Szablon danych dla onboardingu klientów KYC

Czas rozpoczęcia zdarzenia to dokładna data i godzina rozpoczęcia działania. Obok case ID i nazwy działania jest jednym z trzech podstawowych elementów process mining. Dane ze znacznikami czasu pozwalają uporządkować zdarzenia w każdym przypadku chronologicznie, co jest niezbędne do odtworzenia rzeczywistego przebiegu procesu.

Ten atrybut stanowi podstawę wszystkich analiz czasu. Służy do obliczania czasu trwania działań, jeśli dostępny jest również czas ich zakończenia, czasu oczekiwania między działaniami oraz całkowitego czasu realizacji onboardingu. Analiza tych wartości pomaga wykrywać wąskie gardła, mierzyć dotrzymywanie SLA i monitorować ogólną efektywność procesu.

Pozwala ustalić kolejność zdarzeń, niezbędną do odkrycia modelu procesu i obliczenia wszystkich czasowych wskaźników efektywności.

Znajduje się w dziennikach zdarzeń, śladach audytowych wniosków lub tabelach transakcji. Może mieć nazwę „Timestamp”, „Creation Date” lub „Start Time”.

Identyfikator wniosku klienta to unikalny klucz przypisywany każdemu nowemu wnioskowi o onboarding od chwili jego złożenia aż do zakończenia lub przerwania. Łączy wszystkie działania, zdarzenia i dane dotyczące jednej ścieżki onboardingu, dlatego jest najważniejszym atrybutem w process mining.

Identyfikator ten pozwala odtworzyć cały proces dla każdego klienta. Umożliwia śledzenie postępów wniosku, obliczenie całkowitego czasu realizacji i porównanie jego przebiegu z innymi. Warianty procesu, wąskie gardła i wskaźniki efektywności analizuje się dla każdego wniosku osobno. Jest to możliwe tylko wtedy, gdy ten atrybut zostanie prawidłowo zidentyfikowany i użyty jako case ID.

Pozwala połączyć wszystkie powiązane zdarzenia w jeden proces od początku do końca i stanowi podstawę każdej analizy process mining.

Zazwyczaj znajduje się w nagłówku lub głównej tabeli wniosku klienta albo systemu zarządzania sprawami.

Nazwa działania opisuje konkretny krok lub kamień milowy na ścieżce onboardingu klienta, na przykład „Złożono wniosek”, „Rozpoczęto weryfikację zgodności” lub „Zatwierdzono wniosek”. Każde działanie oznacza konkretną czynność użytkownika lub systemu, która przesuwa wniosek dalej w procesie.

Ten atrybut ma podstawowe znaczenie przy tworzeniu mapy procesu, która stanowi centrum process mining. Analiza kolejności i częstotliwości działań pozwala zrozumieć rzeczywisty przebieg procesu, rozpoznać typowe ścieżki, wykryć odstępstwa oraz wskazać miejsca, w których praca jest powtarzana. Jasne i spójne nazwy działań pomagają zbudować czytelny i użyteczny model procesu.

Określa kolejne kroki procesu, dzięki czemu można przedstawić i analizować jego przebieg, wąskie gardła oraz różnice między wariantami.

Występuje w dziennikach zdarzeń, śladach audytowych lub tabelach transakcji rejestrujących kroki procesu biznesowego.

Ten atrybut zapisuje datę i godzinę ostatniego pobrania lub odświeżenia danych. Nie jest częścią procesu biznesowego, ale stanowi ważne metadane wykorzystywane do walidacji i nadzoru nad danymi. Informuje, jak aktualne są analizowane dane.

W analizie procesu znajomość czasu ostatniej aktualizacji danych pozwala ocenić aktualność uzyskanych wniosków. Ułatwia użytkownikom zaufanie do danych, ponieważ pokazuje, na ile są bieżące, i zapobiega błędnym wnioskom opartym na nieaktualnych informacjach. Przy stałym monitorowaniu można wykorzystać ten atrybut do ustawiania alertów o opóźnionym lub nieudanym odświeżeniu danych, co pomaga utrzymać wiarygodność dashboardów process mining.

Zapewnia przejrzystość danych, pokazując aktualność zbioru, która ma zasadnicze znaczenie dla trafności i dokładności analizy.

Powstaje podczas procesu ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (ETL). Często znajduje się w metadanych zbioru danych.

Atrybut „System źródłowy” określa aplikację lub platformę, która wygenerowała dane dotyczące danego działania. W złożonym środowisku proces KYC może obejmować kilka systemów, na przykład CRM do składania wniosków, dedykowaną platformę KYC do oceny ryzyka i centralny system bankowy do tworzenia kont.

