Uw KYC-onboarding van klanten datatemplate

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 belangrijkste link die alle individuele activiteiten, gebeurtenissen en gegevenspunten voor 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 doorlooptijd en de vergelijking van het pad met andere mogelijk. Alle procesvarianten, knelpunten en prestaties meetwaarden worden geanalyseerd op basis van elke aanvraag, wat alleen mogelijk is door dit attribuut correct te vinden en te gebruiken als de case ID.

Het is belangrijk voor het groeperen van alle gerelateerde gebeurtenissen 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 activiteitsnaam beschrijft een duidelijke stap of mijlpaal in het klant onboardingtraject, 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 onmisbaar voor het visualiseren van de proceskaart, die de kern vormt van process mining. Door de volgorde en frequentie van verschillende activiteiten te analyseren, kunnen analysesten de daadwerkelijke processtroom begrijpen, gemeenschappelijke paden vinden, procesafwijkingen bekijken en gebieden van herstelwerk of herhaling vinden. De helderheid en consistentie van activiteitsnamen zijn belangrijk voor het bouwen van een zinvol en begrijpelijk procesmodel.

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

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

De Starttijd event 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 activiteitsnaam. Deze timestamped data maakt de chronologische ordening van gebeurtenissen binnen elke case mogelijk, wat nodig is om de processtroom 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 doorlooptijd van het gehele onboardingproces. Het analyseren van deze duren helpt knelpunten te vinden, SLA-naleving te meten en de algehele procesprestaties te monitoren.

Het biedt de chronologische volgorde van gebeurtenissen, wat belangrijk is voor het bekijken van het procesmodel en het berekenen van alle tijdgebonden prestaties meetwaarden.

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

Het Bronsysteem 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 technische omgeving en de impact ervan op het proces. Het kan integratieproblemen, datavertragingen tussen systemen of inconsistenties in hoe verschillende systemen Informatie vastleggen inzichtelijk maken. Deze inzichten zijn waardevol voor IT- en procesverbeteringsteams die de systeemarchitectuur die de onboardingtraject ondersteunt, willen optimaliseren.

Het biedt context over waar elke processtap plaatsvindt, wat helpt bij het vinden 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 belangrijke metadata voor datavalidatie en governance. Het biedt transparantie over de relevantie van de geanalyseerde data.

In procesanalyse is het kennen van de laatste data-update tijd belangrijk 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 meldingen 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 relevantie van de dataset aan te geven, wat belangrijk 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 Gebruikersafdeling 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 Gebruiker ID.

Het analyseren van het proces vanuit een departementaal perspectief is belangrijk voor het begrijpen van cross-functionele samenwerking en het vinden 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 belangrijk voor het optimaliseren van teamstructuren, het verhelderen van verantwoordelijkheden en het verbeteren van communicatiekanalen om een vlottere onboardingervaring te creëren.

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

Vaak beschikbaar in gebruikersprofiel data gekoppeld aan de Gebruiker 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 prestaties measurement.

Dit attribuut is belangrijk 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 vinden 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 succespercentage 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 het record aangeeft.

De Event End Time markeert de precieze datum en tijd waarop een activiteit is afgesloten. In combinatie met de Starttijd event 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 prestaties analyse. Het maakt de creatie van gedetailleerde meetwaarden 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 belangrijk voor het nauwkeurig vinden van knelpunten en het richten van verbeteringsinspanningen op ofwel bron capaciteit ofwel procesoverdrachten.

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 Gebruiker 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 belangrijk voor accurate bron analyse.

Dit attribuut biedt een mensgericht perspectief op het proces. Het is belangrijk voor het analyseren van werkdrukverdeling, individuele en team prestaties, en toewijzing van middelen. Door de procesmap te filteren op Gebruiker ID, kunnen managers begrijpen hoe verschillende medewerkers taken afhandelen, trainingsmogelijkheden vinden 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, prestaties van medewerkers en samenwerkingspatronen mogelijk, waardoor een beter bronbeheer 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 bekijken. 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 belangrijk resultaat van het KYC-proces. Het categoriseert klanten op basis van factoren zoals branche, geografie en transactiepatronen. Deze classificatie bepaalt de mate van toezicht en due diligence die nodig is voor hun aanvraag.

Binnen process mining is dit attribuut een waardevolle factor 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 naleving van interne beleidsregels en voorschriften controleren. Het helpt vragen te beantwoorden zoals: 'Ondergaan high-risk klanten altijd een vollediger due diligence onderzoek?' of 'Besteeden we te veel tijd aan low-risk klanten?'.

Het is belangrijk 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 ewaarderen van de prestaties en efficiëntie van elk klantcontactpunt. Het kan vragen beantwoorden zoals: 'Worden mobiele applicaties sneller verwerkt dan webapplicaties?' of 'Is de herstelwerk rate hoger voor aanvragen die in een filiaal zijn ingediend?'. Deze inzichten zijn waardevol voor het optimaliseren van de customer klantreis over alle kanalen heen en het effectief toewijzen van bronnen.

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 datavalidatie, sanctiescreening of het versturen van gestandaardiseerde communicatie omvatten.

Het analyseren van dit attribuut is belangrijk voor het ewaarderen van de effectiviteit van automatiseringsinitiatieven. Door de snelheid en resultaten van geautomatiseerde stappen te vergelijken met handmatige, kunnen bedrijven mogelijkheden vinden voor verdere automatisering om kosten en doorlooptijden te verlagen. Het helpt ook bij het monitoren van de prestaties 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 veld zijn in de event log of afgeleid zijn op basis van de Gebruiker 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 belangrijk voor een single-procesweergave, 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 belangrijk 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 zichtbaar maken, zoals langere doorlooptijden 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 belangrijk is voor het waarborgen van naleving van 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 belangrijke context toe aan mislukte processen.

Het analyseren van afwijzingsredenen is onmisbaar voor het 'Application Rejection Analysis' dashboard. Het helpt bedrijven een oorzaakanalyse 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 vinden van de specifieke activiteiten of afdelingen die vertraging veroorzaken. Dit maakt proactief beheer van werkwachtrijen en toewijzing van middelen mogelijk om SLA-overschrijdingen te minimaliseren en de klanttevredenheid te verbeteren.

Het biedt een prestaties 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.