Seu Template de Dados para Onboarding de KYC

Pega KYC
Seu Template de Dados para Onboarding de KYC

Seu Template de Dados para Onboarding de KYC

Este template oferece um roteiro claro para coletar os dados necessários para analisar seu onboarding. Ele descreve os atributos essenciais e as atividades-chave para o seu event log, além de orientações práticas para extrair esses dados e garantir um início tranquilo na sua jornada de Process Mining.
  • Atributos recomendados para seu event log
  • Principais atividades para rastrear durante o processo
  • Orientação prática para extração de dados
É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

Atributos de Onboarding de Clientes KYC

Estes são os campos de dados recomendados para incluir no seu event log, fornecendo os detalhes essenciais para uma análise completa do seu processo de onboarding.
3 Obrigatório 7 Recomendado 12 Opcional
Nome Descrição
Atividade
ActivityName
O nome do evento ou tarefa específica ocorrida no processo de onboarding.
Descrição

Este atributo registra o nome da atividade ou evento, como 'Solicitação Enviada' ou 'Revisão Iniciada'.

Analisar atividades é a essência do Process Mining. Usamos esse campo para construir o mapa do processo, medir a frequência de cada etapa e identificar quais tarefas consomem mais tempo na jornada de onboarding.

Por que é importante

Este atributo define as etapas no mapa do processo, permitindo visualizar e analisar o fluxo de ponta a ponta.

Onde obter

Esta informação é geralmente capturada na trilha de auditoria do Pega (tabelas de histórico) ou derivada das mudanças de status do caso.

Exemplos
Triagem Inicial RealizadaRevisão de Compliance ConcluídaPedido Aprovado
Hora de Início
EventTime
O timestamp indicando quando uma atividade ou evento começou.
Descrição

Este atributo registra a data e hora exatas do início de uma atividade, garantindo a ordem cronológica dos eventos.

Timestamps são fundamentais para analisar o desempenho: com eles, calculamos a duração de cada tarefa, os tempos de espera e o tempo total de ciclo (cycle time). Esses dados são cruciais para identificar gargalos e medir a adesão aos SLAs.

Por que é importante

Os timestamps fornecem o contexto cronológico para calcular durações, analisar o desempenho do processo e identificar atrasos.

Onde obter

Parte padrão da trilha de auditoria do Pega, frequentemente encontrada como pxTimeCreated nas tabelas de histórico.

Exemplos
2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T09:05:00Z
Solicitação do Cliente
CustomerApplication
O identificador único para cada caso de solicitação de onboarding.
Descrição

A Solicitação do Cliente é o identificador principal que agrupa todas as atividades de uma jornada de onboarding. Cada solicitação segue um caminho desde o envio até a aprovação ou rejeição.

No Process Mining, este atributo é essencial para reconstruir a jornada de ponta a ponta. Ele permite que os analistas visualizem a sequência completa de eventos e comparem diferentes caminhos. Analisar casos com base neste ID ajuda a identificar variantes comuns, gargalos e desvios do procedimento padrão.

Por que é importante

Este ID é a base do Process Mining, pois conecta todos os eventos individuais em instâncias de processos coerentes de ponta a ponta para análise.

Onde obter

Normalmente é o ID principal do caso no Pega, acessível como pzInsKey ou equivalente no objeto de trabalho principal.

Exemplos
APP-2023-00123APP-2023-00124APP-2023-00125
Data Alvo do SLA
SlaTargetDate
A data prevista para a conclusão do caso de onboarding do cliente.
Descrição

Armazena o prazo de conclusão definido pelo SLA, que pode variar conforme o perfil do cliente ou produto.

É o benchmark usado para medir a eficiência. Analisar casos que perdem o prazo ajuda a encontrar atrasos sistêmicos e priorizar melhorias para garantir o cumprimento dos acordos de serviço.

Por que é importante

Fornece o referencial para medir o cumprimento de prazos, o que é crítico para a satisfação do cliente e o controle operacional.

Onde obter

A Pega possui um framework nativo para gestão de SLAs. Essa data geralmente fica armazenada em propriedades como pySLAGoal ou em uma propriedade de SLA personalizada dentro do caso.

