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Ihre Darlehensvergabe verbessern

Ein 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung Ihrer Darlehensvergabe in Blend
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Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Darlehensvergabe in Blend für schnellere Genehmigungen optimieren

Darlehensvergabeprozesse stoßen oft auf Verzögerungen aufgrund komplexer Workflows und Compliance-Prüfungen. Unsere Plattform bietet klare, umsetzbare Einblicke, um genau zu bestimmen, wo Ihr Prozess sich verlangsamt. Sie können entdecken, wie Sie Abläufe optimieren, Durchlaufzeiten reduzieren und das Antragstellererlebnis erheblich verbessern.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Warum die Darlehensvergabe optimieren?

Die Darlehensvergabe ist ein kritischer Prozess für jedes Finanzinstitut, der sich direkt auf Umsatz, Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsfähigkeit auswirkt. In der heutigen schnelllebigen digitalen Landschaft erwarten Antragsteller schnelle, transparente und problemlose Abläufe. Langsame oder komplizierte Prozesse innerhalb Ihres Darlehensvergabeprozesses, selbst bei der Nutzung fortschrittlicher Plattformen wie Blend, können zu erheblichen Problemen führen. Dazu gehören frustrierte Antragsteller, steigende Betriebskosten durch manuelle Nacharbeiten, verpasste Umsatzziele durch abgebrochene Anträge und sogar das Risiko der Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften. Diesen Prozess zu verstehen und zu optimieren, dient nicht nur der Effizienz, sondern auch der Sicherung des Wachstums Ihrer Institution und der Aufrechterhaltung eines positiven Rufs in einem hart umkämpften Markt. Jede Verzögerung, jeder unnötige Schritt und jeder Engpass erhöht Ihre Kosten und beeinträchtigt das Kundenerlebnis, wodurch die Prozessoptimierung zu einer kontinuierlichen Notwendigkeit wird.

Wie Process Mining die Darlehensvergabe in Blend verbessert

Process Mining bietet eine beispiellose Transparenz über die tatsächliche Ausführung Ihres Darlehensvergabeprozesses in Blend, weit über das hinaus, was traditionelle Berichtstools leisten können. Durch die Analyse von Event-Daten, die oft direkt aus Ihrem Blend-System stammen, erstellt Process Mining eine präzise, durchgängige Karte des Weges jedes Darlehensantrags von der Einreichung bis zur Auszahlung. Diese Perspektive, die sich auf die Darlehensantrags-ID (Loan Application ID) konzentriert, ermöglicht es Ihnen, den tatsächlichen Fluss zu entdecken, alle Prozessvarianten zu identifizieren und genaue Punkte von Verzögerungen oder Ineffizienzen zu lokalisieren. Sie können klar erkennen, wo Anträge stecken bleiben, welche Schritte übermäßige Nacharbeiten erfordern oder wo Compliance-Prüfungen nicht konsequent angewendet werden. Zum Beispiel können Sie die genaue Zeit verfolgen, die zwischen "Kreditprüfung initiiert" und "Kreditprüfung abgeschlossen" verbracht wird, oder häufige Schleifen zwischen "Underwriting begonnen" und "Zusätzliche Dokumente angefordert" aufdecken, die auf fehlende Informationen in früheren Phasen hinweisen. Dieser datengesteuerte Ansatz verwandelt Annahmen in Fakten und ermöglicht es Ihnen, die Grundursachen von Problemen anzugehen und die Durchlaufzeit der Darlehensvergabe erheblich zu reduzieren.

Wichtige Verbesserungsbereiche für Ihren Blend-Prozess

Mit den Erkenntnissen aus dem Process Mining können Sie spezifische Bereiche für signifikante Verbesserungen in Ihrem Blend-Darlehensvergabeprozess ansteuern. Ein Hauptbereich ist die Reduzierung der Durchlaufzeit. Durch die Identifizierung, welche Aktivitäten oder Übergaben am meisten zu Verzögerungen beitragen, können Sie Workflows optimieren, repetitive Aufgaben potenziell automatisieren und die Ressourcenzuweisung verbessern. Ein weiterer kritischer Bereich ist die Eliminierung von Nacharbeiten. Process Mining zeigt oft Muster von Anträgen auf, die wiederholt in frühere Phasen zurückkehren, möglicherweise aufgrund unvollständiger Informationen oder inkonsistenter Genehmigungen. Das direkte Ansprechen dieser Nacharbeiten reduziert den operativen Aufwand und beschleunigt die Bearbeitung. Darüber hinaus können Sie die Compliance verbessern, indem Sie sicherstellen, dass alle regulatorischen Schritte für jeden Antrag konsistent befolgt werden, was Auditrisiken reduziert. Die Identifizierung von Prozessvarianten ermöglicht es Ihnen auch, Best Practices zu standardisieren, was zu konsistenteren und vorhersehbareren Ergebnissen bei allen Darlehensbearbeitern und Produkttypen führt. Diese Verbesserungen nutzen Ihre Investition in Blend direkt, indem sie die digitale Kreditplattform für Ihr Institut effizienter machen.

