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KYC顧客オンボーディングを改善

Pega KYCを最適化するための6つのステップをご紹介します。インサイトを見つけましょう。
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Pega KYCのKYC顧客オンボーディングを改善

KYC顧客オンボーディングは複雑になりやすく、不要な遅延やコンプライアンス上のリスクにつながることがあります。ProcessMindを使えば、最初の文書確認から最終的なコンプライアンス審査まで、隠れた非効率をすばやく特定できます。プロセスを効率化し、サイクルタイムを短縮して、規制要件への適合を徹底するための具体的なインサイトが得られます。これにより、より効率的でコンプライアンスに沿ったオンボーディングを実現できます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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Pega KYCのKYC顧客オンボーディングを改善する理由

KYC顧客オンボーディングは、金融業務の要となるプロセスであり、規制遵守と不正防止に欠かせません。変化の速い今日の環境では、このプロセスが大きなボトルネックとなり、顧客満足度の低下や業務コストの増加、コンプライアンスリスクにつながることがあります。Pega KYCは顧客ライフサイクル管理やオンボーディングの自動化に対応していますが、KYC要件の複雑さ、顧客ごとの違い、複数システム間の連携が原因で、非効率が生じる可能性は残ります。実際にPega KYC上でどのようにKYC顧客オンボーディングが進んでいるかを把握することが重要です。書類確認の遅れ、情報の再提出依頼、コンプライアンス審査のばらつきは、新規顧客の不満を招き、申請の中断や収益機会の損失につながる可能性があります。また、非効率なプロセスは貴重なリソースを消費し、業務コストを押し上げ、収益にも直接影響します。この重要なプロセスの改善は、単に処理を速めることではありません。確実なコンプライアンス対応、優れた顧客体験、あらゆるやり取りにおけるオペレーショナルエクセレンスの実現につながります。

プロセスマイニングでPega KYCの見えにくい改善機会を発見

プロセスマイニングを使うと、Pega KYCで実行されているKYC顧客オンボーディングの実態を、データに基づいて詳しく把握できます。イベントログを分析し、「顧客申請」ごとに「申請受付」から「顧客オンボーディング完了」または「申請却下」までの一連の流れを再構成します。理論上のプロセスマップだけでは分からない、「初回申請審査」「本人確認の実施」「書類審査」「バックグラウンドチェック開始」「コンプライアンス審査開始」などのアクティビティが、実際にどのように行われているかを確認できます。

プロセスマイニングツールを使うと、プロセスのバリアントを可視化し、望ましいプロセスからの一般的な逸脱を特定できます。

KYC顧客オンボーディング 顧客ライフサイクル管理 本人確認 コンプライアンス審査 リスク評価 オンボーディングの効率 金融犯罪 金融機関 顧客デューデリジェンス マネーロンダリング対策 AML 顧客オンボーディング デューデリジェンス

よくある問題と課題

影響している課題を特定

新規顧客の申請処理に時間がかかり、顧客体験の低下や顧客離れにつながる可能性があります。特にPega KYCでのKYC顧客オンボーディングの遅延は、収益の確保や市場での競争力に影響します。
ProcessMindは、サイクルタイムの長期化につながる段階やアクティビティを特定し、書類審査、本人確認、コンプライアンス審査におけるボトルネックを明らかにします。これにより、オンボーディングを迅速化するための改善に取り組めます。

申請がコンプライアンス審査で頻繁に滞留し、大量の未処理案件が発生してアカウントの有効化が遅れています。Pega KYCでのKYC顧客オンボーディングにおける重要な手順の遅延は、SLA違反や組織の規制リスクにつながる可能性があります。
ProcessMindは、コンプライアンス審査段階における申請の流れを可視化し、遅延の原因となっているユーザーや部門を明らかにします。手戻りのループや、規制要件への対応を遅らせる待ち行列の特定にも役立ちます。

KYC顧客オンボーディングの実際の進め方が文書化された標準手順と異なり、一貫性の欠如やミス、コンプライアンスリスクにつながることがあります。Pega KYCのワークフローにおける管理されていないばらつきは、標準外の運用や監査上の問題を招く可能性があります。
ProcessMindは、すべてのプロセスバリアントを自動的に検出し、それぞれの発生頻度と影響を数値で示します。KYC顧客オンボーディングで逸脱がどこで、なぜ起きるのかを明らかにし、ベストプラクティスの徹底と標準化を支援します。

