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銀行業務の適合性をチェックするプロセスマイニング
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免責事項
このライブラリの活用事例は、一般的なプロセス改善プロジェクトをもとにした実践ガイドです。記載の数値や成果は一般的に見込まれる内容であり、特定のお客様で確認された結果でも、将来の成果を保証するものでもありません。
銀行業務の適合性チェック：根拠で確認する項目
銀行業務の適合性チェックでは、実際のケースのアクティビティが、承認済みのプロセスや統制に沿っているかを確認します。プロセスマイニングでイベントデータを文書化された標準と照合すれば、逸脱や適合しないバリアントを特定できます。銀行の統制プロセスに関する監査証跡はエクスポートできますが、コンプライアンスを認証するものではありません。
統制に関する確認事項
口座開設、融資承認、その他の対象プロセスについて、利用できる根拠を使って次の点を調査できます。
- **ケースを承認したのは誰ですか。**記録されたアクティビティとケースの属性を確認し、各手順を実行または承認した人を特定します。
- **必要な手順は正しい順序で完了していますか。**イベントの順序を承認済みプロセスと比較し、抜け、繰り返し、順序の違いを確認します。
- **判断を裏付ける根拠は何ですか。**ソースシステムのイベントデータとケースの詳細を確認します。確認できる根拠は、イベントログに記録された項目によって異なります。
- **統制上の不備はどこにありますか。**想定された統制アクティビティが欠けている、想定外の時点で発生している、または基準に適合しない経路につながっているケースを見つけます。
この分析は、統制の実施状況をチームが評価する際に役立ちます。要件を満たしているかの解釈と判断は、銀行が行います。
適合性チェックで逸脱を特定する方法
想定されるプロセスを文書化し、イベントデータから再構成したプロセスと比較します。結果から、アクティビティの欠落、想定外の手順、順序の変更など、実際のケースと標準との違いを確認できます。
基準に適合しないバリアントとは、想定されたフローと異なる経路をたどるプロセスです。バリアントごとにケースをまとめると、逸脱が単発なのか、繰り返し発生しているのかを確認できます。その後、サンプルだけに頼らず、該当するケースと利用できる根拠を確認できます。
逸脱とその根拠の例
たとえば、承認済みの口座開設プロセスで、承認前の確認が必要だとします。イベントログを見ると、一部のケースでは確認が記録される前に承認されていたことが分かります。
| 確認項目 | 検出例 |
|---|---|
| 想定される順序 | 確認、承認 |
| 実際の順序 | 承認、確認 |
| 逸脱 | 必要な確認より先に承認が行われた |
| ケースの根拠 | ケース識別子、イベントの順序、タイムスタンプ、利用可能なアクティビティまたはリソースの詳細 |
| 次の対応 | ケース記録を確認し、順序の違いが統制上の不備かデータの問題かを判断する |
分析結果からケース単位の根拠をエクスポートしてレビューできます。エクスポートに含められるのは、提供されたデータにある情報に限られます。監査業務を支援するものですが、コンプライアンスを認証したり、銀行による統制評価に代わったりするものではありません。
銀行業務のどのプロセスを調査できますか
イベントデータにアクティビティとその順序が記録されていれば、プロセスマイニングで銀行業務のプロセスを調査できます。たとえば、次のようなプロセスが対象です。
- 口座開設とKYCレビュー
- 融資の審査と承認
- 取引処理と支払いの例外
- 顧客の受け入れとサービスリクエスト
KYCのプロセスマイニングでは、情報の再依頼、審査工程の抜け、想定外の引き継ぎに注目します。ただし、これらのイベントがソースデータに記録されている必要があります。PEGA向けKYCオンボーディングガイドでは、確認するアクティビティ、抽出するテーブル、入力可能なデータテンプレートを紹介しています。
口座開設とKYCにおける顧客満足度
情報の再依頼、審査工程の抜け、工程間の待ち時間は、申込者が直接経験するものであり、イベントログからも確認できます。同じプロセスのバリアントを経過時間や、ケースが前の工程に戻る頻度で比較し、最も時間のかかるケースを開いて実際の経過を確認します。これにより、顧客満足度に関する問いをプロセスの観点から捉えられます。満足度のスコアは独自のアンケートで測定し、プロセスの分析結果と並べて確認するとよいでしょう。
ケースごとの経過時間がデータに記録されていれば、融資申請、カード申請、サービス依頼にも同じ方法を適用できます。
統制上の不備を調査する方法
承認済みプロセスと、チームが確認すべき統制アクティビティから始めます。想定内容を実際のケースと比較し、プロセスのバリアント、ケース、期間、その他の利用可能な属性ごとに逸脱を確認します。
検出した内容ごとに、イベントデータが揃っているか、ケース記録が解釈を裏付けているかを確認します。イベントの欠落は、統制上の不備を示す場合もあれば、記録が不完全なだけの場合もあります。対応を決める前に、関係するプロセスオーナーや統制担当者と原因を確認してください。
銀行業務のプロセス最適化にプロセスマイニングを役立てる方法
銀行業務のプロセス最適化は、実際の業務が承認済みのフローと異なる箇所を把握することから始まります。プロセスマイニングでは、ケースの待ち時間、アクティビティの繰り返し、想定外の経路を確認できます。これにより、業務、リスク、内部統制の各チームが、調査対象を決めるための共通の根拠を持てます。
ProcessMindでは、プロセスマッピング、ダッシュボード、KPIも利用できます。標準を文書化し、チームが定義した測定値を監視するために使えます。プロセスシミュレーションは、実施前に変更案を評価する際に役立ちますが、変更を実行するものではありません。
プロセス分析を改善に役立てる方法については、データに基づくプロセス改善のガイドをご覧ください。また、プロセスの分析方法もご確認いただけます。
始め方
統制の根拠が重要で、イベントデータを利用できる口座関連のプロセスを選びます。承認済みの手順、必要な統制、チームが確認するケース項目を定義してください。
次に、標準と実際の業務を比較します。少数の逸脱をソース記録と照合し、イベントログに関連するアクティビティが記録されているかを確認します。そのうえで、検出内容が統制上の不備、プロセスの違い、データの問題のどれを示しているか判断してください。チームで分析方法を確立できたら、同じ方法を別のプロセスにも適用します。
口座関連プロセスで適合性を確認する
手元のイベントデータを使って逸脱を見つけ、プロセスに関して確認できるケースの根拠を調べます。
口座関連プロセスで適合性を確認する
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