Erwartete Ergebnisse der Optimierung des Darlehensvergabeprozesses

Die Implementierung von Prozessoptimierungsstrategien für die Darlehensvergabe, basierend auf Process Mining-Erkenntnissen, führt typischerweise zu messbaren und wirkungsvollen Ergebnissen. Sie können eine spürbare Reduzierung Ihrer gesamten Durchlaufzeit der Darlehensvergabe erwarten, was zu schnelleren Genehmigungen und einer zügigeren Auszahlung der Gelder führt und das Antragstellererlebnis erheblich verbessert. Diese Effizienz führt zu geringeren Betriebskosten durch die Reduzierung des manuellen Aufwands, die Minimierung von Fehlern und die Optimierung der Personalressourcen. Eine verbesserte Compliance-Einhaltung bedeutet weniger regulatorische Risiken und einen robusteren, auditierbaren Prozess. Letztendlich führen diese Verbesserungen zu einer höheren Kundenzufriedenheit, höheren Darlehenskonversionsraten und einer stärkeren Wettbewerbsposition auf dem Markt. Indem Sie sicherstellen, dass Ihre Blend-Plattform ihr volles Potenzial ausschöpft, machen Sie Ihren Prozess nicht nur schneller, sondern auch zuverlässiger, kosteneffizienter und kundenorientierter, was ein nachhaltiges Geschäftswachstum vorantreibt.

So starten Sie mit der Optimierung Ihrer Blend-Darlehensvergabe

Der Beginn Ihrer Reise zur Optimierung des Darlehensvergabeprozesses mit Blend ist mit der richtigen Anleitung unkompliziert. Diese Vorlage und die begleitenden Ressourcen wurden entwickelt, um Ihnen zu helfen, Ihre Blend-Daten schnell zu verbinden, Ihren Prozess zu visualisieren und kritische Engpässe und Ineffizienzen aufzudecken. Sie benötigen keine tiefgehenden technischen Kenntnisse, um greifbare Ergebnisse zu sehen. Indem Sie sich auf die aus dem Process Mining gewonnenen Erkenntnisse konzentrieren, können Sie fundierte Entscheidungen treffen, um Ihre Workflows zu verfeinern, Systemkonfigurationen zu verbessern und gezielte Schulungen für Ihre Teams zu implementieren. Machen Sie den ersten Schritt zu einem effizienteren, konformeren und kundenfreundlicheren Darlehensvergabeprozess und transformieren Sie Ihre Kreditoperationen von innen heraus.

Darlehensvergabe Kreditvergabeprozess Hypothekendarlehensvergabe Underwriting Kreditwürdigkeitsprüfung Compliance Antragsbearbeitung Finanzdienstleistungen

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Verzögerungen im Underwriting oder bei Kreditprüfungen führen zu einem schlechten Antragstellererlebnis, erhöhen die Abbruchquoten und verpassen Umsatzchancen. Diese verlängerten Wartezeiten können Antragsteller dazu veranlassen, Finanzierungen anderswo zu suchen, was sich direkt auf Geschäftswachstum und Marktanteile auswirkt. ProcessMind identifiziert, wo Anträge stecken bleiben, deckt Engpässe im Darlehensvergabeprozess auf, wie z.B. spezifische Underwriting-Schritte oder Dokumentenprüfungsverzögerungen innerhalb von Blend. Durch die Analyse von Event-Daten heben wir die Grundursachen hervor und schlagen umsetzbare Verbesserungen vor, um Genehmigungen zu beschleunigen.

Inkonsistenzen bei der Einhaltung regulatorischer Richtlinien oder interner Richtlinien während der Darlehensvergabe setzen die Organisation erheblichen Compliance-Risiken, Bußgeldern und Reputationsschäden aus. Manuelle Prüfungen und unterschiedliche Regelauslegungen innerhalb von Blend können zu kritischen Fehlern führen, die das Vertrauen und die rechtliche Stellung beeinträchtigen. ProcessMind deckt Abweichungen von den beabsichtigten Compliance-Pfaden im Darlehensvergabeprozess auf und zeigt genau auf, wo und warum nicht konforme Schritte auftreten. Dies ermöglicht es Ihnen, Standardarbeitsanweisungen durchzusetzen und sicherzustellen, dass jeder in Blend bearbeitete Darlehensantrag alle notwendigen Vorschriften einhält.

Anträge, die häufig in frühere Phasen zurückkehren, um zusätzliche Dokumente oder Korrekturen zu erhalten, führen zu Ineffizienzen und erhöhen die Bearbeitungskosten erheblich. Diese Nacharbeit innerhalb von Blend verbraucht wertvolle Mitarbeiterzeit und frustriert Antragsteller, wodurch die gesamten Durchlaufzeiten unnötig verlängert werden. ProcessMind bildet alle Nacharbeits-Schleifen ab und identifiziert deren Ursprünge, wie unvollständige Ersteinreichungen oder unzureichende Dokumentenvalidierung im Darlehensvergabeprozess. Wir bieten Einblicke in häufige Ursachen für erneute Einreichungen und ermöglichen gezielte Prozessneugestaltungen, um diese Vorkommen zu reduzieren.

