Ihr Daten-Template für die Kreditvergabe

Der Aktivitätsname bezeichnet einen bestimmten Schritt oder Meilenstein im Kreditvergabe-Workflow, zum Beispiel „Antrag eingereicht“, „Bonitätsprüfung abgeschlossen“ oder „Kreditangebot erstellt“. Jede Aktivität steht für einen eigenen Prozessschritt, der Zeit und Ressourcen beansprucht.

Die Abfolge und Häufigkeit dieser Aktivitäten zu analysieren, ist ein zentraler Bestandteil von Process Mining. So lassen sich der tatsächliche Prozessablauf nachvollziehen, häufige Pfade erkennen, Engpässe aufdecken und die Dauer einzelner Phasen messen. Klare und einheitliche Aktivitätsnamen sind entscheidend für eine verständliche und präzise Prozesslandkarte.

Sie legt die Prozessschritte fest und ermöglicht es, den Prozessfluss zu visualisieren und zu analysieren, Engpässe zu erkennen und die Dauer einzelner Phasen zu messen.

Zu finden in Event Logs oder Transaktionstabellen, in denen die Schritte des Geschäftsprozesses erfasst werden.

Die Kreditantrags-ID ist ein eindeutiger Schlüssel, der bei der Erstellung jedem Kreditantrag zugewiesen wird. Sie dient als zentrale Case-Kennung und verknüpft alle zugehörigen Aktivitäten, Dokumente und Entscheidungen von der ersten Einreichung bis zur Auszahlung oder zum Abschluss. Diese durchgängige Kennung ist entscheidend, um den gesamten Verlauf jedes Antrags zu rekonstruieren.

Beim Process Mining dient dieses Attribut dazu, alle zugehörigen Ereignisse zu einem einzelnen Case zusammenzufassen. So lassen sich Prozessabläufe, Durchlaufzeiten und Abweichungen für jeden Antrag analysieren. Ohne eine einheitliche, eindeutige Case-Kennung ist es nicht möglich, den Prozess korrekt abzubilden oder seine Leistung zu analysieren.

Sie ist der zentrale Schlüssel für Process Mining: Alle zugehörigen Ereignisse werden einem einzelnen Case zugeordnet. Dadurch lässt sich der gesamte Kreditvergabeprozess für jeden Antrag analysieren.

Ist üblicherweise im Kopfbereich oder in der Haupttransaktionstabelle für Kreditanträge zu finden.

Die Startzeit des Ereignisses ist ein präziser Timestamp, der den Beginn einer Aktivität markiert. Sie ist ein grundlegender Bestandteil des Event Logs und unverzichtbar, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und den Prozessfluss für jeden Case zu rekonstruieren.

In der Prozessanalyse dient die Startzeit dazu, die Gesamtdauer eines Case, die Zeit zwischen Aktivitäten und, sofern auch eine Endzeit vorliegt, die aktive Verarbeitungszeit jedes Schritts zu berechnen. Als wichtigstes Zeitattribut hilft sie dabei, Prozesszeiten zu verstehen, Verzögerungen zu erkennen und die Leistung anhand von Service-Level-Vereinbarungen zu bewerten.

Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse zu ordnen, Zykluszeiten zu berechnen und Verzögerungen zwischen Aktivitäten zu erkennen.

Ein Pflichtfeld im Event Log oder in der Transaktionshistorientabelle eines Systems.

Der Name des Quellsystems bezeichnet die Anwendung oder Plattform, in der die Ereignisdaten entstanden sind, zum Beispiel ein Loan Origination System (LOS), ein CRM oder ein Dokumentenmanagementsystem. In modernen Unternehmen erstreckt sich ein einzelner Geschäftsprozess wie die Kreditvergabe häufig über mehrere miteinander verbundene Systeme.

Das Quellsystem jedes Ereignisses zu kennen, ist wichtig für die Datenvalidierung, die Fehlersuche und das Verständnis der technischen Prozesslandschaft. So können Analysten Daten bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgen und beurteilen, welchen Beitrag die einzelnen Systeme zum Prozessfluss leisten und wo mögliche Verzögerungen entstehen.

Damit lassen sich Daten bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgen. Das ist wichtig für die Datenvalidierung und für das Verständnis von Prozessabläufen, die sich über mehrere IT-Systeme erstrecken.

Oft als Standardfeld in Datenexporten enthalten oder während der Datenaufbereitung ergänzbar.

Dieses Attribut erfasst den Timestamp der letzten Datenextraktion oder Aktualisierung aus dem Quellsystem. Als Metadatenfeld ist es wichtig für Data Governance und Qualitätssicherung.

