KYC 고객 온보딩 데이터 템플릿

Pega KYC
KYC 고객 온보딩 데이터 템플릿

KYC 고객 온보딩 데이터 템플릿

이 템플릿은 KYC 고객 온보딩 프로세스 분석에 필요한 데이터를 수집하는 방법을 안내합니다. 수집할 주요 속성과 이벤트 로그에서 추적할 활동을 확인할 수 있습니다. 데이터를 효과적으로 추출하는 실무 지침도 제공하므로 process mining을 시작하는 데 도움이 됩니다.
  • 이벤트 로그에 권장되는 속성
  • 프로세스 전반에서 추적할 주요 활동
  • 실무에 바로 적용할 수 있는 데이터 추출 안내
이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

KYC 고객 온보딩 속성

KYC 고객 온보딩 프로세스를 분석하는 데 필요한 정보를 제공하는 권장 데이터 필드입니다. 이벤트 로그에 포함하세요.
3 필수 7 권장 11 선택 사항
이름 설명
고객 신청
CustomerApplication
고객 온보딩 신청 케이스를 식별하는 고유 ID입니다.
설명

고객 신청은 한 고객의 온보딩 과정과 관련된 모든 활동 및 이벤트를 묶는 기본 케이스 식별자입니다. 각 신청은 제출부터 승인 및 계좌 활성화 또는 거부까지 진행됩니다.

process mining에서는 이 속성을 사용해 각 신청의 전체 과정을 재구성합니다. 분석가는 이벤트의 전체 순서를 확인하고 신청별 상태를 추적하며 경로를 비교할 수 있습니다. 이 ID를 기준으로 케이스를 분석하면 자주 나타나는 프로세스 변형, 병목, 표준 절차와의 차이를 파악할 수 있습니다.

중요한 이유

이 ID는 개별 이벤트를 연결해 분석 가능한 일관된 종단 간 프로세스 인스턴스를 구성하므로 process mining의 기반이 됩니다.

확보 방법

일반적으로 Pega의 기본 케이스 ID이며, 주 케이스 유형의 작업 객체에서 pzInsKey 또는 업무용 이름으로 확인할 수 있습니다.

예시
APP-2023-00123APP-2023-00124APP-2023-00125
시작 시간
EventTime
활동 또는 이벤트가 시작된 시점을 나타내는 타임스탬프입니다.
설명

이 속성에는 활동이 시작된 정확한 날짜와 시간이 기록됩니다. 하나의 고객 신청 케이스에서 발생한 모든 이벤트의 시간 순서를 파악하는 데 사용됩니다.

타임스탬프는 성과 중심의 프로세스 분석에 필수적입니다. 활동 소요 시간, 단계 간 대기 시간, 온보딩 프로세스의 전체 처리 시간을 계산하는 데 사용됩니다. 병목을 찾고 SLA 준수 여부를 측정하며 프로세스 효율성을 파악하는 데 중요한 데이터입니다.

중요한 이유

타임스탬프를 통해 시간 순서를 파악하고, 소요 시간을 계산하며, 프로세스 성과와 지연을 분석할 수 있습니다.

확보 방법

Pega 감사 추적의 표준 항목으로, 각 이벤트의 이력 테이블에서 pxTimeCreated로 확인할 수 있습니다.

예시
2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T09:05:00Z
활동
ActivityName
온보딩 프로세스에서 발생한 특정 이벤트 또는 작업의 이름입니다.
설명

이 속성에는 '신청서 제출', '규정 준수 검토 시작', '신청 거부'와 같은 업무 활동이나 시스템 이벤트의 이름이 기록됩니다. 전체 고객 온보딩 프로세스의 한 단계를 나타냅니다.

활동 분석은 process mining의 핵심입니다. 이 속성을 사용해 여러 단계 간 흐름을 보여주는 프로세스 맵을 구성합니다. 이벤트 순서를 파악하고 각 활동의 발생 빈도를 측정하며, 가장 자주 수행되거나 시간이 오래 걸리는 작업을 찾을 수 있습니다.

중요한 이유

이 속성은 프로세스 맵의 단계를 정의하므로 프로세스 흐름을 시각화하고 분석해 이해할 수 있습니다.

확보 방법

이 정보는 일반적으로 Pega의 감사 추적(이력 테이블)에 기록되며, 케이스 상태 변경 내역에서 추출할 수도 있습니다.