Ohne klare, Echtzeit-Einblicke in den Fortschritt eines Antrags erleben sowohl Antragsteller als auch Darlehensbearbeiter Frustration, was zu mehr Supportanrufen und geringerer Kundenzufriedenheit führt. Dieser undurchsichtige Status innerhalb von Blend behindert die proaktive Problembehebung und effiziente Kommunikation während des gesamten Darlehensvergabeprozesses. ProcessMind bietet eine umfassende, Live-Ansicht jeder Darlehensantragsreise und macht deren genauen Status und nächste Schritte transparent. Dies ermöglicht Ihren Teams, genaue Updates zu geben und Erwartungen proaktiv zu steuern, was das Antragstellererlebnis in Blend erheblich verbessert.

Eine ungleichmäßige Verteilung von Darlehensanträgen unter den Mitarbeitern führt dazu, dass einige Bearbeiter überlastet sind, was zu Burnout und Verzögerungen führt, während andere unterfordert sind, wodurch Kapazitäten verschwendet werden. Dieses Ungleichgewicht innerhalb von Blend beeinträchtigt die gesamte Teameffizienz und Bearbeitungsgeschwindigkeit der Darlehensvergabe. ProcessMind analysiert die Arbeitslastverteilung und Bearbeitungszeiten bei verschiedenen Darlehensbearbeitern und identifiziert Bottlenecks, die durch ungleichmäßige Zuweisungen entstehen. Wir bieten datenbasierte Empfehlungen zur Optimierung der Ressourcenzuweisung, um einen gerechteren und effizienteren Darlehensvergabeprozess zu gewährleisten.

Wiederholtes Anfordern gleicher oder fehlender Dokumente von Antragstellern führt zu erheblicher Frustration, verlängert die Bearbeitungszeiten und führt oft zum Abbruch des Antrags. Diese Ineffizienz innerhalb von Blend rührt von unklaren anfänglichen Anforderungen oder unzureichenden Sammelprozessen während der Darlehensvergabe her. ProcessMind verfolgt jede Instanz von Dokumentenanfragen und identifiziert genau, wo und warum mehrere Anfragen für denselben Antrag gestellt werden. Durch die Identifizierung dieser Punkte helfen wir, die Dokumentensammlung und Validierungsschritte zu optimieren, wodurch die Effizienz und die Zufriedenheit der Antragsteller in Blend verbessert werden.

Das Nichteinhalten interner oder externer Service Level Agreements (SLAs) für das Underwriting kann zu finanziellen Strafen, Rufschädigung und einem schlechten Kundenerlebnis für Antragsteller führen. Ein konsequentes Verfehlen dieser Ziele in Blend deutet auf systemische Probleme innerhalb des Darlehensvergabeprozesses hin, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. ProcessMind identifiziert die genauen Phasen und Gründe für SLA-Verletzungen, wie z.B. bestimmte Aktivitäten oder Teams, die ihre Ziele im Underwriting konstant überschreiten. Wir liefern Erkenntnisse, um diese Ineffizienzen zu beheben und Ihnen zu helfen, Serviceverpflichtungen in Blend proaktiv zu erfüllen und zu übertreffen.

Anträge, die nicht standardisierten oder 'Schatten'-Prozesspfaden folgen, anstatt dem definierten optimalen Ablauf, führen zu Inkonsistenzen, erhöhen Fehlerquoten und erschweren die Prozesskontrolle. Diese Variationen in Blend führen zu unvorhersehbaren Ergebnissen und untergraben die Effizienz während der Darlehensvergabe. ProcessMind visualisiert alle tatsächlichen Prozesspfade, die von Darlehensanträgen genommen werden, und hebt häufige Abweichungen vom idealen 'Happy Path' hervor. Dies ermöglicht es Ihnen, Workflows zu standardisieren und Best Practices durchzusetzen, um eine konsistente und effiziente Bearbeitung aller Anträge in Blend sicherzustellen.

Anträge stagnieren oft beim Übergang zwischen verschiedenen Teams oder Systemen, was Leerlaufzeiten schafft und die gesamten Bearbeitungsdauern verlängert. Diese ineffizienten Übergaben innerhalb von Blend führen zu Kommunikationsausfällen und können die Geschwindigkeit des Darlehensvergabeprozesses erheblich beeinträchtigen. ProcessMind analysiert die Übergabepunkte zwischen Aktivitäten und Abteilungen und zeigt auf, wo Anträge übermäßig viel Zeit damit verbringen, auf den nächsten Schritt zu warten. Wir identifizieren spezifische Übergabeverzögerungen und deren Ursachen, um Ihnen zu ermöglichen, Übergänge zu glätten und den Durchsatz in Blend zu beschleunigen.

Ein hoher Prozentsatz abgelehnter Darlehensanträge bedeutet nicht nur entgangene Umsatzchancen, sondern weist auch auf mögliche Probleme bei der Antragstelleransprache oder der ersten Bewertung hin. Die Gründe für Ablehnungen innerhalb von Blend zu verstehen, ist entscheidend, um Kriterien zu verfeinern und die Konversionsraten bei der Darlehensvergabe zu verbessern. ProcessMind korreliert Antragsattribute und Prozesspfade mit den endgültigen Entscheidungsergebnissen und identifiziert gemeinsame Muster, die zu Ablehnungen führen. Wir helfen aufzudecken, ob Ablehnungen auf frühe Prozessfehler oder spezifische Entscheidungspunkte zurückzuführen sind, was gezielte Verbesserungen in Blend ermöglicht.