Analiza procesu według systemu źródłowego pomaga zrozumieć wykorzystywane rozwiązania technologiczne i ich wpływ na proces. Może ujawnić problemy z integracją, opóźnienia w przepływie danych między systemami lub różnice w sposobie rejestrowania informacji. Taki widok przydaje się zespołom IT i zespołom zajmującym się ulepszaniem procesów, które chcą usprawnić architekturę systemów obsługujących onboarding.

Pokazuje, w którym systemie odbywa się każdy krok procesu, co pomaga wykrywać nieefektywności na styku systemów i problemy z integracją danych.

Często występuje w wyciągach danych lub dziennikach zdarzeń, zwłaszcza w środowiskach z wieloma zintegrowanymi systemami.

Czas zakończenia zdarzenia to dokładna data i godzina zakończenia działania. W połączeniu z czasem jego rozpoczęcia pozwala precyzyjnie obliczyć czas realizacji każdego zadania. Nie wszystkie systemy udostępniają zarówno czas rozpoczęcia, jak i zakończenia. Niektóre zapisują tylko jeden znacznik czasu, oznaczający zakończenie.

Czas zakończenia jest bardzo przydatny w analizie efektywności. Umożliwia tworzenie szczegółowych wskaźników, takich jak „Średni czas weryfikacji zgodności”, ponieważ pozwala odróżnić czas aktywnej pracy pracownika od czasu oczekiwania zadania w kolejce. Taki poziom szczegółowości pomaga dokładnie wykrywać wąskie gardła i kierować działania usprawniające na dostępność zasobów lub przekazywanie zadań.

Umożliwia precyzyjne obliczenie czasu realizacji działań i odróżnienie aktywnej pracy od bezczynnego oczekiwania.

Występuje w dziennikach zdarzeń lub tabelach transakcji, obok czasu rozpoczęcia. Może mieć nazwę „End Time”, „Completion Date” lub „Modified On”.

Dział użytkownika wskazuje jednostkę organizacyjną lub zespół, do którego należy osoba wykonująca działanie, na przykład „Zgodność”, „Onboarding klientów” lub „Operacje”. Zapewnia szerszy kontekst organizacyjny niż sam identyfikator użytkownika.

Analiza procesu z perspektywy działów pomaga zrozumieć współpracę między różnymi obszarami i wykrywać problemy występujące w całej organizacji. Ułatwia pokazanie przekazywania zadań między zespołami, które często powoduje opóźnienia i nieefektywność. Informacje te pomagają usprawnić strukturę zespołów, doprecyzować zakresy odpowiedzialności i poprawić komunikację, aby onboarding przebiegał sprawniej.

Umożliwia analizę efektywności procesu i przekazywania zadań między zespołami, wskazując możliwości usprawnienia współpracy między działami.

Często dostępny w danych profilu użytkownika powiązanych z jego identyfikatorem. Może też być zapisany bezpośrednio w transakcji.

Identyfikator użytkownika wskazuje osobę lub bota systemowego odpowiedzialnego za wykonanie danego działania w procesie. Może to być specjalista ds. zgodności, pracownik wprowadzający dane lub automatyczny silnik oceny ryzyka. Spójne identyfikowanie użytkowników jest niezbędne do prawidłowej analizy zasobów.

Ten atrybut pozwala spojrzeć na proces z perspektywy osób, które go realizują. Jest niezbędny do analizy rozkładu obciążenia, efektywności poszczególnych osób i zespołów oraz alokacji zasobów. Filtrowanie mapy procesu według identyfikatora użytkownika pozwala menedżerom sprawdzić, jak poszczególni pracownicy wykonują zadania, wskazać potrzeby szkoleniowe i zadbać o równomierny podział pracy. Ułatwia też analizę współpracy i pokazuje, jak zadania są przekazywane między osobami.

Umożliwia analizę obciążenia pracą, efektywności zasobów i sposobów współpracy, co ułatwia zarządzanie zasobami i planowanie szkoleń.

Dostępny w śladach audytowych systemu lub dziennikach transakcji, często powiązany z użytkownikiem, który utworzył lub ostatnio zmodyfikował rekord.

Poziom ryzyka to jeden z ważnych wyników procesu KYC. Klasyfikuje klientów na podstawie takich czynników jak branża, lokalizacja i wzorce transakcji. Od tej klasyfikacji zależy zakres kontroli i należytej staranności wymagany przy rozpatrywaniu wniosku.

