Mẫu dữ liệu quy trình tiếp nhận khách hàng KYC

Mã hồ sơ khách hàng là mã duy nhất được gán cho mỗi yêu cầu tiếp nhận khách hàng mới, từ lúc bắt đầu đến khi hoàn tất hoặc chấm dứt. Mã này liên kết mọi hoạt động, sự kiện và dữ liệu liên quan đến một lần tiếp nhận khách hàng, nên là thuộc tính quan trọng nhất khi phân tích process mining.

Khi phân tích, mã này giúp tái dựng quy trình đầu cuối của từng khách hàng. Bạn có thể theo dõi tiến độ hồ sơ, tính tổng thời gian xử lý và so sánh lộ trình với các hồ sơ khác. Các biến thể quy trình, điểm nghẽn và chỉ số hiệu suất đều được phân tích theo từng hồ sơ. Điều này chỉ thực hiện được khi xác định và dùng đúng thuộc tính này làm mã trường hợp.

Thuộc tính này giúp nhóm mọi sự kiện liên quan thành một quy trình đầu cuối, làm nền tảng cho mọi phân tích process mining.

Thường nằm trong phần đầu trang hoặc bảng chính của hệ thống quản lý hồ sơ khách hàng hoặc hồ sơ vụ việc.

Tên hoạt động mô tả một bước hoặc cột mốc riêng trong quy trình tiếp nhận khách hàng, chẳng hạn như “Đã gửi hồ sơ”, “Bắt đầu rà soát tuân thủ” hoặc “Đã phê duyệt hồ sơ”. Mỗi hoạt động thể hiện một hành động cụ thể do người dùng hoặc hệ thống thực hiện để đưa hồ sơ tiến lên trong quy trình.

Thuộc tính này là nền tảng để trực quan hóa sơ đồ quy trình, phần cốt lõi của process mining. Khi phân tích trình tự và tần suất của các hoạt động, chuyên viên có thể hiểu luồng quy trình thực tế, nhận diện các lộ trình phổ biến, phát hiện sai lệch và tìm ra những bước phải làm lại hoặc lặp lại. Tên hoạt động cần rõ ràng và nhất quán để tạo mô hình quy trình có ý nghĩa, dễ hiểu.

Thuộc tính này xác định các bước trong quy trình, giúp trực quan hóa và phân tích luồng quy trình, điểm nghẽn và các biến thể.

Có trong nhật ký sự kiện, dấu vết kiểm toán hoặc bảng giao dịch ghi lại các bước của quy trình nghiệp vụ.

Thời điểm bắt đầu sự kiện là ngày giờ chính xác đánh dấu lúc một hoạt động bắt đầu. Đây là một trong ba thành phần cốt lõi của process mining, cùng với mã trường hợp và tên hoạt động. Dữ liệu có dấu thời gian giúp sắp xếp sự kiện theo thứ tự thời gian trong từng trường hợp, từ đó tái dựng luồng quy trình như đã diễn ra trên thực tế.

Thuộc tính này là cơ sở cho mọi phân tích về thời gian. Bạn có thể dùng thuộc tính này để tính thời lượng hoạt động khi có thời điểm kết thúc, thời gian chờ giữa các hoạt động (thời gian bàn giao) và tổng thời gian xử lý của toàn bộ quy trình tiếp nhận khách hàng. Phân tích các khoảng thời gian này giúp tìm điểm nghẽn, đo mức độ đáp ứng SLA và theo dõi hiệu suất chung của quy trình.

Thuộc tính này cho biết thứ tự thời gian của các sự kiện, cần thiết để khám phá mô hình quy trình và tính các chỉ số hiệu suất dựa trên thời gian.

Có trong nhật ký sự kiện, dấu vết kiểm toán hồ sơ hoặc bảng giao dịch, thường mang tên “Dấu thời gian”, “Ngày tạo” hoặc “Thời điểm bắt đầu”.

Thuộc tính hệ thống nguồn cho biết ứng dụng hoặc nền tảng tạo dữ liệu cho một hoạt động. Trong môi trường phức tạp, quy trình KYC có thể trải qua nhiều hệ thống, chẳng hạn CRM để tiếp nhận hồ sơ, nền tảng KYC chuyên dụng để đánh giá rủi ro và hệ thống ngân hàng lõi để tạo tài khoản.