예시
초기 심사 완료규정 준수 검토 완료신청 승인
SLA 목표일
SlaTargetDate
고객 온보딩 케이스를 완료할 것으로 예상되는 날짜입니다.
설명

이 속성에는 서비스 수준 계약(SLA)에 따라 정해진 신청의 목표 완료일이 저장됩니다. SLA는 고객 유형, 위험 수준, 상품 등의 요인에 따라 달라질 수 있습니다.

이 날짜는 'SLA 준수 추적' 대시보드와 관련 KPI에 필요합니다. 실제 완료일을 비교하는 기준으로 사용됩니다. SLA 목표일을 넘긴 케이스를 분석하면 반복적으로 발생하는 지연을 찾고, 서비스 약속을 준수하기 위한 프로세스 개선의 우선순위를 정할 수 있습니다.

중요한 이유

기한 내 처리 여부를 측정하는 기준으로, 고객 만족과 운영 관리에 중요합니다.

확보 방법

Pega에는 기본 SLA 관리 프레임워크가 있습니다. 이 날짜는 일반적으로 pySLAGoal과 같은 속성이나 케이스에 사용자 지정한 SLA 속성에 저장됩니다.

예시
2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
거부 사유
RejectionReason
신청이 거부된 이유를 나타냅니다.
설명

신청의 최종 상태가 '거부'인 경우, 이 속성에는 '신원 조회 실패', '서류 미비', '위험도 높음'과 같은 구체적인 사유가 기록됩니다.

이 속성은 '신청 거부 분석' 대시보드의 주요 기준입니다. 거부된 케이스를 사유별로 분류하면 온보딩 프로세스에서 실패가 자주 발생하는 지점을 찾을 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 개선 조치를 집중해 거부율을 낮추고 고객 경험과 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

중요한 이유

신청이 거부된 이유를 파악해 성공률을 높이기 위한 구체적인 프로세스 개선을 지원합니다.

확보 방법

케이스가 '거부' 상태로 변경될 때 설정되는 속성일 가능성이 높습니다. 표준 거부 사유 필드는 Pega KYC 문서를 확인하세요.

예시
제재 대상자 일치서류 불일치PEP 식별정보 부족
부서
WorkGroup
활동을 담당하는 부서 또는 기능별 팀입니다.
설명

이 속성은 활동을 수행한 사용자가 속한 조직 단위나 팀을 나타냅니다. 예를 들면 '심사팀', '규정 준수', '온보딩 운영' 등이 있습니다.

부서별 프로세스 분석은 '부서별 업무량 분포' 대시보드에 중요합니다. 관리자는 이를 통해 팀 간 업무 흐름을 파악하고 부서 간 병목을 찾으며 온보딩 전반의 리소스 배분을 평가할 수 있습니다. 인계 절차를 개선하고 업무량을 균형 있게 배분하는 데도 도움이 됩니다.

중요한 이유

사업 부문 간 프로세스 흐름과 병목을 분석해 리소스 관리와 조직 운영 개선을 지원합니다.

확보 방법

일반적으로 Pega의 사용자 프로필(Operator ID 레코드)에 연결된 정보이며, 이벤트 데이터와 조인할 수 있습니다. 해당 속성은 pyWorkGroup일 수 있습니다.

예시
초기 심사규정 준수 검토계좌 활성화
사용자
OperatorId
활동을 수행한 사용자의 고유 식별자입니다.
설명

이 속성에는 규정 준수 담당자나 자동 심사 봇처럼 KYC 프로세스의 특정 작업을 완료한 직원 또는 시스템 사용자의 ID가 저장됩니다. 자동화된 단계에는 시스템 또는 서비스 계정 ID가 기록될 수 있습니다.

사용자별 분석을 통해 업무량 배분, 개인별 성과, 교육 필요성을 파악할 수 있습니다. 비표준 프로세스 흐름에 관여한 사용자나 팀을 확인해 프로세스 이탈을 조사하는 데도 활용할 수 있습니다.

중요한 이유

프로세스 활동을 담당자나 팀과 연결해 업무량 분석, 성과 평가, 규정 준수 확인을 지원합니다.

확보 방법

Pega 감사 추적의 표준 필드로, 일반적으로 이력 테이블의 pxUpdateOperator 또는 유사한 속성에 저장됩니다.

예시
j.doe@acmebank.comkyc_analyst_04system_auto_agent
신청 상태
ApplicationStatus
고객 신청의 최종 결과 또는 현재 상태입니다.
설명

이 속성은 프로세스 종료 시점의 신청 상태를 나타냅니다. 예를 들면 '승인', '거부', '철회'가 있습니다. 진행 중인 케이스의 마지막 확인 상태를 나타낼 수도 있습니다.

