Seu Template de dados para integração de clientes KYC

A Hora de Início do Evento é a data e hora exatas que marcam o início de uma atividade. Ela é um dos três pilares essenciais do Process Mining, junto do ID do Caso e do Nome da Atividade. Esses dados com timestamp permitem ordenar cronologicamente os eventos dentro de cada caso, algo necessário para reconstruir o fluxo do processo como ele realmente aconteceu.

Esse atributo é a base de todas as análises relacionadas a tempo. Ele é usado para calcular a duração das atividades, quando há um horário de término disponível, o tempo de espera entre atividades, ou tempo de transferência, e o tempo total de ciclo de todo o processo de onboarding. Analisar essas durações ajuda a identificar gargalos, medir a aderência ao SLA e acompanhar a performance geral do processo.

Ele fornece a ordem cronológica dos eventos, essencial para descobrir o modelo do processo e calcular todas as métricas de performance baseadas em tempo.

Localizado em Event Logs, trilhas de auditoria de solicitações ou tabelas de transações, geralmente com rótulos como 'Timestamp', 'Data de Criação' ou 'Hora de Início'.

O ID da Solicitação do Cliente é uma chave exclusiva atribuída a cada nova solicitação de onboarding desde o momento em que é iniciada até sua conclusão ou encerramento. Esse identificador funciona como o fio condutor central que conecta todas as atividades, eventos e pontos de dados individuais relacionados a uma única jornada de onboarding, tornando-se o atributo mais importante para o Process Mining.

Na análise, esse ID permite reconstruir o processo de ponta a ponta de cada cliente. Ele possibilita acompanhar o progresso da solicitação, calcular seu tempo total de ciclo e comparar seu caminho com o de outras solicitações. Todas as variantes do processo, gargalos e métricas de performance são analisados por solicitação, o que só é possível identificando e usando corretamente esse atributo como ID do caso.

É essencial para agrupar todos os eventos relacionados em um único processo de ponta a ponta, formando a base de toda análise de Process Mining.

Normalmente encontrado no cabeçalho ou na tabela principal do sistema de solicitações do cliente ou de gerenciamento de casos.

O Nome da Atividade descreve uma etapa ou um marco distinto na jornada de onboarding do cliente, como 'Solicitação Enviada', 'Revisão de Conformidade Iniciada' ou 'Solicitação Aprovada'. Cada atividade representa uma ação específica realizada por um usuário ou sistema que faz a solicitação avançar no processo.

Esse atributo é fundamental para visualizar o mapa do processo, que forma o núcleo do Process Mining. Ao analisar a sequência e a frequência das diferentes atividades, os analistas conseguem entender o fluxo real do processo, identificar caminhos comuns, descobrir desvios e localizar áreas de retrabalho ou repetição. A clareza e a consistência dos nomes das atividades são essenciais para criar um modelo de processo relevante e fácil de entender.

Ele define as etapas do processo, permitindo visualizar e analisar o fluxo do processo, os gargalos e as variações.

Encontrado em Event Logs, trilhas de auditoria ou tabelas de transações que registram as etapas do processo empresarial.

O atributo Sistema de Origem especifica o aplicativo ou a plataforma que gerou os dados de uma determinada atividade. Em ambientes complexos, o processo KYC pode abranger vários sistemas, como um CRM para o envio da solicitação, uma plataforma KYC dedicada para a avaliação de risco e um sistema bancário central para a criação da conta.

Analisar o processo por sistema de origem ajuda a entender o cenário tecnológico e seu impacto no processo. Isso pode destacar problemas de integração, atrasos nos dados entre sistemas ou diferenças na forma como cada sistema registra as informações. Essa visão é valiosa para as equipes de TI e de melhoria de processos que buscam simplificar a arquitetura de sistemas que sustenta a jornada de onboarding.

Ele fornece contexto sobre onde cada etapa do processo ocorre, ajudando a identificar ineficiências entre sistemas e desafios de integração de dados.

Frequentemente incluído em extrações de dados ou Event Logs, especialmente em ambientes com vários sistemas integrados.

Esse atributo registra a data e hora da extração ou atualização mais recente dos dados. Ele não faz parte do processo empresarial em si, mas é um metadado essencial para a validação e a governança dos dados. Ele oferece transparência sobre o nível de atualização dos dados analisados.