W process mining ten atrybut jest przydatny do analizy zgodności i wariantów procesu. Proces dla klienta wysokiego ryzyka powinien z założenia różnić się od procesu dla klienta niskiego ryzyka i obejmować dokładniejszą weryfikację. Porównanie rzeczywistego przebiegu dla różnych poziomów ryzyka z wymaganymi procedurami pozwala sprawdzić zgodność z wewnętrznymi zasadami i przepisami. Można dzięki temu odpowiedzieć na pytania: „Czy klienci wysokiego ryzyka zawsze przechodzą wzmożoną weryfikację?” lub „Czy poświęcamy zbyt dużo czasu klientom niskiego ryzyka?”.

Jest niezbędny do zarządzania zgodnością i ryzykiem. Pozwala sprawdzić, czy zakres należytej staranności jest odpowiednio dostosowany do profilu ryzyka.

Obliczany przez silnik oceny ryzyka lub przypisywany ręcznie przez specjalistę ds. zgodności. Przechowywany w głównym rekordzie klienta lub wniosku.

Status wniosku określa jego ostateczny wynik, na przykład „Zatwierdzony”, „Odrzucony” lub „Wycofany”. Pokazuje rezultat biznesowy procesu i jest ważnym wymiarem pomiaru efektywności.

Ten atrybut jest niezbędny do analizy wyników. Pozwala porównywać ścieżki procesu prowadzące do zatwierdzenia z tymi, które kończą się odrzuceniem. Analitycy mogą dzięki niemu wykrywać wzorce związane z wysokim odsetkiem odrzuceń, obliczać KPI, takie jak „Odsetek odrzuconych wniosków”, oraz tworzyć analizę lejka onboardingu, aby sprawdzić, na którym etapie wnioskodawcy rezygnują. Zrozumienie przyczyn niepowodzeń to pierwszy krok do usprawnienia procesu i zwiększenia odsetka zatwierdzeń.

Określa wynik biznesowy każdej sprawy, umożliwiając analizę przyczyn odrzucania wniosków i sposobów na zwiększenie odsetka zatwierdzeń.

Zazwyczaj znajduje się w głównej tabeli spraw lub wniosków i wskazuje końcowy stan rekordu.

Typ klienta przypisuje wnioskodawcę do określonej kategorii, na przykład „Osoba fizyczna”, „Firma”, „Trust” lub „Organizacja non-profit”. Wymagania dotyczące onboardingu i złożoność procesu mogą znacznie różnić się w zależności od typu klienta.

To ważny atrybut segmentacji. Filtrowanie mapy procesu i KPI według typu klienta pozwala wykryć istotne różnice. Na przykład onboarding firmy zwykle obejmuje bardziej złożone kroki, takie jak weryfikacja beneficjentów rzeczywistych, które nie są wymagane w przypadku osoby fizycznej. Analiza pomaga usprawnić każdy wariant procesu z myślą o danym segmencie i lepiej dopasować działania usprawniające.

Pozwala podzielić proces na segmenty, aby porównywać i usprawniać onboarding różnych typów klientów.

Zazwyczaj rejestrowany na początku procesu składania wniosku i przechowywany w głównej tabeli klienta lub wniosku.

Ten atrybut logiczny odróżnia zadania wykonywane przez oprogramowanie lub boty od tych realizowanych przez użytkowników. Do działań automatycznych mogą należeć wstępna walidacja danych, sprawdzanie list sankcyjnych lub wysyłanie standardowych komunikatów.

Analiza tego atrybutu pomaga ocenić skuteczność automatyzacji. Porównanie szybkości i wyników działań automatycznych z ręcznymi pozwala wskazać kolejne możliwości automatyzacji, które mogą ograniczyć koszty i czas realizacji. Ułatwia też monitorowanie działania systemów automatycznych i sprawdzanie, czy funkcjonują zgodnie z oczekiwaniami w całym procesie.

Pomaga mierzyć wpływ i efektywność automatyzacji procesu oraz wskazywać możliwości dalszych usprawnień z użyciem RPA lub innych rozwiązań systemowych.

Może być osobnym polem w dzienniku zdarzeń albo być wyznaczany na podstawie identyfikatora użytkownika, na przykład gdy ma on wartość „SYSTEM” lub „BOT”.

Identyfikator klienta jest unikalnym oznaczeniem, które pozostaje takie samo w przypadku wielu interakcji lub wniosków. Identyfikator wniosku klienta śledzi jedną ścieżkę onboardingu, natomiast identyfikator klienta może łączyć wiele prób onboardingu lub inne procesy dotyczące tej samej osoby.

