KYC müşteri kabulü için veri şablonunuz

Müşteri başvuru kimliği, başlatıldığı andan tamamlanana veya sonlandırılana kadar her yeni müşteri kabul talebine atanan benzersiz bir anahtardır. Bu tanımlayıcı, tek bir müşteri kabul süreciyle ilgili tüm etkinlikleri, olayları ve veri noktalarını birbirine bağlayan temel referanstır. Bu nedenle Process Mining için en önemli özniteliklerden biridir.

Analizde bu kimlik, her müşteri için uçtan uca sürecin yeniden oluşturulmasını sağlar. Başvurunun ilerleyişini izlemeye, toplam çevrim süresini hesaplamaya ve başvurunun izlediği yolu diğer başvurularla karşılaştırmaya yardımcı olur. Süreç varyantları, darboğazlar ve performans metrikleri her başvuru için ayrı ayrı analiz edilir. Bunun için bu özniteliğin vaka kimliği olarak doğru biçimde belirlenip kullanılması gerekir.

İlgili tüm olayları tek bir uçtan uca süreçte bir araya getirmenin temelidir ve Process Mining analizlerinin tamamını destekler.

Genellikle müşteri başvuru veya vaka yönetimi sisteminin üstbilgisinde ya da ana tablosunda bulunur.

Etkinlik adı, müşteri kabul sürecindeki belirli bir adımı veya kilometre taşını tanımlar. Örneğin 'Başvuru gönderildi', 'Uyumluluk incelemesi başlatıldı' veya 'Başvuru onaylandı' gibi. Her etkinlik, başvuruyu süreçte ilerleten bir kullanıcının ya da sistemin gerçekleştirdiği belirli bir işlemi ifade eder.

Bu öznitelik, Process Mining çalışmalarının temelini oluşturan süreç haritasını görselleştirmek için gereklidir. Analistler, farklı etkinliklerin sırasını ve sıklığını inceleyerek sürecin gerçekte nasıl ilerlediğini anlayabilir, yaygın yolları belirleyebilir, süreç sapmalarını görebilir ve yeniden çalışma ya da tekrarlanan adımların yaşandığı noktaları saptayabilir. Anlamlı ve anlaşılır bir süreç modeli oluşturmak için etkinlik adlarının açık ve tutarlı olması önemlidir.

Süreç adımlarını tanımlar; böylece süreç akışını, darboğazları ve farklılıkları görselleştirip analiz edebilirsiniz.

İş süreci adımlarını kaydeden olay günlüklerinde, denetim izlerinde veya işlem tablolarında bulunur.

Olay başlangıç zamanı, bir etkinliğin başlangıcını gösteren kesin tarih ve saattir. Vaka kimliği ve etkinlik adıyla birlikte Process Mining için gereken üç temel unsurdan biridir. Zaman damgalı veriler, her vakadaki olayları kronolojik sıraya koyarak sürecin gerçekte nasıl ilerlediğinin yeniden oluşturulmasını sağlar.

Bu öznitelik, zamanla ilgili tüm analizlerin temelini oluşturur. Bitiş zamanı varsa etkinlik süresini, etkinlikler arasındaki bekleme süresini (devir teslim süresi) ve müşteri kabul sürecinin toplam çevrim süresini hesaplamak için kullanılır. Süreleri analiz ederek darboğazları belirleyebilir, SLA uyumluluğunu ölçebilir ve genel süreç performansını izleyebilirsiniz.

Olayların kronolojik sırasını gösterir. Süreç modelini keşfetmek ve zamana dayalı performans metriklerini hesaplamak için bu bilgi gereklidir.

Olay günlüklerinde, başvuru denetim izlerinde veya işlem tablolarında bulunur. Genellikle 'Timestamp', 'Creation Date' ya da 'Start Time' olarak adlandırılır.

Kaynak sistem özniteliği, belirli bir etkinliğe ait veriyi oluşturan uygulamayı veya platformu belirtir. Karmaşık ortamlarda KYC süreci birden fazla sisteme yayılabilir. Örneğin başvuru gönderimi için CRM, risk değerlendirmesi için özel bir KYC platformu ve hesap oluşturmak için ana bankacılık sistemi kullanılabilir.