多くの顧客申請が却下されている場合、KYC顧客オンボーディングの初期段階や、最初の書類提出に問題がある可能性があります。Pega KYCでの却下率が高いと、リソースの浪費やビジネス機会の損失につながります。
ProcessMindは、却下につながる一般的な経路や属性を分析し、書類審査や初回申請審査など、問題の発生源となる段階を特定します。このインサイトをもとに、必要な情報を見直し、申請者への案内を改善できます。

追加情報や修正を求めて申請が頻繁に差し戻され、手戻りや部門間の不要な手作業による引き継ぎが発生しています。Pega KYCでのKYC顧客オンボーディングにおけるこうした非効率は、業務コストを増やし、サイクルタイムを長期化させます。
ProcessMindは、手戻りのループや連続する引き継ぎを可視化し、繰り返し発生するアクティビティや、申請がチーム間を行き来する原因となる手順を特定します。これにより、ワークフローを見直し、一部の引き継ぎを自動化する機会を検討できます。

顧客オンボーディングに関する社内外の重要なサービスレベル合意を継続的に達成できず、ペナルティや顧客の不満、評判の低下につながっています。特にPega KYCでのKYC顧客オンボーディングにおけるSLA違反は、構造的な非効率を示している可能性があります。
ProcessMindは、申請の処理時間を設定済みのSLA目標と照らし合わせ、違反が起きやすい段階や個別の申請を明らかにします。リソース不足やアクティビティの順序の非効率など、根本原因の特定に役立ちます。

顧客書類の確認はボトルネックになりやすく、KYC顧客オンボーディング全体の進行を大きく遅らせます。Pega KYCにおけるこの重要な手順の遅れは、プロセスの進行を妨げ、新規申請者の不満につながる可能性があります。
ProcessMindは、「書類審査」や「本人確認の実施」にかかる時間を分析し、具体的な遅延箇所を明らかにします。処理時間の長期化につながる書類の種類や確認方法などの傾向も特定できます。

顧客に追加情報を何度も求めており、早い段階で収集できた情報や、一度の依頼で確認できた内容が含まれることもあります。その結果、顧客の不満が高まり、Pega KYCでのKYC顧客オンボーディングのサイクルが長期化します。
ProcessMindは、同じ申請に対して「追加情報の依頼」が複数回発生するケースを特定します。発生理由や、やり取りの往復を減らすために最初の情報収集を改善できる箇所を把握できます。

チームや担当者の間で業務負荷に偏りがあり、一部のリソースに負荷が集中する一方、十分に使われていないリソースもあります。Pega KYCを使うKYC顧客オンボーディングのチームでは、この偏りが効率や士気に影響します。
ProcessMindは、ユーザーや部門ごとのアクティビティの傾向を示し、業務の滞留箇所や負荷が集中しているリソースを明らかにします。リソースの割り当てを見直して業務負荷を平準化し、オンボーディングの処理能力を高めるのに役立ちます。

関係者がKYC顧客オンボーディング全体をリアルタイムで把握できず、遅延の正確な原因の特定や全体的なパフォーマンスの確認が困難です。Pega KYCでの可視性が限られると、適切な意思決定や先回りした問題解決が難しくなります。
ProcessMindは、「申請受付」から「顧客オンボーディング完了」までの流れを、客観的なエンドツーエンドのマップとして作成します。各手順を透明性のある形で示すため、関係者は実際のプロセスの流れを理解し、見えにくい非効率を特定できます。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、Pega KYCで顧客の申請を受け付けてから、有効化または却下するまでの合計時間を短縮します。達成できれば、顧客満足度の向上や申請中断率の低下につながり、収益をより早く確保できます。サイクルタイムの短縮は、オンボーディングプロセスの効率と対応力が高まっていることを示します。ProcessMindはKYC顧客オンボーディング全体をマッピングし、書類審査やバックグラウンドチェックなど、各手順のクリティカルパス、ボトルネック、遅延を特定できます。過去のケースデータを分析し、サイクルタイムの長期化につながるアクティビティや引き継ぎを明らかにします。その結果をもとにプロセスを見直し、Pega KYC内で自動化できる機会を検討することで、オンボーディング時間を20～30％短縮できる可能性があります。