Ten atrybut pozwala analizować proces z perspektywy klienta, a nie pojedynczej sprawy. Przydaje się do rozpoznawania klientów składających kolejne wnioski, analizy długoterminowej relacji z klientem lub łączenia onboardingu z innymi procesami, takimi jak „Wniosek o kredyt” czy „Obsługa konta”. Nie jest niezbędny do analizy pojedynczego procesu, ale wzbogaca dane potrzebne do bardziej złożonego, obiektowego process mining.

Pozwala analizować proces z perspektywy klienta, łącząc wiele prób onboardingu lub różne procesy dotyczące tej samej osoby.

Zazwyczaj znajduje się w centralnym systemie danych podstawowych klientów i jest powiązany z rekordem wniosku.

Ten atrybut wskazuje sposób złożenia wniosku przez klienta, na przykład „Portal internetowy”, „Aplikacja mobilna” lub „W oddziale”. W zależności od kanału mogą się różnić zarówno sposób zbierania danych, jak i doświadczenia klientów.

Analiza procesu według kanału pozwala ocenić efektywność poszczególnych punktów kontaktu z klientem. Można dzięki niej odpowiedzieć na pytania: „Czy wnioski z aplikacji mobilnej są przetwarzane szybciej niż te złożone przez internet?” lub „Czy wnioski składane w oddziale częściej wymagają poprawek?”. Takie informacje pomagają usprawnić ścieżkę klienta we wszystkich kanałach i lepiej przydzielać zasoby.

Umożliwia porównanie efektywności procesu i doświadczeń klientów w różnych kanałach składania wniosków, takich jak internet, urządzenia mobilne i obsługa osobista.

Zazwyczaj rejestrowany na samym początku procesu, podczas tworzenia wniosku.

Kraj klienta określa lokalizację geograficzną wnioskodawcy. Jest to ważna informacja w procesach KYC, ponieważ przepisy i czynniki ryzyka mogą znacznie różnić się w zależności od kraju.

Analiza geograficzna dostarcza dodatkowych informacji. Przebieg onboardingu może zależeć od lokalnych wymogów prawnych. Filtrowanie według kraju klienta pozwala sprawdzić, czy warianty procesu dla poszczególnych jurysdykcji są realizowane prawidłowo. Można też wykryć różnice w efektywności, na przykład dłuższy czas realizacji wniosków z krajów wysokiego ryzyka, co może wynikać z wymogów wzmożonej weryfikacji.

Umożliwia analizę różnic w przebiegu i efektywności procesu w zależności od lokalizacji, co ma znaczenie dla zgodności z lokalnymi przepisami.

Pobierany od klienta podczas składania wniosku i zapisywany w rekordzie klienta lub wniosku.

Gdy status wniosku to „Odrzucony”, powód odrzucenia wskazuje konkretną przyczynę, na przykład „Niekompletna dokumentacja”, „Wysoki profil ryzyka” lub „Zgodność z listą sankcyjną”. Ten atrybut dostarcza ważnego kontekstu dla nieudanych spraw.

Analiza powodów odrzucenia stanowi podstawę dashboardu „Analiza odrzuconych wniosków”. Pomaga ustalić najczęstsze przyczyny niepowodzeń w procesie onboardingu. Klasyfikacja i zliczenie tych przyczyn pozwalają ustalić priorytety działań usprawniających. Jeśli na przykład częstym powodem jest niekompletna dokumentacja, firma może doprecyzować instrukcje dla klientów lub usprawnić portal do przesyłania dokumentów.

Wskazuje przyczyny niepowodzeń wniosków, co pozwala wprowadzać ukierunkowane usprawnienia, ograniczać odsetek odrzuceń i poprawiać doświadczenia klientów.

Zazwyczaj przechowywany w głównej tabeli wniosków lub spraw. Często uzupełniany po ustawieniu statusu „Odrzucony”.

Termin SLA to data, do której należy zakończyć onboarding klienta. Wyznaczają go zwykle wewnętrzne zasady lub zobowiązania umowne. Służy jako punkt odniesienia przy pomiarze terminowości.

Ten atrybut stanowi podstawę dashboardu „Monitorowanie realizacji SLA”. Porównanie rzeczywistej daty zakończenia wniosku z terminem SLA pozwala obliczyć wskaźnik dotrzymywania SLA. Analiza spraw, w których przekroczono termin, pomaga wskazać konkretne działania lub działy powodujące opóźnienia. Dzięki temu można lepiej zarządzać kolejkami zadań i przydziałem zasobów, ograniczać przypadki naruszenia SLA i poprawiać satysfakcję klientów.

Stanowi punkt odniesienia do pomiaru realizacji SLA i wskazywania spraw zagrożonych opóźnieniem.

Często obliczany i zapisywany w głównym rekordzie wniosku podczas tworzenia sprawy, na podstawie typu wniosku lub innych kryteriów.