Datatemplate voor KYC-klantonboarding

De klantaanvraag-ID is een unieke sleutel die aan elke nieuwe aanvraag voor klantonboarding wordt toegekend. De ID blijft hetzelfde vanaf het moment dat de aanvraag wordt ingediend tot deze is afgerond of beëindigd. Zo verbindt de ID alle activiteiten, gebeurtenissen en datapunten van één onboardingtraject. Daarmee is dit het belangrijkste attribuut voor process mining.

Met deze ID kun je het volledige proces voor elke klant reconstrueren. Je volgt de voortgang van de aanvraag, berekent de totale doorlooptijd en vergelijkt het verloop met dat van andere aanvragen. Procesvarianten, bottlenecks en prestatiemaatstaven worden per aanvraag geanalyseerd. Dat kan alleen als dit attribuut correct wordt herkend en als case-ID wordt gebruikt.

Dit attribuut is essentieel om alle bijbehorende gebeurtenissen samen te voegen tot één end-to-endproces. Daarmee vormt het de basis voor alle process mining-analyses.

Meestal staat dit in de koptekst of hoofdtabel van de klantaanvraag of het casemanagementsysteem.

De activiteitsnaam beschrijft een afzonderlijke stap of mijlpaal in het onboardingtraject van een klant, zoals 'Aanvraag ingediend', 'Compliancebeoordeling gestart' of 'Aanvraag goedgekeurd'. Elke activiteit staat voor een concrete actie van een gebruiker of systeem die de aanvraag verder brengt.

Dit attribuut is onmisbaar voor de visualisatie van de proceskaart, de kern van process mining. Door de volgorde en frequentie van activiteiten te analyseren, zie je hoe het proces in de praktijk verloopt. Je kunt veelvoorkomende routes herkennen, procesafwijkingen opsporen en herstelwerk of herhaling in kaart brengen. Duidelijke, consistente activiteitsnamen helpen om een bruikbaar en begrijpelijk procesmodel te maken.

Dit attribuut legt de processtappen vast en maakt visualisatie en analyse van de processtroom, bottlenecks en variaties mogelijk.

Te vinden in event logs, auditsporen of transactietabellen waarin processtappen zijn vastgelegd.

De starttijd van een gebeurtenis is de exacte datum en tijd waarop een activiteit begint. Samen met de case-ID en activiteitsnaam vormt deze timestamp een van de drie essentiële onderdelen van process mining. Dankzij de tijdstempels kun je gebeurtenissen binnen elke case chronologisch ordenen. Dat is nodig om de processtroom te reconstrueren zoals die werkelijk is verlopen.

Dit attribuut vormt de basis voor alle tijdsanalyses. Je gebruikt het om de duur van activiteiten te berekenen als er ook een eindtijd beschikbaar is, de wachttijd tussen activiteiten te bepalen en de totale doorlooptijd van het onboardingproces te berekenen. Met deze doorlooptijden kun je bottlenecks opsporen, SLA-naleving meten en de algehele procesprestaties volgen.

Dit attribuut bepaalt de chronologische volgorde van gebeurtenissen. Dat is essentieel om het procesmodel te ontdekken en alle tijdgebonden prestatiemaatstaven te berekenen.

Te vinden in event logs, auditsporen van aanvragen of transactietabellen. De naam is vaak 'Timestamp', 'Creation Date' of 'Start Time'.

Het attribuut Bronsysteem geeft aan welke applicatie of welk platform de data voor een activiteit heeft gegenereerd. In complexe omgevingen kan het KYC-proces meerdere systemen omvatten, zoals een CRM voor het indienen van aanvragen, een speciaal KYC-platform voor risicobeoordeling en een kernbanksysteem voor het aanmaken van accounts.

Door het proces per bronsysteem te analyseren, zie je hoe de technologische omgeving het proces beïnvloedt. Zo komen integratieproblemen, vertragingen in de data tussen systemen en verschillen in de manier waarop systemen informatie vastleggen aan het licht. Dit overzicht is nuttig voor IT- en procesverbeteringsteams die de systeemarchitectuur voor het onboardingtraject willen optimaliseren.

Dit attribuut laat zien waar elke processtap plaatsvindt. Zo kun je inefficiënties tussen systemen en problemen met datakoppelingen opsporen.

Vaak opgenomen in data-extracties of event logs, vooral in omgevingen met meerdere gekoppelde systemen.

Dit attribuut registreert de datum en tijd van de meest recente data-extractie of vernieuwing. Het maakt geen deel uit van het bedrijfsproces zelf, maar is belangrijke metadata voor datavalidatie en governance. Je ziet hiermee hoe actueel de geanalyseerde data is.