コンプライアンス審査の迅速化は、業務効率と規制要件への対応の両面で重要です。審査に時間がかかると、顧客オンボーディングの大幅な遅延や申請者の不満、貴重なコンプライアンス担当者の負荷につながります。審査の精度を保ちながら処理を速めることで、問題のない顧客をより早く次の段階へ進められます。ProcessMindはPega KYCのコンプライアンス審査を詳しく分析し、所要時間やばらつき、よくある停滞要因を可視化します。追加情報の依頼や審査のやり直しなど、遅延の原因となる条件、ユーザーグループ、データの問題を特定できます。この情報をもとにワークフローを見直し、データ品質を高め、対象を絞ったトレーニングを実施することで、審査を15～25％迅速化できます。

KYC顧客オンボーディングの申請が、定められた標準業務手順に常に沿って処理されるようにすることは、コンプライアンス、リスク低減、業務の予測可能性を確保するうえで欠かせません。標準的な手順から外れると、エラーやコンプライアンスリスクが増え、顧客体験や結果にばらつきが生じる可能性があります。ProcessMindは、Pega KYCで実際に行われているプロセスの流れを自動的に明らかにし、想定される理想的なプロセスモデルと比較します。すべてのバリアントを示し、申請が標準手順から外れているケースを特定することで、よくある手順の省略や許可されていないステップを明らかにします。これにより、組織は手順の遵守を徹底し、逸脱の根本原因を特定して、すべてのオンボーディング案件で規制要件を満たすための管理策を導入できます。コンプライアンス違反の発生を40％削減できる可能性があります。

申請の却下率が高いと、処理にかかる労力が無駄になるだけでなく、見込み顧客を失うことにもつながり、コストが増加します。却下の理由を把握し、根本原因に対処することで、効率を大きく高め、業務コストを抑え、顧客基盤を拡大できます。KYC顧客オンボーディングのコンバージョン率を改善するうえでも重要です。ProcessMindは、Pega KYCにおける却下済み申請の全履歴を分析し、却下理由をそれ以前のアクティビティ、文書のステータス、特定のデータ属性と関連付けます。書類の不足や本人確認で繰り返し発生する問題など、却下につながるパターンを特定できます。こうしたインサイトをもとに、チームは事前の対策を講じ、初期段階でのデータ収集を改善し、申請者とのコミュニケーションを強化できます。却下率を10～15％下げることを目指せます。

手戻り、再提出、繰り返し発生する作業は、不要なコストを生み、サイクルタイムを延ばすだけでなく、KYC顧客オンボーディングにおける従業員の生産性と顧客体験の両方に悪影響を及ぼします。こうした重複作業が必要になる原因を特定して取り除くことで、業務を効率化し、プロセス全体の流れを改善できます。ProcessMindは、Pega KYC内のプロセスのループや繰り返し発生するアクティビティを可視化し、複数回の文書アップロードや情報の再依頼など、手戻りが発生する場所と理由を明らかにします。非効率につながる具体的なきっかけや条件も特定できるため、プロセス担当者はワークフローを見直し、初回のデータ取得精度を高め、手戻りを最大30％削減する自動化を導入できます。その結果、リソースを有効に使えるようになります。

文書確認の速度と正確性は、効率的なKYC顧客オンボーディングに欠かせません。確認に時間がかかるとボトルネックが生じ、オンボーディング全体が遅れます。顧客の不満や手続きの中断につながる可能性があるほか、コンプライアンス対応の期限にも影響します。ProcessMindは、Pega KYCにおける文書確認アクティビティの所要時間を分析し、処理に時間がかかる文書の種類、顧客セグメント、確認担当者を特定します。システムの遅延、手作業によるデータ抽出の問題、キャパシティの制約など、根本原因も明らかにします。分析結果をもとに、自動化の強化やリソースの再配置など、対象を絞った改善を行い、文書確認を20％以上迅速化できます。

KYC顧客オンボーディングの過程で、同じ情報や似た情報を何度も求められると、顧客の不満や手続きの遅れにつながります。重複した依頼を減らすことで、顧客体験を高め、手続き上の負担を軽減し、データ収集全体の効率を改善できます。ProcessMindは、Pega KYCの異なる段階や部門で同じ情報が複数回依頼されているケースを特定し、その頻度を測定します。情報の流れをたどり、データ共有や取得における不足を見つけることで、重複が起きる根本原因を特定できます。これにより、情報の依頼をまとめ、データの流れを改善するようプロセスを見直し、不要な顧客とのやり取りを25％削減できます。

