Il Suo Template Dati di Onboarding Clienti KYC

La Domanda Cliente è l'identificatore centrale che collega tutte le attività e i punti dati correlati per il percorso di onboarding di un singolo cliente. Inizia quando una domanda viene presentata e segue il caso fino a quando non viene completata o rifiutata.

Nel Process Mining, questo attributo è essenziale per raggruppare tutti gli eventi in un caso coeso, consentendo un'analisi end-to-end del ciclo di vita dell'onboarding. Permette la ricostruzione dell'intero flusso di processo per ogni richiedente, il che è fondamentale per calcolare i tempi di ciclo, analizzare le varianti di processo e tracciare lo stato di una domanda nel tempo.

Questo è l'ID Caso fondamentale. Senza di esso, non è possibile tracciare il percorso end-to-end di una domanda cliente, rendendo impossibile l'analisi del processo.

Questo è l'identificatore di caso primario all'interno del modulo di gestione dei casi di LexisNexis Risk Solutions.

Il Nome Attività descrive un passaggio nel workflow di onboarding KYC, come 'Domanda Inviata', 'Revisione Documenti Eseguita' o 'Domanda Approvata'. Ogni attività rappresenta un'azione o una pietra miliare distinta nel processo.

Questo attributo è fondamentale per la costruzione della mappa del processo, che rappresenta visivamente il flusso delle attività. Consente l'analisi delle varianti di processo, dei bottleneck tra passaggi specifici e della frequenza dei loop di rilavorazione. L'analisi delle attività è fondamentale per capire cosa sta accadendo nel processo.

Questo attributo costituisce la spina dorsale della mappa del processo, consentendo di visualizzare e analizzare la sequenza degli eventi nel percorso di onboarding del cliente.

Tipicamente presente in un event log o nella tabella di audit trail all'interno di LexisNexis Risk Solutions che traccia i passaggi del processo.

Questo timestamp segna l'inizio di un'attività, fornendo l'ordine cronologico per tutti gli eventi all'interno di un caso. È la base per tutte le analisi basate sul tempo nel Process Mining.

Utilizzando il timestamp dell'Evento, è possibile calcolare la durata delle attività, il tempo di attesa tra di esse e il tempo di ciclo end-to-end totale del processo di onboarding. Questi dati sono essenziali per identificare i bottleneck, monitorare l'aderenza SLA e comprendere l'efficienza del processo.

Questo timestamp è essenziale per ordinare gli eventi cronologicamente e calcolare tutte le metriche basate sul tempo, come i tempi di ciclo e i bottleneck.

Si trova nelle tabelle del event log o di audit trail accanto al Nome dell'Attività.

La data target SLA definisce l'agreement di livello di servizio per il completamento di un'applicazione. Questa data è spesso determinata in base a fattori come il tipo di applicazione, il segmento di clientela o la giurisdizione.

Questo attributo è essenziale per la dashboard 'Monitoraggio Aderenza Obiettivi SLA' e il KPI 'Tasso di Aderenza SLA'. Confrontando la data di completamento effettiva con la data target SLA, le organizzazioni possono misurare le loro prestazioni rispetto agli impegni, identificare i casi a rischio di violazione degli SLA e indagare le cause alla radice dei ritardi.

Consente la misurazione delle prestazioni rispetto agli accordi sui livelli di servizio (SLA), evidenziando le inefficienze di processo che causano violazioni degli SLA.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Questo può essere memorizzato nel caso o calcolato in base a regole di business.

L'attributo Dipartimento specifica il gruppo funzionale responsabile di un'attività, come 'Conformità', 'Operazioni di Onboarding' o 'Prevenzione Frodi'.

Questo attributo viene utilizzato per analizzare il processo da una prospettiva dipartimentale, consentendo l'analisi dei passaggi di consegne tra i diversi team. È una dimensione primaria nella dashboard 'Allocazione Risorse e Carico di Lavoro' e aiuta a identificare inefficienze interfunzionali o ritardi nella comunicazione tra i dipartimenti.

Consente l'analisi dei passaggi di processo e delle prestazioni per area funzionale, aiutando a identificare i colli di bottiglia inter-dipartimentali.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Potrebbe essere necessario unirla da una tabella di dati anagrafici utente o HR.