Der Zeitpunkt der letzten Aktualisierung gibt Analysten Aufschluss über die Aktualität des Datensatzes und stellt sicher, dass Analysen auf aktuellen Informationen beruhen. Bei der Überwachung laufender Prozesse ist er besonders wichtig, da er zeigt, wie aktuell die Prozessansicht ist. Außerdem hilft dieser Timestamp bei der Fehlersuche in Datenpipelines und beim Erkennen möglicher Probleme mit den Zeitplänen für die Datenübernahme.

Damit lässt sich die Aktualität der Daten überprüfen. So beruhen Analysen auf zeitnahen Informationen und die Datenqualität lässt sich besser steuern.

Wird in der Regel während des ETL-Prozesses (Extraktion, Transformation und Laden) erzeugt und gespeichert.

Wird ein Kreditantrag endgültig abgelehnt, gibt der Ablehnungsgrund als Code oder Text an, warum. Häufige Gründe sind „Unzureichende Kredithistorie“, „Zu hohe Schuldenquote“ oder „Unvollständiger Antrag“.

Dieses Attribut ist für die Ursachenanalyse von abgelehnten Anträgen besonders wertvoll. Durch die Auswertung der häufigsten Ablehnungsgründe können Unternehmen systemische Probleme bei den Antragstellern, den Kreditprüfungskriterien oder im Antragsprozess selbst erkennen. Diese Erkenntnisse können in Marketingstrategien, die Produktentwicklung und Prozessverbesserungen einfließen, mit denen sich Ablehnungsquoten senken lassen.

Das Attribut liefert wichtige Erkenntnisse für die Ursachenanalyse. Es hilft zu verstehen, warum Anträge abgelehnt werden, und gezielte Prozessverbesserungen abzuleiten.

Wird als Teil des abschließenden Entscheidungsereignisses erfasst und häufig mit dem Entscheidungsergebnis „Abgelehnt“ verknüpft.

Der Antragskanal bezeichnet den ersten Kontaktpunkt oder den Einreichungsweg des Antragstellers. Beispiele sind „Online-Portal“, „Mobile App“, „In der Filiale“ oder „Drittanbieter-Vermittler“.

Je nach Kanal unterscheiden sich Customer Experience und interne Workflows oft deutlich. Eine Analyse nach Antragskanal zeigt, wie effizient die einzelnen Einreichungswege sind. Sie kann aufdecken, über welche Kanäle Anträge schneller bearbeitet werden, die Kundenzufriedenheit höher ist oder die Datenqualität besser ausfällt. Diese Erkenntnisse helfen bei strategischen Investitionen in Technologie und Betrieb.

Damit lassen sich Prozessleistung und Customer Experience über verschiedene Einreichungswege hinweg analysieren, etwa online, in einer Filiale oder per Mobilgerät.

Wird zu Beginn des Antragsprozesses erfasst und in der zentralen Tabelle mit Kreditanträgen gespeichert.

Dieses boolesche Attribut unterscheidet zwischen Aktivitäten, die automatisch von einem System ausgeführt werden, etwa einer automatisierten Bonitätsprüfung oder einer ersten Dokumentenprüfung, und Aktivitäten, die ein Benutzer manuell ausführt.

Diese Unterscheidung ist wichtig, um den Automatisierungsgrad eines Prozesses und dessen Auswirkungen auf die Effizienz zu verstehen. Der Vergleich automatisierter und manueller Schritte zeigt Möglichkeiten für weitere Automatisierung auf, macht die Zeitersparnis durch bestehende Automatisierung messbar und gibt Aufschluss über die Arbeitslast der Mitarbeitenden. So wird sichtbar, wie Menschen und Systeme während des gesamten Kreditvergabeprozesses zusammenarbeiten.

Damit lassen sich systemgesteuerte von manuell ausgeführten Aktivitäten unterscheiden. Das ist wichtig für die Automatisierungsanalyse und die Bewertung der Arbeitslast.

Kann als Feld im Event Log vorliegen oder anhand des Aktivitätsnamens beziehungsweise des zugehörigen Benutzers abgeleitet werden, zum Beispiel bei einem Benutzer namens „system“.

Die Endzeit des Ereignisses markiert den genauen Zeitpunkt, zu dem eine Aktivität abgeschlossen wurde. Manche Ereignisse sind Meilensteine und haben nur eine Startzeit. Viele Aktivitäten dauern jedoch eine bestimmte Zeit. Mit der Endzeit lässt sich diese aktive Verarbeitungszeit direkt berechnen.

Die Analyse der aktiven Verarbeitungszeit ist wichtig, um die Ressourcenauslastung zu verstehen, Ineffizienzen bei einzelnen Aufgaben zu erkennen und die aktive Bearbeitungszeit eines Case von Wartezeiten zu unterscheiden. So lässt sich beispielsweise feststellen, wie lange die Kreditprüfung tatsächlich gedauert hat, unabhängig davon, wie lange der Antrag in der Warteschlange der Kreditprüfer lag.