Eine übermäßige Abhängigkeit von manuellen Aufgaben, insbesondere bei wiederkehrenden Aktivitäten wie Dateneingabe oder -prüfung, führt zu menschlichen Fehlern, erhöht die Bearbeitungszeit und treibt die Betriebskosten in die Höhe. Die Identifizierung und Automatisierung dieser Berührungspunkte innerhalb von Blend ist entscheidend für die Skalierung und Effizienz in der Darlehensvergabe. ProcessMind kartiert jede Aktivität und hebt jene hervor, die manuell sind und zu Verzögerungen oder Fehlern neigen. Wir identifizieren Bereiche mit hohem Potenzial, in denen Automatisierung eingeführt oder bestehende Automatisierung verbessert werden kann, um den Workflow zu optimieren und den manuellen Aufwand in Blend zu reduzieren.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel focuses on significantly reducing the Total Time taken from Initial Application Submission to Final Loan Disbursement. Achieving Faster Approval Times directly enhances Customer Satisfaction, reduces Operational Costs associated with Longer Processing, and increases the Overall Volume of Loans that can be processed within the Blend Platform. Es means Applicants get their Funds quicker, improving their Experience and your Competitive Edge. ProcessMind Capabilities allow for a Detailed Analysis of the Complete Loan Origination Journey, identifying Specific Activities and Handoffs that contribute to Delays. By visualizing Bottlenecks and measuring Activity Durations, you can pinpoint Areas for Process Redesign, leading to Potential Reductions of 20-30% in Overall Cycle Time. Success is measured by tracking Average End-to-End Loan Processing Duration.

Dieses Ziel soll guarantee, that every Step in the Loan Origination Process adheres strictly to all relevant Financial Regulations and Internal Policies within the Blend Environment. Non-Compliance can lead to Hefty Fines, Reputational Damage, and Legal Issues. Ensuring Compliance protects the Institution and builds Trust with Applicants by demonstrating Responsible Lending Practices. ProcessMind helps by automatically discovering and visualizing all actual Process Paths, allowing you to compare them against ideal Compliant Workflows. Es identifies Deviations from the Expected Sequence of Activities or Mandatory Checks, such as Missing Credit Assessments or Delayed Disclosures. By monitoring Adherence to predefined Rules, ProcessMind enables Proactive Intervention and ensures that all Loan Applications are processed according to Regulatory Standards, measured by a Reduction in Compliance Violations.

Ziel ist es, Fälle drastisch zu reduzieren, in denen Darlehensanträge wiederholte Schritte, erneute Dateneingaben oder mehrfache Anfragen derselben Informationen von Antragstellern erfordern. Hohe Nacharbeitsraten verschwenden wertvolle Zeit, erhöhen die Betriebskosten, frustrieren Antragsteller und können zu höheren Abbruchquoten innerhalb Ihres Blend-Systems führen. Dieses Ziel strebt an, den Prozess „beim ersten Mal richtig“ zu gestalten. ProcessMind identifiziert Schleifen und repetitive Aktivitäten innerhalb des Darlehensvergabeprozesses, wie z.B. wiederholte Schritte wie „Erforderliche Dokumente angefordert“ oder „Antrag erhalten und validiert“. Durch die Analyse dieser Nacharbeitsmuster können Sie Grundursachen wie unklare anfängliche Anforderungen, unvollständige Formulare oder ineffiziente Datenübergaben aufdecken. ProcessMind hilft, Nacharbeiten um bis zu 15-25% zu reduzieren, indem es spezifische Fehlerpunkte hervorhebt, messbar an der Häufigkeit solcher Aktivitäten pro Darlehensantrag.

Dieses Ziel focuses on improving the Visibility into the Current Status and Progression of each Loan Application within the Blend Platform. A Lack of Transparency can lead to Inefficiencies, Missed Deadlines, and Poor Customer Service as Loan Officers struggle to provide Updates. Enhanced Tracking empowers both Staff and Applicants with Accurate, Up-to-date Information. ProcessMind provides a Dynamic, Visual Representation of the Entire Loan Origination Process, allowing Stakeholders to see where each Application stands in its Lifecycle at any given Moment. Es identifies Specific Activities and their Durations, highlighting Applications that are Stuck or Delayed. By integrating Event Data, ProcessMind offers a Real-time Pulse on the Process, enabling Proactive Management and reducing Inquiries, with Success measured by Improved Data Freshness and Accuracy.

Dieses Ziel zielt darauf ab, sicherzustellen, dass die Workload unter den Kreditsachbearbeitern und Processing Teams, die an der Darlehensvergabe beteiligt sind, evenly balanced und efficiently managed wird. Uneven Distribution leads to some Officers being overloaded, causing Delays and Burnout, while others may be underutilized. Optimizing this Balance improves Productivity and reduces Cycle Times across the board. ProcessMind visualizes the Flow of Work across different Resources, identifying where Tasks accumulate or where specific Officers consistently experience longer Queues. By analyzing Resource Utilization and Bottlenecks related to Individual Contributors, ProcessMind helps identify Opportunities to reallocate Tasks or improve Team Structures. This can lead to a more Balanced Throughput and potentially reduce the Average Wait Time for Applications by 10-20%, measured by Resource Utilization Metrics.

