あなたのKYC顧客オンボーディングデータテンプレート

この属性は、KYCプロセス中に発生する各ステップまたはアクティビティの名前を記録します（例：「申請提出済み」、「リスク評価実施済み」、「申請承認済み」）。これは、プロセスマップの連続的な構成要素を提供します。

アクティビティ名を分析することで、プロセスフローの可視化、頻繁または稀なアクティビティの特定、ボトルネックや手戻りループの検出が可能になります。これは、どのようなアクションがどのような順序で実行されているかを理解するための基礎であり、バリアント分析やコンプライアンスチェックにとって極めて重要です。

プロセスマップのステップを定義することで、プロセスフローの可視化、逸脱の特定、および活動の頻度と順序の分析を可能にします。

この情報は通常、ACTICO内のイベントログテーブル、多くの場合、イベントまたはタスクの種類を記述するフィールドにあります。ACTICOのドキュメントを参照してください。

イベントタイムは、活動がシステムに記録された正確な日時です。これは、単一の顧客申請ケース内のすべてのイベントの時系列順序を提供し、オンボーディングジャーニーのタイムラインを形成します。

この属性は、すべての時間ベースの分析にとって極めて重要です。活動間のサイクルタイムの計算、遅延や待機時間の特定、全体のケース期間の測定、サービスレベル契約（SLA）への準拠確認に利用されます。特定のケースにおけるこれらのタイムスタンプの順序により、プロセスマイニングツールは実際に発生した正確なプロセスフローを再構築することができます。

この属性は、イベントの時系列順序を提供し、期間の計算、ボトルネックの発見、およびプロセスタイムラインの分析に不可欠です。

ACTICOのイベントログテーブルに位置し、これは各記録された活動に関連付けられたタイムスタンプです。ACTICOのドキュメントを参照してください。

顧客申請は、単一顧客のオンボーディングジャーニーに関連するすべてのイベントとアクティビティをグループ化する主要なケース識別子です。これは、初期提出から承認または却下の最終決定まで、KYCプロセスの1つの完全なインスタンスを表します。

プロセスマイニングにおいて、この属性は各申請のエンドツーエンドのジャーニーを再構築するために不可欠です。これにより、アナリストはアクティビティのシーケンスを追跡し、総サイクルタイムを測定し、様々な申請がたどった異なるプロセスパス（バリアント）を比較できます。同じ顧客申請IDを共有するすべてのイベントは、同じケースの一部と見なされます。

これはプロセスマイニングの基本的な属性です。すべての関連イベントを単一のまとまったプロセスインスタンスに接続し、各顧客のオンボーディング体験のエンドツーエンド分析を可能にするためです。

これはACTICO内の主要な申請またはケース管理テーブルの主キーです。特定のテーブル名とフィールド名については、ACTICOのドキュメントを参照してください。

この属性は、データが生成されたソース情報システムを識別します。このプロセスでは常に「ACTICO」となりますが、複数のシステムが関わる広範な分析では、データ発生源を区別するのに役立ちます。

プロセスマイニングの文脈では、データガバナンスと検証に不可欠です。これにより、データがそのソースに正しく帰属されることが保証され、異なるシステムからのデータを結合して全体的なプロセスビューを作成する際に重要です。また、データ品質の問題を発生元システムに遡ってトラブルシューティングするのにも役立ちます。

データ発生源に関する不可欠なコンテキストを提供し、データリネージュとガバナンスを確保します。これは、複数のソースからのデータを結合する際に重要です。

これは通常、静的な値（「ACTICO」）であり、データセットにラベルを付けるために、データ抽出および変換プロセス中に加えられます。

この属性は、ACTICOからデータを最後に取得した日時を記録します。これは個々のイベントではなくデータセット全体に適用されるメタデータフィールドであり、分析の鮮度に関するコンテキストを提供します。