결과 분석에 중요한 기준입니다. '신청 거부 분석' 대시보드에서 케이스를 분류하고 특정 결과가 발생한 이유를 파악하는 데 직접 사용됩니다. 상태별 프로세스 흐름을 분석하면 승인된 케이스의 모범 사례와 거부된 케이스의 근본 원인을 찾을 수 있습니다.

중요한 이유

케이스의 업무 결과를 정의하므로 성공한 경로와 그렇지 않은 경로를 비교 분석할 수 있습니다.

확보 방법

일반적으로 Pega 케이스 작업 객체의 최종 상태(pyStatusWork)입니다.

예시
승인거부규정 준수 승인 대기고객 철회
위험 수준
RiskLevel
고객 신청에 대해 산정된 위험 수준입니다.
설명

이 속성은 고객의 평가된 위험을 나타내며, 일반적으로 '낮음', '보통', '높음'으로 분류됩니다. 위험 수준은 고객 데이터와 심사 결과를 바탕으로 자동 점수 산정 엔진이 결정하는 경우가 많습니다.

위험 수준은 프로세스 경로를 좌우하는 주요 요인입니다. 위험도가 높은 신청은 강화된 규정 준수 검토와 같은 추가 실사가 필요해 처리 시간이 길어질 수 있습니다. 위험 수준별 프로세스 분석을 통해 이러한 차이가 필요한 이유를 확인하고, 과도한 지연 없이 위험 통제가 효과적으로 작동하는지 점검할 수 있습니다.

중요한 이유

위험 수준에 따라 필요한 실사 범위가 달라지므로 프로세스 경로와 처리 시간의 차이를 설명하는 데 도움이 됩니다.

확보 방법

Pega 의사결정 규칙이나 점수 산정 모델이 값을 채우는 계산 속성일 수 있습니다. 자세한 내용은 Pega KYC 문서를 확인하세요.

예시
낮음보통높음
종료 시간
EndTime
활동 또는 이벤트가 완료된 시점을 나타내는 타임스탬프입니다.
설명

이 속성에는 활동이 종료된 정확한 날짜와 시간이 기록됩니다. 시작 시간과 함께 사용해 개별 활동의 처리 시간을 계산합니다.

종료 시간을 별도로 기록하면 성과를 더 정확하게 분석할 수 있습니다. 시작 시간부터 종료 시간까지의 실제 처리 시간과 한 활동의 종료부터 다음 활동의 시작까지의 대기 시간을 구분할 수 있습니다. 이를 통해 실제 병목과 대기열을 구별할 수 있습니다.

중요한 이유

활동 처리 시간을 정확히 계산할 수 있어 상세한 성과 분석과 병목 파악에 도움이 됩니다.

확보 방법

Pega 감사 추적에서 확인할 수 있습니다. 해당 값이 없다면 다음 이벤트의 시작 시간을 현재 이벤트의 종료 시간으로 사용할 수 있습니다.

예시
2023-10-26T10:15:00Z2023-10-26T18:05:20Z2023-10-27T11:00:00Z
SLA 상태
SlaStatus
케이스가 SLA 목표 시간 내에 완료되었는지 나타냅니다.
설명

이 속성은 실제 완료 타임스탬프와 'SLA 목표일'을 비교해 완료된 케이스를 '기한 내' 또는 '지연'으로 분류합니다.

'SLA 준수 추적' 대시보드와 'SLA 준수율' KPI의 주요 지표입니다. 서비스 수준 약속에 대한 성과를 한눈에 확인할 수 있습니다. 지연된 케이스의 특성을 분석하면 지연의 근본 원인을 찾고 향후 SLA 미준수 위험을 줄일 수 있습니다.

중요한 이유

약속한 서비스 수준에 대한 성과를 직접 측정하므로 운영 관리, 규정 준수, 고객 만족에 중요합니다.

확보 방법

최종 케이스 활동의 타임스탬프를 SlaTargetDate 필드와 비교해 산출합니다. 완료 시점이 목표일 이후이면 상태는 '지연'입니다.

예시
기한 내지연위험
가입 상품
OnboardedProduct
고객이 신청한 금융 상품입니다.
설명

이 속성은 고객이 가입하는 상품이나 서비스를 나타냅니다. 예를 들면 '개인 은행 계좌', '기업 대출', '투자 서비스' 등이 있습니다.

