Seu Template de dados para onboarding de clientes KYC

Este atributo registra a data e a hora exatas em que uma atividade específica começou. Ele fornece a ordem cronológica necessária para reconstruir o fluxo do processo e é essencial para todas as análises baseadas em tempo.

No Process Mining, a hora de início é usada para calcular a duração das atividades, o tempo de espera entre elas e o tempo total do ciclo do caso. Ela forma a base temporal do Event Log e é fundamental para analisar a performance e os gargalos.

Este carimbo de data e hora é essencial para ordenar os eventos cronologicamente e calcular todas as métricas baseadas em tempo, como tempos de ciclo e durações.

Está localizado nas tabelas de trilha de auditoria, Event Log ou histórico de Workflow do Fenergo, geralmente com nomes como 'Timestamp', 'StartDate' ou 'CreationDate'.

O nome da atividade descreve uma única etapa ou marco na jornada de onboarding do cliente, como 'Triagem inicial realizada' ou 'Solicitação aprovada'. Essa sequência de atividades forma a base do mapa do processo.

Analisar esse atributo permite visualizar o fluxo do processo, identificar caminhos comuns e alternativos e medir a frequência de cada etapa. Ele é essencial para entender quais ações estão sendo realizadas e em que ordem.

Este atributo define as etapas do processo, permitindo criar um mapa do processo e analisar o fluxo e as variações do processo.

Essas informações normalmente estão nas tabelas de Workflow ou de log de auditoria do Fenergo, associadas a transições de estado do caso ou à conclusão de tarefas.

A solicitação do cliente é o identificador central que agrupa todas as atividades e os eventos relacionados ao processo de onboarding KYC de um único cliente. Ela permite acompanhar a solicitação de ponta a ponta, desde o envio inicial até a resolução final, seja ela aprovada, rejeitada ou encerrada.

No Process Mining, esse atributo é fundamental para reconstruir a jornada completa de cada solicitação. Ele permite analisar fluxos de processo, tempos de ciclo, variações e gargalos por solicitação, oferecendo uma visão clara de como cada caso é tratado.

Este é o Case ID essencial que conecta todos os eventos relacionados, permitindo analisar o processo de onboarding do cliente de ponta a ponta.

Normalmente, esta é a chave primária da entidade principal de gerenciamento de casos ou de gestão do ciclo de vida do cliente no Fenergo.

Este atributo identifica o sistema de origem dos dados dos eventos. Neste processo, ele será sempre o Fenergo, mas, em conjuntos de dados combinados, ajuda a diferenciar as fontes de dados.

Seu principal uso na análise é filtrar dados de sistemas específicos ou verificar a procedência dos dados. Ele garante clareza em ambientes nos quais dados de vários sistemas podem ser combinados para oferecer uma visão holística do processo.

Identifica a origem dos dados, o que é essencial para a governança e a validação dos dados e para garantir que a análise use a fonte correta.

Normalmente, este é um valor estático adicionado durante a extração dos dados para identificar a origem dos registros.

Este atributo registra a data e a hora da atualização mais recente dos dados. Ele contextualiza o nível de atualização dos dados analisados e é importante para entender a atualidade dos insights.

Em Dashboards e relatórios, essas informações são usadas para informar aos usuários quando os dados foram atualizados. Isso ajuda a alinhar as expectativas sobre se a análise reflete as operações em tempo real ou uma visão histórica.

Fornece um contexto essencial sobre a atualização dos dados, garantindo que os usuários entendam o quão atual é a análise do processo.

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

A data-alvo do SLA representa o prazo acordado para concluir todo o processo de onboarding de uma solicitação de cliente. É um parâmetro essencial para medir a performance real.

Este atributo é fundamental para o Dashboard 'Monitoramento da conformidade com o SLA' e para calcular o KPI 'Taxa de cumprimento de SLA'. Ele permite gerenciar proativamente os casos em risco de violar o SLA e ajuda a priorizar o trabalho.