ダッシュボードやレポートにおいて、この情報はユーザーがデータの新しさを理解するために不可欠です。インサイトの適時性に関する期待値を管理するのに役立ち、ほぼリアルタイムのデータが重要な運用監視にとって不可欠です。このタイムスタンプを表示することで、提示されるデータに対する透明性と信頼が確保されます。

データの鮮度を示し、ユーザーが最新の情報を分析しているかどうかを理解できるようにすることで、運用上の意思決定にとって極めて重要です。

この値は、データ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に生成および保存されます。これは、ETLジョブが正常に完了したときのタイムスタンプを反映します。

SLA目標日は、内部サービスレベルアグリーメントによって定義された顧客オンボーディング完了の期限です。この日付は、通常、申請提出日と標準処理時間を加算して計算されます。

この属性は、SLAコンプライアンスを監視するために不可欠です。ケースの実際の完了日をSLA目標日と比較することで、システムはケースが期日内に完了したか、またはSLAに違反したかを判断できます。これは、「オンボーディングSLAパフォーマンス」ダッシュボードおよび「オンボーディングSLA遵守率」KPIの基礎となります。

定時パフォーマンスを測定するためのベンチマークを提供し、SLAコンプライアンスの直接的な監視と報告を可能にします。

これは、ACTICOのメインケーステーブルのフィールドとして保存されるか、またはビジネスルール（例：提出日 + 5営業日）に基づいて導き出される可能性があります。

この属性は、顧客の評価されたリスクカテゴリを表し、その後のKYCプロセスの複雑さと厳格さを決定することがよくあります。高リスク顧客は、低リスク顧客と比較して、追加のチェックと承認が必要になる場合があります。

プロセスマイニングにおいて、リスクレベルは比較分析のための強力なディメンションです。これにより、アナリストは意図されたとおりにプロセスがリスクに基づいて異なるパスをたどっているかをチェックできます。例えば、すべての高リスク顧客が強化されたデューデリジェンスステップを経ていることを確認できます。これは、「リスク評価プロセスフロー」ダッシュボードにとって重要です。

リスクに基づいてケースをセグメント化し、プロセスがコンプライアンスポリシーで要求されるような異なるリスクプロファイルに正しく適応しているかどうかの分析を可能にします。

これはACTICO内の主要な申請テーブルのケースレベルに保存される重要なデータポイントです。

申請の最終ステータスが「却下済み」の場合、この属性は根本原因を提供します。例として、「書類不備」、「バックグラウンドチェック失敗」、または「高リスクプロファイル」があります。

これは根本原因分析にとって不可欠な属性です。さまざまな却下理由の頻度を分析することで、ビジネスはプロセス内または顧客提出物に関するシステム的な問題を特定できます。例えば、書類不備による却下が多い場合、申請指示が不明確であることを示唆している可能性があります。これは、「申請却下率と理由」ダッシュボードを直接サポートします。

申請却下の「理由」を提供し、却下率の削減とプロセス効率の向上のための根本原因分析を可能にします。

通常、ACTICOのメインケースまたは申請テーブルに見られ、申請ステータスが「却下済み」の場合にのみ入力されることがよくあります。

この属性は、ケースの最終的な処分を示し、通常は「承認済み」または「却下済み」です。進行中のケースのステータスも表示できます。これは、結果に基づく分析にとって重要なディメンションです。

申請が承認されるか却下されるかを理解することは、KYCプロセスマイニングの主要な目標です。この属性により、プロセスマップをフィルタリングして、承認済み申請と却下済み申請の典型的なジャーニーを確認し、望ましくない結果につながるプロセスパターンを特定するのに役立ちます。これは、「申請却下率」KPIを計算するための基礎でもあります。

各ケースの成果を定義し、成功したプロセスインスタンスと失敗したプロセスインスタンスの比較分析、および却下率の計算を可能にします。

これはケースレベルの属性であり、ACTICOの主要なケースまたは申請テーブルによく見られます。申請の最終ステータスを反映します。

終了時刻は、アクティビティの完了を示します。開始時刻（EventTime）と組み合わせることで、各タスクの正確な期間（処理時間として知られる）の計算が可能になります。一部のイベントは瞬時であるため、すべてのイベントが明確な終了時刻を持つわけではありません。