상품에 따라 규제 요건과 복잡성이 달라 온보딩 프로세스에 영향을 줄 수 있습니다. 상품별 프로세스를 분석하면 특정 상품군의 처리 시간이 길거나 거부율이 높은지 파악하고, 상품에 맞는 프로세스 개선 방안을 찾을 수 있습니다.

중요한 이유

상품군별로 프로세스를 분석해 성과 차이와 개선 기회를 파악할 수 있습니다.

확보 방법

신청 프로세스 시작 시 선택하는 케이스 속성입니다.

예시
당좌예금 계좌자산 관리기업 신용 한도
고객 ID
CustomerId
온보딩 대상 고객의 고유 식별자입니다.
설명

이 속성은 신청을 마스터 데이터 시스템의 고객 레코드와 연결하는 고유 ID입니다. KYC 대상인 개인 또는 조직을 나타냅니다.

신청 ID가 프로세스를 추적한다면, 고객 ID를 사용해 동일 고객의 여러 신청을 분석하거나 고객 세그먼트 및 이력과 같은 고객별 속성을 프로세스 데이터에 추가할 수 있습니다. 이를 통해 고객 중심으로 온보딩 프로세스를 살펴볼 수 있습니다.

중요한 이유

프로세스 데이터를 고객 마스터 데이터와 연결해 고객 속성과 이력을 바탕으로 더 상세하게 분석할 수 있습니다.

확보 방법

KYC 케이스의 기본 속성으로, Pega 내부 또는 외부 CRM의 고객 데이터 모델과 연결됩니다.

예시
CUST-98765CUST-98766CUST-98767
고객 국가
CustomerCountry
고객의 거주 국가 또는 설립 국가입니다.
설명

이 속성에는 온보딩 대상 고객과 관련된 국가가 저장됩니다. 위험 평가와 필요한 실사 수준을 결정하는 데 중요한 정보입니다.

분석을 통해 고객 국가별로 의미 있는 패턴을 찾을 수 있습니다. 특정 관할 지역은 위험도가 높아 더 길고 복잡한 온보딩 절차가 필요할 수 있습니다. 이 기준으로 지역별 성과를 분석하고 지역별 규정 준수 요건을 효율적으로 충족하는지 확인할 수 있습니다.

중요한 이유

지역별 프로세스 분석을 지원하며, 규제 복잡성과 위험 수준을 파악하는 데 도움이 됩니다.

확보 방법

케이스와 연결된 고객 데이터 객체의 속성입니다.

예시
USADEUSGPGBR
마지막 데이터 업데이트
LastDataUpdate
데이터를 마지막으로 새로 고치거나 추출한 시점의 타임스탬프입니다.
설명

이 속성은 소스 시스템에서 데이터를 가장 최근에 추출한 시점을 나타냅니다. 일반적으로 한 번의 데이터 적재에서 모든 레코드에 같은 값이 적용됩니다.

이 타임스탬프를 통해 분석 대상 데이터의 최신성을 파악할 수 있습니다. 사용자는 프로세스 분석이 현재 상태를 반영하는지 확인하고 다음 데이터 업데이트 시점을 알 수 있습니다. 운영 모니터링 대시보드에서 특히 중요합니다.

중요한 이유

데이터의 최신성을 알려 주므로 분석 결과가 현재 상태를 반영하는지, 과거 기간을 나타내는지 확인할 수 있습니다.

확보 방법

데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 과정에서 생성되어 데이터 세트에 기록됩니다.

예시
2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
서류 상태
DocumentStatus
고객이 제출한 서류의 현재 상태입니다.
설명

이 속성은 KYC 프로세스에 필요한 서류의 상태를 추적합니다. 값은 '고객 제출 대기', '접수', '확인 완료', '거부' 등이 될 수 있습니다. 하나의 케이스에서도 상태가 여러 번 바뀔 수 있습니다.

이 속성은 '온보딩 처리량 및 상태' 대시보드와 '서류 확인 속도' 분석에 중요합니다. 자주 병목이 발생하는 영역을 자세히 살펴볼 수 있습니다. 서류가 각 상태에 머무는 시간을 추적하면 고객 제출 지연이나 내부 검토 지연을 파악할 수 있습니다.

중요한 이유

서류 처리 하위 프로세스를 파악해 서류 확인 과정에서 자주 발생하는 지연을 찾고 해결할 수 있습니다.