Define a data-alvo de conclusão, essencial para monitorar a conformidade com o SLA e priorizar casos em atraso.

Essa data geralmente é calculada com base na data de envio da solicitação e nas regras de negócio configuradas no módulo de gerenciamento de SLA do Fenergo.

Este atributo fornece o contexto organizacional do usuário que realizou uma atividade, como 'Conformidade', 'Operações de onboarding' ou 'Vendas'. Geralmente, ele é derivado das informações do perfil do usuário.

Essa dimensão é essencial para analisar as transferências do processo entre diferentes departamentos e identificar gargalos entre áreas. Ela dá suporte direto ao Dashboard 'Distribuição das atividades da equipe', permitindo agregar o trabalho por equipe ou departamento.

Permite analisar a performance do processo por departamento, destacando transferências entre áreas, atrasos e distribuição da carga de trabalho.

Talvez seja necessário fazer uma junção com uma tabela separada de usuários ou dados mestres de RH usando o ID 'InitiatingUser'. O Fenergo também pode armazenar essa informação como parte do perfil do usuário.

Este atributo registra a data e a hora exatas em que uma atividade específica terminou. Ele complementa a hora de início para definir a duração ativa de uma tarefa.

No Process Mining, a hora de término é usada com a hora de início para calcular o tempo de processamento de cada atividade. Isso é essencial para identificar quais etapas do processo consomem mais tempo e analisar a eficiência dos recursos.

Permite calcular os tempos de processamento das atividades, algo fundamental para identificar tarefas demoradas e gargalos de performance.

Está localizado nas tabelas de trilha de auditoria ou histórico de Workflow do Fenergo, geralmente com nomes como 'EndDate' e 'CompletionDate', ou é derivado da hora de início do evento seguinte.

A pontuação de risco é uma medida quantitativa do risco potencial associado a um cliente, calculada com base em diversos fatores, como jurisdição, setor e resultados das triagens. O mecanismo de regras do Fenergo geralmente calcula essa pontuação.

Este atributo permite correlacionar os níveis de risco com o comportamento do processo. Por exemplo, a análise pode revelar se clientes de alto risco têm tempos de ciclo mais longos ou exigem mais intervenção manual, o que é útil para o Dashboard 'Análise aprofundada da revisão de risco e Conformidade'.

Quantifica o risco do cliente, permitindo analisar como os níveis de risco afetam a duração do processo, o retrabalho e os resultados.

Este é um resultado importante do módulo Client Risk Assessment da Fenergo. Ele é armazenado no caso ou na entidade do cliente.

Este atributo indica a situação da solicitação ao final do processo ou seu estado atual, caso ainda esteja em andamento. Os valores comuns incluem 'Aprovado', 'Rejeitado' ou 'Em andamento'.

Esta é uma dimensão crítica para analisar resultados. Ela permite filtrar e comparar fluxos de processo com base no resultado final, o que é essencial para o Dashboard 'Retrabalho e rejeição de solicitações' e para calcular KPIs como a Taxa de rejeição de solicitações.

Define o resultado de um caso, permitindo comparar de forma aprofundada os caminhos das solicitações aprovadas e rejeitadas e entender as taxas de sucesso.

Normalmente, este é o status final registrado na entidade do caso no sistema de gerenciamento de casos do Fenergo.

Este atributo identifica o funcionário ou usuário do sistema responsável por executar determinada tarefa ou evento. Pode ser um ID de usuário exclusivo, um nome ou uma função.

Analisar os dados por usuário ajuda a entender a distribuição da carga de trabalho, a performance individual e as necessidades de treinamento. É essencial para o Dashboard 'Distribuição das atividades da equipe' e para detalhar as atividades realizadas por pessoas ou equipes específicas.

Registra qual usuário realizou uma ação, permitindo analisar a distribuição da carga de trabalho, a performance da equipe e a alocação de recursos.