Phân tích quy trình theo hệ thống nguồn giúp bạn hiểu bức tranh công nghệ và ảnh hưởng của hệ thống đến quy trình. Cách nhìn này có thể làm rõ vấn đề tích hợp, độ trễ dữ liệu giữa các hệ thống hoặc khác biệt trong cách ghi nhận thông tin. Đây là thông tin hữu ích cho đội ngũ CNTT và cải tiến quy trình khi cần tinh gọn kiến trúc hệ thống hỗ trợ việc tiếp nhận khách hàng.

Thuộc tính này cho biết mỗi bước quy trình diễn ra ở đâu, giúp phát hiện điểm kém hiệu quả giữa các hệ thống và khó khăn trong tích hợp dữ liệu.

Thường có trong dữ liệu trích xuất hoặc nhật ký sự kiện, nhất là ở môi trường có nhiều hệ thống tích hợp.

Thuộc tính này ghi lại ngày giờ của lần trích xuất hoặc làm mới dữ liệu gần nhất. Đây không phải là một phần của quy trình nghiệp vụ, nhưng là siêu dữ liệu quan trọng để xác thực và quản trị dữ liệu. Thuộc tính này cho biết dữ liệu đang được phân tích mới đến mức nào.

Khi phân tích quy trình, biết thời điểm cập nhật dữ liệu gần nhất giúp bạn đánh giá mức độ kịp thời của thông tin thu được. Điều này giúp người dùng tin tưởng dữ liệu hơn vì họ biết dữ liệu có còn mới hay không, đồng thời tránh hiểu sai do dùng thông tin đã cũ. Khi theo dõi liên tục, bạn có thể dùng thuộc tính này để thiết lập cảnh báo nếu dữ liệu cập nhật chậm hoặc không thành công, qua đó duy trì độ tin cậy của dashboard process mining.

Thuộc tính này cho biết dữ liệu còn mới hay không, giúp đảm bảo tính phù hợp và chính xác của phân tích.

Được tạo trong quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL), thường nằm trong siêu dữ liệu của tập dữ liệu.

Loại khách hàng phân nhóm người nộp hồ sơ, chẳng hạn như “Cá nhân”, “Doanh nghiệp”, “Quỹ tín thác” hoặc “Tổ chức phi lợi nhuận”. Mỗi loại khách hàng thường có yêu cầu tiếp nhận và mức độ phức tạp khác nhau.

Đây là thuộc tính quan trọng để phân nhóm khi phân tích. Bằng cách lọc sơ đồ quy trình và KPI theo loại khách hàng, tổ chức có thể phát hiện những khác biệt đáng kể. Ví dụ, tiếp nhận khách hàng doanh nghiệp thường có thêm các bước phức tạp như xác minh chủ sở hữu hưởng lợi, trong khi khách hàng cá nhân không cần bước này. Phân tích giúp quy trình ở từng nhóm hoạt động hiệu quả nhất có thể và hỗ trợ điều chỉnh cải tiến cho phù hợp.

Thuộc tính này giúp phân nhóm quy trình để so sánh và tối ưu hóa quy trình tiếp nhận cho từng loại khách hàng.

Thường được ghi nhận khi bắt đầu quy trình nộp hồ sơ và lưu trong bảng khách hàng hoặc hồ sơ chính.

Mã người dùng xác định người hoặc bot hệ thống chịu trách nhiệm thực hiện một hoạt động cụ thể trong quy trình. Đó có thể là nhân viên phụ trách tuân thủ, nhân viên nhập liệu hoặc công cụ tự động chấm điểm rủi ro. Mã người dùng cần nhất quán để phân tích tài nguyên chính xác.

Thuộc tính này cho thấy quy trình từ góc độ con người. Đây là thông tin cần thiết để phân tích khối lượng công việc, hiệu suất cá nhân và đội nhóm, cũng như phân bổ tài nguyên. Khi lọc sơ đồ quy trình theo mã người dùng, quản lý có thể xem cách từng nhân viên xử lý tác vụ, xác định nhu cầu đào tạo và cân bằng công việc. Thuộc tính này cũng giúp phân tích cộng tác, cho thấy công việc được bàn giao giữa những người khác nhau như thế nào.

Thuộc tính này giúp phân tích khối lượng công việc, hiệu suất tài nguyên và cách phối hợp, từ đó quản lý tài nguyên và đào tạo tốt hơn.