LexisNexis Risk Solutions è specializzata nella valutazione del rischio. Questo attributo rappresenta l'output di tale valutazione, categorizzando ogni applicazione in base al suo potenziale profilo di rischio. Il livello di rischio spesso determina l'intensità e la durata richieste del processo di due diligence.

Questo attributo è la dimensione fondamentale per la dashboard 'Livello di Rischio vs. Durata Onboarding'. L'analisi del processo per livello di rischio può rivelare se le applicazioni ad alto rischio richiedono tempi significativamente più lunghi, come previsto, o se le applicazioni a basso rischio subiscono ritardi non necessari. Aiuta a convalidare e affinare le strategie di onboarding basate sul rischio.

Cruciale per l'analisi basata sul rischio, aiuta a capire come i profili di rischio del cliente influenzano la complessità, la durata e i percorsi del processo.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Questo è un output fondamentale dei moduli di valutazione del rischio.

Questo timestamp segna il completamento di un'attività. La differenza tra l'End Time e lo Start Time per un evento rappresenta il suo tempo di elaborazione.

L'End Time è cruciale per calcolare accuratamente quanto tempo richiede ogni passaggio, ed è un input primario per la dashboard 'Tempi di Elaborazione e Attesa Attività'. Aiuta a differenziare tra il tempo in cui una risorsa ha lavorato attivamente su un'attività e il tempo in cui il caso era in attesa che iniziasse il passaggio successivo.

Consente il calcolo preciso del tempo di elaborazione delle attività, essenziale per identificare i passaggi inefficienti e analizzare il carico di lavoro delle risorse.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Spesso disponibile negli event logs che registrano sia gli eventi di inizio che di fine.

Questo attributo riflette lo stato complessivo del caso in un dato momento o il suo esito finale. Gli stati comuni includono 'In Corso', 'Approvato', 'Rifiutato' o 'In Attesa di Informazioni'.

Lo Stato Applicazione è vitale per tracciare gli esiti del processo di onboarding. Viene utilizzato nelle dashboard 'Motivi e Fasi di Rifiuto Applicazione' e 'Produttività Giornaliera e Stato Applicazione' per monitorare i tassi di successo e il flusso operativo. Analizzare how status changes over time provides insight into the case lifecycle.

Traccia l'esito di ogni domanda, il che è essenziale per calcolare KPI chiave come il Tasso di Rifiuto delle Applicazioni e monitorare il throughput.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Questo è tipicamente un campo chiave sull'oggetto caso o applicazione principale.

Questo attributo identifica l'individuo specifico che ha eseguito un'attività, come un ufficiale di conformità che esegue una revisione dei documenti. Aiuta nell'analisi della distribuzione del carico di lavoro e delle prestazioni individuali.

Nell'analisi, l'Utente Assegnato è fondamentale per la dashboard 'Allocazione Risorse e Carico di Lavoro'. Consente di filtrare la mappa del processo per utente, confrontare le prestazioni tra i membri del team e identificare opportunità di formazione o riequilibrio del carico di lavoro. Può anche aiutare a individuare i bottleneck causati da specifici gruppi di utenti.

Questo attributo è cruciale per analizzare le prestazioni delle risorse, la distribuzione del carico di lavoro e identificare opportunità di automazione o ottimizzazione delle risorse.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Solitamente si trova nei registri di audit o nelle tabelle di gestione delle attività.

L'attributo Canale identifica la fonte di invio dell'applicazione. Il canale può influenzare la qualità dei dati, il comportamento del cliente e i tipi di problemi riscontrati durante l'onboarding.

Questo attributo viene utilizzato per confrontare le prestazioni del processo tra diversi canali. Ad esempio, la dashboard 'Tassi di Conversione Funnel Onboarding' può essere filtrata per canale per vedere se i candidati mobile abbandonano a un tasso più elevato rispetto ai candidati web, informando sui miglioramenti del processo specifici del canale.

Aiuta ad analizzare le prestazioni del processo per canale di invio, identificando variazioni che possono informare la strategia del canale e i miglioramenti dell'esperienza utente.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Questa informazione viene tipicamente acquisita all'inizio del processo di applicazione.

Questo attributo booleano distingue tra le attività eseguite dall'automazione del sistema (ad esempio, un controllo di screening iniziale) e quelle che richiedono l'intervento umano (ad esempio, una revisione manuale dei documenti).

