KYC Müşteri Kimlik Doğrulama Veri Template'inuz

Aktivite Adı, 'İlk Tarama Yapıldı' veya 'Başvuru Onaylandı' gibi müşteri edinim yolculuğundaki tek bir adımı veya kilometre taşını tanımlar. Bu aktivite dizisi, süreç haritasının temelini oluşturur.

Bu niteliği analiz etmek, süreç akışının görselleştirilmesine, yaygın ve alternatif yolların belirlenmesine ve her adımın sıklığının ölçülmesine sunar. Hangi eylemlerin hangi sırayla gerçekleştirildiğini anlamak için büyük önem taşır.

Bu nitelik, süreçteki adımları tanımlar; bir süreç haritası oluşturulmasına ve süreç akışı ile varyasyonların analizine sunar.

Bu bilgi, genellikle Fenergo'nun iş akışı veya denetim günlüğü tablolarında, vaka durumu geçişleri veya görev tamamlamalarıyla ilişkili olarak bulunur.

Bu nitelik, belirli bir faaliyetin başladığı tam tarih ve saati kaydeder. Süreç akışını yeniden yapılandırmak için gerekli kronolojik sırayı sunar ve tüm zaman odaklı analizler için önemlidir.

Process Mining'de başlangıç zamanı, aktivitelerin süresini, aralarındaki bekleme süresini ve vakanın genel döngü süresini hesaplamak için kullanılır. Olay günlüğünün zamansal temelini oluşturur ve performans ile darboğaz analizleri için büyük önem taşır.

Bu zaman damgası (zaman damgası), olayları kronolojik olarak sıralamak ve döngü süreleri ile süreler gibi tüm zaman bazlı metrikleri hesaplamak için büyük önem taşır.

Fenergo'nun denetim izinde, etkinlik günlüğünde veya iş akışı geçmişi tablolarında bulunur, genellikle 'zaman damgası (zaman damgası)', 'StartDate' veya 'CreationDate' olarak etiketlenir.

Müşteri Başvurusu, tek bir müşterinin KYC edinim süreci için ilgili tüm aktiviteleri ve olayları gruplayan merkezi tanımlayıcıdır. Onaylanmış, reddedilmiş veya kapatılmış olsun, bir başvurunun başlangıç gönderiminden nihai çözümüne kadar uçtan uca takibini sunar.

Process Mining'de bu nitelik, her başvurunun tam yolculuğunu yeniden yapılandırmak için büyük önem taşır. Süreç akışlarının, döngü sürelerinin, varyasyonların ve darboğazların başvuru bazında analizini sağlayarak, bireysel vakaların nasıl ele alındığına dair net bir görünüm sunar.

Bu, tüm ilgili olayları birbirine bağlayan temel Vaka ID'sidir ve uçtan uca müşteri edinim sürecini analiz etmeyi sunar.

Bu, tipik olarak Fenergo'nun çekirdek vaka yönetimi veya müşteri süreç döngüsü yönetim varlığındaki birincil temel rol oynar.

Bu nitelik, olay verisinin kaynak sistemini tanımlar. Bu süreç için tutarlı bir şekilde Fenergo olacaktır, ancak birleştirilmiş veri kümelerinde veri kaynaklarını ayırt etmeye yardımcı olur.

Analizdeki ana kullanımı, belirli sistemlerden veri filtrelemek veya veri kökenini doğrulamaktır. Birden fazla sistemden gelen verilerin uçtan uca bir süreç görünümü için birleştirilebileceği ortamlarda netlik sunar.

Verinin kaynağını belirler, bu da veri yönetimi, doğrulama ve analizin doğru kaynağa dayandığından emin olmak için büyük önem taşır.

Bu, genellikle veri çıkarma süreci sırasında kayıtların kaynağını etiketlemek için eklenen statik bir değerdir.

Bu nitelik, en son veri yenileme tarih ve saatini kaydeder. Analiz edilen verinin güncelliği için bağlam sunar ve stratejik bilgilerin zamanında anlaşılması için önemlidir.