担当者や部門間で業務負荷に偏りがあると、KYC顧客オンボーディングでボトルネックや疲弊が生じ、サービスレベル契約（SLA）に違反する可能性があります。業務負荷をより公平に分配することで、処理時間のばらつきを抑え、従業員の士気を高め、業務全体の効率を改善できます。ProcessMindは、Pega KYCで誰がどの作業をどれくらいの時間行っているかを分析し、リソースの利用状況や業務負荷のパターンを示します。負荷の偏りや過剰な業務を抱えるリソース、活動量が少ない期間を特定できます。このデータをもとに、リソースの配置、相互トレーニング、ワークフローの調整について適切に判断し、業務負荷のバランスを整えることで、処理の一貫性を高め、従業員の負担を軽減できます。

KYC顧客オンボーディング全体をリアルタイムで把握できないと、効果的な管理、ボトルネックの特定、コンプライアンスの監視が難しくなります。すべての段階を明確に把握することは、適切な意思決定と継続的なプロセス改善の基盤です。ProcessMindは、Pega KYCのイベントログから、KYC顧客オンボーディングの最初から最後までのプロセスマップを自動的に再構築します。推測に頼ることなく、すべての経路やバリアント、実際のパフォーマンス指標をデータに基づいて把握できます。プロセスが実際にどのように進むのかを関係者が正確に理解し、見えにくい非効率を特定して、主要なパフォーマンス指標をリアルタイムで監視できるようになります。

KYC顧客オンボーディング1件あたりの業務コストが高いと、収益性に直接影響します。非効率、手戻り、不要な手作業を特定して取り除くことで、新規顧客の獲得と有効化にかかるコストを大幅に抑え、財務面の成果を高められます。ProcessMindは、Pega KYCにおける手戻りのループ、手作業による引き継ぎ、長い処理時間など、さまざまなアクティビティや逸脱がコストに与える影響を定量化します。自動化を導入できる箇所や、プロセスを効率化できる領域を示し、リソース消費の削減につなげます。対象を絞ったコスト削減策により、オンボーディングが完了した顧客1人あたりの業務コストを10～20％削減できる可能性があります。

KYC顧客オンボーディングで規制要件を厳格に遵守することは、金融機関にとって必須です。違反があれば、多額の罰金、評判の低下、法的措置につながる可能性があります。リスクを効果的に抑えるには、コンプライアンスの状況を継続的に監視し、改善することが欠かせません。ProcessMindは、Pega KYCで実行された実際のプロセスを、あらかじめ定めた規制要件や社内ポリシーと比較し、コンプライアンスルールを継続的に監視します。リスク評価の省略など、コンプライアンス違反につながる可能性のある逸脱、未実施のステップ、誤った順序を自動的に検出します。問題を早期に特定することで、速やかな是正措置と確実な監査を可能にし、コンプライアンス体制の強化につなげます。

スムーズで迅速、かつ透明性の高いオンボーディング体験は、顧客の継続利用とブランドの評判を保つうえで重要です。手続きの長期化、情報の再依頼、説明不足は、途中離脱や悪い印象につながり、長期的な顧客関係に影響する可能性があります。ProcessMindは、Pega KYCで遅延や複数回のやり取り、申請却下につながるプロセスのステップを分析し、顧客が不便に感じる点を特定します。文書確認の遅れや依頼内容の分かりにくさなど、手続き上の障壁を明らかにすることで、顧客の手続きを分かりやすく効率的にするための改善を進められます。データに基づくこの方法により、顧客を中心に据えたオンボーディングプロセスを設計できます。

KYC顧客オンボーディングを改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実施
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Pega KYCのKYC顧客オンボーディングプロセスに合わせて事前設定されたExcelテンプレートを入手します。データ構造をProcessMindの分析要件に正確に合わせられます。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
重要な理由

正確なプロセス分析には、適切に構成されたデータセットが欠かせません。データの不整合を防ぎ、初期設定を迅速に進められるため、信頼できるインサイトを得られます。

期待される結果

Pega KYCの顧客オンボーディングデータを入力できる、専用のデータ抽出テンプレート。

得られること

KYCオンボーディングに潜む課題を発見

ProcessMindは、Pega KYCにおけるKYC顧客オンボーディングの実際の進み方を明らかにします。各プロセスステップを可視化し、データに基づくインサイトを得られます。
  • 実際のKYCオンボーディングの流れを可視化
  • コンプライアンス上のボトルネックを特定
  • 文書確認の遅延を特定
  • コンプライアンス審査のサイクルを効率化
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

KYC顧客オンボーディングの主な改善効果

これらは、KYC顧客オンボーディングにプロセスマイニングを適用し、Pega KYCでの手続きの流れを詳細に分析することで得られる具体的な効果です。重要なボトルネックや、戦略的な効率化と自動化に向けた領域を明らかにします。