확보 방법

주 케이스와 연결된 데이터 객체나 페이지 목록의 속성으로, 각 필수 서류의 상태를 추적할 수 있습니다. 자세한 내용은 Pega KYC 문서를 확인하세요.

예시
업로드 대기접수, 검토 대기승인거부, 추가 정보 필요
소스 시스템
SourceSystem
데이터가 생성된 시스템을 식별합니다.
설명

이 속성은 이벤트가 기록된 소스 애플리케이션을 나타냅니다. 이 프로세스에서는 값이 항상 'Pega KYC'입니다.

모든 데이터가 한 시스템에서 온다면 중복 정보처럼 보일 수 있지만, 데이터 거버넌스에 중요하며 여러 시스템의 데이터를 통합할 때 특히 유용합니다. 데이터 출처를 명확히 하고 데이터 통합 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

중요한 이유

데이터 출처를 명확히 해 데이터 거버넌스를 지원하고, 여러 소스 시스템의 데이터를 함께 분석할 수 있도록 합니다.

확보 방법

일반적으로 데이터 추출 및 변환 과정에서 데이터 세트의 출처를 표시하기 위해 고정값으로 추가합니다.

예시
Pega KYCPega CLM
자동화 여부
IsAutomated
활동을 시스템과 사람이 수행했는지 나타내는 표시입니다.
설명

이 불리언 속성은 심사 엔진이나 시스템 규칙과 같은 자동화 에이전트가 활동을 수행한 경우 true, 사람이 수행한 경우 false입니다.

자동화 활동과 수동 활동을 구분하는 것은 자동화 분석에 중요합니다. 기존 자동화의 효과를 측정하고 향후 자동화에 적합한 수동 작업을 찾으며, 프로세스에서 사람과 시스템이 어떻게 상호작용하는지 파악할 수 있습니다.

중요한 이유

사람이 수행한 활동과 시스템이 수행한 활동을 구분하므로 자동화 추진이나 분석의 기본이 됩니다.

확보 방법

이벤트에 연결된 사용자 ID를 바탕으로 산출할 수 있습니다. OperatorId가 알려진 시스템 또는 에이전트 계정에 해당하면 이 값을 true로 설정합니다.

예시
truefalse
재작업 여부
IsRework
활동이 재작업 루프에 포함되는지 나타내는 표시입니다.
설명

이 불리언 속성은 '서류 검토'와 같은 특정 활동이 같은 케이스에서 두 번 이상 발생하면 true입니다. '추가 정보 요청'과 같은 이벤트가 재작업의 계기가 될 수 있습니다.

재작업을 파악하면 프로세스 비효율과 고객 불편을 찾을 수 있습니다. '프로세스 재작업 및 반복' 대시보드에서는 이 속성을 사용해 재작업의 빈도와 영향을 측정합니다. 재작업을 줄이면 처리 속도를 높이고 운영 비용을 낮추며 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

중요한 이유

프로세스 비효율, 중복 작업, 반복을 드러내므로 프로세스 개선의 우선 대상이 됩니다.

확보 방법

같은 케이스 ID에서 활동 이름이 반복되는지 확인해 데이터 분석 과정에서 산출합니다. 예를 들어 '서류 검토 완료'가 두 번째로 나타나는 경우입니다.

예시
truefalse
처리 시간
CycleTime
신청서 제출부터 최종 처리까지 걸린 총시간입니다.
설명

이 계산 지표는 각 고객 신청의 첫 이벤트부터 마지막 이벤트까지 걸린 종단 간 시간을 측정합니다. 일반적으로 해당 케이스의 마지막 활동과 첫 활동의 타임스탬프 차이로 계산합니다.

처리 시간은 프로세스 효율성과 고객 경험을 평가하는 주요 KPI입니다. '전체 온보딩 처리 시간 분석' 대시보드에서 평균 처리 시간을 모니터링하고 장기 미처리 케이스를 찾으며, 시간에 따른 프로세스 개선 효과를 추적하는 데 사용됩니다.

중요한 이유

고객 관점에서 온보딩 프로세스의 전반적인 속도와 효율성을 직접 측정하는 중요한 KPI입니다.

확보 방법

process mining 도구에서 각 케이스 ID의 가장 늦은 타임스탬프와 가장 이른 타임스탬프의 차이로 계산합니다.

예시
5일 4시간12일 1시간2일 8시간
케이스 유형
CaseType
KYC 온보딩 케이스의 구체적인 유형입니다.
설명

이 속성은 온보딩 신청을 '개인 고객', '기업 고객', '고액 자산가' 등으로 분류합니다. 케이스 유형에 따라 단계, SLA, 위험 프로필이 다른 프로세스 변형이 적용될 수 있습니다.