Ziel ist es, die Anzahl der Fälle zu minimieren, in denen Antragsteller im Rahmen des Darlehensvergabeprozesses in Blend nach denselben Dokumenten oder Informationen gefragt werden. Wiederholte Anfragen führen zu einer frustrierenden Erfahrung für Antragsteller, erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines Abbruchs und verursachen unnötigen administrativen Aufwand für das Personal. Die Optimierung dieses Prozesses verbessert die Kundenzufriedenheit erheblich. ProcessMind analysiert Event Logs, um Muster zu erkennen, bei denen Aktivitäten wie „Erforderliche Dokumente angefordert“ mehrfach für einen einzigen Darlehensantrag auftreten. Es hilft, die Phasen oder Bedingungen zu identifizieren, unter denen diese Wiederholungen auftreten, und deckt Probleme wie unklare anfängliche Anforderungen, ineffizientes Dokumentenmanagement oder mangelhafte Kommunikation zwischen den Prozessschritten auf. Durch die Identifizierung dieser Ineffizienzen ermöglicht ProcessMind Prozessanpassungen, um wiederholte Anfragen um 20-30% zu reduzieren, messbar an der durchschnittlichen Anzahl von Dokumentenanfragezyklen pro Antrag.

Dieses Ziel seeks to ensure that all Service Level Agreements, particularly those governing the Underwriting Phase of Loan Origination, are consistently met. Breaching SLAs can lead to Penalties, Loss of Trust, and ultimately, a Negative Impact on Customer Satisfaction and Business Reputation within the Blend Ecosystem. Consistent Adherence demonstrates Reliability and Efficiency. ProcessMind enables Monitoring of Underwriting Process Steps against predefined Time Targets and Critical Paths. It automatically highlights Instances where Underwriting Activities exceed their allocated Time, pinpointing the Specific Bottlenecks or Resources causing the Delay. By providing Actionable Erkenntnisse into Non-Compliant Cases, ProcessMind helps increase SLA Adherence Rates by 10-15%, measured by the Percentage of Underwriting Processes that meet their Target Deadlines.

Dieses Ziel focuses on reducing Unintended Variations and Deviations from the Optimal or Designed Workflow for Loan Origination in Blend. Uncontrolled Process Variations can lead to Inconsistencies in Quality, Compliance Risks, Unpredictable Cycle Times, and increased Operational Costs. Standardization ensures Predictable Outcomes and Higher Efficiency. ProcessMind automatically discovers and visualizes all actual Process Paths taken by Loan Applications, revealing both Intended and Unintended Variants. Es quantifies the Frequency of each Path, allowing you to identify Dominant Flows and Anomalous Deviations. By highlighting where and why Variations occur, ProcessMind provides the Erkenntnisse needed to enforce Best Practices and reduce Process Variations by 15-20%, measurable by the Number of Unique Process Paths observed.

Ziel ist es, Engpässe oder Ineffizienzen zu identifizieren und zu beseitigen, die den gesamten Darlehensvergabeprozess erheblich verlangsamen, insbesondere solche, die mit Übergaben zwischen Teams oder Systemen zusammenhängen. Bottlenecks verursachen Verzögerungen, erhöhen Wartezeiten und verhindern den reibungslosen Fluss von Anträgen, was sich sowohl auf die Effizienz als auch auf die Kundenerfahrung in Blend auswirkt. ProcessMind verwendet Prozesskarten und Performance-Dashboards, um Aktivitäten oder Ressourcen visuell zu identifizieren, bei denen sich Arbeit ansammelt und auf einen Bottleneck hindeutet. Es quantifiziert die Dauer von Warteschlangen und Wartezeiten zwischen Aktivitäten, sodass Sie priorisieren können, welche Bottlenecks behoben werden müssen. Durch die Identifizierung der Ursachen von Verzögerungen hilft ProcessMind, spezifische Engpässe zu eliminieren, was zu einem reibungsloseren Ablauf und reduzierten Bearbeitungszeiten über den gesamten Kreditvergabeprozess führt.

Dieses Ziel ist about optimizing the Decision-Making Process within Loan Origination to increase the Percentage of Applications that are ultimately Approved, without compromising Risk Standards. High Rejection Rates can indicate Issues in Initial Qualification, Inefficient Underwriting, or Missed Opportunities for Alternative Offers, impacting Business Growth. ProcessMind analyzes the Paths taken by Approved versus Rejected Loan Applications, identifying Common Characteristics or Process Deviations associated with each Outcome. It can uncover Stages where Applications are frequently Rejected and provide Erkenntnisse into the Reasons for Decision. By understanding these Patterns, ProcessMind helps refine Application Screening and Underwriting, potentially increasing Approval Rates by 5-10% while maintaining Risk Parameters, measurable by the Ratio of Approved to Submitted Applications.