Exemplos
2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
Departamento
WorkGroup
O departamento ou equipe funcional responsável pela atividade.
Descrição

Este atributo identifica a equipe ou unidade responsável pela tarefa, como 'Triagem', 'Compliance' ou 'Operações'.

Essa análise é vital para entender a distribuição de carga de trabalho. Ajuda os gestores a ver como o trabalho flui entre times, identificar gargalos entre áreas e ajustar a alocação de recursos para equilibrar a operação.

Por que é importante

Permite analisar o fluxo do processo e gargalos entre diferentes unidades de negócio, apoiando a gestão de recursos e a otimização organizacional.

Onde obter

Geralmente está associado ao perfil do usuário no Pega (registro de Operator ID) e pode ser vinculado aos dados do evento. A propriedade pode ser pyWorkGroup.

Exemplos
Triagem InicialRevisão de ComplianceAtivação de Conta
End Time
EndTime
O timestamp que indica quando uma atividade ou evento foi concluído.
Descrição

Este atributo registra o momento exato em que uma atividade foi concluída. Em conjunto com o horário de início, ele permite calcular o tempo de processamento real.

Ter um horário de término distinto permite diferenciar o tempo de execução ativa do tempo de espera na fila, o que é essencial para identificar onde estão os gargalos reais do processo.

Por que é importante

Possibilita o cálculo preciso do tempo de processamento das atividades, o que é essencial para análise detalhada de desempenho e identificação de gargalos.

Onde obter

Pode estar disponível na trilha de auditoria ou ser derivado usando o início do evento seguinte como o término do atual.

Exemplos
2023-10-26T10:15:00Z2023-10-26T18:05:20Z2023-10-27T11:00:00Z
Motivo da Rejeição
RejectionReason
Especifica o motivo pelo qual uma solicitação foi rejeitada.
Descrição

Quando uma solicitação é 'Rejeitada', este atributo indica o motivo, como 'Falha na verificação' ou 'Documentação incompleta'.

Este campo alimenta o dashboard de análise de rejeições. Ao segmentar os casos por motivo, a empresa identifica os pontos de falha mais comuns e pode agir para reduzir a taxa de rejeição, melhorando a experiência do cliente e a eficiência.

Por que é importante

Fornece insights práticos sobre os motivos de falha nas solicitações, permitindo melhorias direcionadas no processo para aumentar a taxa de sucesso.

Onde obter

Provavelmente uma propriedade definida quando o caso muda para o status 'Rejeitado'. Verifique os campos padrão de motivo de rejeição no Pega KYC.

Exemplos
Alerta de SançõesDivergência na DocumentaçãoIdentificação de PEP (Pessoa Exposta Politicamente)Informação Insuficiente
Nível de Risco
RiskLevel
O nível de risco calculado para a solicitação do cliente.
Descrição

Este atributo representa o risco do cliente ('Baixo', 'Médio' ou 'Alto'), geralmente definido por um motor de score automático.

O nível de risco gera grandes variações no processo: casos de alto risco exigem mais diligências e revisões extras, o que aumenta o tempo de ciclo. Analisar por risco ajuda a validar se esses controles estão funcionando corretamente sem travar o fluxo desnecessariamente.

Por que é importante

Explica variações no caminho e na duração do processo, já que o nível de risco geralmente determina o nível de diligência necessária.

Onde obter

Seria uma propriedade calculada no caso, preenchida por uma regra de decisão ou modelo de score. Consulte a documentação do Pega KYC.

Exemplos
BaixoMédioAlto
Status do Pedido
ApplicationStatus
O resultado final ou status atual da solicitação do cliente.
Descrição

Este atributo indica o status final da solicitação, como 'Aprovada', 'Rejeitada' ou 'Desistência'.

É uma dimensão essencial para analisar resultados. Com ela, segmentamos os casos para entender o que leva ao sucesso ou à falha, ajudando a replicar boas práticas de casos aprovados e a corrigir as causas de rejeição.