Có trong dấu vết kiểm toán hoặc nhật ký giao dịch của hệ thống, thường liên kết với người tạo hoặc sửa đổi bản ghi gần nhất.

Mức độ rủi ro là kết quả quan trọng của quy trình KYC. Thuộc tính này phân loại khách hàng dựa trên các yếu tố như ngành nghề, địa lý và mô hình giao dịch. Mức phân loại quyết định mức độ kiểm tra và thẩm định cần thiết cho hồ sơ.

Trong process mining, thuộc tính này là một chiều phân tích hữu ích để kiểm tra mức độ phù hợp và các biến thể quy trình. Theo thiết kế, quy trình dành cho khách hàng rủi ro cao cần khác và chặt chẽ hơn quy trình dành cho khách hàng rủi ro thấp. Bằng cách so sánh luồng quy trình thực tế ở từng mức rủi ro với quy trình dự kiến, tổ chức có thể kiểm tra việc tuân thủ chính sách nội bộ và quy định. Thuộc tính này giúp trả lời những câu hỏi như: “Khách hàng rủi ro cao có luôn được thẩm định nâng cao không?” hoặc “Chúng ta có dành quá nhiều thời gian cho khách hàng rủi ro thấp không?”.

Thuộc tính này cần thiết cho công tác tuân thủ và quản lý rủi ro, giúp kiểm tra quy trình thẩm định có phù hợp với từng hồ sơ rủi ro hay không.

Được tính bởi công cụ đánh giá rủi ro hoặc do nhân viên phụ trách tuân thủ gán thủ công. Được lưu trong hồ sơ khách hàng hoặc hồ sơ chính.

Phòng ban của người dùng cho biết nhóm chức năng hoặc đội ngũ mà người thực hiện hoạt động trực thuộc, chẳng hạn như “Tuân thủ”, “Tiếp nhận khách hàng” hoặc “Vận hành”. Thuộc tính này cung cấp góc nhìn tổ chức ở cấp cao hơn so với mã người dùng cá nhân.

Phân tích quy trình theo phòng ban giúp hiểu cách các bộ phận phối hợp và phát hiện điểm nghẽn mang tính hệ thống. Thuộc tính này giúp trực quan hóa các khâu bàn giao giữa đội ngũ, vốn thường gây chậm trễ và kém hiệu quả. Thông tin này giúp sắp xếp đội ngũ hợp lý hơn, làm rõ trách nhiệm và cải thiện kênh trao đổi để quy trình tiếp nhận khách hàng diễn ra suôn sẻ hơn.

Thuộc tính này giúp phân tích hiệu suất quy trình và các khâu bàn giao giữa đội ngũ, qua đó tìm cơ hội cải thiện phối hợp liên phòng ban.

Thường có trong hồ sơ người dùng liên kết với mã người dùng, hoặc được ghi trực tiếp trên giao dịch.

Thời điểm kết thúc sự kiện ghi lại chính xác ngày giờ một hoạt động hoàn tất. Khi kết hợp với thời điểm bắt đầu sự kiện, thuộc tính này giúp tính chính xác thời gian xử lý của từng tác vụ. Không phải hệ thống nào cũng cung cấp cả thời điểm bắt đầu và kết thúc. Một số hệ thống chỉ ghi một dấu thời gian khi hoàn tất.

Thời điểm kết thúc rất hữu ích khi phân tích hiệu suất. Thuộc tính này cho phép tạo các chỉ số chi tiết như “Thời gian rà soát tuân thủ trung bình”, đồng thời phân biệt thời gian nhân viên thực sự xử lý tác vụ với thời gian tác vụ nằm chờ trong hàng đợi. Mức độ chi tiết này giúp xác định điểm nghẽn chính xác hơn và tập trung cải tiến vào năng lực tài nguyên hoặc khâu bàn giao trong quy trình.

Thuộc tính này giúp tính chính xác thời gian xử lý hoạt động, qua đó phân biệt thời gian làm việc thực tế với thời gian chờ.

Có trong nhật ký sự kiện hoặc bảng giao dịch cùng với thời điểm bắt đầu. Có thể mang tên “Thời điểm kết thúc”, “Ngày hoàn tất” hoặc “Ngày sửa đổi”.