この属性は、パフォーマンス分析、特に各ステップにかかる時間を測定するために不可欠です。詳細なパフォーマンスダッシュボードの作成を可能にし、どの活動が最も時間を消費するかを特定するのに役立ち、「平均ドキュメントレビュー時間」などのKPIを計算するために不可欠です。

正確な活動期間（処理時間）の計算を可能にし、パフォーマンスのボトルネックを特定し、リソース効率を分析するために不可欠です。

開始時間と同様に、これは通常ACTICOのイベントログテーブルにあります。一部のシステムでは、単一のイベントレコードに対して開始時刻と終了時刻を別々の列に保存します。ACTICOのドキュメントを参照してください。

この属性は、アクティビティを「コンプライアンス」、「オンボーディングチーム」、「顧客関係」などの特定の組織単位に割り当てます。これにより、プロセスフローに組織的なコンテキストが提供されます。

部門レベルの分析は、組織の異なる部門間でどのように作業が引き渡されるかを理解するために不可欠です。部門間のボトルネックを特定し、部門の効率性を測定し、チーム全体のリソース配分を分析するのに役立ちます。ダッシュボードは部門別にフィルタリングでき、管理者にチーム固有のパフォーマンスビューを提供します。

分析のための組織的側面を提供し、部門横断的な遅延の特定とチームレベルのパフォーマンス評価を可能にします。

この情報はイベントデータと共に直接保存されるか、またはユーザーデータを部門にマッピングするHRマスターデータテーブルと結合することで派生する場合があります。ACTICOのドキュメントを参照してください。

この属性は、アクティビティの実行を担当する特定のユーザーまたはシステムエージェントを識別します。これにより、プロセスステップとそれを実行した個人またはチームがリンクされます。

ユーザーごとのパフォーマンス分析は一般的な要件です。この属性により、ワークロードの分布、個々の処理時間、ユーザー間またはチーム間のパフォーマンス比較を示すダッシュボードの作成が可能になります。優れたパフォーマンスを示す個人や追加トレーニングが必要な個人を特定するのに役立ち、リソースの配分と利用状況を理解するための鍵となります。

プロセス活動を特定のユーザーにリンクすることで、個人またはチームによるパフォーマンス分析を可能にし、トレーニングニーズやリソースの不均衡を特定するのに役立ちます。

通常、ACTICOのイベントログまたはトランザクション履歴テーブルの各イベントと共に保存されます。ACTICOのドキュメントを参照してください。

この属性は、サービスレベルアグリーメントに対するケースのパフォーマンスをカテゴリ別に評価します。これは、ケースの完了時間（またはオープンケースの現在時間）を「SlaTargetDate」と比較することによって導き出されます。

この属性は、日付比較を理解しやすいステータスに変換することでSLAレポート作成を簡素化します。ダッシュボードでは、これを「達成済み」と「違反」のケースの割合を示す円グラフやゲージのような明確な視覚化に使用できます。これは、「オンボーディングSLAパフォーマンス」ダッシュボードの主要な要素であり、「オンボーディングSLA遵守率」KPIを直接サポートします。

各ケースのSLAコンプライアンス状況を明確かつカテゴリ別に提供し、レポート作成を簡素化し、目標に対するパフォーマンスの容易な可視化を可能にします。

これは、ケース完了タイムスタンプを「SlaTargetDate」と比較するビジネスロジックから導き出される計算属性です。

処理時間は、アクティビティの開始時刻から終了時刻までに計算される期間です。この指標は、アクティビティ間の待機時間とは異なり、「タッチタイム」または実作業時間を表します。