Dieses Ziel ist es, die Anzahl menschlicher Eingriffe und manueller Datentransfers innerhalb des Darlehensvergabeprozesses in Blend zu reduzieren. Übermäßige manuelle Aufgaben sind fehleranfällig, zeitaufwändig und lenken wertvolle Personalressourcen von komplexeren, wertschöpfenden Aktivitäten ab. Automatisierung fördert Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit. ProcessMind identifiziert alle Aktivitäten innerhalb des Prozesses und hebt diejenigen hervor, die manuell, repetitiv und gute Kandidaten für die Automatisierung sind. Es quantifiziert den Zeitaufwand für manuelle Übergaben und Dateneingaben und zeigt das potenzielle Einsparpotenzial durch Robotic Process Automation (RPA) oder Systemintegrationen auf. Durch die Identifizierung spezifischer Automatisierungsmöglichkeiten hilft ProcessMind, den manuellen Aufwand um 20-40 % zu reduzieren, messbar an der Anzahl manueller Berührungspunkte pro Darlehensantrag.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für die Darlehensvergabe

1

Vorlage herunterladen
2

Ihre Blend-Daten exportieren
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Laden Sie Ihren Datensatz hoch
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Ihren Darlehensprozess analysieren
5

Zentrale Verbesserungen umsetzen
6

Laufenden Fortschritt überwachen
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Erhalten Sie die vorkonfigurierte Excel-Template, die speziell für Prozesse der Darlehensvergabe zugeschnitten ist. Diese Template stellt sicher, dass Ihre Daten für die Analyse korrekt strukturiert sind.

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Bedeutung

Die Verwendung der richtigen Datenstruktur von Anfang an verhindert Fehler und gewährleistet eine genaue Analyse, wodurch eine solide Grundlage für aussagekräftige Einblicke geschaffen wird.

Erwartetes Ergebnis

Eine klare, sofort einsatzbereite Excel-Vorlage, die für die Erfassung von Darlehensvergabedaten aus Blend entwickelt wurde.

WAS SIE ERHALTEN

Verborgene Verzögerungen in der Blend-Darlehensvergabe aufdecken

ProcessMind enthüllt den wahren Weg jedes Darlehens in Blend und bietet klare Visualisierungen von Workflows und versteckten Bottlenecks. Gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse, um Ihren Prozess zu optimieren und Genehmigungen zu beschleunigen.
  • Die End-to-End-Darlehensreise in Blend visualisieren
  • Exakte Workflow-Bottlenecks identifizieren
  • Verzögerungen bei der Compliance-Freigabe identifizieren
  • Prozessleistung über Teams hinweg vergleichen
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Effizienz in der Darlehensvergabe freisetzen

Diese Ergebnisse veranschaulichen die messbaren Verbesserungen, die Finanzinstitute durch die Anwendung von Process Mining auf ihren Darlehensvergabeprozess erzielen. Durch die akribische Analyse jedes einzelnen Schrittes können Organisationen Ineffizienzen identifizieren und ihre Workflows innerhalb von Systemen wie Blend optimieren.

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Schnellere Darlehensbewilligungen

Verkürzung der End-to-End-Durchlaufzeit

Den gesamten Darlehensvergabeprozess optimieren, die Zeit von der Antragstellung bis zur Auszahlung der Gelder verkürzen und Genehmigungen beschleunigen.
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Höhere Prozesskonformität

Erhöhte Einhaltung von Standardprozessen

Sicherstellen, dass alle Darlehensanträge konsequent vordefinierten Standardprozessabläufen folgen, um Abweichungen zu minimieren und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu verbessern.
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Reduzierte Nacharbeit

Abnahme wiederholter Aktivitäten

Unnötige erneute Einreichungen und wiederholte Anfragen nach Informationen oder Dokumenten identifizieren und eliminieren, was zu einem reibungsloseren Antragstellererlebnis und höherer Effizienz führt.
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Beseitigte Engpässe

Verringerung der durchschnittlichen Wartezeiten

Ineffiziente Übergaben und Blockaden bei kritischen Aktivitäten wie Underwriting oder Kreditprüfungen präzise identifizieren und beseitigen, um den Prozessfluss erheblich zu beschleunigen.
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Verbesserte Bewilligungsquoten

Zunahme erfolgreicher Anträge

Verstehen Sie die Ursachen von Antragsablehnungen und optimieren Sie Prozessschritte sowie Kriterien, um den Gesamtanteil genehmigter Darlehen zu erhöhen.
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Ausgeglichene Arbeitslasten der Bearbeiter

Optimierte Ressourcenverteilung

Fallzuweisungen unter Darlehensbearbeitern analysieren und neu verteilen, um eine faire Arbeitslastverteilung sicherzustellen und die Effizienz sowie Mitarbeiterzufriedenheit zu verbessern.

Die Ergebnisse variieren je nach den spezifischen Komplexitäten Ihres Darlehensvergabeprozesses und der Datenqualität. Die hier präsentierten Zahlen stellen typische Verbesserungen dar, die bei verschiedenen Implementierungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und erweitern Sie diese bei Bedarf.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Die eindeutige Kennung für jeden einzelnen Darlehensantrag, der über die Blend-Plattform eingereicht wird.