Panellerde ve raporlarda bu bilgi, kullanıcılara verinin güncelliği hakkında bilgi vermek için kullanılır. Analizin gerçek zamanlı operasyonları mı yoksa tarihsel bir anlık görüntüyü mü yansıttığına dair beklentileri yönetmeye yardımcı olur.

Veri güncelliği hakkında önemli bilgiler sağlayarak, kullanıcıların süreç analizinin ne kadar güncel olduğunu anlamalarını sunar.

Bu değer, veri çıkarma ve yükleme (ETL) süreci sırasında veri kümesi üzerinde oluşturulur ve damgalanır.

Bu nitelik, belirli bir görevi veya olayı yürütmekten sorumlu belirli çalışanı veya sistem kullanıcısını tanımlar. Benzersiz bir kullanıcı kimliği, bir ad veya bir rol olabilir.

Kullanıcıya göre analiz yapmak, iş yükü dağılımını, bireysel performansı anlamaya ve eğitim ihtiyaçlarını belirlemeye yardımcı olur. 'Personel Aktivite Dağılımı' Dashboard'u ve belirli kişiler veya ekipler tarafından gerçekleştirilen aktivitelere detaya inmek için temel rol oynar.

Hangi kullanıcının bir eylem gerçekleştirdiğini izler; bu da iş yükü dağılımının, ekip performansının ve kaynak tahsisinin analizini sunar.

Bu bilgi, genellikle Fenergo'nun denetim günlüklerinde veya görev geçmişi tablolarında, olay detaylarının yanı sıra, çoğunlukla 'UserID', 'UserName' veya 'ModifiedBy' olarak saklanır.

Bu nitelik, başvurunun sürecin sonundaki durumunu veya devam ediyorsa mevcut durumunu gösterir. Yaygın değerler arasında 'Onaylandı', 'Reddedildi' veya 'Devam Ediyor' bulunur.

Bu, sonuç analizi için önemli bir boyuttur. Süreç akışlarını nihai sonuçlarına göre filtrelemeye ve karşılaştırmaya sunar; bu da 'Başvuru Yeniden İşleme ve Reddetme' Dashboard'u ve Başvuru Reddetme Oranı gibi KPI'ları hesaplamak için gereklidir.

Bir vakanın sonucunu tanımlar, onaylanmış ve reddedilmiş başvuruların yollarını karşılaştırmak ve başarı oranlarını anlamak için güçlü analizler sunar.

Bu, tipik olarak Fenergo'nun vaka yönetim sistemindeki vaka varlığı üzerinde kaydedilen son durumdur.

Bu nitelik, belirli bir faaliyetin bittiği tam tarih ve saati kaydeder. Bir görevin aktif süresini tanımlamak için başlangıç zamanını tamamlar.

Process Mining'de bitiş zamanı, her aktivite için işleme süresini hesaplamak üzere başlangıç zamanıyla birlikte kullanılır. Bu, süreçteki hangi adımların en çok zaman tükettiğini belirlemek ve kaynak verimliliğini analiz etmek için büyük önem taşır.

Etkinlik işlem sürelerinin hesaplanmasını sunar, bu da uzun süren görevleri ve performans darboğazlarını belirlemek için büyük önem taşır.

Fenergo'nun denetim izinde veya iş akışı geçmişi tablolarında bulunur, genellikle 'EndDate', 'CompletionDate' olarak etiketlenir veya sonraki olayın başlangıç zamanından türetilir.

Bu nitelik, 'Uyumluluk', 'Edinim Operasyonları' veya 'Satış' gibi bir aktiviteyi gerçekleştiren kullanıcı için organizasyonel bağlamı sunar. Genellikle kullanıcı profili bilgilerinden türetilir.

Bu boyut, farklı departmanlar arasındaki süreç devirlerini analiz etmek ve çapraz fonksiyonel darboğazları belirlemek için büyük önem taşır. Ekip veya departman düzeyinde işin toplanmasına izin vererek 'Personel Aktivite Dağılımı' Dashboard'unu doğrudan destekler.

