Kundenaufnahme und Informationserfassung
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Beschreiben der Datenmodelle für die Aufnahme (Onboarding) und Speicherung von Kundeninformationen
- Erläutern der Datenmodelle, die Ihnen helfen, Informationen und Einwilligungen von Kunden zu erfassen
Datenmodelle für spezifische Aufgabenstellungen
In der letzten Lektion haben Sie die Datenmodelle von Financial Services Cloud kennengelernt, die wichtige Funktionen und bestimmte Geschäftsbereiche unterstützen. Wenn Sie sich die Entity-Relationship-Diagramme (ERDs) dieser Datenmodelle genauer ansehen, werden Sie feststellen, dass einige Objekte wiederholt vorkommen.
Diese wiederkehrenden Objekte gehören häufig zu Datenmodellen, die für Aufgaben (Jobs-to-be-Done, JTBD) entwickelt wurden, die Ihr gesamtes Unternehmen betreffen. Diese unterstützenden Modelle helfen Ihrem Team bei alltäglichen Aufgaben wie der Kundenaufnahme, der Erfassung von Besprechungsnotizen und der Verwaltung von Bewertungen und Genehmigungen.
In dieser und der nächsten Lektion betrachten wir diese unterstützenden Datenmodelle aus zwei verschiedenen Blickwinkeln im Kundenlebenszyklus. Bei dieser Lektion liegt der Fokus auf dem Anfang der Beziehung, also der Aufnahme neuer Kunden und der Erfassung von Informationen und Einwilligungen für den Aufbau einer Compliance-konformen, korrekten Finanzbeziehung. Die nächste Lektion behandelt laufende Beziehungsverwaltungs- und Servicevorgänge und zeigt, wie andere Modelle dazu beitragen, diese Kundenbeziehungen über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten.
Kundenaufnahme und Kundeninformationen
Eine vollständige Sicht auf Ihre Kunden beginnt mit einer effektiven Kundenaufnahme. Das bedeutet, dass Sie genaue, gut strukturierte Informationen erfassen müssen, um den Service zu personalisieren, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und sich vor Betrug zu schützen. Es bedeutet auch, dass Sie von Anfang an die "Know Your Customer"-Regeln (KYC) (Kunden kennenlernen) einhalten müssen.
Zwei eng verknüpfte Datenmodelle helfen Ihnen, diese wichtigen Informationen zu sammeln und zu überprüfen.
Das "Integrated Onboarding Data Model" (Integriertes Onboarding-Datenmodell)
Das "Integrated Onboarding Data Model" (Integriertes Onboarding-Datenmodell) hilft Ihnen, den Kundenaufnahmeprozess zu optimieren und zu automatisieren.
Wenn Sie den inbegriffenen durch Datensatz ausgelösten Flow verwenden, beginnt der Onboarding-Prozess, sobald ein Lead zu einer Opportunity wird. Der Flow erstellt Datensätze für drei Objekte: "Applicant" (Antragssteller), "Party Profile" (Profil der beteiligten Person), und "Assessment" (Bewertung).
Die einzelnen Objekte haben folgende Funktion.
- "Applicant" (Antragssteller) repräsentiert die Einzelperson oder Gruppe, die ein Produkt beantragt.
- "Party Profile" (Profil der beteiligten Person) speichert Compliance-bezogene Angaben zum Antragsteller, wie z. B. Ergebnisse der Identitätsüberprüfung, Bonitätseinstufungen und Ergebnisse der Hintergrundüberprüfung. Weitere Informationen zu diesem Objekt finden Sie im nächsten Abschnitt.
- "Assessment" (Bewertung) erfasst die Ergebnisse von Antragsformularen und anderen Daten, die während der Onboarding-Phase von einem Antragsteller erfasst wurden.
Andere verwandte Objekte verfolgen weitere wichtige Faktoren wie die Vermögenswerte, das Kreditprofil, die Beschäftigung etc. eines Antragstellers. Richten Sie Ihre Kunden und Benutzer so ein, dass schnell und effizient alle Informationen zur Kundenaufnahme erfasst werden und ein Finanz-Account eingerichtet wird.
Das "Integrated Onboarding Data Model" (Integriertes Onboarding-Datenmodell) arbeitet eng mit dem "Know Your Customer"-Datenmodell (KYC) (Kunden kennenlernen) zusammen. Das sehen wir uns nun als Nächstes an.
"Know Your Customer"-Datenmodell (Kunden kennenlernen)
KYC-Überprüfungen sind ein wichtiger Teil Ihrer Sorgfaltspflicht. Es ist wichtig, dass Sie sich bereits zu Beginn Ihrer Geschäftsbeziehung vergewissern, dass Ihr Kunde seriös ist, um Betrugs- und Compliance-Risiken zu minimieren.
Das "Know Your Customer"-Datenmodell (Kunden kennenlernen) ist daher in vielerlei Hinsicht Teil des "Integrated Onboarding Data Model" (Integriertes Onboarding-Datenmodell). Das Objekt "Party Profile" (Profil der beteiligten Person), das im vorherigen Abschnitt vorgestellt wurde, ist das Schlüsselobjekt dieses Datenmodells. Sehen Sie sich diesen Screenshot eines "Party Profile"-Beispieldatensatzes (Profil der beteiligten Person) mit Details eines Kunden an.
