Uw KYC Klant Onboarding Data Template

De Klant Aanvraag ID is een unieke sleutel die wordt toegewezen aan elk nieuw klant onboarding verzoek vanaf het moment dat het wordt geïnitieerd totdat het is voltooid of beëindigd. Deze identificatie fungeert als de centrale draad die alle individuele activiteiten, events en datapunten met betrekking tot een enkel onboardingtraject met elkaar verbindt, waardoor het het meest kritieke attribuut is voor process mining.

In analyse maakt deze ID de reconstructie van het end-to-end proces voor elke klant mogelijk. Het maakt het volgen van de voortgang van de aanvraag, de berekening van de totale cycle time en de vergelijking van het pad met andere mogelijk. Alle procesvarianten, knelpunten en performance metrics worden geanalyseerd op basis van elke aanvraag, wat alleen mogelijk is door dit attribuut correct te identificeren en te gebruiken als de case ID.

Het is essentieel voor het groeperen van alle gerelateerde events in één end-to-end proces, wat de basis vormt van alle process mining analyse.

Doorgaans te vinden in de header of primaire tabel van de klantaanvraag of het case management systeem.

De Activiteit Naam beschrijft een duidelijke stap of mijlpaal in het klant onboarding traject, zoals 'Aanvraag Ingediend', 'Compliance Review Gestart', of 'Aanvraag Goedgekeurd'. Elke activiteit vertegenwoordigt een specifieke actie die door een gebruiker of een systeem is ondernomen en die de aanvraag verder brengt in het proces.

Dit attribuut is fundamenteel voor het visualiseren van de proceskaart, die de kern vormt van process mining. Door de sequentie en frequentie van verschillende activiteiten te analyseren, kunnen analisten de daadwerkelijke procesflow begrijpen, gemeenschappelijke paden identificeren, procesafwijkingen ontdekken en gebieden van rework of herhaling aanwijzen. De helderheid en consistentie van activiteitsnamen zijn cruciaal voor het bouwen van een zinvol en begrijpelijk procesmodel.

Het definieert de stappen van het proces, wat de visualisatie en analyse van de procesflow, knelpunten en variaties mogelijk maakt.

Gevonden in event logs, audit trails of transactietabellen die bedrijfsprocesstappen vastleggen.

De Event Start Time is de precieze datum en tijd die het begin van een activiteit markeert. Het is een van de drie essentiële pijlers van process mining, naast de Case ID en Activiteit Naam. Deze timestamped data maakt de chronologische ordening van events binnen elke case mogelijk, wat nodig is om de procesflow te reconstrueren zoals deze in werkelijkheid plaatsvond.

Dit attribuut vormt de basis voor alle tijdgerelateerde analyse. Het wordt gebruikt om de duur van activiteiten te berekenen (wanneer een eindtijd beschikbaar is), de wachttijd tussen activiteiten (handoff time), en de totale cycle time van het gehele onboardingproces. Het analyseren van deze duren helpt knelpunten te identificeren, SLA-naleving te meten en de algehele procesperformance te monitoren.

Het biedt de chronologische volgorde van events, wat essentieel is voor het ontdekken van het procesmodel en het berekenen van alle tijdgebaseerde performance metrics.

Gevonden in event logs, applicatie audit trails of transactietabellen, vaak gelabeld als 'Timestamp', 'Creation Date' of 'Start Time'.

Het Bron Systeem attribuut specificeert de applicatie of het platform dat de data heeft gegenereerd voor een bepaalde activiteit. In complexe omgevingen kan het KYC-proces meerdere systemen omvatten, zoals een CRM voor het indienen van aanvragen, een toegewijd KYC-platform voor risicobeoordeling, en een kernbanksysteem voor accountcreatie.

Het analyseren van het proces per bronsysteem helpt bij het begrijpen van het technologische landschap en de impact ervan op het proces. Het kan integratieproblemen, datavertragingen tussen systemen of inconsistenties in hoe verschillende systemen informatie vastleggen aan het licht brengen. Deze inzichten zijn waardevol voor IT- en procesverbeteringsteams die de systeemarchitectuur die de onboarding journey ondersteunt, willen stroomlijnen.

Het biedt context over waar elke processtap plaatsvindt, wat helpt bij het identificeren van cross-systeem inefficiënties en data-integratie-uitdagingen.

Vaak opgenomen in data-extracten of event logs, vooral in omgevingen met meerdere geïntegreerde systemen.

Dit attribuut registreert de datum en tijd van de meest recente data-extractie of refresh. Het maakt geen deel uit van het bedrijfsproces zelf, maar is cruciale metadata voor data validatie en governance. Het biedt transparantie over de actualiteit van de geanalyseerde data.