Süreç performansının departmana göre analiz edilmesini sunar, departmanlar arası devirleri, gecikmeleri ve iş yükü dağılımını vurgular.

Bu bilgi, 'InitiatingUser' ID'si kullanılarak ayrı bir kullanıcı veya İK ana veri tablosundan birleştirilmesi gerekebilir. Fenergo bunu kullanıcının profilinin bir parçası olarak da saklayabilir.

Risk Puanı, yargı alanı, sektör ve tarama sonuçları gibi çeşitli faktörlere dayanarak hesaplanan, bir müşteriyle ilişkili potansiyel riskin nicel bir ölçüsüdür. Fenergo'nun kural motoru tipik olarak bu puanı hesaplar.

Bu nitelik, risk seviyeleri ile süreç davranışı arasında korelasyon sunar. Örneğin, analiz, yüksek riskli müşterilerin daha uzun döngü süreleri yaşadığını veya daha fazla manuel müdahale gerektirdiğini ortaya çıkarabilir; bu da 'Risk ve Uyumluluk İncelemesi Ayrıntılı Analiz' Dashboard'u için faydalıdır.

Müşteri riskini ölçülmesini sağlar; risk seviyelerinin süreç süresini, yeniden işlemeyi ve sonuçları nasıl etkilediğinin analizini sunar.

Bu, Fenergo'nun Müşteri Risk Değerlendirme modülünün temel bir çıktısıdır. Vaka veya müşteri varlığında saklanır.

SLA Hedef Tarihi, bir müşteri başvurusu için tüm edinim sürecini tamamlama konusunda anlaşılan son tarihi temsil eder. Gerçek performansın ölçüldüğü önemli bir referans noktasıdır.

Bu nitelik, 'SLA Uyumluluk İzleme' Dashboard'u ve 'SLA Uyumluluk Oranı' KPI'ını hesaplamak için gereklidir. SLA'larını ihlal etme riski taşıyan vakaların proaktif yönetimini sunar ve işin önceliklendirilmesine yardımcı olur.

SLA uyumunu izlemek ve vadesi geçmiş vakaları önceliklendirmek için kritik hedef tamamlama tarihini tanımlar.

Bu tarih, genellikle başvuru gönderim tarihi ve Fenergo'nun SLA yönetim modülü içinde yapılandırılmış iş kurallarına göre hesaplanır.

Bu nitelik, başvurunun çevrimiçi portal, fiziksel bir şube veya ilişki yöneticisi aracılığıyla gibi gönderim kaynağını tanımlar. Kaynak, veri kalitesini ve işleme gereksinimlerini etkileyebilir.

Bu boyut, farklı kanalların performansını karşılaştırmak için 'Başvuru Kaynağı ve Tipi Verimliliği' Dashboard'unda kullanılır. İşletmelerin hangi kanalların en verimli olduğunu ve hangilerinin süreç optimizasyonu gerektirebileceğini anlamalarına yardımcı olur.

Başvuruların kaynağını belirler, kanal verimliliği, maliyet ve müşteri deneyimi analizine sunar.

Bu bilgi, Fenergo içindeki bir başlangıç veri giriş formunda yakalanabilir veya bir üst sistemden iletilebilir.

Bu metrik, her vaka için 'Ek Bilgi Talep Edildi' aktivitesinin sayısını sayar. Daha yüksek bir sayı, daha fazla karşılıklı iletişim anlamına gelir; bu da süreci geciktirebilir ve kötü bir müşteri deneyimine yol açabilir.

Bu nitelik, 'Ek Bilgi Talebi Olan Vakalar' KPI'ını doğrudan destekler. Başlangıç veri toplama veya karmaşık vaka gereksinimleriyle ilgili sorunlara işaret edebilecek aşırı talep içeren başvuruları belirlemek için kullanılır. Bunu analiz etmek, bilgi toplama sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Eksik başlangıç bilgilerinden kaynaklanan müşteri memnuniyetsizliğini ve süreç gecikmelerini nicelendirerek veri toplama adımının iyileştirilmesine yardımcı olur.