Voor procesanalyse is het belangrijk om te weten wanneer de data voor het laatst is bijgewerkt. Zo kun je beoordelen hoe actueel de inzichten zijn en voorkom je verkeerde conclusies op basis van verouderde informatie. Bij doorlopende monitoring kun je dit attribuut gebruiken om meldingen in te stellen als het vernieuwen van de data vertraging oploopt of mislukt. Zo blijven de procesminingdashboards betrouwbaar.

Dit attribuut maakt duidelijk hoe actueel de dataset is. Dat is belangrijk voor de relevantie en nauwkeurigheid van de analyse.

Aangemaakt tijdens het proces voor data-extractie, transformatie en laden (ETL). Vaak te vinden in de metadata van de dataset.

De aanvraagstatus geeft de uiteindelijke uitkomst van een aanvraag aan, zoals 'Goedgekeurd', 'Afgewezen' of 'Ingetrokken'. Deze status laat zien wat het proces heeft opgeleverd en is een belangrijke dimensie voor prestatiemetingen.

Dit attribuut is nodig voor analyses op basis van uitkomsten. Je kunt procesroutes vergelijken die tot goedkeuring leiden met routes die eindigen in een afwijzing. Analisten kunnen patronen herkennen die samenhangen met veel afwijzingen, KPI’s zoals het afwijzingspercentage berekenen en een funnelanalyse van onboarding maken om te zien waar aanvragers afhaken. Inzicht in de redenen voor mislukte aanvragen is de eerste stap naar een beter proces en een hoger slagingspercentage.

Dit attribuut legt de uitkomst van elke case vast. Zo kun je analyseren waarom aanvragen worden afgewezen en hoe je het goedkeuringspercentage kunt verhogen.

Meestal te vinden in de hoofdtabel voor cases of aanvragen, waar de eindstatus van het record staat.

De afdeling van de gebruiker geeft aan bij welke functionele groep of welk team de gebruiker hoort die de activiteit heeft uitgevoerd, zoals 'Compliance', 'Klantonboarding' of 'Bedrijfsvoering'. Dit geeft meer organisatorische context dan de gebruikers-ID alleen.

Door het proces per afdeling te bekijken, krijg je inzicht in de samenwerking tussen teams en kun je structurele bottlenecks opsporen. Je ziet hoe werk tussen teams wordt overgedragen, wat vaak tot vertraging en inefficiëntie leidt. Deze informatie helpt bij het verbeteren van teamstructuren, het verduidelijken van verantwoordelijkheden en het verbeteren van communicatiekanalen, zodat het onboardingtraject soepeler verloopt.

Hiermee kun je procesprestaties en overdrachten tussen teams analyseren en kansen vinden om de samenwerking tussen afdelingen te verbeteren.

Vaak beschikbaar in gebruikersprofieldata die aan de gebruikers-ID is gekoppeld. De afdeling kan ook rechtstreeks bij de transactie zijn vastgelegd.

De eindtijd van een gebeurtenis is de exacte datum en tijd waarop een activiteit is afgerond. In combinatie met de starttijd van de gebeurtenis kun je de verwerkingstijd van elke afzonderlijke taak precies berekenen. Niet elk systeem levert zowel een start- als eindtijd. Sommige systemen geven alleen één timestamp voor de afronding.

Een eindtijd is waardevol voor prestatieanalyses. Je kunt er gedetailleerde maatstaven mee opstellen, zoals 'Gemiddelde tijd voor compliancebeoordeling'. Daarbij maak je onderscheid tussen de tijd waarin een medewerker actief aan een taak werkt en de tijd waarin de taak in een wachtrij staat. Dit detail helpt om bottlenecks goed op te sporen en verbeteringen te richten op de beschikbare capaciteit of de overdracht tussen processtappen.

Hiermee kun je de verwerkingstijd van activiteiten precies berekenen en actieve werktijd onderscheiden van wachttijd.

Te vinden in event logs of transactietabellen, naast de starttijd. De naam kan 'End Time', 'Completion Date' of 'Modified On' zijn.

De gebruikers-ID geeft aan welke persoon of systeembot verantwoordelijk was voor een activiteit in het proces. Dit kan een compliancefunctionaris, een medewerker gegevensinvoer of een geautomatiseerde engine voor risicoscores zijn. Voor een goede bronanalyse is het belangrijk dat gebruikers consequent worden geïdentificeerd.