In procesanalyse is het kennen van de laatste data-update tijd essentieel voor het begrijpen van de tijdigheid van de gegenereerde inzichten. Het helpt gebruikers de data te vertrouwen door te bevestigen hoe actueel deze is en voorkomt verkeerde interpretaties op basis van verouderde informatie. Voor continue monitoring kan dit attribuut worden gebruikt om alerts in te stellen als data refreshes vertraagd zijn of mislukken, wat de continue betrouwbaarheid van de process mining dashboards waarborgt.

Het waarborgt datatransparantie door de actualiteit van de dataset aan te geven, wat cruciaal is voor de relevantie en nauwkeurigheid van de analyse.

Gegenereerd tijdens het data-extractie, transformatie en laden (ETL) proces; vaak te vinden in de metadata van de dataset.

Het Gebruikersdepartement specificeert de functionele groep of het team waartoe de gebruiker die de activiteit heeft uitgevoerd behoort, zoals 'Compliance', 'Client Onboarding' of 'Operations'. Dit biedt een organisatorische context op een hoger niveau vergeleken met de individuele User ID.

Het analyseren van het proces vanuit een departementaal perspectief is cruciaal voor het begrijpen van cross-functionele samenwerking en het identificeren van systemische knelpunten. Het helpt bij het visualiseren van de overdrachten tussen verschillende teams, die vaak een belangrijke bron zijn van vertragingen en inefficiënties. Deze informatie is essentieel voor het optimaliseren van teamstructuren, het verhelderen van verantwoordelijkheden en het verbeteren van communicatiekanalen om een soepelere onboarding ervaring te creëren.

Het maakt analyse van procesprestaties en handoffs tussen verschillende teams mogelijk, wat kansen benadrukt voor het verbeteren van cross-functionele samenwerking.

Vaak beschikbaar in gebruikersprofiel data gekoppeld aan de User ID, of het kan direct op de transactie worden vastgelegd.

De Aanvraagstatus geeft de uiteindelijke afhandeling van een aanvraag aan, zoals 'Goedgekeurd', 'Afgewezen' of 'Ingetrokken'. Het vertegenwoordigt de business outcome van het proces en is een kritieke dimensie voor performance measurement.

Dit attribuut is essentieel voor op resultaten gebaseerde analyse. Het maakt de vergelijking mogelijk van procespaden die leiden tot succesvolle uitkomsten versus die welke leiden tot afwijzingen. Analisten kunnen dit gebruiken om procespatronen te identificeren die geassocieerd zijn met hoge afwijzingspercentages, KPI's te berekenen zoals de 'Application Rejection Rate', en een 'Onboarding Funnel Analysis' op te bouwen om te zien waar aanvragers afhaken. Begrijpen waarom aanvragen mislukken is de eerste stap naar het verbeteren van het proces om de succesrate te verhogen.

Het definieert de business outcome van elke case, waardoor analyse mogelijk is van waarom aanvragen worden afgewezen en hoe de goedkeuringsgraad kan worden verbeterd.

Doorgaans te vinden in de hoofd case of aanvraagtabel, die de uiteindelijke staat van de record aangeeft.

De Event End Time markeert de precieze datum en tijd waarop een activiteit is afgesloten. In combinatie met de Event Start Time maakt het de exacte berekening van de verwerkingstijd voor elke individuele taak mogelijk. Niet alle systemen bieden zowel start- als eindtijden; sommige bieden mogelijk slechts één timestamp die voltooiing vertegenwoordigt.

Het hebben van een eindtijd is zeer waardevol voor performance analyse. Het maakt de creatie van gedetailleerde metrics mogelijk, zoals 'Gemiddelde Compliance Review Tijd' door onderscheid te maken tussen de tijd die een medewerker actief aan een taak werkte (verwerkingstijd) en de tijd dat de taak in een wachtrij stond (wachttijd). Dit detailniveau is cruciaal voor het nauwkeurig identificeren van knelpunten en het richten van verbeteringsinspanningen op ofwel resource capaciteit ofwel proceshandoffs.

Het maakt de precieze berekening van activiteitverwerkingstijden mogelijk, wat helpt onderscheid te maken tussen actieve werktijd en inactieve wachttijd.

Gevonden in event logs of transactietabellen samen met de starttijd. Kan gelabeld zijn als 'End Time', 'Completion Date' of 'Modified On'.

De User ID identificeert de persoon of systeem-bot die verantwoordelijk is voor het uitvoeren van een specifieke activiteit in het proces. Dit kan een compliance officer, een medewerker gegevensinvoer of een geautomatiseerde risicoscoringsengine zijn. Consistentie in gebruikersidentificatie is essentieel voor accurate resource analyse.