Süreci kaynak sisteme göre analiz etmek, teknoloji ortamını ve bunun süreç üzerindeki etkisini anlamaya yardımcı olur. Sistemler arasındaki entegrasyon sorunlarını, veri gecikmelerini veya farklı sistemlerin bilgileri kaydetme biçimlerindeki tutarsızlıkları ortaya çıkarabilir. Bu görünüm, müşteri kabul sürecini destekleyen sistem mimarisini iyileştirmek isteyen BT ve süreç iyileştirme ekipleri için faydalıdır.

Her süreç adımının hangi sistemde gerçekleştiğini göstererek sistemler arası verimsizlikleri ve veri entegrasyonu sorunlarını belirlemeye yardımcı olur.

Özellikle birden fazla entegre sistemin bulunduğu ortamlarda, veri dışa aktarımlarında veya olay günlüklerinde yer alır.

Bu öznitelik, verilerin en son alındığı veya yenilendiği tarih ve saati kaydeder. İş sürecinin bir parçası değildir ancak veri doğrulama ve yönetişim açısından önemli bir üst veridir. Analiz edilen verilerin ne kadar güncel olduğunu açıkça gösterir.

Süreç analizinde son veri güncelleme zamanını bilmek, elde edilen içgörülerin güncelliğini anlamak için önemlidir. Verilerin ne kadar güncel olduğunu göstererek kullanıcıların verilere güvenmesine yardımcı olur ve eski bilgilere dayanarak yanlış sonuçlara varılmasını önler. Sürekli izleme için bu öznitelik, veri yenileme işlemi geciktiğinde veya başarısız olduğunda uyarı oluşturmak amacıyla kullanılabilir. Böylece Process Mining Dashboardlarının güvenilirliği korunur.

Veri setinin güncelliğini göstererek veri şeffaflığı sağlar. Bu, analizlerin güncel ve doğru olması açısından önemlidir.

Veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) işlemi sırasında oluşturulur; genellikle veri setinin üst verilerinde bulunur.

Başvuru durumu, başvurunun nihai sonucunu belirtir. Örneğin 'Onaylandı', 'Reddedildi' veya 'Geri çekildi'. Sürecin iş sonucunu gösterir ve performans ölçümünde önemli bir boyuttur.

Bu öznitelik, sonuçlara dayalı analiz için gereklidir. Başarılı sonuçlanan başvurularla reddedilen başvuruların süreç yollarını karşılaştırmayı sağlar. Analistler, ret oranının yüksek olduğu süreç örüntülerini belirlemek, 'Başvuru ret oranı' gibi temel performans göstergelerini hesaplamak ve başvuru sahiplerinin sürecin hangi aşamasında ayrıldığını görmek için 'Müşteri kabul hunisi analizi' oluşturmak üzere bu öznitelikten yararlanabilir. Başvuruların neden başarısız olduğunu anlamak, başarı oranını artıracak süreç iyileştirmelerinin ilk adımıdır.

Her vakanın iş sonucunu tanımlar; başvuruların neden reddedildiğini analiz etmeyi ve onay oranını artırmanın yollarını bulmayı sağlar.

Genellikle ana vaka veya başvuru tablosunda, kaydın nihai durumunu gösterir.

Kullanıcı departmanı, etkinliği gerçekleştiren kullanıcının bağlı olduğu işlevsel grubu veya ekibi belirtir. Örneğin 'Uyumluluk', 'Müşteri kabulü' ya da 'Operasyonlar'. Bu bilgi, kullanıcı kimliğine kıyasla kuruluş yapısına daha üst düzeyden bakmanızı sağlar.

Süreci departmanlara göre analiz etmek, işlevler arası iş birliğini anlamak ve sistem genelindeki darboğazları belirlemek açısından önemlidir. Gecikme ve verimsizliklerin başlıca nedenlerinden biri olan farklı ekipler arasındaki devir teslimleri görünür kılar. Bu bilgi, ekip yapılarını iyileştirmeye, sorumlulukları netleştirmeye ve iletişim kanallarını geliştirmeye yardımcı olarak müşteri kabul sürecini daha akıcı hâle getirir.

Farklı ekipler arasındaki süreç performansını ve devir teslimleri analiz ederek işlevler arası iş birliğini geliştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.