Bedeutung

Dies ist die essential Case ID, that connects all Process Steps, enabling the Reconstruction and Analysis of the entire Loan Origination Journey for each Applicant.

Der Name des spezifischen Geschäftsereignisses oder der Aufgabe, die zu einem bestimmten Zeitpunkt für einen Darlehensantrag aufgetreten ist.

Bedeutung

Dieses Attribut bildet das Rückgrat der Prozesskarte und definiert die Schritte und Meilensteine, die den Darlehensvergabeprozess ausmachen.

Der Timestamp, der angibt, wann eine spezifische Aktivität oder ein Event offiziell begonnen hat.

Bedeutung

Dieser Timestamp ist entscheidend für die Reihenfolge der Events, die Berechnung von Prozessdauern und die Identifizierung von Bottlenecks und Verzögerungen im Darlehensvergabeworkflow.

Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität abgeschlossen wurde. Dieser ist oft identisch mit der Startzeit bei Meilenstein-Events.

Bedeutung

Ermöglicht die Berechnung präziser Bearbeitungszeiten für Aktivitäten, wodurch aktive Arbeitszeit von inaktiver Wartezeit unterschieden werden kann.

Der Name oder die ID des Kreditsachbearbeiters oder Underwriters, der für die Bearbeitung der Aktivität verantwortlich ist.

Bedeutung

Verknüpft Prozessaktivitäten mit bestimmten Personen, was eine Arbeitslastanalyse, Leistungsüberwachung und Ressourcenoptimierung ermöglicht.

Die spezifische Art des beantragten Darlehensprodukts, wie z.B. eine Hypothek oder ein Privatkredit.

Bedeutung

Ermöglicht die Segmentierung der Prozessanalyse, wodurch sichtbar wird, wie sich Leistung und Prozessflüsse über verschiedene Darlehensprodukte hinweg unterscheiden.

Das Endergebnis des Darlehensantrags, z. B. Genehmigt, Abgelehnt oder Zurückgezogen.

Bedeutung

Dies ist essential for Outcome-Based Analysis, enabling Comparisons between Successful and Unsuccessful Process Instances to improve Approval Rates.

Der Kanal, über den der Darlehensantrag ursprünglich eingereicht wurde.

Bedeutung

Ermöglicht den Leistungsvergleich über verschiedene Einreichungskanäle hinweg, wodurch die effektivsten und effizientesten Wege zur Gewinnung von Anträgen identifiziert werden können.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Kennzeichnet den Zeitpunkt, an dem ein Kreditsachbearbeiter oder Antragsteller eine neue Darlehensanfrage im Blend-System beginnt. Dies ist oft der erste Datensatz, der erstellt wird, noch bevor alle erforderlichen Informationen gesammelt und formell eingereicht wurden.

Bedeutung

Diese Aktivität dient als initialer Auslöser für den Darlehensvergabeprozess und hilft dabei, die Zeit zu messen, die Antragsteller für die Fertigstellung und Einreichung ihres Antrags benötigen, sowie die Abbruchraten von Anträgen zu analysieren.

Repräsentiert die formelle Einreichung des ausgefüllten Darlehensantrags durch den Antragsteller oder Kreditsachbearbeiter zur Bearbeitung. Dies ist ein kritisches Event, das offiziell den Bearbeitungs- und Underwriting-Zeitplan beginnt.

Bedeutung

Dies ist der Official Starting Point for measuring End-to-End Processing Time and Service Level Agreements (SLAs). It helps differentiate between the Application Drafting Phase and the Active Processing Phase.

Repräsentiert den Beginn des Underwriting-Prozesses, bei dem ein Underwriter mit der detaillierten Prüfung des Darlehensantrags und der Belege beginnt. Dies wird typischerweise erfasst, wenn ein Underwriter den Case sich selbst zuweist oder der Case-Status auf „In Underwriting“ wechselt.

Bedeutung

Dies ist ein Major Milestone that marks the Beginning of the most Critical Decision-Making Phase. Es is the Starting Point for measuring the Underwriting SLA Adherence Rate KPI and identifying Pre-Underwriting Bottlenecks.

Kennzeichnet den Abschluss der Prüfung durch den Underwriter, was zu einer Entscheidung wie „Genehmigt“, „Genehmigt mit Auflagen“ oder „Abgelehnt“ führt. Dieses Event schließt die zentrale Underwriting-Analyse ab.

Bedeutung

Diese Aktivität ist der Endpunkt für die Messung der Underwriting-Zykluszeit und der SLA-Einhaltung. Das Entscheidungsergebnis ist ein kritisches Attribut zur Analyse von Genehmigungsraten und Ablehnungsgründen.

Repräsentiert die formelle Annahme des Darlehensangebots und dessen Bedingungen durch den Antragsteller. Dies ist ein entscheidender Meilenstein, der die Absicht des Antragstellers, das Darlehen fortzuführen, anzeigt.

Bedeutung

Diese Aktivität ist ein Schlüsselindikator für eine erfolgreiche Umwandlung von der Genehmigung zum Abschluss. Die Analyse der Annahmezeit kann Einblicke in die Wettbewerbsfähigkeit des Angebots geben.