Damit lässt sich die aktive Verarbeitungszeit von Aktivitäten berechnen. So können Sie wertschöpfende Arbeit von Wartezeiten unterscheiden.

Bei Systemen, die die Dauer von Aktivitäten erfassen, häufig zusammen mit der Startzeit in Event Logs oder Transaktionstabellen zu finden.

Das Entscheidungsergebnis gibt den endgültigen Status eines vollständig bearbeiteten Kreditantrags an. Häufige Ergebnisse sind „Genehmigt“, „Abgelehnt“, „Vom Antragsteller zurückgezogen“ oder „Gegenangebot unterbreitet“.

Dieses Attribut ist wichtig für die Ergebnisanalyse. Dabei wird untersucht, welche Prozesspfade zu erfolgreichen und welche zu erfolglosen Ergebnissen führen. Indem Unternehmen Prozessabweichungen mit den Entscheidungsergebnissen abgleichen, können sie bewährte Vorgehensweisen erkennen, die zu höheren Genehmigungsquoten führen, und Verhaltensweisen identifizieren, die Ablehnungen zur Folge haben. Diese Analyse trägt dazu bei, die Prozesseffizienz und die Geschäftsergebnisse zu verbessern.

Das Attribut ist wichtig für die Ergebnisanalyse. Es hilft zu erkennen, welche Prozessabläufe und -pfade mit erfolgreichen oder erfolglosen Kreditanträgen zusammenhängen.

Wird üblicherweise im Statusfeld des Kreditantrags oder als eigenes Entscheidungsereignis in der Transaktionshistorie erfasst.

Der Kreditprodukttyp ordnet den Kreditantrag dem angefragten Finanzprodukt zu. Beispiele sind „Konventionelle Hypothek“, „FHA-Kredit“, „Autokredit“ oder „Persönlicher Kreditrahmen“.

Für verschiedene Kreditprodukte gelten oft unterschiedliche Prozesse, Compliance-Anforderungen und Risikoprofile. Die Analyse nach Produkttyp ist wichtig, um Abweichungen zu erkennen und Workflows für einzelne Produktlinien zu optimieren. Diese Segmentierung ermöglicht gezielte Verbesserungen und hilft, Unterschiede bei Zykluszeiten, Genehmigungsquoten und Nacharbeit im Kreditportfolio zu erklären.

Damit lässt sich der Prozess segmentieren, um die Leistung zu vergleichen und Unterschiede in den Workflows verschiedener Kreditarten zu erkennen.

Ein Standardfeld im Kreditantrag, das in der zentralen Tabelle mit Antragsdaten gespeichert wird.

Die Kreditsumme bezeichnet den Kapitalbetrag, den der Antragsteller beantragt. Dieses wichtige Finanzattribut beeinflusst häufig die Komplexität und das Risiko eines Kreditantrags.

Bei höheren Kreditsummen können strengere Prüfverfahren greifen, zusätzliche Genehmigungsstufen erforderlich sein oder andere Gebühren anfallen. Eine Analyse nach Kreditsumme zeigt, wie sich der Kreditwert auf Bearbeitungszeiten, Genehmigungsquoten und den Prüfaufwand auswirkt. Die Kreditsumme ist außerdem eine wichtige Eingangsgröße für Finanzanalysen, etwa zur Berechnung des Gesamtwerts der Kreditanträge in Bearbeitung oder der Kosten je verliehenem Euro.

Dieses Attribut beeinflusst maßgeblich die Komplexität und das Risiko des Prozesses. So lässt sich analysieren, wie sich die Kreditsumme auf Zykluszeit und Genehmigungsquoten auswirkt.

Ein zentrales Feld aus den Kreditantragsdaten, das üblicherweise in der primären Tabelle mit Kreditinformationen gespeichert wird.

Der zugewiesene Benutzer bezeichnet den Mitarbeitenden oder Systembenutzer, der eine bestimmte Aktivität ausgeführt hat oder dafür verantwortlich ist. Das kann ein Kreditsachbearbeiter, ein Sachbearbeiter, ein Kreditprüfer oder ein Mitarbeiter im Kreditabschluss sein.

Dieses Attribut ist grundlegend für die Analyse der Team- und Einzelleistung, der Arbeitsverteilung und des Ressourceneinsatzes. Wenn Unternehmen Aktivitäten nach Benutzer auswerten, können sie besonders leistungsstarke Mitarbeitende erkennen, Schulungsbedarf ermitteln und Arbeitslasten neu verteilen, um die Effizienz zu verbessern. Außerdem lässt sich analysieren, wie sich einzelne Benutzer oder Teams auf Prozessergebnisse und Zykluszeiten auswirken.