Trạng thái hồ sơ cho biết kết quả cuối cùng của hồ sơ, chẳng hạn như “Đã phê duyệt”, “Bị từ chối” hoặc “Đã rút”. Đây là kết quả nghiệp vụ của quy trình và là chiều phân tích quan trọng để đo lường hiệu suất.

Thuộc tính này cần thiết cho phân tích dựa trên kết quả. Bạn có thể so sánh các lộ trình quy trình dẫn đến kết quả thành công với những lộ trình kết thúc bằng việc từ chối. Chuyên viên phân tích có thể dùng thuộc tính này để tìm các mẫu quy trình thường dẫn đến tỷ lệ từ chối cao, tính KPI như “Tỷ lệ hồ sơ bị từ chối” và tạo “Phân tích phễu tiếp nhận khách hàng” để xem người nộp hồ sơ dừng lại ở bước nào. Hiểu lý do hồ sơ không thành công là bước đầu tiên để cải tiến quy trình và tăng tỷ lệ thành công.

Thuộc tính này xác định kết quả nghiệp vụ của từng trường hợp, giúp phân tích lý do hồ sơ bị từ chối và cách cải thiện tỷ lệ phê duyệt.

Thường có trong bảng hồ sơ vụ việc hoặc hồ sơ chính, cho biết trạng thái cuối cùng của bản ghi.

Thuộc tính đúng/sai này phân biệt tác vụ do phần mềm hoặc bot thực hiện với tác vụ do người dùng thực hiện. Hoạt động tự động có thể gồm xác thực dữ liệu ban đầu, sàng lọc danh sách trừng phạt hoặc gửi thông báo theo mẫu.

Phân tích thuộc tính này rất quan trọng để đánh giá hiệu quả của các sáng kiến tự động hóa. Bằng cách so sánh tốc độ và kết quả của các bước tự động với các bước thủ công, doanh nghiệp có thể tìm cơ hội tự động hóa thêm để giảm chi phí và thời gian xử lý. Thuộc tính này cũng giúp theo dõi hiệu suất của hệ thống tự động và đảm bảo hệ thống hoạt động đúng như dự kiến trong toàn bộ quy trình.

Thuộc tính này giúp đo lường tác động và hiệu quả của tự động hóa trong quy trình, đồng thời tìm cơ hội cải tiến thêm bằng RPA hoặc các giải pháp hệ thống.

Có thể là một trường riêng trong nhật ký sự kiện hoặc được suy ra từ mã người dùng, chẳng hạn khi mã là “SYSTEM” hoặc “BOT”.

Thuộc tính này cho biết khách hàng đã nộp hồ sơ bằng cách nào, chẳng hạn như “Cổng thông tin web”, “Ứng dụng di động” hoặc “Tại chi nhánh”. Mỗi kênh có thể có cách thu thập dữ liệu và trải nghiệm khách hàng khác nhau.

Phân tích quy trình theo kênh giúp đánh giá hiệu suất và mức độ hiệu quả của từng điểm tiếp xúc với khách hàng. Bạn có thể trả lời những câu hỏi như: “Hồ sơ nộp qua ứng dụng di động có được xử lý nhanh hơn hồ sơ nộp qua web không?” hoặc “Hồ sơ nộp tại chi nhánh có tỷ lệ phải làm lại cao hơn không?”. Những thông tin này giúp tối ưu hóa hành trình khách hàng trên mọi kênh và phân bổ tài nguyên hiệu quả.

Thuộc tính này giúp so sánh hiệu quả quy trình và trải nghiệm khách hàng giữa các kênh nộp hồ sơ như web, di động hoặc trực tiếp.

Thường được ghi nhận ngay khi bắt đầu quy trình, lúc hồ sơ được tạo lần đầu.

Khi trạng thái hồ sơ là “Bị từ chối”, lý do từ chối nêu rõ nguyên nhân, chẳng hạn như “Thiếu giấy tờ”, “Hồ sơ rủi ro cao” hoặc “Trùng danh sách trừng phạt”. Thuộc tính này bổ sung thông tin quan trọng về các trường hợp không thành công.