'È Automatizzato' viene utilizzato per calcolare il KPI 'Proporzione Attività Manuali' e per analizzare l'efficacia delle iniziative di automazione. Nella mappa del processo, può evidenziare l'interfaccia tra passaggi automatizzati e manuali, helping to identify opportunities for further automation to reduce costs and processing times.

Distingue tra attività manuali e automatizzate, il che è fondamentale per identificare le opportunità di automazione e misurarne l'impatto.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Questo potrebbe essere un flag nell'event log o dedotto in base all''AssignedUser' (ad esempio, un utente 'system').

Questo flag booleano è impostato su true quando un'attività viene ripetuta all'interno dello stesso caso, such as a 'Document Review Performed' occurring a second time after 'Additional Information Requested'. It signifies that the process has moved backward.

'È Rilavorazione' è cruciale per la dashboard 'Analisi Rilavorazione e Ripetizione' e il KPI 'Percentuale Loop di Rilavorazione'. Consente la quantificazione dello sforzo sprecato e helps identify the root causes of rework, such as unclear instructions or poor data quality, enabling targeted process improvements.

Quantifica direttamente l'inefficienza e lo sforzo sprecato nel processo, evidenziando le attività che vengono frequentemente ripetute e che aumentano i costi e i cycle time.

Questo è un attributo calcolato, tipicamente derivato all'interno dello strumento di Process Mining rilevando sequenze ripetute di attività all'interno di un caso.

Quando lo stato finale di un'applicazione è 'Rifiutato', questo attributo fornisce la ragione specifica. Esempi includono 'Verifica Identità Fallita', 'Corrispondenza Sanzioni' o 'Documentazione Incompleta'.

Questi dati sono l'input primario per la dashboard 'Motivi e Fasi di Rifiuto Applicazione'. Analizzare i motivi di rifiuto aiuta a identificare i punti di fallimento comuni nel processo, che possono informare i miglioramenti alle linee guida dell'applicazione, alla comunicazione con il cliente o ai criteri di revisione interna. Comprendere why applications are rejected is key to improving the overall approval rate.

Fornisce insight diretti sul perché l'onboarding fallisce, consentendo miglioramenti mirati per aumentare il tasso di approvazione delle applicazioni.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Spesso si trova in un campo che viene popolato quando lo Stato dell'Applicazione è impostato su 'Rifiutata'.

Questo attributo specifica il paese del cliente, un fattore critico nel KYC a causa delle diverse normative internazionali e dei livelli di rischio associati a diverse giurisdizioni.

L'analisi del processo per Paese del Cliente can reveal significant differences in cycle times and process complexity. For example, applications from high-risk jurisdictions may require additional compliance checks, leading to longer durations. This analysis helps in resource planning and setting realistic SLAs for different regions.

Consente l'analisi giurisdizionale, cruciale per comprendere come le normative regionali e i fattori di rischio influenzano le prestazioni del processo.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Questo è un campo standard nei dati anagrafici del cliente.

Mentre 'AssignedUser' cattura l'utente per qualsiasi attività, questo attributo identifica specificamente lo specialista di conformità coinvolto nelle fasi di revisione critiche. Ciò consente un'analisi più mirata della funzione di conformità.

Questo attributo è fondamentale per la dashboard 'Durata Revisione Conformità e Backlog'. Aiuta ad analizzare il carico di lavoro e le prestazioni del team di conformità, identifying if specific reviewers are bottlenecks or if the overall team is under-resourced.

Fornisce insight mirati sulla funzione di conformità, consentendo un'analisi dettagliata del carico di lavoro e delle prestazioni dei revisori in questa fase critica e spesso ritardata del processo.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Questo può essere derivato filtrando 'AssignedUser' per le attività correlate alla conformità.

Questo attributo identifica il sistema sorgente che ha generato i dati dell'evento, come LexisNexis Risk Solutions o uno strumento di terze parti integrato. In ambienti complessi, i dati per un singolo processo possono provenire da più sistemi.

Comprendere il sistema sorgente è utile per la convalida dei dati, la risoluzione dei problemi e l'analisi delle variazioni di processo che possono essere specifiche di un particolare sistema. Aiuta a garantire l'integrità dei dati e fornisce contesto su how and where an activity was recorded.

Identifica l'origine dei dati, che è cruciale per la governance dei dati, la validazione e la comprensione dell'esecuzione del processo attraverso diversi sistemi IT.

Queste informazioni possono essere memorizzate come valore statico o in un campo specifico all'interno dell'esportazione dei dati o della risposta API.

