmi főrekordban tárolják.

Az ügyféltípus különböző kategóriákba sorolja a kérelmezőket, például magánszemély, vállalat, vagyonkezelő vagy nonprofit szervezet. Az egyes ügyféltípusok átvilágítási követelményei és a folyamat összetettsége jelentősen eltérhetnek.

Ez az elemzés egyik fontos szegmentációs attribútuma. Az ügyféltípus szerint szűrve a folyamattérképet és a KPI-kat, jelentős eltérések tárhatók fel. Egy vállalati ügyfél átvilágítása például jellemzően összetettebb lépéseket igényel, például a tényleges tulajdonosok ellenőrzését, amire magánszemélyeknél nincs szükség. Az elemzés segít az adott ügyfélszegmenshez igazítani a folyamatot, és célzott fejlesztéseket tervezni.

Lehetővé teszi a folyamat szegmentálását, így összehasonlítható és fejleszthető a különböző ügyféltípusok átvilágítási folyamata.

Általában a kérelem elején rögzítik, majd az ügyfél- vagy kérelmi táblában tárolják.

Ez a logikai attribútum különbséget tesz a szoftver vagy bot által végrehajtott feladatok és a felhasználók által végzett tevékenységek között. Automatizált tevékenység lehet például az első adatellenőrzés, a szankciós szűrés vagy az előre megírt üzenetek kiküldése.

Az attribútum elemzésével felmérhető az automatizálási kezdeményezések eredményessége. Az automatizált és manuális lépések sebességét és eredményeit összehasonlítva feltárhatók a további automatizálás lehetőségei, amelyek csökkenthetik a költségeket és az átfutási időt. Az elemzés az automatizált rendszerek teljesítményének nyomon követését is segíti, és megmutatja, hogy azok megfelelően működnek-e a teljes folyamatban.

Segít mérni az automatizálás hatását és hatékonyságát, valamint feltárni a további robotizálási vagy rendszerfejlesztési lehetőségeket.

Külön mezőként szerepelhet az eseménynaplóban, vagy a felhasználói azonosító alapján is meghatározható, például ha az azonosító értéke „SYSTEM” vagy „BOT”.

Ha a kérelem állapota „Elutasítva”, az elutasítás oka megadja a konkrét indokot, például „Hiányos dokumentáció”, „Magas kockázati besorolás” vagy „Szankciós találat”. Ez az attribútum fontos háttér-információt ad a sikertelen folyamatokról.

Az elutasítási okok elemzése az „Elutasított kérelmek elemzése” dashboard alapja. Segítségével feltárhatók az ügyfél-átvilágítási folyamat leggyakoribb hibapontjai. Az okok csoportosításával és számszerűsítésével a szervezet rangsorolhatja a fejlesztési feladatokat. Ha például a hiányos dokumentáció gyakori ok, érdemes egyértelműbb útmutatást adni az ügyfeleknek, vagy fejleszteni a dokumentumfeltöltő felületet.

Megmutatja a sikertelen kérelmek kiváltó okát, így célzott fejlesztésekkel csökkenthető az elutasítások aránya és javítható az ügyfélélmény.

Általában a kérelem- vagy ügytáblában tárolják, és gyakran akkor töltik ki, amikor az állapot „Elutasítva” lesz.

Ez az attribútum megmutatja, hogyan nyújtotta be az ügyfél a kérelmet, például webes portálon, mobilalkalmazásban vagy személyesen, egy fiókban. Az egyes csatornák adatfelvételi folyamata és ügyfélélménye eltérhet.

A csatornánkénti elemzés segít felmérni az ügyfélkapcsolati pontok teljesítményét és hatékonyságát. Választ adhat például arra, hogy „A mobilon benyújtott kérelmek feldolgozása gyorsabb a webes kérelmekénél?” vagy „Gyakrabban kell-e újramunkálni a fiókban benyújtott kérelmeket?”. Ezek az eredmények segítenek az ügyfélút fejlesztésében és az erőforrások hatékony elosztásában.

Lehetővé teszi a folyamat hatékonyságának és az ügyfélélménynek az összehasonlítását a különböző benyújtási csatornákon, például weben, mobilon vagy személyesen.

Általában a folyamat legelején, a kérelem létrehozásakor rögzítik.

A szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodás (SLA) határideje az ügyfél-átvilágítási folyamat befejezésének előírt időpontja. A határidőt gyakran belső szabályzat vagy szerződéses kötelezettség határozza meg, és a folyamat időszerűségének mérésére szolgál.

Ez az attribútum az „SLA-teljesítmény nyomon követése” dashboard alapja. A kérelem tényleges befejezési dátumát az SLA-határidővel összevetve kiszámítható az SLA-betartási arány. A határidőt túllépő ügyek elemzésével azonosíthatók a késedelmet okozó tevékenységek vagy szervezeti egységek. Ez segít a munkasorok és az erőforrások proaktív kezelésében, az SLA-túllépések mérséklésében és az ügyfelek elégedettségének javításában.

Teljesítmény-viszonyítási alapot ad, így mérhető az SLA-k betartása, és időben felismerhetők a késés kockázatának kitett ügyek.

Gyakran a fő kérelmi rekord létrehozásakor számítják ki és tárolják, a kérelem típusa vagy más feltételek alapján.

Az ügyfél országa attribútum a kérelmező földrajzi elhelyezkedését adja meg. Ez fontos adat a KYC-folyamatban, mivel az előírások és a kockázati tényezők országonként jelentősen eltérhetnek.

A földrajzi elemzés további szempontokat ad a folyamatról. Az ügyfél-átvilágítás az adott ország jogi követelményei szerint változhat. Az ügyfél országa szerinti szűréssel ellenőrizhető, hogy a szervezet megfelelően követi-e az egyes joghatóságokra vonatkozó eljárásokat. A teljesítménybeli eltérések is feltárhatók, például ha a magas kockázatú országokból érkező kérelmek átfutási ideje hosszabb az emelt szintű átvilágítás miatt.

Lehetővé teszi a folyamat eltéréseinek és teljesítményének földrajzi szempontú elemzését, ami elengedhetetlen a helyi előírások betartásához.

A kérelem során az ügyféltől gyűjtik be, majd az ügyfél- vagy kérelmi rekordban tárolják.

Az ügyfél-azonosító az ügyfelet több interakción és kérelmen keresztül is azonosító egyedi érték. Míg az ügyfélkérelem-azonosító egyetlen átvilágítási folyamatot követ nyomon, az ügyfél-azonosító ugyanahhoz az ügyfélhez tartozó több átvilágítási kísérletet vagy más folyamatokat is összekapcsolhat.

Ez az attribútum egyetlen ügyön túlmutató, ügyfélközpontú elemzést tesz lehetővé. Hasznos az ismételt kérelmezők megértéséhez, az ügyfél hosszú távú kapcsolatának elemzéséhez, illetve az ügyfél-átvilágítás összekapcsolásához más folyamatokkal, például a hiteligényléssel vagy a számlakezeléssel. Egyetlen folyamat vizsgálatához nem feltétlenül szükséges, de gazdagítja az adatokat az összetettebb, objektumközpontú process mining elemzéshez.

Ügyfélközpontú nézetet ad, és összekapcsolja az ugyanahhoz az ügyfélhez tartozó több átvilágítási kísérletet vagy különböző folyamatokat.

Általában a központi ügyféltörzsben található, és a kérelmi rekordhoz kapcsolódik.