Dit attribuut geeft een menselijk perspectief op het proces. Je gebruikt het om de werkverdeling, prestaties van medewerkers en teams en de inzet van bronnen te analyseren. Door de proceskaart op gebruikers-ID te filteren, zie je hoe verschillende medewerkers taken uitvoeren. Zo kun je opleidingsbehoeften opsporen en werk evenwichtig verdelen. Ook maakt dit attribuut samenwerkingspatronen zichtbaar, zoals de overdracht van werk tussen medewerkers.

Hiermee kun je de werkdruk, bronprestaties en samenwerkingspatronen analyseren, zodat je bronnen beter kunt beheren en gerichter kunt opleiden.

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

Het klanttype deelt de aanvrager in een categorie in, zoals 'Particulier', 'Zakelijk', 'Trust' of 'Non-profit'. De vereisten en complexiteit van het onboardingproces verschillen vaak sterk per klanttype.

Dit attribuut is handig om analyses op te splitsen. Door de proceskaart en KPI’s op klanttype te filteren, kunnen organisaties belangrijke verschillen ontdekken. Voor onboarding van een zakelijke klant zijn bijvoorbeeld vaak extra stappen nodig, zoals het controleren van uiteindelijk belanghebbenden. Voor een particulier is dat niet nodig. Met deze analyse kun je elk procesvariant zo efficiënt mogelijk maken voor de betreffende klantgroep en verbeteringen daarop afstemmen.

Hiermee kun je het proces opsplitsen en het onboardingtraject voor verschillende klanttypen vergelijken en verbeteren.

Meestal vastgelegd aan het begin van het aanvraagproces en opgeslagen in de hoofdtabel van de klant of aanvraag.

Het risiconiveau is een belangrijke uitkomst van het KYC-proces. Klanten worden ingedeeld op basis van factoren zoals hun sector, geografische locatie en transactiepatronen. Deze classificatie bepaalt hoe grondig de aanvraag moet worden gecontroleerd en welk cliëntenonderzoek nodig is.

Bij process mining is dit attribuut een belangrijke dimensie voor conformancechecks en variantanalyses. Het proces voor een klant met een hoog risico hoort volgens het ontwerp anders en grondiger te zijn dan dat voor een klant met een laag risico. Door de werkelijke processtromen voor verschillende risiconiveaus te vergelijken met de verwachte procedures, kunnen organisaties controleren of ze interne beleidsregels en wetgeving naleven. Zo kun je vragen beantwoorden als: 'Wordt bij klanten met een hoog risico altijd verscherpt cliëntenonderzoek uitgevoerd?' en 'Besteden we te veel tijd aan klanten met een laag risico?'.

Dit attribuut is belangrijk voor compliance en risicobeheer. Je kunt ermee nagaan of het cliëntenonderzoek passend verschilt per risicoprofiel.

Berekend door een risico-engine of handmatig toegekend door een compliancefunctionaris. Opgeslagen in het hoofdrecord van de klant of aanvraag.

Dit attribuut geeft aan hoe de klant de aanvraag heeft ingediend, bijvoorbeeld via een 'Webportaal', 'Mobiele app' of 'Filiaal'. Per kanaal kunnen de gegevens op een andere manier worden vastgelegd en kan de klantervaring verschillen.

Door het proces per kanaal te analyseren, kun je de prestaties en efficiëntie van elk klantcontactpunt beoordelen. Zo kun je vragen beantwoorden als: 'Worden aanvragen via mobiel sneller verwerkt dan aanvragen via het web?' en 'Is er meer herstelwerk bij aanvragen die in een filiaal zijn ingediend?' Deze inzichten helpen om het klanttraject via alle kanalen te verbeteren en bronnen goed in te zetten.

Hiermee kun je de procesefficiëntie en klantervaring vergelijken voor verschillende indieningskanalen, zoals web, mobiel of persoonlijk.

Meestal vastgelegd aan het begin van het proces, wanneer de aanvraag wordt aangemaakt.

Dit booleaanse attribuut maakt onderscheid tussen taken die door software of bots worden uitgevoerd en taken van menselijke gebruikers. Geautomatiseerde activiteiten kunnen bijvoorbeeld bestaan uit een eerste datacontrole, een sanctiecontrole of het versturen van standaardberichten.

Met dit attribuut kun je beoordelen hoe effectief automatiseringsinitiatieven zijn. Door de snelheid en uitkomsten van geautomatiseerde en handmatige stappen te vergelijken, kunnen bedrijven kansen vinden om verder te automatiseren en kosten en doorlooptijden te verlagen. Ook kun je de prestaties van geautomatiseerde systemen volgen en controleren of ze binnen het end-to-endproces naar verwachting werken.