케이스 유형별로 프로세스를 분석하면 성과를 더 적절하게 비교할 수 있습니다. 특정 유형의 온보딩에서 지연이나 거부가 더 자주 발생하는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 고객 여정별 요구에 맞춰 프로세스를 개선하려면 이러한 분류가 중요합니다.

중요한 이유

프로세스 데이터를 유형별로 나눠 더 정확하고 적절하게 성과를 분석할 수 있습니다.

확보 방법

일반적으로 Pega 케이스 인스턴스의 클래스 이름이거나 케이스 유형을 정의하는 전용 속성입니다.

예시
개인 고객 온보딩기업 고객 온보딩간소화된 고객 확인
필수 권장 선택 사항

KYC 고객 온보딩 활동

KYC 고객 온보딩을 정확히 파악하고 자세히 분석하려면 이벤트 로그에 주요 프로세스 단계와 이정표를 기록해야 합니다.
8 권장 6 선택 사항
활동 설명
규정 준수 검토 시작
중요하고 시간이 오래 걸리는 경우가 많은 규정 준수팀의 공식 검토가 시작되는 시점입니다. 사례가 규정 준수 업무 대기열에 배정되거나 상태가 그에 맞게 변경될 때 기록됩니다.
중요한 이유

규정 준수 검토 처리 시간 KPI의 시작 이벤트입니다. 중요하고 수작업이 많은 경우가 잦은 검토 단계에서 병목을 측정하고 파악할 수 있습니다.

확보 방법

사례 상태(pyStatusWork)가 '규정 준수 대기'로 변경되거나 규정 준수 업무 바스켓에 배정 항목이 생성된 것을 바탕으로 추정합니다.

기록

사례가 규정 준수 업무 바스켓에 배정되거나 검토 시작을 나타내는 상태로 변경된 타임스탬프를 확인합니다.

이벤트 유형 inferred
규정 준수 검토 완료
규정 준수팀이 검토를 마치고 권고 사항을 제시한 상태를 나타냅니다. 사례 상태가 규정 준수 단계를 벗어나도록 변경된 기록으로 파악합니다.
중요한 이유

규정 준수 검토 처리 시간 KPI의 종료 이벤트입니다. 이 시점까지 걸린 시간을 분석하면 규정 준수 업무의 효율을 높이는 데 도움이 됩니다.

확보 방법

사례 상태(pyStatusWork)가 '규정 준수 대기'에서 '최종 결정 대기' 또는 '승인 완료'와 같은 상태로 변경된 것을 바탕으로 추정합니다.

기록

사례 이력에서 규정 준수 검토 단계 또는 배정이 완료된 타임스탬프를 확인합니다.

이벤트 유형 inferred
문서 수신
고객이 요청된 문서를 모두 시스템에 업로드하거나 제출한 시점을 나타냅니다. 일반적으로 새 첨부 파일이 Pega 사례에 연결될 때 명시적 이벤트로 기록됩니다.
중요한 이유

문서 검토 및 확인 SLA의 측정이 시작되는 중요한 시점입니다. 이 시점 전의 지연은 고객에게, 이후의 지연은 내부 프로세스에 좌우됩니다.

확보 방법

새 문서가 사례에 연결되면 Pega의 첨부 파일 테이블(pc_link_attachment 또는 pc_data_workattach)에 명시적으로 기록됩니다.

기록

사례에 연결된 해당 첨부 파일 객체의 생성 타임스탬프를 이벤트 시점으로 사용합니다.

이벤트 유형 explicit
신청 거절
고객의 신청을 최종 거절하고 온보딩 프로세스를 종료한 상태를 나타냅니다. 사례가 최종 실패 상태로 변경된 것을 바탕으로 이벤트를 추정합니다.
중요한 이유

주요 실패 종료 이벤트입니다. 신청 거절률을 분석하고 '거절 사유'와 같은 속성을 통해 실패 원인을 파악하는 데 중요합니다.

확보 방법

사례의 해결 상태(pyStatusWork)가 '거절 완료'와 같은 최종 실패 값으로 설정된 타임스탬프를 바탕으로 추정합니다.

기록

케이스 감사 추적에서 거부 상태를 나타내는 pyStatusWork의 마지막 업데이트를 찾습니다.