Phân tích lý do từ chối là nền tảng cho dashboard “Phân tích hồ sơ bị từ chối”. Thuộc tính này giúp doanh nghiệp tìm nguyên nhân gốc rễ và xác định những điểm thường khiến quy trình tiếp nhận khách hàng thất bại. Khi phân loại và thống kê các lý do, tổ chức có thể ưu tiên cải tiến phù hợp. Ví dụ, nếu “Thiếu giấy tờ” là lý do phổ biến, doanh nghiệp có thể hướng dẫn khách hàng rõ hơn hoặc cải thiện cổng nộp tài liệu.

Thuộc tính này cho biết nguyên nhân gốc rễ khiến hồ sơ không thành công, giúp cải tiến đúng trọng tâm để giảm tỷ lệ từ chối và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Thường được lưu trong bảng hồ sơ hoặc hồ sơ vụ việc chính và điền khi trạng thái được đặt thành “Bị từ chối”.

Mã khách hàng là mã định danh duy nhất được giữ nguyên qua nhiều lần tương tác hoặc nộp hồ sơ. Mã hồ sơ khách hàng theo dõi một lần tiếp nhận cụ thể, còn mã khách hàng có thể liên kết nhiều lần tiếp nhận hoặc các quy trình khác của cùng một khách hàng.

Thuộc tính này cung cấp góc nhìn lấy khách hàng làm trung tâm, vượt ra ngoài một trường hợp riêng lẻ. Thuộc tính này hữu ích để nhận diện người nộp hồ sơ nhiều lần, phân tích mối quan hệ lâu dài với khách hàng hoặc liên kết quy trình tiếp nhận với các quy trình khác như “Nộp hồ sơ vay” hoặc “Bảo trì tài khoản”. Thuộc tính này không bắt buộc khi chỉ xem một quy trình, nhưng giúp làm phong phú dữ liệu cho process mining lấy đối tượng làm trung tâm phức tạp hơn.

Thuộc tính này cung cấp góc nhìn lấy khách hàng làm trung tâm, liên kết nhiều lần tiếp nhận hoặc các quy trình khác của cùng một khách hàng.

Thường có trong hệ thống dữ liệu chủ khách hàng tập trung và được liên kết với hồ sơ.

Ngày mục tiêu theo thỏa thuận mức dịch vụ (SLA) là hạn chót để hoàn tất quy trình tiếp nhận khách hàng. Ngày này thường được xác định theo chính sách nội bộ hoặc cam kết trong hợp đồng, đồng thời làm mốc để đo lường tiến độ.

Thuộc tính này là cơ sở cho dashboard “Theo dõi hiệu suất SLA”. Bằng cách so sánh ngày hoàn tất thực tế của hồ sơ với ngày mục tiêu SLA, bạn có thể tính “Tỷ lệ đáp ứng SLA”. Phân tích các trường hợp trễ hạn giúp xác định hoạt động hoặc phòng ban cụ thể gây chậm trễ. Nhờ đó, bạn có thể chủ động quản lý hàng đợi công việc và phân bổ tài nguyên để giảm số lần vi phạm SLA, đồng thời cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng.

Thuộc tính này cung cấp mốc để đo mức độ đáp ứng SLA và xác định các trường hợp có nguy cơ chậm trễ.

Thường được tính và lưu trong hồ sơ chính khi tạo trường hợp, dựa trên loại hồ sơ hoặc tiêu chí khác.

Quốc gia của khách hàng cho biết vị trí địa lý của người nộp hồ sơ. Đây là thông tin quan trọng trong quy trình KYC vì quy định và yếu tố rủi ro có thể khác nhau đáng kể giữa các quốc gia.

Phân tích theo địa lý bổ sung một góc nhìn quan trọng. Quy trình tiếp nhận có thể khác nhau tùy theo yêu cầu pháp lý của từng quốc gia. Bằng cách lọc theo quốc gia của khách hàng, doanh nghiệp có thể kiểm tra việc thực hiện đúng các biến thể theo khu vực pháp lý. Phân tích này cũng có thể cho thấy khác biệt về hiệu suất, chẳng hạn hồ sơ từ quốc gia rủi ro cao mất nhiều thời gian xử lý hơn, có thể do yêu cầu thẩm định nâng cao.

Thuộc tính này giúp phân tích biến thể và hiệu suất quy trình theo địa lý, yếu tố quan trọng để đảm bảo tuân thủ quy định tại địa phương.

Được thu thập từ khách hàng trong quá trình nộp hồ sơ và lưu trong hồ sơ khách hàng hoặc hồ sơ chính.