Dit attribuut helpt de impact en efficiëntie van automatisering in het proces te meten en kansen te vinden voor verdere robotisering of systeemverbeteringen.

Kan een apart veld in het event log zijn of worden afgeleid van de gebruikers-ID, bijvoorbeeld als de ID 'SYSTEM' of 'BOT' is.

De klant-ID is een unieke identificatiecode die bij meerdere interacties of aanvragen hetzelfde blijft. De klantaanvraag-ID volgt één onboardingtraject, terwijl de klant-ID meerdere onboardingpogingen of andere processen van dezelfde klant aan elkaar kan koppelen.

Met dit attribuut kun je de klant centraal stellen in de analyse, ook buiten één case. Het is handig om terugkerende aanvragers te herkennen, de langetermijnrelatie met een klant te analyseren of het onboardingproces te koppelen aan andere processen, zoals 'Leningaanvraag' of 'Accountbeheer'. Voor een analyse van één proces is dit attribuut niet noodzakelijk, maar het verrijkt de data voor complexere objectgerichte process mining.

Hiermee kun je de klant centraal stellen en meerdere onboardingpogingen of verschillende processen van dezelfde klant aan elkaar koppelen.

Meestal te vinden in een centraal systeem voor klantstamgegevens en gekoppeld aan het aanvraagrecord.

Het land van de klant geeft aan waar de aanvrager zich geografisch bevindt. Dit is belangrijke informatie voor KYC-processen, omdat wetgeving en risicofactoren per land sterk kunnen verschillen.

Geografische analyse biedt een extra perspectief. Door wettelijke vereisten per land kan het onboardingproces verschillen. Met een filter op land van de klant kunnen bedrijven controleren of de juiste procedures voor elke jurisdictie worden gevolgd. Ook kunnen prestatieverschillen zichtbaar worden, zoals langere doorlooptijden voor aanvragen uit landen met een hoog risico. Dat kan te maken hebben met de vereisten voor verscherpt cliëntenonderzoek.

Hiermee kun je procesvariaties en prestaties per geografische locatie analyseren. Dat is belangrijk om te controleren of lokale wetgeving wordt nageleefd.

Tijdens het aanvraagproces bij de klant opgevraagd en opgeslagen in het klant- of aanvraagrecord.

Als de status van een aanvraag 'Afgewezen' is, geeft de reden van afwijzing de specifieke oorzaak aan, zoals 'Documentatie onvolledig', 'Hoog risicoprofiel' of 'Sanctiematch'. Dit attribuut geeft belangrijke context bij mislukte processen.

Analyse van afwijzingsredenen vormt de basis voor het dashboard 'Analyse van afgewezen aanvragen'. Hiermee kunnen organisaties de oorzaken achterhalen van de meest voorkomende problemen in het onboardingproces. Door deze redenen in categorieën in te delen en te tellen, kunnen ze verbeteringen prioriteren. Als 'Documentatie onvolledig' bijvoorbeeld vaak voorkomt, kan het bedrijf de instructies voor klanten verduidelijken of het portaal voor het indienen van documenten verbeteren.

Dit attribuut laat zien waarom aanvragen mislukken. Zo kun je gericht verbeteringen doorvoeren om het afwijzingspercentage te verlagen en de klantervaring te verbeteren.

Meestal opgeslagen in de hoofdtabel voor aanvragen of cases. Vaak wordt het veld ingevuld zodra de status op 'Afgewezen' wordt gezet.

De SLA-streefdatum is de deadline voor het afronden van het klantonboardingproces. Deze datum is vaak gebaseerd op intern beleid of contractuele verplichtingen en dient als maatstaf voor tijdige afhandeling.

Dit attribuut vormt de basis voor het dashboard 'Monitoring van SLA-prestaties'. Door de werkelijke afrondingsdatum van een aanvraag te vergelijken met de SLA-streefdatum, kun je het SLA-nalevingspercentage berekenen. Analyse van cases die de SLA niet halen, laat zien welke activiteiten of afdelingen vertraging veroorzaken. Zo kun je werkvoorraden en de inzet van bronnen proactief beheren, SLA-overschrijdingen beperken en de klanttevredenheid verbeteren.

Dit attribuut biedt een maatstaf voor prestaties. Je kunt ermee meten of SLA’s worden nageleefd en cases opsporen die vertraging dreigen op te lopen.

Vaak berekend en opgeslagen in het hoofdrecord van de aanvraag wanneer de case wordt aangemaakt, op basis van het aanvraagtype of andere criteria.