이벤트 유형 inferred
신청 승인
고객의 온보딩 신청을 최종 승인한 상태를 나타냅니다. 중요한 업무 이정표로, 사례 상태가 최종 성공 상태로 업데이트된 것을 바탕으로 추정합니다.
중요한 이유

성공 사례와 실패 사례를 구분하는 주요 이정표입니다. 최종 계정 활성화 단계에 앞서 발생하며, 의사결정 소요 시간을 측정하는 기준점으로 활용할 수 있습니다.

확보 방법

사례의 해결 상태(pyStatusWork)가 '완료 처리' 또는 '승인 완료'와 같은 최종 성공 값으로 설정된 타임스탬프를 바탕으로 추정합니다.

기록

사례 감사 이력에서 성공적인 해결을 나타내는 pyStatusWork의 최종 업데이트를 확인합니다.

이벤트 유형 inferred
신청 접수
이 활동은 Pega 시스템에서 새로운 고객 온보딩 사례가 생성되는 시점을 나타냅니다. 고객 포털, 내부 사용자 또는 자동 데이터 피드를 통해 고객 신청 사례가 공식적으로 시작될 때 기록됩니다.
중요한 이유

온보딩 프로세스 전체의 주요 시작 이벤트입니다. 전체 처리 시간을 측정하고 신청 접수량과 패턴을 분석하는 데 필요합니다.

확보 방법

Pega 감사 이력에는 새 work object(사례)가 생성될 때 명시적 이벤트로 기록됩니다. 사례 ID에 해당하는 pc_history_work 테이블의 첫 항목을 확인합니다.

기록

pc_work 테이블의 사례 생성 타임스탬프 또는 감사 이력의 첫 항목에서 확인합니다.

이벤트 유형 explicit
온보딩 완료
KYC 온보딩 프로세스 전체가 성공적으로 종료된 시점을 나타냅니다. Pega 사례가 성공적인 완료를 나타내는 최종 해결 상태에 도달하고 모든 후속 작업이 끝나면 기록됩니다.
중요한 이유

프로세스의 주요 성공 종료 이벤트입니다. 온보딩을 성공적으로 마친 모든 고객의 전체 처리 시간을 계산하는 데 필요합니다.

확보 방법

사례의 해결 상태(pyStatusWork)가 '완료 처리'와 같은 최종 성공 값으로 설정된 타임스탬프를 바탕으로 추정합니다.

기록

History-Work 테이블에서 최종 '완료 처리' 상태의 타임스탬프를 확인합니다.

이벤트 유형 inferred
위험 평가 완료
신청 및 확인 데이터에 따라 고객의 위험 평가와 점수 산정이 완료된 시점을 나타냅니다. 중요한 이정표로, 일반적으로 Pega 사례의 위험 평가 단계가 완료 처리될 때 기록됩니다.
중요한 이유

중요한 규정 준수 이정표입니다. 이 활동의 소요 시간과 결과를 분석하면 리스크 관리의 효율성과 프로세스 경로에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.

확보 방법

Pega 사례 모델의 특정 단계나 플로가 완료되어 감사 이력에 상태 변경이 기록된 것을 바탕으로 추정합니다.

기록

위험 평가 단계 이후 pyStatusWork가 변경된 것을 바탕으로 추정합니다. 예를 들어 '규정 준수 검토 대기' 상태로 변경된 경우입니다.

이벤트 유형 inferred
계정 활성화
고객 계정이 핵심 뱅킹 시스템이나 관련 후속 시스템에서 성공적으로 생성되고 활성화된 상태를 나타냅니다. 승인 완료 후 Pega 사례에 기록된 최종 상태 업데이트를 바탕으로 추정하는 경우가 많습니다.
중요한 이유

고객과 비즈니스가 가치를 얻는 시점입니다. '신청 승인'부터 이 이벤트까지 걸린 시간으로 시스템 간 인계의 효율을 측정할 수 있습니다.

확보 방법

감사 이력에 기록된 '계정 활성화 완료'와 같은 사례 상태(pyStatusWork) 또는 연동을 통해 사례에 설정된 플래그를 바탕으로 추정합니다.

기록

후속 시스템의 계정이 활성화되었음을 나타내는 사례 속성 업데이트의 타임스탬프를 확인합니다.