Por que é importante

Define o resultado de negócio de um caso, permitindo análises poderosas que comparam caminhos bem-sucedidos com os malsucedidos.

Onde obter

Geralmente é o status final (pyStatusWork) do objeto de trabalho do caso no Pega.

Exemplos
AprovadoRejeitadoPendente de ConformidadeDesistência do cliente
Utilizador
OperatorId
O identificador único do usuário que realizou a atividade.
Descrição

Registra o ID do funcionário ou bot responsável pela tarefa.

A análise por usuário ajuda a entender a distribuição de trabalho e necessidades de treinamento. Também serve para investigar desvios, identificando quais times estão envolvidos em fluxos fora do padrão.

Por que é importante

Este atributo vincula as atividades do processo a pessoas ou equipes específicas, permitindo analisar a carga de trabalho, avaliar desempenho e realizar auditorias de conformidade.

Onde obter

Campo padrão na trilha de auditoria do Pega, geralmente armazenado como pxUpdateOperator nas tabelas de histórico.

Exemplos
j.silva@bancoacme.com.branalista_kyc_04system_auto_agent
É Automatizado
IsAutomated
Um sinalizador que indica se uma atividade foi realizada por um sistema ou por um humano.
Descrição

Este atributo booleano indica se a tarefa foi automática (bot/regra) ou manual (humana).

Essa distinção é crucial para medir a eficácia da automação atual e identificar novas oportunidades para automatizar tarefas manuais, melhorando a interação entre humanos e sistemas.

Por que é importante

Separa atividades realizadas por humanos daquelas feitas pelo sistema, o que é fundamental para qualquer iniciativa de automação ou análise.

Onde obter

Pode ser derivado do ID do usuário. Se o OperatorId corresponder a uma conta de sistema ou agente conhecido, esta flag é marcada como verdadeira.

Exemplos
verdadeirofalse
É Retrabalho
IsRework
Um sinalizador que indica se uma atividade faz parte de um loop de retrabalho.
Descrição

Este atributo booleano é verdadeiro se uma atividade ocorre mais de uma vez no mesmo caso, como em pedidos de informações adicionais.

Identificar retrabalho é vital para achar ineficiências e pontos de fricção. Reduzir esses loops acelera o processo, corta custos operacionais e melhora a experiência do cliente.

Por que é importante

Destaca ineficiências de processo, tarefas redundantes e loops, que são os principais alvos para melhoria de processos.

Onde obter

Esta flag é gerada durante a análise ao checar atividades repetidas para um mesmo ID de caso, como quando a 'Revisão de Documento' ocorre novamente.

Exemplos
verdadeirofalse
ID do Cliente
CustomerId
O identificador único do cliente em processo de onboarding.
Descrição

Este ID único vincula a solicitação ao registro do cliente no cadastro mestre.

Enquanto o ID da solicitação rastreia o processo atual, o ID do Cliente permite analisar o histórico desse cliente em múltiplas interações. Isso possibilita uma visão centrada no cliente, enriquecendo a análise com dados de segmento e comportamento histórico.

Por que é importante

Conecta os dados do processo aos dados mestres do cliente, permitindo análises mais ricas baseadas em atributos e histórico dos clientes.

Onde obter

Seria uma propriedade central no caso de KYC, vinculando-o ao modelo de dados do cliente no Pega ou em um CRM externo.

Exemplos
CUST-98765CUST-98766CUST-98767
País do Cliente
CustomerCountry
O país de residência ou constituição do cliente.
Descrição

Armazena o país do cliente, informação essencial para a avaliação de risco e nível de diligência.

Na análise, o país pode revelar padrões geográficos: certas jurisdições podem exigir processos mais complexos. Isso permite analisar o desempenho por região e garantir que as regras locais de conformidade sejam seguidas com eficiência.

Por que é importante

Permite a análise geográfica do processo, que muitas vezes está ligada à complexidade regulatória e aos níveis de risco.

Onde obter

Seria uma propriedade no objeto de dados do cliente associado ao caso.

Exemplos
EUADEUSGPGBR
Produto Integrado
OnboardedProduct
O produto financeiro que o cliente está solicitando.
Descrição

Este atributo indica o produto ou serviço, como 'Conta Corrente', 'Empréstimo' ou 'Investimentos'.