Bu, her bir 'MüşteriBaşvurusu' ID'si için 'Ek Bilgi Talep Edildi' olaylarının sayısı sayılarak türetilen hesaplanmış bir metriktir.

Müşteri ID'si, ana veri sistemindeki müşteri varlığı için benzersiz referanstır. Başvuru numarası süreç için vaka ID'si iken, Müşteri ID'si edinim aktivitesini belirli bir müşteriye bağlar.

Bu nitelik, tek bir müşterinin edinim geçmişinin analizine sunar; örneğin, zaman içinde birden fazla edinim sürecinden geçmişse. Ayrıca, daha detaylı bir iş görünümü için süreç verilerini diğer müşteriyle ilgili verilerle birleştirmeyi sunar.

İşe alım sürecini benzersiz bir müşteri varlığına bağlar, müşteri odaklı analiz ve veri zenginleştirmeye sunar.

Bu ID, Fenergo içindeki müşteri veya tüzel kişilik kaydında saklanır ve edinim vakasıyla ilişkilendirilir.

Bu nitelik, müşterileri yasal yapılarına veya finansal kuruluşla ilişkilerine göre farklı kategorilere ayırır. Farklı müşteri türleri genellikle değişen karmaşıklık ve durum tespiti gereksinimleri ile farklı edinim yollarını takip eder.

Süreci Müşteri Türüne göre analiz etmek, segmentler arasındaki performans farklılıklarını belirlemeye yardımcı olur. Döngü sürelerini ve onay oranlarını karşılaştırmak için 'Başvuru Kaynağı ve Tipi Verimliliği' Dashboard'u için büyük önem taşır ve özelleştirilmiş süreç iyileştirmelerine yol açar.

Farklı müşteri segmentleri arasında süreç performansının karşılaştırılmasına sunar, bu da genellikle değişen karmaşıklık ve SLA'lara sahiptir.

Bu bilgi, genellikle Fenergo içindeki müşteri veya müşteri varlığında saklanır ve başvuru vakasına bağlanır.

Bu nitelik, sistem tarafından otomatik olarak yürütülen görevler (örn. ilk tarama, sistem kontrolleri) ile bir kullanıcı tarafından manuel olarak gerçekleştirilenler arasında ayrım yapar. Bu, genellikle yürüten kullanıcının bir sistem veya hizmet hesabı olup olmadığı kontrol edilerek belirlenir.

Bu bayrağı analiz etmek, süreçteki otomasyon seviyesini anlamak için büyük önem taşır. Otomasyonun verimlilik, maliyet ve hız üzerindeki etkisini ölçmeye ve daha fazla otomasyon fırsatlarını belirlemeye yardımcı olur.

İnsan ve sistem etkinlikleri arasında ayrım yapar, bu da otomasyon analizi ve kaynak maliyetlerini anlamak için büyük önem taşır.

Bu, genellikle 'InitiatingUser' alanına göre türetilir. Bilinen sistem kullanıcı ID'lerinin bir listesi, bu bayrağı 'true' olarak ayarlamak için kullanılır.

Bir başvurunun nihai durumu 'Reddedildi' olduğunda, bu nitelik belirli nedeni sunar. Örnekler::::::: arasında 'Arka Plan Kontrolü Başarısız Oldu', 'Eksik Belgeleme' veya 'Yüksek Risk Profili' bulunur.

Bu, başarısız başvuruların temel neden analizleri için hayati bir niteliktir. Hataları kategorize ederek 'Başvuru Yeniden İşleme ve Reddetme' Dashboard'unu doğrudan destekler, işletmenin yaygın sorunları belirlemesine ve ilk seferde geçiş oranını iyileştirmek için düzeltici eylemler uygulamasına yardımcı olur.

Başvuruların neden başarısız olduğuna dair kritik önemli bilgi sunar, ret oranlarını azaltmak için kök neden analizine sunar.