Genellikle kullanıcı kimliğiyle ilişkilendirilmiş kullanıcı profili verilerinde bulunur veya doğrudan işlem kaydına yazılır.

Kullanıcı kimliği, süreçte belirli bir etkinliği gerçekleştiren kişiyi veya sistem botunu tanımlar. Bu kişi bir uyumluluk görevlisi ya da veri giriş çalışanı olabilir; etkinliği otomatik bir risk puanlama motoru da gerçekleştirebilir. Kaynak analizinin doğru olması için kullanıcı kimliklerinin tutarlı biçimde kaydedilmesi gerekir.

Bu öznitelik, süreci çalışanlar açısından incelemenizi sağlar. İş yükü dağılımını, kişi ve ekip performansını ve kaynak tahsisini analiz etmek için gereklidir. Süreç haritasını kullanıcı kimliğine göre filtreleyen yöneticiler, çalışanların görevleri nasıl ele aldığını anlayabilir, eğitim fırsatlarını belirleyebilir ve iş yükünün dengeli dağıtılmasını sağlayabilir. Ayrıca farklı kişiler arasındaki iş devrini göstererek iş birliği analizine de yardımcı olur.

İş yükünü, kaynak performansını ve iş birliği örüntülerini analiz etmeyi sağlar; böylece kaynakları daha iyi yönetebilir ve eğitim ihtiyaçlarını belirleyebilirsiniz.

Sistem denetim izlerinde veya işlem günlüklerinde bulunur. Genellikle kaydı oluşturan ya da en son değiştiren kullanıcıyla ilişkilendirilir.

Müşteri türü, başvuru sahibini 'Bireysel', 'Kurumsal', 'Vakıf' veya 'Kâr amacı gütmeyen kuruluş' gibi kategorilere ayırır. Farklı müşteri türlerinin müşteri kabul gereksinimleri ve süreç karmaşıklıkları önemli ölçüde değişebilir.

Bu öznitelik, analiz için önemli bir segmentasyon ölçütüdür. Kuruluşlar süreç haritasını ve temel performans göstergelerini müşteri türüne göre filtreleyerek önemli farklılıkları ortaya çıkarabilir. Örneğin kurumsal bir müşterinin kabulü, gerçek faydalanıcıların doğrulanması gibi bireysel müşteriler için gerekmeyen daha karmaşık adımlar içerebilir. Bu analiz, her süreç varyantının kendi segmenti için olabildiğince verimli olmasını ve iyileştirmelerin ihtiyaca göre şekillendirilmesini sağlar.

Süreci segmentlere ayırarak farklı müşteri türlerinin kabul süreçlerini karşılaştırmayı ve iyileştirmeyi sağlar.

Genellikle başvuru sürecinin başında alınır ve ana müşteri veya başvuru tablosunda saklanır.

Olay bitiş zamanı, bir etkinliğin sona erdiği kesin tarih ve saati gösterir. Başlangıç zamanıyla birlikte kullanıldığında her bir görevin işlem süresi tam olarak hesaplanabilir. Her sistem başlangıç ve bitiş zamanlarını birlikte sağlamaz; bazıları yalnızca tamamlanma anını gösteren tek bir zaman damgası sunabilir.

Bitiş zamanının bulunması performans analizi açısından büyük fayda sağlar. Örneğin 'Ortalama uyumluluk inceleme süresi' gibi ayrıntılı metrikler oluşturulabilir. Böylece çalışanın görev üzerinde fiilen çalıştığı süre (işlem süresi) ile görevin kuyrukta beklediği süre birbirinden ayrılır. Bu ayrıntı, darboğazları doğru belirlemek ve iyileştirme çalışmalarını kaynak kapasitesine ya da süreçteki devir teslimlere yöneltmek için önemlidir.

Etkinliklerin işlem sürelerini tam olarak hesaplamayı ve fiilî çalışma süresini bekleme süresinden ayırmayı sağlar.

Olay günlüklerinde veya işlem tablolarında, başlangıç zamanının yanında bulunur. 'End Time', 'Completion Date' ya da 'Modified On' olarak adlandırılabilir.