O produto influencia o processo devido a diferentes regras regulatórias. Analisar por produto ajuda a ver se certas linhas têm tempos de ciclo maiores ou taxas de rejeição mais altas, permitindo otimizações específicas.

Por que é importante

Permite que a análise do processo seja segmentada por linha de produto, revelando diferenças de desempenho e oportunidades de otimização.

Onde obter

Seria uma propriedade no caso, selecionada no início do processo de solicitação.

Exemplos
Conta CorrenteGestão de PatrimônioLinha de Crédito PJ
Sistema de Origem
SourceSystem
Identifica o sistema de origem dos dados.
Descrição

Especifica o sistema de origem do evento, que neste caso seria 'Pega KYC'.

Mesmo parecendo redundante, este campo é vital para a governança de dados ao integrar múltiplas fontes, garantindo a clareza sobre a origem de cada informação e facilitando a solução de problemas.

Por que é importante

Fornece o contexto essencial sobre a origem dos dados, garantindo a governança e permitindo análises entre múltiplos sistemas de origem.

Onde obter

Este é tipicamente um valor estático adicionado durante o processo de extração e transformação de dados para rotular a origem do dataset.

Exemplos
Pega KYCPega CLM
Status do Documento
DocumentStatus
O status atual da documentação fornecida pelo cliente.
Descrição

Rastreia o estado dos documentos ('Pendente', 'Recebido', 'Verificado' ou 'Rejeitado').

É fundamental para analisar a velocidade de verificação de documentos — um gargalo comum. Ao monitorar quanto tempo os arquivos ficam em cada status, a empresa identifica se o atraso é na submissão pelo cliente ou na análise interna.

Por que é importante

Oferece visibilidade sobre o subprocesso de manipulação de documentos, ajudando a identificar e resolver atrasos comuns na verificação de documentos.

Onde obter

Provavelmente seria uma propriedade em um objeto de dados relacionado que rastreia cada documento exigido. Consulte a documentação do Pega KYC.

Exemplos
Upload pendenteRecebido - Aguardando revisãoAprovadoRejeitado - Necessário mais informações
Status do SLA
SlaStatus
Indica se o caso foi concluído dentro da meta de SLA.
Descrição

Este atributo classifica cada caso concluído como 'No Prazo' ou 'Atrasado', comparando a conclusão real com a meta de SLA.

Essa é a métrica central para o dashboard de monitoramento de SLAs. Ela oferece uma visão clara do desempenho em relação aos compromissos de serviço, ajudando a identificar causas de atrasos e mitigar riscos de descumprimento futuro.

Por que é importante

Mede diretamente o desempenho em relação aos compromissos assumidos, o que é crucial para a gestão operacional, compliance e satisfação do cliente.

Onde obter

Derivado da comparação entre o timestamp final e o campo SlaTargetDate. Se o término for após a meta, o status é 'Atrasado'.

Exemplos
No PrazoAtrasadoEm Risco
Tempo de Ciclo
CycleTime
O tempo total decorrido desde o envio da solicitação até a resolução final.
Descrição

Mede a duração de ponta a ponta da solicitação, do primeiro ao último evento.

O Tempo de Ciclo (Cycle Time) é o principal KPI de eficiência e experiência do cliente. Usado para monitorar médias de tempo, identificar casos lentos e medir o impacto das melhorias implementadas.

Por que é importante

Este é um KPI crítico que mede diretamente a velocidade e eficiência do onboarding sob a ótica do cliente.

Onde obter

Calculado pela ferramenta de Process Mining como a diferença entre o maior e o menor timestamp de cada ID de caso.

Exemplos
5 dias e 4 horas12 dias e 1 hora2 dias e 8 horas
Tempo de Processamento
ProcessingTime
A duração de uma única atividade, excluindo o tempo de espera.
Descrição

Mede o tempo de trabalho ativo em um evento (Término menos Início), representando quanto tempo um recurso se dedicou à tarefa.