이벤트 유형 inferred
문서 검토 완료
규정 준수 담당자나 자동화된 프로세스가 고객 제출 문서의 검토를 마친 상태를 나타냅니다. 사례 또는 문서 상태가 변경되어 검토 단계가 완료된 것을 확인해 이벤트를 추정합니다.
중요한 이유

문서 확인 소요 시간 KPI의 종료 시점입니다. 이 단계의 완료 시간을 분석하면 수동 또는 자동 검토 과정의 비효율을 파악할 수 있습니다.

확보 방법

감사 이력에서 사례 상태(pyStatusWork)가 '검토 대기'에서 '검토 완료' 또는 '확인 대기'로 변경된 것을 바탕으로 추정합니다.

기록

문서 확인 하위 프로세스가 완료되었음을 나타내는 사례 상태(pyStatusWork)의 변경 타임스탬프를 확인합니다.

이벤트 유형 inferred
문서 요청
시스템이나 담당자가 프로세스를 진행하려면 고객에게 특정 문서가 필요하다고 판단할 때 발생합니다. 서신 생성 기록이나 사례 상태가 '고객 문서 대기'와 같은 상태로 변경된 기록을 확인해 파악합니다.
중요한 이유

이 활동을 추적하면 고객의 응답 시간을 측정하고 문서를 기다리느라 프로세스가 자주 중단되는지 확인할 수 있습니다. 문서 확인 소요 시간 KPI를 측정하기 위한 선행 활동입니다.

확보 방법

명시적인 서신 이벤트(pc_link_attachment)로 기록되거나, 감사 이력에 기록된 사례 상태(pyStatusWork)의 변경을 바탕으로 추정할 수 있습니다.

기록

pyStatusWork가 '문서 대기' 또는 이에 해당하는 상태로 변경된 시점을 바탕으로 추정합니다. 명시적인 '서신 발송' 이벤트와 연결할 수도 있습니다.

이벤트 유형 inferred
신원 조회 시작
외부 또는 내부에서 고객 신원 조회를 시작하는 시점을 나타냅니다. 이 과정에는 제3자 서비스 연동이 포함될 수 있습니다. 일반적으로 조회 결과를 기다리는 상태로 사례가 변경된 것을 바탕으로 추정합니다.
중요한 이유

이 활동을 통해 외부 의존성으로 인해 대기한 시간을 구분할 수 있습니다. 제3자 서비스의 성능과 전체 온보딩 시간에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.

확보 방법

Pega의 History-Work 테이블에 기록된 사례 상태(pyStatusWork)가 '신원 조회 대기' 또는 이에 해당하는 상태로 변경된 것을 바탕으로 추정합니다.

기록

신원 조회가 시작되었음을 나타내도록 pyStatusWork가 업데이트된 타임스탬프를 확인합니다.

이벤트 유형 inferred
초기 심사 완료
신청 데이터의 완전성과 기본 자격 요건을 확인하는 초기 검토가 완료된 상태를 나타냅니다. 이 검토는 대개 자동으로 진행됩니다. 사례 상태가 '신규'에서 '문서 대기'로 바뀌는 것처럼 상태 변경을 바탕으로 이벤트를 추정할 수 있습니다.
중요한 이유

초기 단계에 소요된 시간을 분석하면 데이터 검증이나 자동 규칙 실행에서 발생하는 초기 병목을 찾아 프로세스 전체가 지연되는 원인을 파악할 수 있습니다.

확보 방법

Pega 감사 이력(History-Work 테이블)에 기록된 사례 상태 속성(pyStatusWork)의 변경을 바탕으로 추정합니다.

기록

pyStatusWork가 '신규' 또는 '제출됨' 상태에서 '심사 완료' 또는 이에 해당하는 상태로 변경된 타임스탬프를 확인합니다.

이벤트 유형 inferred
추가 정보 요청
일반적으로 규정 준수 검토자가 고객에게 추가 정보나 설명을 요청할 때 발생합니다. 사용자가 사례에서 특정 서신을 발송할 때 명시적으로 기록되는 경우가 많습니다.
중요한 이유

이 활동은 재작업과 반복 경로를 보여 주는 주요 지표입니다. 발생 빈도를 추적하면 1차 처리 완료율을 측정하고 요구 사항이 불명확한 지점을 파악할 수 있습니다.

확보 방법

감사 이력에 기록된 명시적인 '서신 발송' 이벤트로 확인할 수 있습니다. 또는 상태가 '고객 정보 대기'로 변경된 것을 바탕으로 추정할 수 있습니다.

기록

담당자가 시작한 특정 서신 객체 또는 플로 작업의 생성 기록을 확인합니다.

이벤트 유형 explicit
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