Risk düzeyi, KYC sürecinin önemli çıktılarından biridir. Müşterileri sektör, coğrafi konum ve işlem örüntüleri gibi etkenlere göre sınıflandırır. Bu sınıflandırma, başvuru için gereken inceleme ve durum tespiti düzeyini belirler.

Process Mining çalışmalarında bu öznitelik, uyumluluk ve varyant analizleri için önemli bir boyut sunar. Tasarım gereği, yüksek riskli bir müşterinin süreci düşük riskli bir müşterininkinden farklı ve daha ayrıntılı olmalıdır. Kuruluşlar, farklı risk düzeylerindeki gerçek süreç akışlarını beklenen prosedürlerle karşılaştırarak iç politikalara ve düzenlemelere uyulup uyulmadığını kontrol edebilir. 'Yüksek riskli müşteriler için her zaman gelişmiş durum tespiti yapılıyor mu?' veya 'Düşük riskli müşterilere gereğinden fazla zaman mı harcıyoruz?' gibi sorular yanıtlanabilir.

Uyumluluk ve risk yönetimi için gereklidir; farklı risk profillerinde durum tespiti süreçlerinin uygun biçimde değişip değişmediğini analiz etmeyi sağlar.

Bir risk motoru tarafından hesaplanır veya uyumluluk görevlisi tarafından elle atanır. Ana müşteri ya da başvuru kaydında saklanır.

Bu öznitelik, müşterinin başvurusunu hangi yöntemle gönderdiğini belirtir. Örneğin 'Web portalı', 'Mobil uygulama' veya 'Şubeden'. Farklı kanallarda veri toplama süreçleri ve müşteri deneyimleri değişebilir.

Süreci kanala göre analiz etmek, her müşteri temas noktasının performansını ve verimliliğini değerlendirmeye yardımcı olur. 'Mobil başvurular web başvurularından daha hızlı mı işleniyor?' veya 'Şubeden gönderilen başvurularda yeniden çalışma oranı daha mı yüksek?' gibi soruları yanıtlayabilirsiniz. Bu içgörüler, tüm kanallardaki müşteri yolculuğunu iyileştirmek ve kaynakları etkili biçimde tahsis etmek için faydalıdır.

Web, mobil veya yüz yüze başvuru kanallarındaki süreç verimliliğini ve müşteri deneyimini karşılaştırmayı sağlar.

Genellikle başvuru ilk oluşturulduğunda, sürecin en başında kaydedilir.

Müşteri kimliği, birden fazla etkileşim veya başvuru boyunca aynı kalan benzersiz bir tanımlayıcıdır. Müşteri başvuru kimliği tek bir müşteri kabul sürecini izlerken müşteri kimliği, aynı müşteriye ait birden fazla kabul girişimini veya başka süreçleri birbirine bağlayabilir.

Bu öznitelik, tek bir vakanın ötesinde müşteri odaklı analiz yapılmasını sağlar. Tekrar başvuranları anlamak, müşteriyle uzun vadeli ilişkiyi incelemek veya müşteri kabul sürecini 'Kredi başvurusu' ya da 'Hesap bakımı' gibi diğer süreçlerle ilişkilendirmek için kullanışlıdır. Tek bir süreci incelemek için gerekli olmasa da daha karmaşık, nesne odaklı Process Mining analizleri için veriyi zenginleştirir.

Müşteri odaklı bir görünüm sunar; aynı müşteriye ait birden fazla kabul girişimini veya farklı süreçleri birbirine bağlar.

Genellikle merkezi müşteri ana veri sisteminde bulunur ve başvuru kaydıyla ilişkilendirilir.

Müşteri ülkesi, başvuru sahibinin coğrafi konumunu belirtir. Düzenlemeler ve risk etkenleri ülkeden ülkeye önemli ölçüde değişebildiğinden KYC süreçlerinde bu bilgi büyük önem taşır.

Coğrafi analiz, sürece ilişkin ek bir bakış açısı sunar. Müşteri kabul süreçleri, ülkeye özgü yasal gerekliliklere göre farklılık gösterebilir. Şirketler müşteri ülkesine göre filtreleme yaparak bu yargı alanlarına özgü süreç varyantlarının doğru uygulanıp uygulanmadığını kontrol edebilir. Ayrıca gelişmiş durum tespiti gereklilikleri nedeniyle yüksek riskli ülkelerden gelen başvuruların daha uzun sürmesi gibi performans farklılıklarını ortaya çıkarabilir.