O Tempo de Processamento é essencial para distinguir tarefas complexas de filas longas. Isso permite melhorias direcionadas: investir em ferramentas para agilizar a tarefa ou realocar recursos para reduzir a fila.

Por que é importante

Mede a duração do trabalho ativo nas atividades, ajudando a distinguir entre tarefas ineficientes e problemas de recursos ou de filas.

Onde obter

Calculado como (Término - Início) para cada evento. Requer que ambos os campos de timestamp estejam presentes.

Exemplos
15 minutos4 horas e 30 minutos2 dias
Tipo de Caso
CaseType
O tipo específico de caso de onboarding de KYC.
Descrição

Este atributo categoriza a solicitação, como 'Pessoa Física', 'Cliente Corporativo' ou 'Alta Renda'. Diferentes perfis seguem caminhos distintos, com etapas e SLAs específicos.

Analisar por Tipo de Caso permite uma comparação mais justa de desempenho, ajudando a entender quais jornadas são mais propensas a atrasos e permitindo melhorias direcionadas a cada segmento.

Por que é importante

Permite segmentar os dados do processo em categorias distintas, possibilitando uma análise de desempenho mais precisa e relevante.

Onde obter

Geralmente é o class name da instância do caso no Pega, ou uma propriedade dedicada que define seu tipo.

Exemplos
Onboarding de Pessoa FísicaOnboarding CorporativoDiligência Simplificada
Última Atualização de Dados
LastDataUpdate
O timestamp da última atualização ou extração de dados.
Descrição

Este atributo indica a última vez que os dados foram extraídos do sistema de origem.

É importante para saber o quão atualizados são os dados analisados, informando aos usuários a validade dos insights nos dashboards de monitoramento operacional.

Por que é importante

Informa os usuários sobre a atualidade dos dados, garantindo que entendam se a análise reflete o estado presente ou um período anterior.

Onde obter

Este valor é gerado e registrado no conjunto de dados durante o processo de extração, transformação e carga (ETL).

Exemplos
2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de Onboarding de Clientes KYC

Estas são as etapas e marcos principais que devem ser capturados no seu event log para uma descoberta de processos precisa e insights profundos sobre o seu onboarding.
8 Recomendado 6 Opcional
Atividade Descrição
Avaliação de Risco Realizada
Esta atividade marca a conclusão da avaliação e pontuação de risco do cliente. É um marco fundamental, geralmente capturado quando a etapa de avaliação de risco no Pega é finalizada.
Por que é importante

Este é um marco crítico de conformidade. Analisar sua duração e resultado é fundamental para entender a eficiência da gestão de riscos.

Onde obter

Inferido pela conclusão de uma etapa ou fluxo específico no modelo de caso do Pega, o que resulta em uma mudança de status registrada na trilha de auditoria.

Captura

Inferido por uma mudança no pyStatusWork após a etapa de avaliação de risco, por exemplo, movendo para 'Pendente-Revisão-Compliance'.

Tipo de evento inferred
Candidatura enviada
Esta atividade marca a criação de um novo caso no sistema Pega. É capturada quando uma nova solicitação é iniciada oficialmente, seja via portal do cliente, usuário interno ou feed de dados automático.
Por que é importante

Principal evento de início de todo o onboarding. Essencial para medir o cycle time total e analisar volumes e padrões de solicitações.

Onde obter

Evento explícito capturado quando um novo caso é criado. Verifique a entrada inicial na tabela pc_history_work para o ID do caso.

Captura

Capturado a partir do timestamp de criação do caso na tabela pc_work ou da primeira entrada na trilha de auditoria.

Tipo de evento explicit
Documentos Recebidos
Marca o momento em que o cliente carregou ou forneceu todos os documentos solicitados ao sistema. Isso costuma ser capturado como um evento explícito quando novos anexos são vinculados ao caso no Pega.
Por que é importante

Marco crítico que inicia a contagem do SLA de verificação. Atrasos antes deste ponto dependem do cliente; após ele, são de responsabilidade interna.

Onde obter

Registrado explicitamente nas tabelas de anexo do Pega (pc_link_attachment ou pc_data_workattach) quando um novo documento é associado ao caso.