Repräsentiert den erfolgreichen Abschluss des Darlehensvergabeprozesses, bei dem der Darlehensbetrag an den Antragsteller oder die relevante Partei überwiesen wird. Dieses Event markiert das Ende einer erfolgreichen Darlehensantragsreise.

Bedeutung

Dies ist the Primary „happy path“ End Event for the Process. Measuring the Time to this Activity provides the Overall Loan Origination Cycle Time, a Critical KPI.

Diese Aktivität bedeutet, dass der Darlehensantrag nach der Underwriting-Prüfung offiziell abgelehnt wurde. Dies ist ein alternatives, erfolgloses Ende des Prozesses.

Bedeutung

Dies ist ein kritisches „unhappy path“ End-Event. Analyzing the Volume and Reasons for Denials is essential for Refining Lending Criteria and improving the Loan Application Rejection Rate KPI.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining hilft, Bottlenecks bei Darlehensgenehmigungen zu identifizieren, nicht-konforme Schritte aufzudecken und Nacharbeitschleifen innerhalb von Blend sichtbar zu machen. Es visualisiert den tatsächlichen Prozessfluss und zeigt, wo Verzögerungen auftreten und wo manuelle Berührungspunkte optimiert werden können. Dies führt zu schnelleren Zykluszeiten und einer erhöhten operativen Effizienz.

Sie benötigen hauptsächlich Event Logs aus Blend. Dazu gehören eine Case ID, wie die Darlehensantrags-ID, ein Aktivitätsname für jeden Schritt und ein Timestamp für den Zeitpunkt jeder Aktivität. Zusätzliche Attribute, wie Darlehensbearbeiter, Antragsstatus oder Darlehensart, können Ihre Analyse bereichern.

Process Mining hilft, die Zykluszeiten für die Darlehensgenehmigung zu verkürzen, indem es Ineffizienzen und Bottlenecks identifiziert. Sie können außerdem erwarten, Nacharbeits- und Wiedervorlageraten zu reduzieren, die Einhaltung von Underwriting-SLAs zu verbessern und die Echtzeit-Antragsverfolgung zu optimieren. Dies führt zu einer besseren operativen Kontrolle und einer höheren Zufriedenheit der Antragsteller.

Die initiale Einrichtung und Datenextraktionsphase kann je nach Datenzugänglichkeit und Komplexität einige Wochen bis mehrere Monate dauern. Sobald der Event Log vorbereitet ist, können erste Erkenntnisse und die Identifizierung wichtiger Bottlenecks innerhalb von Tagen erzielt werden. Eine umfassende Analyse und umsetzbare Empfehlungen folgen typischerweise innerhalb von 4-6 Wochen.

Process Mining erstellt eine Röntgenansicht Ihres tatsächlichen Darlehensvergabeprozesses und visualisiert jeden Schritt, den ein Darlehensantrag von der Einreichung bis zur Genehmigung durchläuft. Diese Transparenz deckt alle Variationen, versteckte Nacharbeit und tatsächliche Zykluszeiten auf, die durch traditionelle Berichterstattung oft nicht sichtbar sind.

Daten können in der Regel aus Blend über dessen Berichtsfunktionen, API-Integrationen oder durch Abfragen der zugrunde liegenden Datenbank extrahiert werden, sofern direkter Zugriff erlaubt ist. Ziel ist es, Event-Level-Daten zu sammeln, die jede Aktion und ihren Zeitstempel für jeden Darlehensantrag erfassen. Diese Daten werden dann in ein Event Log für das Process Mining-Tool formatiert.

Neben dem Zugriff auf die Event-Daten von Blend benötigen Sie eine Process Mining Software-Plattform. Diese Tools nehmen die Event Logs auf und visualisieren die Prozesse. Außer der Standard-Computerinfrastruktur für die Software selbst, die oft Cloud-basiert ist, ist in der Regel keine spezielle Hardware erforderlich.

Ja, Process Mining eignet sich hervorragend für die Compliance-Überwachung. Es kann Abweichungen von vordefinierten Prozessregeln und regulatorischen Anforderungen automatisch erkennen. Dadurch können Sie schnell nicht-konforme Schritte oder Pfade von Darlehensanträgen identifizieren und sicherstellen, dass die gesamte Bearbeitung den notwendigen Standards entspricht.

Nein, Process Mining ist nicht-invasiv. Es analysiert historische Event-Daten, die aus Blend extrahiert wurden, und greift daher nicht in den Live-Betrieb ein oder erfordert Änderungen an Ihren aktiven Systemen. Die Analyse erfolgt vollständig offline, wodurch sichergestellt wird, dass Ihr täglicher Darlehensbearbeitungsprozess nicht unterbrochen wird.

Process Mining kann Ungleichgewichte in der Arbeitslast aufdecken, indem es Aktivitätsprotokolle analysiert und identifiziert, welche Kreditsachbearbeiter oder Teams kontinuierlich mehr Aufgaben bearbeiten oder längere Warteschlangen haben. Diese Erkenntnis hilft, Aufgaben gerechter zu verteilen und die gesamte Teameffizienz zu verbessern.

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