Essas informações normalmente ficam armazenadas nos logs de auditoria ou nas tabelas de histórico de tarefas do Fenergo, junto aos detalhes do evento, geralmente em campos como 'UserID', 'UserName' ou 'ModifiedBy'.

Este atributo identifica a origem do envio da solicitação, por exemplo, um portal online, uma agência física ou um gerente de relacionamento. A origem pode influenciar a qualidade dos dados e os requisitos de processamento.

Essa dimensão é usada no Dashboard 'Eficiência por origem e tipo de solicitação' para comparar a performance de diferentes canais. Ela ajuda as empresas a entender quais canais são mais eficientes e quais podem exigir otimização do processo.

Identifica a origem das solicitações, permitindo analisar a eficiência, o custo e a experiência do cliente por canal.

Essas informações podem ser capturadas em um formulário inicial de entrada de dados no Fenergo ou recebidas de um sistema upstream.

Esta métrica conta as ocorrências da atividade 'Additional Information Requested' para cada caso. Uma contagem mais alta indica mais comunicação de ida e volta, o que pode atrasar o processo e gerar uma experiência ruim para o cliente.

Este atributo dá suporte direto ao KPI 'Cases with Additional Info Requests'. Ele é usado para identificar solicitações com excesso de pedidos de informação, o que pode apontar problemas na coleta inicial de dados ou requisitos complexos do caso. Analisar esse indicador ajuda a simplificar a coleta de informações.

Quantifica o atrito para o cliente e os atrasos no processo causados por informações iniciais incompletas, ajudando a melhorar a etapa de coleta de dados.

Esta é uma métrica calculada, derivada da contagem do número de eventos 'Additional Information Requested' para cada ID de 'CustomerApplication'.

Este atributo diferencia as tarefas executadas automaticamente pelo sistema, como a triagem inicial e as verificações do sistema, daquelas realizadas manualmente por um usuário. Isso geralmente é determinado verificando se o usuário executor é um sistema ou uma conta de serviço.

Analisar esse indicador é essencial para entender o nível de automação do processo. Ele ajuda a quantificar o impacto da automação na eficiência, nos custos e na velocidade, além de identificar oportunidades para automatizar ainda mais.

Diferencia atividades humanas e do sistema, algo essencial para analisar a automação e entender os custos de recursos.

Normalmente, isso é derivado com base no campo 'InitiatingUser'. Uma lista de IDs de usuários de sistema conhecidos é usada para definir esse indicador como verdadeiro.

Este atributo identifica atividades que representam um retrocesso no processo, como retornar a 'Document Review' depois que uma 'Compliance Review' já começou ou qualquer ocorrência de 'Additional Information Requested'.

Identificar o retrabalho é essencial para entender a ineficiência e os pontos de atrito do processo. Este indicador permite calcular diretamente o KPI 'Rework Loop Rate' e ajuda a visualizar e quantificar o impacto de etapas repetitivas e que não agregam valor no fluxo do processo.

Destaca loops de retrabalho ineficientes no processo, ajudando a quantificar desperdícios e identificar áreas de melhoria para aumentar as taxas de acerto na primeira execução.

Este indicador é derivado usando técnicas de Process Mining que analisam a sequência de atividades. Por exemplo, se a 'Activity A' for seguida pela 'Activity B' e depois a 'Activity A' aparecer novamente para o mesmo caso, a segunda 'Activity A' será considerada retrabalho.

Este atributo é um indicador binário da performance do SLA para um caso concluído. Ele recebe o valor 'true' quando o registro de data e hora da atividade final de encerramento é igual ou anterior à 'SlaTargetDate', e 'false' caso contrário.

Este campo calculado simplifica o monitoramento e os relatórios de SLA. Ele permite agregar os dados facilmente para calcular o KPI geral de 'SLA Adherence Rate' e filtrar os casos para analisar as características de processos em conformidade e fora de conformidade.

Mede diretamente a performance do SLA, permitindo calcular facilmente o KPI SLA Adherence Rate e filtrar os casos fora de conformidade.