Captura

O evento é o timestamp de criação do objeto de anexo relevante vinculado ao caso.

Tipo de evento explicit
Onboarding concluído
Esta atividade marca o encerramento bem-sucedido de todo o processo de onboarding. É capturada quando o caso atinge o status de resolução final positiva.
Por que é importante

Principal evento de término com sucesso. Essencial para calcular o cycle time de todos os clientes integrados corretamente.

Onde obter

Inferido pelo timestamp de quando o status de resolução do caso (pyStatusWork) é definido com seu valor final de sucesso, como 'Resolved-Completed'.

Captura

Identifique o timestamp do status final 'Resolved-Completed' na tabela History-Work.

Tipo de evento inferred
Pedido Aprovado
Representa a decisão final de aprovação do onboarding do cliente. Este é um marco crítico, inferido quando o status do caso é atualizado para um estado de resolução final bem-sucedido.
Por que é importante

Marco que separa casos de sucesso dos malsucedidos, sendo um ponto ideal para medir o tempo de tomada de decisão antes da ativação final.

Onde obter

Inferido pelo timestamp de quando o status de resolução do caso (pyStatusWork) é definido com um valor terminal de sucesso, como 'Resolved-Completed' ou 'Resolved-Approved'.

Captura

Identifique a atualização final do pyStatusWork que reflete uma resolução bem-sucedida na trilha de auditoria do caso.

Tipo de evento inferred
Pedido Rejeitado
Representa a decisão final de rejeitar a solicitação do cliente, encerrando o processo de onboarding. Este evento é inferido quando o caso é movido para um status de resolução final malsucedido.
Por que é importante

Principal evento de término por falha. Fundamental para analisar a taxa de rejeição e entender os motivos por trás de cada insucesso.

Onde obter

Inferido pelo timestamp de quando o status de resolução do caso (pyStatusWork) é definido com um valor terminal de falha, como 'Resolved-Rejected'.

Captura

Identifique a atualização final do pyStatusWork que reflete um status de rejeição na trilha de auditoria do caso.

Tipo de evento inferred
Revisão de Compliance Concluída
Esta atividade indica que a equipe de Conformidade concluiu sua análise e emitiu uma recomendação, movendo o caso para fora dessa etapa.
Por que é importante

Evento final para o KPI de ciclo de revisão de conformidade. Essencial para analisar e melhorar a eficiência dessa etapa.

Onde obter

Inferido por uma mudança no status do caso (pyStatusWork) de 'Pendente-Compliance' para um estado como 'Pendente-Decisão-Final' ou 'Resolvido-Aprovado'.

Captura

Identifique o timestamp de quando a etapa de revisão de compliance ou a atribuição é concluída no histórico do caso.

Tipo de evento inferred
Revisão de Compliance Iniciada
Esta atividade marca o início da revisão formal pela equipe de Conformidade, uma etapa crítica e muitas vezes demorada. É capturada quando o caso é atribuído à fila de trabalho de Conformidade.
Por que é importante

Evento de início para o KPI de revisão de conformidade. Ajuda a identificar gargalos nesta fase crítica e muitas vezes manual.

Onde obter

Inferido por uma mudança no status do caso (pyStatusWork) para 'Pendente-Compliance' ou por um evento de criação de atribuição no workbasket de compliance.

Captura

Identifique o timestamp de quando o caso é atribuído a um workbasket de compliance ou quando o status muda para indicar o início da revisão.

Tipo de evento inferred
Conta Ativada
Esta atividade significa que a conta do cliente foi ativada com sucesso no sistema bancário core ou outro sistema relevante, após a aprovação no Pega.
Por que é importante

Representa o momento de entrega de valor para o cliente e para a empresa. O tempo entre a 'Aprovação da Solicitação' e este evento mede a eficiência das integrações entre sistemas.

Onde obter

Inferido por um status de caso específico (pyStatusWork) como 'Resolvido-ContaAtiva' ou um sinalizador definido no caso via integração, conforme registrado na trilha de auditoria.