0 % faster
オンボーディングのサイクルタイム

最初から最後までの所要時間の平均削減率

ボトルネックを特定して取り除き、申請の提出から顧客オンボーディングの完了までにかかる時間を大幅に短縮し、顧客満足度を高めます。
0 % reduction
手戻りループの削減

ケースごとの反復作業の削減

再提出や作業の繰り返しが起きる根本原因を特定し、手戻りループを大幅に減らすことで、申請の初回処理完了率を高めます。
- 0 % score
プロセス適合性

理想的なプロセスの遵守率向上

あらかじめ定めたKYCプロセスモデルの遵守を徹底し、規制要件を常に満たすことで、コンプライアンスリスクを低減します。
0 % lower
申請却下率

却下される顧客申請の減少

申請が却下される理由を把握し、対象を絞った改善を行うことで、顧客オンボーディング全体の不成立率を下げます。
0 % savings
業務コストの削減

オンボーディング案件1件あたりのコスト削減

作業を効率化し、ケースごとの不要な対応回数を減らすことで、顧客のオンボーディング1件あたりの業務コストを大幅に削減します。

結果は、KYCプロセスの複雑さ、既存システムの構成、データ品質によって異なります。これらの数値は、顧客申請のプロセスマイニングをさまざまな環境に導入した際に見られる一般的な改善例です。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げます。
イベントログを初めて作成する方はこちら： プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

顧客のオンボーディング申請ケースごとに割り当てられる一意の識別子です。

重要な理由

このIDはプロセスマイニングの基盤となり、個々のイベントを分析可能な一貫したエンドツーエンドのプロセスインスタンスとして結び付けます。

オンボーディングプロセスで発生した特定のイベントまたはタスクの名前です。

重要な理由

この属性によってプロセスマップの各ステップが定まり、プロセスの流れを可視化、分析し、理解できます。

アクティビティまたはイベントの開始時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

タイムスタンプがあれば、所要時間の算出やプロセスパフォーマンスの分析、遅延の特定に必要な時系列情報を把握できます。

アクティビティまたはイベントの完了時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

アクティビティの処理時間を正確に算出できるため、詳細なパフォーマンス分析やボトルネックの特定に役立ちます。

アクティビティを実行したユーザーの一意の識別子です。

重要な理由

この属性はプロセスアクティビティを個人やチームに結び付け、業務量の分析、パフォーマンス評価、コンプライアンスチェックを可能にします。

アクティビティを担当する部門または機能チームです。

重要な理由

異なる事業部門間のプロセスの流れやボトルネックを分析できるため、リソース管理や組織の最適化に役立ちます。

顧客申請の最終結果または現在のステータスです。

重要な理由

ケースの業務上の結果を示し、成功した経路とそうでない経路を比較分析できます。

申請が却下された理由を示します。

重要な理由

申請が失敗する理由を把握し、成功率の向上につながる的を絞ったプロセス改善を可能にします。

顧客のオンボーディングケースの完了予定日です。

重要な理由

期限どおりに処理できているかを測る基準となり、顧客満足度と業務管理に欠かせません。

顧客申請について算出されたリスクレベルです。

重要な理由

必要なデューデリジェンスの水準はリスクレベルによって異なるため、プロセス経路や所要時間の違いを説明するのに役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

このアクティビティは、Pegaシステムで新しい顧客オンボーディング案件が作成されたことを示します。顧客ポータル、社内ユーザー、自動データ連携のいずれかを通じて、顧客申請の新しいケースが正式に開始された時点で記録されます。

重要な理由

オンボーディングプロセス全体の開始イベントです。最初から最後までのサイクルタイムを測定し、申請件数や提出パターンを分析するうえで欠かせません。

顧客が依頼されたすべての書類をシステムにアップロード、または提出した時点を示します。通常、新しい添付ファイルがPegaのケースに関連付けられたときに、明示的なイベントとして記録されます。

重要な理由

文書の審査と確認に関するサービスレベル契約（SLA）の計測開始となる重要な節目です。この時点までの遅れは顧客側の要因によるものですが、以降の遅れは社内の要因によるものです。

申請内容と確認データに基づく顧客のリスク評価とスコアリングが完了したことを示します。Pegaのケースでリスク評価の段階またはステップが完了した時点で記録される重要な節目です。