Profile der beteiligten Person wie dieses und zugehörige untergeordnete Objekte speichern Compliance-relevante Informationen wie Ergebnisse der Identitätsprüfung und der Überprüfung zur Verhinderung von Geldwäsche. Diese Datensätze sparen Ihrem Team und Ihren Kunden Zeit und Aufwand, da Sie dasselbe Profil der beteiligten Person für zukünftige Anträge desselben Antragstellers verwenden können, nachdem die KYC-Prüfung abgeschlossen ist.
Erfassen von Informationen und Einwilligungen
In engem Zusammenhang mit der Kundenaufnahme stehen die Datenmodelle, die Ihnen das Speichern von Informationen zu Bewertungen und Einwilligungen erleichtern. Diese Datenmodelle helfen Ihnen dabei, Informationen und wichtige Kundenbestätigungen und -vereinbarungen zu erfassen.
Das Discovery-Framework-Datenmodell
Mit Discovery Framework können Sie Daten mithilfe digitaler Formulare und Bewertungen erfassen und validieren. Das Discovery Framework-Datenmodell arbeitet mit Omnistudio zusammen, um wiederverwendbare, konforme Formulare zu erstellen.
Sie können beispielsweise Formulare zum Erfassen und Überprüfen von KYC-Daten einrichten. Wenn Sie bereits über einige Kundeninformationen verfügen, können Sie diese Daten in die Felder des Bewertungsformulars vorab eintragen, damit Kunden sie aktualisieren oder überprüfen können. Das Ergebnis des Formulars sind geordnete, genaue Daten, die direkt in Salesforce und Financial Services Cloud gespeichert werden.
Während Omnistudio-Elemente die Interaktivität verwalten, bietet das Discovery Framework-Datenmodell die Struktur zum Speichern von Fragen, Antworten und deren Beziehungen zu Kunden und Prozessen.
Das Objekt "Assessment Question" (Bewertungsfrage) speichert die Fragen, die Sie für eine Bewertung erstellen, während "Assessment Question Response" (Bewertungsfragenantwort) die eingereichten Kundenantworten auf diese Fragen speichert. Die Antworten jedes Kunden auf ein Formular sind mit einem Datensatz des Objekts "Assessment" (Bewertung) verknüpft, der die Antworten und Unterschriften dieses Kunden miteinander verbindet und sie mit einem Kontakt, Account oder Kundenvorgang in Beziehung setzt.
Das Consent Data Model (Einwilligungsdatenmodell)
Das Consent Data Model (Einwilligungsdatenmodell) in Financial Services Cloud verfolgt Einwilligungs- und Offenlegungsdokumente, Autorisierungsanforderungsformulare und -antworten. Es hilft Ihnen dabei, diese Daten in Übereinstimmung mit Ihren Richtlinien zu erfassen und zu überprüfen.
Das Schlüsselobjekt im Consent Data Model (Einwilligungsdatenmodell) ist "Authorization Form" (Autorisierungsformular). Dieses Objekt speichert die Formulare, mit denen Informationen an einen Kunden weitergegeben werden und dessen Einwilligung eingeholt wird. Das Objekt "Info Authorization Form Request" (Formular zur Informationsautorisierungsanforderung) stellt eine spezifische Instanz eines Autorisierungsformulars dar, das einem Kunden zur Bestätigung oder Einwilligung zugesandt wird.
Das Objekt "Authorization Form Consent" (Autorisierungsformulareinwilligung) verfolgt, ob ein Kunde einer Autorisierungsanforderung zustimmt. Es erfasst Details darüber, wann und wie diese Einwilligung erteilt wurde, und kann mit einem digitalen Signaturdatensatz verknüpft werden.
Einzelheiten dazu finden Sie in der Beschreibung des "Privacy Consent Data Model" (Datenmodell zur Datenschutz-Einwilligung).
Was kommt jetzt?
In dieser Lektion haben Sie unterstützende Datenmodelle kennengelernt, die bei den täglichen Abläufen helfen.
Sie haben sich mit dem "Integrated Onboarding Data Model" (Integriertes Onboarding-Datenmodell) und dem eng damit zusammenhängenden "Know Your Customer"-Datenmodell (KYC) (Kunden kennenlernen) befasst. Außerdem wurden das Discovery Framework-Datenmodell zum Erstellen digitaler Bewertungsformulare und Erfassen überprüfter Daten sowie das Consent Data Model (Einwilligungsdatenmodell) zum Nachverfolgen von Kundeneinwilligungen und Offenlegungen vorgestellt.
In der nächsten Lektion liegt der Schwerpunkt nicht mehr auf der Kundenaufnahme, sondern auf der Pflege starker Kundenbeziehungen. Sie lernen Datenmodelle kennen, die Ihrem Team helfen, Interaktionen zu dokumentieren, Pläne zu koordinieren und auf Serviceanforderungen wie Beschwerden, Streitigkeiten und Inkasso zu reagieren.