Na análise de processos, saber quando os dados foram atualizados pela última vez é essencial para entender a atualidade dos insights gerados. Isso ajuda os usuários a confiar nos dados, confirmando o quanto eles estão atualizados, e evita interpretações equivocadas baseadas em informações desatualizadas. No monitoramento contínuo, esse atributo pode ser usado para configurar alertas caso as atualizações sejam atrasadas ou falhem, garantindo a confiabilidade contínua dos Dashboards de Process Mining.

Ele garante a transparência dos dados ao indicar o nível de atualização do conjunto de dados, algo fundamental para a relevância e a precisão da análise.

Gerado durante o processo de extração, transformação e carregamento (ETL) dos dados; geralmente encontrado nos metadados do conjunto de dados.

O Departamento do Usuário especifica o grupo funcional ou time ao qual pertence o usuário que realizou a atividade, como 'Conformidade', 'Onboarding de Clientes' ou 'Operações'. Isso fornece um contexto organizacional mais amplo do que o ID do Usuário individual.

Analisar o processo pela perspectiva departamental é fundamental para entender a colaboração entre áreas e identificar gargalos sistêmicos. Isso ajuda a visualizar as transferências entre diferentes times, que frequentemente são uma das principais fontes de atrasos e ineficiências. Essas informações são importantes para otimizar as estruturas das equipes, esclarecer responsabilidades e melhorar os canais de comunicação, criando uma experiência de onboarding mais fluida.

Ele permite analisar a performance do processo e as transferências entre diferentes times, destacando oportunidades para melhorar a colaboração entre áreas.

Frequentemente disponível nos dados do perfil do usuário vinculado ao ID do Usuário ou registrado diretamente na transação.

A Hora de Término do Evento marca a data e hora exatas em que uma atividade foi concluída. Quando combinada com a Hora de Início do Evento, ela permite calcular com precisão o tempo de processamento de cada tarefa individual. Nem todos os sistemas fornecem os horários de início e término; alguns oferecem apenas um timestamp único que representa a conclusão.

Ter um horário de término é muito valioso para a análise de performance. Isso permite criar métricas detalhadas, como 'Tempo Médio de Revisão de Conformidade', distinguindo o tempo em que um funcionário trabalhou ativamente em uma tarefa, o tempo de processamento, do tempo em que a tarefa ficou aguardando em uma fila, o tempo de espera. Esse nível de detalhe é fundamental para identificar gargalos com precisão e direcionar os esforços de melhoria para a capacidade de recursos ou para as transferências do processo.

Ele permite calcular com precisão os tempos de processamento das atividades, ajudando a diferenciar o tempo de trabalho ativo do tempo de espera ocioso.

Encontrado em Event Logs ou tabelas de transações junto do horário de início. Pode ter rótulos como 'Hora de Término', 'Data de Conclusão' ou 'Modificado em'.

O ID do Usuário identifica a pessoa ou o bot do sistema responsável por executar uma atividade específica no processo. Pode ser um responsável pela conformidade, um profissional de entrada de dados ou um mecanismo automatizado de pontuação de risco. A consistência na identificação dos usuários é essencial para uma análise precisa de recursos.

Esse atributo oferece uma visão do processo centrada nas pessoas. Ele é essencial para analisar a distribuição da carga de trabalho, a performance individual e da equipe e a alocação de recursos. Ao filtrar o mapa do processo pelo ID do Usuário, os gestores conseguem entender como diferentes funcionários lidam com as tarefas, identificar oportunidades de treinamento e garantir uma distribuição equilibrada do trabalho. Ele também ajuda na análise da colaboração, revelando como o trabalho é transferido entre diferentes pessoas.

Ele permite analisar a carga de trabalho, a performance dos recursos e os padrões de colaboração, possibilitando uma gestão melhor de recursos e treinamento.

Disponível nas trilhas de auditoria do sistema ou nos logs de transações, geralmente vinculado ao usuário que criou ou modificou um registro pela última vez.

O Nível de Risco é um resultado crítico do processo KYC, classificando os clientes com base em fatores como setor, localização geográfica e padrões de transação. Essa classificação determina o nível de análise e diligência necessário para a solicitação.