Captura

Identifique o timestamp de uma atualização de propriedade do caso que indique que a conta de destino está ativa.

Tipo de evento inferred
Documentos Solicitados
Esta atividade ocorre quando o sistema ou um analista determina que documentos específicos são necessários. É capturada pela criação de uma correspondência ou mudança para status como 'Aguardando Documentos'.
Por que é importante

Monitorar isso ajuda a medir o tempo de resposta do cliente e se o processo trava por falta de documentos. É um indicador anterior ao KPI de duração da verificação.

Onde obter

Pode ser um evento de correspondência explícito (pc_link_attachment) ou inferido por uma mudança de status do caso (pyStatusWork) registrada na trilha de auditoria.

Captura

Inferido pela mudança do pyStatusWork para 'Pendente-Documentos' ou similar. Também pode estar atrelado a um evento explícito de 'Enviar Correspondência'.

Tipo de evento inferred
Informações Adicionais Solicitadas
Ocorre quando um revisor, geralmente de compliance, solicita mais informações ou esclarecimentos ao cliente. Este evento costuma ser explícito, registrado quando um usuário envia uma correspondência específica do caso.
Por que é importante

Esta atividade é o principal indicador de retrabalho e loops. Monitorar sua frequência é essencial para medir a Taxa de Processamento Direto e identificar requisitos confusos.

Onde obter

Pode ser um evento explícito de 'Enviar Correspondência' registrado na trilha de auditoria. Alternativamente, pode ser inferido por uma mudança de status para 'Pendente-Informação-Cliente'.

Captura

Capturado a partir da criação de um objeto de correspondência específico ou ação de fluxo iniciada pelo operador do caso.

Tipo de evento explicit
Revisão de Documentos Concluída
Esta atividade indica que um oficial de conformidade ou um processo automático concluiu a revisão dos documentos. O evento é inferido pela mudança no status do documento ou do caso.
Por que é importante

Conclui o KPI de Duração da Verificação de Documentos. Analisar o tempo para completar esta etapa destaca ineficiências no processo de revisão manual ou automatizado.

Onde obter

Inferido por uma mudança no status do caso (pyStatusWork) de um estado 'Pendente-Revisão' para 'Revisão-Concluída' ou 'Pendente-Checagens' na trilha de auditoria.

Captura

Identifique o timestamp de quando o status do caso (pyStatusWork) muda, indicando que o sub-processo de verificação de documentos foi resolvido.

Tipo de evento inferred
Triagem Inicial Realizada
Representa a conclusão de uma análise inicial, muitas vezes automatizada, dos dados da solicitação para verificar a integridade e elegibilidade básica. Este evento é geralmente inferido a partir de uma mudança de status, como a transição de 'Novo' para 'Aguardando Documentos'.
Por que é importante

Analisar o tempo gasto nesta fase inicial ajuda a identificar gargalos precoces na validação de dados ou na execução de regras automatizadas, que podem atrasar todo o processo.

Onde obter

Inferido por uma mudança na propriedade de status do caso (pyStatusWork) registrada na trilha de auditoria do Pega (tabela History-Work).

Captura

Identifique o timestamp da mudança de pyStatusWork de um estado 'Novo' ou 'Enviado' para 'ScreeningComplete' ou similar.

Tipo de evento inferred
Verificação de antecedentes iniciada
Representa o início das verificações de antecedentes (background checks) internas ou externas, que podem envolver integrações com serviços de terceiros. Geralmente é inferido por uma mudança de status indicando que o caso aguarda resultados dessas verificações.
Por que é importante

Esta atividade ajuda a isolar o tempo de espera por dependências externas, permitindo analisar o desempenho de terceiros e seu impacto no tempo total de onboarding.

Onde obter

Inferido por uma mudança no status do caso (pyStatusWork) para 'Pendente-Verificação-Antecedentes' ou similar, conforme registrado na tabela History-Work do Pega.

Captura

Identifique o timestamp de quando o pyStatusWork é atualizado para refletir o início do processo de verificação de antecedentes.

Tipo de evento inferred
Recomendado Opcional

Guias de Extração

Como obter seus dados do Pega KYC