重要な理由

コンプライアンス上の重要な節目です。このアクティビティの所要時間と結果を分析することで、リスク管理の効率やプロセスの進行経路への影響を把握できます。

コンプライアンスチームによる正式な審査の開始を示します。プロセスの中でも重要で、時間がかかることの多い段階です。ケースがコンプライアンスの作業キューに割り当てられたとき、または該当するステータスに更新されたときに記録されます。

重要な理由

コンプライアンス審査のサイクルタイムに関する重要業績評価指標（KPI）の開始イベントです。重要で手作業が多いこの審査段階のボトルネックを測定し、特定するのに役立ちます。

コンプライアンスチームが審査を完了し、推奨事項を提示したことを示します。ケースのステータスが変わり、コンプライアンス段階を抜けた時点で記録されます。

重要な理由

コンプライアンス審査のサイクルタイムに関する重要業績評価指標（KPI）の終了イベントです。この時点までにかかる時間を分析することは、コンプライアンス対応の効率を高めるうえで重要です。

顧客のオンボーディング申請を承認する最終決定を示します。ケースのステータスが最終的な成功状態に更新されたことから推定する、重要な業務上の節目です。

重要な理由

成功したケースと不成立のケースを分ける重要な節目です。最終的なアカウント有効化の前段階にあたり、意思決定にかかる時間を測定する際によく使われます。

KYCオンボーディングプロセス全体が正常に完了したことを示します。Pegaのケースが正常完了を示す最終解決ステータスに達し、後続のすべての処理が完了した時点で記録されます。

重要な理由

プロセスが正常に完了したことを示す主な終了イベントです。オンボーディングが完了したすべての顧客について、最初から最後までのサイクルタイムを算出するうえで欠かせません。

顧客の申請を却下する最終決定を示し、オンボーディングプロセスを終了します。ケースが最終的な不成立ステータスに移行したことから推定します。

重要な理由

主な失敗終了イベントです。申請却下率の分析や、「却下理由」などの属性を使った失敗理由の把握に欠かせません。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、顧客のオンボーディングに時間がかかることや、コンプライアンス審査が頻繁に滞ることなど、ボトルネックの特定に役立ちます。標準手順からの逸脱を明らかにし、手戻りや手作業による引き継ぎが頻繁に発生する領域を示します。これにより、非効率の根本原因をより明確に把握できます。

プロセスマイニングを効果的に行うには、主にPega KYCのイベントログが必要です。顧客の申請プロセスにおける各ステップのケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプが含まれます。業務負荷を分析する場合は、ユーザーIDやリソース情報も役立ちます。

データの抽出と準備が完了すれば、プロセスマイニングの初期インサイトは数週間で得られることが多いです。詳細な分析と具体的な改善案は、通常1～3か月以内に得られます。期間はデータ品質と分析対象のプロセスの複雑さによって異なります。

顧客のオンボーディングにかかるサイクルタイムや申請却下率が大幅に下がったという例が多くあります。プロセスマイニングは、KYCプロセスの手順遵守を標準化し、コンプライアンス審査の完了を早めるのに役立ちます。その結果、規制要件への適合性が高まり、顧客のオンボーディング体験も改善します。

通常、標準的なデータベースクエリ、API連携、レポートツールを使ってPega KYCからデータを抽出できます。目的は、CSVやXESなどの構造化形式でイベントログを取得し、プロセスマイニングソフトウェアに取り込むことです。データの転送には、常に安全な方法を優先します。

一般に、プロセスマイニングツールはPega KYCと標準でリアルタイム連携し、業務を直接制御するものではありません。代わりに、Pega KYCの基盤データベースやレポート機能から抽出した過去のイベントログを取り込みます。これにより、稼働中の業務に影響を与えずに分析できます。

初期設定では、データの特定と抽出を慎重に行う必要がありますが、プロセスマイニング自体はますます使いやすくなっています。専用ツールが分析担当者の作業を案内するため、技術的な複雑さを抑えられます。主な課題は、明らかになったプロセスの流れを理解し、解釈することです。

いいえ。プロセスマイニングは、業務に介入しない分析手法です。Pega KYCから抽出した過去のデータを使うため、稼働中のシステムとやり取りしたり、変更を加えたりすることはありません。分析は独立して行われるため、日々のKYC顧客オンボーディング業務を妨げません。

KYCオンボーディングを今すぐ効率化し、遅延をなくしましょう

KYC手続きをスムーズに進め、オンボーディングを24時間以内に短縮し、コンプライアンスを強化しましょう。

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