Definition
KYC-Onboarding wird verlässlich, wenn Decision Points explizit sind (Risk, Ausnahmen) und Evidence-Artefakte während der Ausführung entstehen – statt später aus E-Mails/Spreadsheets rekonstruiert zu werden.
Wirkung
Ergebnisse, die Teams erzielen
↑ 85–95%
Evidence Completeness
Artefakte an Gates statt Rekonstruktion
↓ 15–35%
Time-to-Onboard
Klare Exception Paths + Guided Checks
↓ 20–40%
Rework Loops
Strukturierte Remediation + Ownership
Fähigkeiten
Was Sie mit Process Designer erreichen
IDP Pattern für Intake
Strukturierte Extraktionsziele trainieren, Human Checks wo nötig – Outputs an Evidence-Artefakte binden.
Risk Decisions als Gates
Thresholds und Approver explizit machen und Rationale als Artefakt erfassen.
Ausnahmen sind owned
Fehlende Dokumente, Mismatches und Manual Checks als Exception Paths mit SLAs modellieren.
HEIDI führt den Run
Voice + UI Guidance promptet Checks und reduziert Varianz über Teams/Regionen hinweg.
Anwendungsfälle
Wo Teams Process Designer einsetzen
Echte Workflows, die von visuellem Design, Automatisierung und Governance profitieren.
Dokument-Intake + strukturierte Extraktion (IDP Pattern)
Ein wiederverwendbares Pattern mit Ownership, Freigaben und Evidence-Artefakten – skalierbar über Teams.
Risk-Decision-Points + Freigaben
Ein wiederverwendbares Pattern mit Ownership, Freigaben und Evidence-Artefakten – skalierbar über Teams.
Exception Paths (fehlende Doku, Mismatches)
Ein wiederverwendbares Pattern mit Ownership, Freigaben und Evidence-Artefakten – skalierbar über Teams.
Lifecycle-Governance (Re-Checks, Drift)
Ein wiederverwendbares Pattern mit Ownership, Freigaben und Evidence-Artefakten – skalierbar über Teams.
So funktioniert's
Von Chaos zu Klarheit in 4 Schritten
Intake + Extract
Dokumente sammeln, strukturierte Extraktion (IDP Pattern) ausführen und extraction_result_id speichern.
Validieren + Entscheiden
Checks routen und risk_decision Record mit Approver + Rationale erfassen.
Ausnahmen behandeln
Fehlende Doku und Mismatches werden exception_record Paths mit Ownern + SLAs.
Mit Evidence schließen
Onboarding Completion publizieren mit Links zu Artefakten und Versionslogs.
Implementierung
Ihr Weg zu Prozess-Exzellenz
Ein phasenbasierter Ansatz, der in jedem Schritt Mehrwert liefert.
Woche 1
Backbone-Workflow + Evidence-Map
Einen Workflow wählen, Entscheidungspunkte mappen und den minimalen Evidence-Backbone definieren.
- Zwei Fokusbereiche als Pilot wählen: Dokument-Intake + strukturierte Extraktion (IDP Pattern) + Risk-Decision-Points + Freigaben
- Entscheidungspunkte, Owner und Approval Gates definieren
- Evidence-Artefakte erstellen für: intake_record + document_ids + extraction_result_id (strukturierte Felder)
Monat 1
Operationalisieren und messen
Workflow mit Teams laufen lassen, Evidence erzeugen und Dashboards für Outcomes + Drift publizieren.
- Dashboards publizieren für: Time-to-Onboard (TTO) + Exception Rate (fehlend/mismatch)
- Exception Codes und Eskalationsregeln standardisieren
- Remediation-Loop: rote Items → Owner → SLA → Closure-Evidence
Quartal 1
Patterns skalieren
Patterns auf benachbarte Workflows wiederverwenden und Varianz reduzieren – ohne Bürokratie.
- Auf weitere Fokusbereiche erweitern: Exception Paths (fehlende Doku, Mismatches), Lifecycle-Governance (Re-Checks, Drift)
- Automatisierung ergänzen – aber Freigaben und Evidence bleiben First‑Class Steps
- Monatlich reviewen: Drift-Signale, Ausnahmen, Evidence-Completeness
Branchen
Auf Ihre Branche zugeschnitten
IT Ops / Security
Challenge
Schneller Change und Incidents erzeugen Drift und Evidence-Gaps.
How we help
Governte Workflows mit Evidence Trails halten Realität und Doku aligned – trotz Change.
Example: Incident Response + Change Approvals
Regulierte Services
Challenge
Evidence Trails und Freigaben sind Pflicht, aber Teams brauchen Speed.
How we help
Evidence by Design reduziert Audit-Burden und bleibt schnell durch standardisierte Exception Patterns.
Example: Access Requests + Freigaben
Vermeiden Sie diese
Häufige Fehler (und wie Sie sie vermeiden)
Onboarding nur als Checkliste behandeln
Risk Decisions und Ausnahmen bleiben implizit.
Decision Points und Freigaben als Workflow-Gates mit Evidence modellieren.
Proof nur als PDFs speichern
Audits werden manuelle Rekonstruktion.
Strukturierte Records erzeugen und Files nur ergänzend anhängen.
Evidence-Map (Control → Decision → Artefakt)
| Entscheidungspunkt | Evidence-Artefakt |
|---|---|
| Dokument-Completeness | intake_record + document_ids |
| Extraktion verifiziert | extraction_result_id + reviewer_id |
| Risiko akzeptiert/eskaliert | risk_decision + rationale + approver |
| Ausnahme gelöst | exception_record + remediation evidence |
IDP Pattern: strukturierte Extraktion mit Human Checks
Screen/Voice-Training nutzen, um Extraktionsziele zu definieren und zu validieren. Humans bleiben für High-Risk Felder in der Schleife. Output wird strukturierter, auditierbarer Record.
Drift Loops: Onboarding trotz Change wahr halten
Wenn Policy-Thresholds oder benötigte Dokumente ändern, Versionslog publizieren und Re-Check Coverage triggern. So entsteht kein stiller Drift über Regionen hinweg.
Pilot
Pilot-Checkliste (60 Minuten bis zum ersten Wert)
Start hier
Strukturierte Extraktionsziele definieren (IDP Pattern)
Risk Decision Points + Approver Tiers definieren
Exception Codes + Owner + SLAs definieren
Evidence-Artefakt-Schema definieren
Drift Trigger bei Policy Updates ergänzen