No Process Mining, esse atributo é uma dimensão poderosa para análises de conformidade e de variantes. Por definição, o processo de um cliente de alto risco deve ser diferente e mais rigoroso do que o de um cliente de baixo risco. Ao comparar os fluxos reais do processo para diferentes níveis de risco com os procedimentos esperados, as organizações conseguem verificar a conformidade com políticas internas e regulamentações. Isso ajuda a responder perguntas como: 'Clientes de alto risco sempre passam por diligência reforçada?' ou 'Estamos gastando tempo demais com clientes de baixo risco?'.

Ele é essencial para a conformidade e a gestão de riscos, permitindo analisar se os processos de diligência variam adequadamente para diferentes perfis de risco.

Calculado por um mecanismo de risco ou atribuído manualmente por um responsável pela conformidade. Armazenado no registro principal do cliente ou da solicitação.

O Status da Solicitação indica o destino final de uma solicitação, como 'Aprovada', 'Rejeitada' ou 'Retirada'. Ele representa o resultado empresarial do processo e é uma dimensão essencial para medir a performance.

Esse atributo é fundamental para análises baseadas em resultados. Ele permite comparar os caminhos do processo que levam a resultados bem-sucedidos com aqueles que resultam em rejeições. Os analistas podem usá-lo para identificar padrões de processo associados a altas taxas de rejeição, calcular KPIs como a 'Taxa de Rejeição de Solicitações' e criar uma 'Análise do Funil de Onboarding' para ver em que ponto os solicitantes abandonam o processo. Entender por que as solicitações falham é o primeiro passo para melhorar o processo e aumentar a taxa de sucesso.

Ele define o resultado empresarial de cada caso, permitindo analisar por que as solicitações são rejeitadas e como melhorar a taxa de aprovação.

Normalmente encontrado na tabela principal de casos ou solicitações, indicando o estado final do registro.

O Tipo de Cliente classifica o solicitante em categorias distintas, por exemplo, 'Pessoa Física', 'Pessoa Jurídica', 'Trust' ou 'Organização sem Fins Lucrativos'. Diferentes tipos de cliente geralmente têm requisitos de onboarding e níveis de complexidade muito diferentes.

Este é um atributo essencial para a segmentação da análise. Ao filtrar o mapa do processo e os KPIs por Tipo de Cliente, as organizações conseguem identificar variações significativas. Por exemplo, o onboarding de um cliente pessoa jurídica normalmente envolve etapas mais complexas, como a verificação do beneficiário final, que não é necessária para uma pessoa física. Essa análise garante que cada variante do processo seja o mais eficiente possível para seu segmento específico e ajuda a adaptar as melhorias do processo.

Ele permite segmentar o processo para comparar e otimizar a jornada de onboarding de diferentes tipos de cliente.

Geralmente capturado no início do processo de solicitação e armazenado na tabela principal do cliente ou da solicitação.

Este atributo identifica o método usado pelo cliente para enviar a solicitação, como "Portal web", "Aplicativo móvel" ou "Na agência". Canais diferentes podem ter processos de captura de dados e experiências do cliente distintos.

Analisar o processo por canal ajuda a avaliar a performance e a eficiência de cada ponto de contato com o cliente. Isso permite responder a perguntas como: "As solicitações feitas pelo celular são processadas mais rapidamente do que as feitas pela web?" ou "A taxa de retrabalho é maior nas solicitações enviadas na agência?". Esses insights são valiosos para otimizar a jornada do cliente em todos os canais e alocar recursos com mais eficiência.

Permite comparar a eficiência do processo e a experiência do cliente em diferentes canais de envio, como web, celular ou atendimento presencial.

Normalmente registrado no início do processo, quando a solicitação é criada pela primeira vez.

A Data-Alvo do Acordo de Nível de Serviço (SLA) é o prazo definido para concluir o processo de onboarding do cliente. Essa data geralmente é determinada por políticas internas ou obrigações contratuais e serve como referência para medir a pontualidade.

Esse atributo é a base do Dashboard de 'Monitoramento da Performance do SLA'. Ao comparar a data real de conclusão de uma solicitação com sua Data-Alvo do SLA, é possível calcular a 'Taxa de Aderência ao SLA'. Analisar os casos que não cumpriram o SLA ajuda a identificar as atividades ou departamentos específicos que causam atrasos. Isso permite gerenciar proativamente as filas de trabalho e a alocação de recursos para minimizar violações do SLA e melhorar a satisfação do cliente.