Coğrafi konuma göre süreç farklılıklarını ve performansı analiz etmeyi sağlar; yerel düzenlemelere uyumluluğu kontrol etmek için önemlidir.

Başvuru sırasında müşteriden alınır ve müşteri veya başvuru kaydında saklanır.

Bu boole özniteliği, yazılım veya botların gerçekleştirdiği görevleri kullanıcıların yaptığı görevlerden ayırır. Otomatik etkinliklere ilk veri doğrulaması, yaptırım taraması veya standart bilgilendirmelerin gönderilmesi örnek verilebilir.

Otomasyon çalışmalarının ne kadar etkili olduğunu değerlendirmek için bu özniteliği analiz etmek önemlidir. İşletmeler, otomatik ve elle yürütülen adımların hızını ve sonuçlarını karşılaştırarak maliyetleri ve çevrim sürelerini azaltmak için otomasyon fırsatlarını belirleyebilir. Ayrıca otomatik sistemlerin performansını izlemeye ve uçtan uca süreçte beklendiği gibi çalıştıklarını doğrulamaya yardımcı olur.

Süreçteki otomasyonun etkisini ve verimliliğini ölçmeye, robotik veya sistem tabanlı iyileştirme fırsatlarını belirlemeye yardımcı olur.

Olay günlüğünde ayrı bir alan olarak bulunabilir veya kullanıcı kimliğine göre belirlenebilir. Örneğin kimlik 'SYSTEM' ya da 'BOT' ise etkinlik otomatik olarak sınıflandırılabilir.

Başvuru durumu 'Reddedildi' olduğunda ret nedeni, 'Belgeler eksik', 'Yüksek risk profili' veya 'Yaptırım listesi eşleşmesi' gibi belirli bir gerekçe sunar. Bu öznitelik, başarısız süreçlere ilişkin önemli bağlam sağlar.

Ret nedenlerini analiz etmek, 'Başvuru ret analizi' Dashboardunun temelini oluşturur. İşletmelerin müşteri kabul sürecinde en sık karşılaşılan başarısızlık noktalarını anlamak için temel neden analizi yapmasına yardımcı olur. Kuruluşlar bu nedenleri sınıflandırıp sayısal olarak değerlendirebilir ve iyileştirme çalışmalarına öncelik verebilir. Örneğin 'Belgeler eksik' en sık karşılaşılan nedenlerden biriyse şirket, müşterilere yönelik talimatları netleştirmeye veya belge gönderim portalını iyileştirmeye odaklanabilir.

Başarısız başvuruların temel nedenini göstererek ret oranını düşürmeye ve müşteri deneyimini iyileştirmeye yönelik hedefli çalışmalar yapılmasını sağlar.

Genellikle ana başvuru veya vaka tablosunda saklanır ve durum 'Reddedildi' olarak belirlendiğinde doldurulur.

Hizmet düzeyi anlaşması (SLA) hedef tarihi, müşteri kabul sürecinin tamamlanması için belirlenen son tarihtir. Bu tarih genellikle iç politikalara veya sözleşme yükümlülüklerine göre belirlenir ve zamanında tamamlanma performansını ölçmek için referans alınır.

Bu öznitelik, 'SLA performans izleme' Dashboardunun temelini oluşturur. Başvurunun gerçek tamamlanma tarihi SLA hedef tarihiyle karşılaştırılarak 'SLA uyum oranı' hesaplanabilir. SLA süresini aşan vakaları analiz etmek, gecikmelere neden olan etkinlikleri veya departmanları belirlemeye yardımcı olur. Böylece iş kuyruklarını ve kaynak tahsisini önceden yöneterek SLA ihlallerini azaltabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilirsiniz.

Performans için bir referans noktası sunar; SLA uyumunu ölçmeyi ve gecikme riski taşıyan vakaları belirlemeyi sağlar.

Genellikle vaka oluşturulurken başvuru türüne veya diğer ölçütlere göre hesaplanır ve ana başvuru kaydında saklanır.