Questo attributo categorizza ogni caso completato in base alla sua aderenza allo 'SlaTargetDate'. I valori tipici sono 'Rispettato' o 'Violato'.

Questo campo calcolato è la base della dashboard 'Monitoraggio Aderenza Obiettivi SLA' e del KPI 'Tasso di Aderenza SLA'. Fornisce una visione chiara e di alto livello delle prestazioni rispetto agli impegni di servizio e consente un'analisi approfondita per comprendere le caratteristiche comuni dei casi che violano i loro SLA.

Fornisce un risultato chiaro e binario per le prestazioni SLA, rendendo facile tracciare, riportare e analizzare la conformità con gli obiettivi di livello di servizio.

Questo è un attributo calcolato, derivato confrontando il timestamp dell'attività finale con lo 'SlaTargetDate' per ogni caso.

Il Cycle Time misura il tempo totale trascorso dal primissimo evento (ad esempio, 'Domanda Inviata') all'ultimissimo evento (ad esempio, 'Onboarding Cliente Completato' o 'Domanda Rifiutata') per un singolo caso.

Questo è un KPI primario per misurare lo stato di salute generale del processo ed è visualizzato nella dashboard 'Onboarding End-to-End Cycle Time'. Il monitoraggio del tempo medio del ciclo consente alle organizzazioni di monitorare l'impatto dei miglioramenti di processo e di identificare come diversi fattori, come il livello di rischio o il tipo di applicazione, influenzano l'esperienza complessiva del cliente.

Questo è un indicatore chiave di performance che misura il tempo totale per il time-to-value per il cliente, influenzando direttamente la soddisfazione del cliente e l'efficienza operativa.

Questa è una metrica calcolata, derivata sottraendo il timestamp del primo evento dal timestamp dell'ultimo evento per ogni caso.

Il Tempo di Elaborazione è la durata calcolata dai timestamp di inizio e fine di un'attività (EndTime - StartTime). Rappresenta il tempo in cui una risorsa è stata attivamente impegnata in un compito, in contrapposizione al tempo di attesa.

Questa metrica calcolata è un caposaldo dell'analisi delle prestazioni e alimenta direttamente la dashboard 'Tempi di Elaborazione e Attesa Attività'. Aiuta a individuare quali attività specifiche sono le più dispendiose in termini di tempo, indicando obiettivi per il miglioramento del processo, la formazione o l'automazione. Ad esempio, aiuta a calcolare il KPI 'Tempo medio di elaborazione della revisione documenti'.

Misura il tempo di lavoro attivo per le attività, aiutando a distinguere tra tempo a valore aggiunto e tempo di attesa improduttivo per identificare i veri bottleneck.

Questo è un campo calcolato, derivato dalla differenza tra gli attributi 'EndTime' e 'EventTimestamp' (StartTime).

Questo attributo categorizza le applicazioni in base al tipo di entità in fase di onboarding. Diversi tipi di applicazioni spesso seguono percorsi di processo distinti e hanno diversi profili di rischio e obiettivi SLA.

L'analisi del processo per Tipo di Applicazione consente la segmentazione dei dati per confrontare l'efficienza e la complessità dell'onboarding di diversi tipi di clienti. È un filtro comune utilizzato nella maggior parte delle dashboard per fornire una visione più granulare delle prestazioni.

Consente una potente segmentazione del processo, rivelando come vengono gestiti i diversi tipi di applicazioni e dove esistono colli di bottiglia specifici per ciascun tipo.

Consultare la documentazione di LexisNexis Risk Solutions o l'amministratore di sistema. Questo è tipicamente un campo chiave sull'oggetto applicazione o caso.

Questo attributo fornisce un timestamp per l'ultimo aggiornamento del dataset. Viene tipicamente applicato all'intero dataset durante il processo di estrazione e caricamento dei dati.

Queste informazioni sono fondamentali per gli utenti della dashboard per comprendere la freschezza dei dati che stanno analizzando. Garantisce che le decisioni siano basate su dati attuali quanto richiesto e aiuta a gestire le aspettative sulla tempestività degli insight.

Fornisce un contesto cruciale sulla freschezza dei dati, assicurando che le analisi siano pertinenti e che le decisioni non siano basate su informazioni obsolete.

Questo viene solitamente generato e stampato sul dataset durante il processo ETL (Extract, Transform, Load).