Ele fornece uma referência de performance, permitindo medir a aderência ao SLA e identificar casos com risco de atraso.

Frequentemente calculado e armazenado no registro principal da solicitação quando o caso é criado, com base no tipo de solicitação ou em outros critérios.

Esse atributo booleano diferencia as tarefas executadas por software ou bots daquelas realizadas por usuários humanos. As atividades automatizadas podem incluir a validação inicial de dados, a triagem de sanções ou o envio de comunicações padronizadas.

Analisar esse atributo é fundamental para avaliar a eficácia das iniciativas de automação. Ao comparar a velocidade e os resultados das etapas automatizadas com os das etapas manuais, as empresas conseguem identificar oportunidades para ampliar a automação e reduzir custos e tempos de ciclo. Isso também ajuda a monitorar a performance dos sistemas automatizados e garantir que eles funcionem conforme o esperado no processo de ponta a ponta.

Ele ajuda a medir o impacto e a eficiência da automação no processo, identificando oportunidades para novas melhorias robóticas ou sistêmicas.

Pode ser um campo dedicado no Event Log ou ser derivado com base no ID do Usuário, por exemplo, quando o ID é 'SYSTEM' ou 'BOT'.

O ID do cliente é um identificador exclusivo que permanece associado ao cliente em várias interações ou solicitações. Enquanto o ID da solicitação do cliente acompanha uma única jornada de integração, o ID do cliente pode vincular várias tentativas de integração ou outros processos do mesmo cliente.

Este atributo permite uma análise centrada no cliente, indo além de um único caso. Ele é útil para entender solicitações recorrentes, analisar o relacionamento de longo prazo com o cliente ou conectar o processo de integração a outros processos, como "Solicitação de empréstimo" ou "Manutenção de conta". Embora não seja essencial para uma visão de um único processo, ele enriquece os dados para um Process Mining mais complexo e centrado em objetos.

Permite uma visão centrada no cliente, conectando várias tentativas de integração ou diferentes processos relacionados ao mesmo cliente.

Geralmente encontrado em um sistema central de dados mestres de clientes e vinculado ao registro da solicitação.

Quando o status de uma solicitação é 'Rejeitada', o Motivo da Rejeição informa a causa específica, como 'Documentação Incompleta', 'Perfil de Alto Risco' ou 'Correspondência com Sanções'. Esse atributo adiciona um contexto essencial aos processos malsucedidos.

Analisar os motivos de rejeição é fundamental para o Dashboard de 'Análise de Rejeições de Solicitações'. Isso ajuda as empresas a realizar uma análise de causa raiz para entender os pontos de falha mais comuns no processo de onboarding. Ao categorizar e quantificar esses motivos, as organizações conseguem priorizar melhorias. Por exemplo, se 'Documentação Incompleta' for um dos principais motivos, a empresa pode se concentrar em esclarecer as instruções para os clientes ou melhorar o portal de envio de documentos.

Ele fornece a causa raiz das solicitações malsucedidas, permitindo melhorias direcionadas para reduzir a taxa de rejeição e melhorar a experiência do cliente.

Geralmente armazenado na tabela principal de solicitações ou casos, sendo preenchido quando o status é definido como 'Rejeitada'.

O País do Cliente especifica a localização geográfica do solicitante. Essa é uma informação essencial nos processos KYC, pois as regulamentações e os fatores de risco podem variar significativamente de um país para outro.

A análise geográfica oferece outra camada importante de insight. Os processos de onboarding podem variar de acordo com requisitos legais específicos de cada país. Ao filtrar por País do Cliente, as empresas conseguem verificar se essas variações jurisdicionais estão sendo seguidas corretamente. A análise também pode revelar diferenças de performance, como tempos de ciclo mais longos para solicitações de países de alto risco, algo esperado devido aos requisitos de diligência reforçada.

Ele permite analisar variações e a performance do processo com base na geografia, algo fundamental para garantir a conformidade com as regulamentações locais.

Capturado do cliente durante o processo de solicitação e armazenado no registro do cliente ou da solicitação.