これは、業務効率を測定するための重要なKPIです。特定のアクティビティにおける処理時間の長期化は、ボトルネックや過度に複雑なタスクの明確な兆候です。この指標を集計することで、管理者は最も多くのリソースを消費するステップを特定し、プロセス改善や自動化イニシアチブの優先順位を付けることができます。これは、パフォーマンスダッシュボードの基本的な構成要素です。

タスクの実際の作業期間を測定し、最も多くの時間とリソースを消費している非効率な活動を特定するのに役立ちます。

これは、各アクティビティの「EndTime」から「EventTime」（StartTime）を差し引くことによって導き出される計算メトリックです。

この属性は顧客の国籍を指定し、これはKYCプロセスに大きな影響を与える可能性があります。異なる法域では異なる規制要件があり、追加または代替のプロセスステップをトリガーする場合があります。

国別にプロセスを分析することで、異なる地域間のパフォーマンス比較が可能になります。特定の国で一貫してサイクルタイムが長くなったり、却下率が高くなったりしているかどうかを特定するのに役立ち、規制上の摩擦や特定の市場課題を示唆する可能性があります。この地理的視点は、地域のコンプライアンス要件を尊重しつつプロセスを標準化しようとするグローバル組織にとって重要です。

分析のための地理的側面を提供し、様々な規制管轄区域におけるプロセスバリエーションとパフォーマンスの違いを理解するのに役立ちます。

これは顧客情報の核心部分であり、ACTICOシステム内のケースレベルまたは顧客レベルで保存されます。

このブール属性は、同じケース内で2回目以降に実行されるアクティビティ（追加情報要求後に発生する「ドキュメントレビュー」など）にフラグを立てます。これは、通常プロセスの非効率性の原因となる手戻りのインスタンスを特定します。

手戻りの特定は、プロセスマイニングの主要な目標です。このフラグにより、「ドキュメント手戻り率」KPIの計算など、手戻りの定量化が可能になります。プロセスマップでは、手戻りループを強調表示して、プロセスがどこで自己循環しているかを示すことができます。これは、品質問題やプロセスが「初回で正しくない」領域を特定するのに役立ちます。

繰り返しの作業の事例を強調表示し、プロセスの非効率性を直接測定したり、品質や明確性の問題がある活動を特定したりすることができます。

これは計算属性です。ロジックはプロセスマイニングツール内、またはデータ変換中に、同じケース内の繰り返しアクティビティを検出するために定義されます。

このブール属性は、人間ユーザーによって実行されるタスクと、システム自動化（自動バックグラウンドチェックやリスクスコアリングなど）によって実行されるタスクを区別します。

この属性を分析することは、自動化イニシアチブの有効性を評価するのに役立ちます。自動化されたステップと手動ステップ間の処理時間を比較でき、プロセスの中でまだ手動に大きく依存している部分を特定し、効率を向上させ、運用コストを削減するためのさらなる自動化の機会を強調できます。

人間によるタスクとシステムによるタスクを区別することで、自動化の影響を測定し、将来の効率向上機会を特定するために不可欠です。

これは、「InitiatingUser」属性（例：ユーザーが「SYSTEM」の場合）から推測されるか、またはイベントログに専用のフラグが存在する場合があります。ACTICOのドキュメントを参照してください。

この属性は、申請者を個人と法人などの異なるカテゴリに分類します。KYCプロセスはこれらのタイプ間で大きく異なることが多く、法人オンボーディングははるかに複雑です。

顧客タイプをディメンションとして使用することで、同じデータセット内でこれらの異なるプロセスを明確に分離し、比較できます。アナリストはプロセスマップをフィルタリングして「法人」顧客のみを表示し、はるかにシンプルな「個人」顧客プロセスによってデータが歪められることなく、彼らの固有の課題、ボトルネック、サイクルタイムを理解することができます。

異なる顧客カテゴリ向けにプロセスをセグメント化することで、それぞれ大幅に異なるプロセスフローと複雑さを持つ場合に、より正確な分析が可能になります。

これは、ACTICO内のケースレベルまたは顧客レベルで保存される基本的な属性です。