Tipik olarak, Fenergo'nun vaka iş akışındaki nihai ret durumuyla ilişkili bir neden kodu veya notlar alanında bulunur.

Bu nitelik, tamamlanmış bir vaka için SLA performansının ikili bir göstergesidir. Son, kapatma aktivitesinin zaman damgası (zaman damgası) 'SlaHedefTarihi'ne eşit veya öncesindeyse 'true', aksi takdirde 'false' olarak ayarlanır.

Bu hesaplanan alan, SLA izlemeyi ve raporlamayı basitleştirir. Genel 'SLA Uyumluluk Oranı' KPI'ını hesaplamak için kolay toplama ve uyumlu ile uyumsuz vakaların süreç özelliklerini analiz etmek için filtrelemeye sunar.

SLA performansını doğrudan ölçer, SLA Uyum Oranı KPI'sinin kolayca hesaplanmasını ve uyumsuz vakaların filtrelenmesini sunar.

Bu, son vaka aktivitesinin (örn. 'Başvuru Onaylandı', 'Başvuru Reddedildi') zaman damgası (zaman damgası), 'SlaHedefTarihi' ile karşılaştırılarak türetilir.

Bu nitelik, müşteriyle ilişkili ülkeyi belirtir; bu da genellikle edinim sürecine uygulanan belirli mevzuat kurallarını ve risk faktörlerini belirler.

Süreci ülkeye göre analiz etmek, döngü süresi, risk seviyeleri ve süreç karmaşıklığı açısından yargısal karşılaştırmalara sunar. Bölgesel farklılıkların operasyonel performansı nasıl etkilediğini anlamaya ve yerel yönetmeliklere uyumu güçlüaya yardımcı olur.

Sürecin coğrafyaya göre segmentasyonuna sunar, bu da düzenleyici etki ve bölgesel performansı analiz etmek için temel rol oynar.

Bu bilgi, başvuru sürecinde yakalanan ve Fenergo'daki müşteri varlığında saklanan temel müşteri verilerinin bir parçasıdır.

Vaka Sahibi, bir edinim vakasından birincil sorumlu olan birey veya gruptur. Bu kişi, vakanın zamanında ve başarılı bir şekilde tamamlanmasından tipik olarak sorumludur.

Bu nitelik, vaka yöneticisi düzeyinde iş yükü ve performans analizine yardımcı olur. Belirli vaka sahiplerinin daha uzun döngü sürelerine veya daha yüksek ret oranlarına sahip olup olmadığını görmek için kullanılabilir, bu da potansiyel olarak eğitim ihtiyaçlarını veya kaynak dengesizliklerini gösterebilir.

Bir vaka için sorumlu kişiyi veya ekibi belirler, vaka yöneticilerinin performans analizini sunar.

Bu, genellikle Fenergo'daki birincil vaka varlığında, vaka atamasını gösteren belirli bir alandır.

Bu nitelik, 'Uyumluluk İncelemesi' zaten başladıktan sonra 'Belge İncelemesi'ne dönme veya 'Ek Bilgi Talep Edildi' durumunun herhangi bir tekrarı gibi süreçte geriye doğru bir adımı temsil eden aktiviteleri tanımlar.

Yeniden işlemeyi belirlemek, süreç verimsizliğini ve sürtünmeyi anlamak için büyük önem taşır. Bu bayrak, 'Yeniden İşleme Döngüsü Oranı' KPI'ının doğrudan hesaplanmasına sunar ve süreç akışındaki israf içeren, tekrarlayan adımların etkisini görselleştirmeye ve ölçmeye yardımcı olur.

Süreçteki verimsiz yeniden işleme döngülerini vurgular, israfı ölçmeye ve ilk seferde doğru oranları artırmak için iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olur.

Bu bayrak, aktivite dizisini analiz eden process mining teknikleri kullanılarak türetilir. Örneğin, 'Aktivite A'yı 'Aktivite B' takip eder ve aynı vaka için 'Aktivite A' tekrar görünürse, ikinci 'Aktivite A' yeniden işlemektir.