Isso é derivado comparando o registro de data e hora da atividade final do caso, como 'Application Approved' ou 'Application Rejected', com a 'SlaTargetDate'.

O Customer ID é a referência exclusiva da entidade do cliente no sistema de dados mestre. Enquanto o número da solicitação é o ID do caso no processo, o Customer ID vincula a atividade de onboarding a um cliente específico.

Este atributo permite analisar o histórico de onboarding de um único cliente, por exemplo, verificando se ele passou por vários processos de onboarding ao longo do tempo. Ele também permite combinar os dados do processo com outros dados relacionados ao cliente, proporcionando uma visão de negócio mais completa.

Vincula o processo de onboarding a uma entidade de cliente exclusiva, permitindo uma análise centrada no cliente e o enriquecimento dos dados.

Este ID é armazenado no registro do cliente ou da entidade jurídica na Fenergo e associado ao caso de onboarding.

Quando o status final de uma solicitação é 'Rejeitado', este atributo informa o motivo específico. Alguns exemplos são 'Verificação de antecedentes reprovada', 'Documentação incompleta' ou 'Perfil de alto risco'.

Este é um atributo essencial para a análise das causas-raiz de solicitações malsucedidas. Ele dá suporte direto ao Dashboard 'Retrabalho e rejeição de solicitações' ao categorizar as falhas, ajudando a empresa a identificar problemas recorrentes e implementar ações corretivas para melhorar a taxa de aprovação na primeira tentativa.

Fornece um insight essencial sobre os motivos das falhas nas solicitações, permitindo analisar as causas-raiz e reduzir as taxas de rejeição.

Normalmente, é encontrado em um campo de código do motivo ou de observações associado ao status final de rejeição no Workflow do caso no Fenergo.

Este atributo especifica o país associado ao cliente, que geralmente determina as regras regulatórias e os fatores de risco aplicáveis ao processo de onboarding.

Analisar o processo por país permite comparar tempos de ciclo, níveis de risco e complexidade do processo entre jurisdições. Isso ajuda a entender como as diferenças regionais afetam a performance operacional e a garantir a conformidade com as regulamentações locais.

Permite segmentar o processo por localização geográfica, algo essencial para analisar o impacto regulatório e a performance regional.

Essas informações fazem parte dos dados principais do cliente, coletados durante o processo de solicitação e armazenados na entidade do cliente no Fenergo.

O responsável pelo caso é a pessoa ou o grupo que assume a responsabilidade principal por um caso de onboarding. Essa pessoa normalmente responde pela conclusão pontual e bem-sucedida do caso.

Este atributo ajuda a analisar a carga de trabalho e a performance no nível do gerente de casos. Ele pode ser usado para verificar se determinados responsáveis têm tempos de ciclo mais longos ou taxas de rejeição mais altas, o que pode indicar necessidades de treinamento ou desequilíbrios na alocação de recursos.

Identifica a pessoa ou o time responsável por um caso, permitindo analisar a performance dos gerentes de casos.

Normalmente, este é um campo específico da entidade principal do caso na Fenergo, indicando a atribuição do caso.

Este atributo segmenta os clientes em diferentes categorias com base em sua estrutura jurídica ou relação com a instituição financeira. Diferentes tipos de cliente geralmente seguem caminhos de onboarding distintos, com níveis variados de complexidade e requisitos de diligência.

Analisar o processo por tipo de cliente ajuda a identificar diferenças de performance entre os segmentos. É essencial para o Dashboard 'Eficiência por origem e tipo de solicitação', permitindo comparar tempos de ciclo e taxas de aprovação e definir melhorias específicas para cada segmento.

Permite comparar a performance do processo entre diferentes segmentos de clientes, que geralmente têm níveis distintos de complexidade e SLAs.

Essas informações normalmente ficam armazenadas na entidade de cliente no Fenergo e vinculadas ao caso da solicitação.