Dit attribuut biedt een mensgericht perspectief op het proces. Het is cruciaal voor het analyseren van werkdrukverdeling, individuele en team performance, en resource-allocatie. Door de process map te filteren op User ID, kunnen managers begrijpen hoe verschillende medewerkers taken afhandelen, trainingsmogelijkheden identificeren en ervoor zorgen dat het werk evenwichtig is verdeeld. Het helpt ook bij samenwerkingsanalyse, door inzicht te geven in hoe taken tussen verschillende personen worden overgedragen.

Het maakt analyse van werkdruk, resourceprestaties en samenwerkingspatronen mogelijk, waardoor een beter resource management en training mogelijk zijn.

Beschikbaar in systeem audit trails of transactielogs, vaak gekoppeld aan de gebruiker die een record heeft aangemaakt of voor het laatst gewijzigd.

De Klant Type classificeert de aanvrager in afzonderlijke categorieën, bijvoorbeeld 'Particulier', 'Zakelijk', 'Trust' of 'Non-Profit'. Verschillende klanttypen hebben vaak sterk verschillende onboardingvereisten en procescomplexiteiten.

Dit is een belangrijke segmentatie-attribuut voor analyse. Door de proceskaart en KPI's te filteren op Klant Type, kunnen organisaties significante variaties ontdekken. Zo omvat het onboarden van een zakelijke klant doorgaans complexere stappen zoals het verifiëren van uiteindelijke begunstigden, wat niet vereist is voor een individu. Deze analyse zorgt ervoor dat elke procesvariant zo efficiënt mogelijk is voor zijn specifieke segment en helpt bij het afstemmen van procesverbeteringen.

Het maakt de segmentatie van het proces mogelijk om het onboardingtraject voor verschillende typen klanten te vergelijken en te optimaliseren.

Meestal vastgelegd aan het begin van het aanvraagproces en opgeslagen in de hoofdklanten- of aanvraagtabel.

Het Risiconiveau is een cruciaal resultaat van het KYC-proces. Het categoriseert klanten op basis van factoren zoals branche, geografie en transactiepatronen. Deze classificatie bepaalt de mate van controle en due diligence die nodig is voor hun aanvraag.

Binnen process mining is dit attribuut een krachtige dimensie voor conformiteits- en variantieanalyse. Het proces voor een klant met een hoog risico moet, per definitie, anders en rigoureuzer zijn dan voor een klant met een laag risico. Door de daadwerkelijke processtromen voor verschillende risiconiveaus te vergelijken met de verwachte procedures, kunnen organisaties de compliance met interne beleidsregels en voorschriften controleren. Het helpt vragen te beantwoorden zoals: 'Ondergaan high-risk klanten altijd een uitgebreider due diligence onderzoek?' of 'Besteeden we te veel tijd aan low-risk klanten?'.

Het is essentieel voor compliance en risk management, waardoor analyse mogelijk is van of due diligence processen passend variëren voor verschillende risicoprofielen.

Berekend door een risk engine of handmatig toegewezen door een compliance officer. Opgeslagen in het hoofdkredietdossier of aanvraagrecord.

Dit attribuut identificeert de methode die de klant gebruikt om diens aanvraag in te dienen, zoals 'Web Portal', 'Mobile App' of 'In-Branch'. Verschillende kanalen kunnen verschillende data capture processen en klantervaringen hebben.

Het analyseren van het proces per kanaal helpt bij het evalueren van de performance en efficiëntie van elk klantcontactpunt. Het kan vragen beantwoorden zoals: 'Worden mobiele applicaties sneller verwerkt dan webapplicaties?' of 'Is de rework rate hoger voor aanvragen die in een filiaal zijn ingediend?'. Deze inzichten zijn waardevol voor het optimaliseren van de customer journey over alle kanalen heen en het effectief toewijzen van resources.

Het maakt vergelijking van procesefficiëntie en klantervaring over verschillende indieningskanalen mogelijk, zoals web, mobiel of persoonlijk.

Doorgaans vastgelegd aan het begin van het proces wanneer de aanvraag voor het eerst wordt aangemaakt.

Dit boolean attribuut maakt onderscheid tussen taken die worden uitgevoerd door software of bots en taken die worden uitgevoerd door menselijke gebruikers. Geautomatiseerde activiteiten kunnen initiële data validatie, sanctiescreening of het versturen van gestandaardiseerde communicatie omvatten.

Het analyseren van dit attribuut is cruciaal voor het evalueren van de effectiviteit van automatiseringsinitiatieven. Door de snelheid en resultaten van geautomatiseerde stappen te vergelijken met handmatige, kunnen bedrijven mogelijkheden identificeren voor verdere automatisering om kosten en doorlooptijden te reduceren. Het helpt ook bij het monitoren van de performance van geautomatiseerde systemen en het waarborgen dat ze naar verwachting functioneren binnen het end-to-end proces.

Het helpt de impact en efficiëntie van automatisering in het proces te meten, waarbij kansen worden geïdentificeerd voor verdere robotische of systematische verbeteringen.

Kan een dedicated field zijn in de event log of afgeleid zijn op basis van de User ID, bijvoorbeeld als de ID 'SYSTEM' of 'BOT' is.

De Klant ID is een unieke identificatie voor de klant die persisteert over meerdere interacties of aanvragen. Terwijl de Klant Aanvraag ID een enkel onboardingtraject volgt, kan de Klant ID meerdere onboardingpogingen of andere processen voor dezelfde klant koppelen.

Dit attribuut biedt een klantgerichte analyse die verder gaat dan een enkele case. Het is nuttig voor het begrijpen van herhaalde aanvragers, het analyseren van de langetermijnrelatie van een klant, of het verbinden van het onboardingproces met andere processen zoals 'Leningaanvraag' of 'Accountonderhoud'. Hoewel niet essentieel voor een single-process view, verrijkt het de data voor complexere, object-centric process mining.

Het maakt een klantgerichte view mogelijk, waarbij meerdere onboardingpogingen of verschillende processen gerelateerd aan dezelfde klant worden gekoppeld.

Meestal te vinden in een centraal klant stamdata systeem en gekoppeld aan de aanvraagrecord.

Het Klantland specificeert de geografische locatie van de aanvrager. Dit is een vitaal stuk informatie in KYC-processen, aangezien regelgeving en risicofactoren aanzienlijk kunnen variëren van het ene land tot het andere.

Geografische analyse biedt een andere belangrijke inzichtlaag. Onboardingprocessen kunnen verschillen op basis van landspecifieke wettelijke vereisten. Door te filteren op Klantland, kunnen bedrijven verifiëren dat deze jurisdictionele varianten correct worden gevolgd. Het kan ook prestatieverschillen onthullen, zoals langere cycle times voor aanvragen uit hoogrisicolanden, wat te verwachten is vanwege verscherpte due diligence vereisten.

Het maakt analyse van procesvariaties en prestaties op basis van geografie mogelijk, wat cruciaal is voor het waarborgen van compliance met lokale regelgeving.

Vastgelegd van de klant tijdens het aanvraagproces en opgeslagen in het klant- of aanvraagrecord.

Wanneer de status van een aanvraag 'Rejected' is, geeft de Afwijzingsreden de specifieke oorzaak, zoals 'Incomplete Documentatie', 'Hoog Risicoprofiel', of 'Sanctie Match'. Dit attribuut voegt cruciale context toe aan mislukte processen.

Het analyseren van afwijzingsredenen is fundamenteel voor het 'Application Rejection Analysis' dashboard. Het helpt bedrijven een root cause analysis uit te voeren om de meest voorkomende faalpunten in het onboarding proces te begrijpen. Door deze redenen te categoriseren en te kwantificeren, kunnen organisaties verbeteringen prioriteren. Als 'Incomplete Documentatie' bijvoorbeeld een topreden is, kan het bedrijf zich richten op het verduidelijken van instructies voor klanten of het verbeteren van het documentindieningsportaal.

Het biedt de grondoorzaak voor mislukte aanvragen, waardoor gerichte verbeteringen mogelijk zijn om de afwijzingsgraad te verminderen en de klantervaring te verbeteren.

Meestal opgeslagen in de hoofd aanvraag- of case tabel, vaak ingevuld wanneer de status op 'Rejected' wordt ingesteld.

De Service Level Agreement (SLA) Doeldatum is de uiterlijke datum voor het voltooien van het klant onboarding proces. Deze datum wordt vaak bepaald door interne beleidslijnen of contractuele verplichtingen en dient als maatstaf voor het meten van tijdigheid.

Dit attribuut vormt de basis voor het 'SLA Performance Monitoring' dashboard. Door de daadwerkelijke voltooiingsdatum van een aanvraag te vergelijken met de SLA Doeldatum, kan de 'SLA Adherence Rate' worden berekend. Het analyseren van cases die de SLA niet hebben gehaald, helpt bij het identificeren van de specifieke activiteiten of afdelingen die vertraging veroorzaken. Dit maakt proactief beheer van werkwachtrijen en resource-allocatie mogelijk om SLA-schendingen te minimaliseren en de klanttevredenheid te verbeteren.

Het biedt een performance benchmark, waardoor de meting van SLA-naleving en de identificatie van cases met vertragingsrisico mogelijk is.

Vaak berekend en opgeslagen in het hoofdaanvraagrecord wanneer de case wordt aangemaakt, gebaseerd op aanvraagtype of andere criteria.