Das Attribut ist wichtig, um die Arbeitsverteilung und Teamleistung zu analysieren und ressourcenbedingte Engpässe im Prozess zu erkennen.

Typischerweise in Transaktions- oder Event Logs zu finden, die Benutzeraktionen im System erfassen.

Der Antragstellertyp ordnet den Kreditantragsteller anhand seiner Beziehung zum Finanzinstitut ein, zum Beispiel als „Neukunde“ oder „Bestandskunde“.

Diese Segmentierung ist wichtig, da sich der Prozess je nach Attribut unterscheiden kann. Bei Bestandskunden kann der Prozess dank bereits vorhandener Daten einfacher ablaufen. Neukunden müssen möglicherweise umfangreichere Identitäts- und Datenprüfungen durchlaufen. Eine Analyse nach Antragstellertyp macht diese Unterschiede sichtbar und hilft Unternehmen, die Customer Journey für die einzelnen Segmente gezielt anzupassen und zu optimieren.

Damit lassen sich Prozesse für verschiedene Kundensegmente vergleichen, die unterschiedliche Workflows und Erwartungen an Service-Level haben können.

Wird aus CRM-Daten abgeleitet oder im Antragsformular angegeben.

Der geografische Standort bezeichnet einen für den Kredit relevanten Ort. Das kann der Bundesstaat, in dem sich die Immobilie befindet, die bearbeitende Filiale oder die Region des Antragstellers sein.

Dieses Attribut hilft, regionale Unterschiede im Prozess zu analysieren. In verschiedenen Bundesstaaten können beispielsweise unterschiedliche Compliance-Anforderungen zusätzliche Prozessschritte erfordern. Auch können manche Filialen effizienter arbeiten als andere. Die geografische Segmentierung macht Leistungsunterschiede, den Ressourcenbedarf und marktspezifische Trends sichtbar, die sich auf die Kreditvergabe auswirken.

Ermöglicht geografische Analysen, mit denen sich regionale Unterschiede bei der Prozessleistung, den Compliance-Anforderungen und den Geschäftsergebnissen erkennen lassen.

In den Antragsdaten zu finden, zum Beispiel in der Immobilienadresse oder in der Angabe, bei welcher Filiale der Antrag eingereicht wurde.

Der Kreditwürdigkeitsscore ist ein Zahlenwert, der die Kreditwürdigkeit eines Antragstellers abbildet. Er wird während des Antragsprozesses von einer Kreditauskunftei bezogen und ist ein wichtiger Faktor für die Risikobewertung und die Kreditprüfung.

Ein höherer Score weist in der Regel auf ein geringeres Risiko hin und kann zu günstigeren Kreditkonditionen oder einer schnelleren Genehmigung führen. Mit Process Mining lässt sich analysieren, wie sich der Score auf den Prozess auswirkt und ob Antragsteller mit unterschiedlichen Risikoprofilen verschiedene Bearbeitungswege durchlaufen. Bei niedrigeren Scores können Anträge beispielsweise häufiger manuell geprüft werden oder zusätzliche Unterlagen erfordern, was die Zykluszeit verlängert.

Der Score ist ein wichtiger Faktor für die Risikobewertung und kann den Prozesspfad, die Entscheidungsergebnisse und die gesamte Zykluszeit deutlich beeinflussen.

Wird von einer externen Kreditauskunftei bezogen und zusammen mit den Profildaten des Antragstellers gespeichert.

Das SLA-Ziel für die Kreditprüfung legt fest, innerhalb welcher Frist die Kreditprüfungsphase des Antrags abgeschlossen werden soll. Dieses Ziel dient als wichtige Leistungskennzahl (KPI), anhand derer das Unternehmen eine zeitnahe Bearbeitung sicherstellt.

Vergleichen Unternehmen die anhand von Timestamps berechnete tatsächliche Dauer der Kreditprüfung mit diesem Ziel, können sie die Einhaltung des SLA messen. So lassen sich Engpässe in der Kreditprüfung erkennen, die Teamleistung bewerten und Kundenerwartungen besser steuern.

Das Ziel dient als Maßstab für die Leistung im Vergleich zu Service-Level-Vereinbarungen. So lassen sich Verzögerungen erkennen und operative Zielvorgaben steuern.

Wird üblicherweise in Geschäftsregeln oder Service-Level-Vereinbarungen festgelegt und kann zusammen mit den Case-Daten gespeichert werden.

Dieses Attribut bezeichnet die zuständige Abteilung oder das zuständige Fachteam, zum Beispiel „Kreditbearbeitung“, „Kreditprüfung“ oder „Kreditabschluss“. Es gibt an, wer für eine Aktivität verantwortlich ist oder zu einem bestimmten Zeitpunkt den Case betreut.

Die Übergaben zwischen Abteilungen zu verfolgen, ist wichtig, um organisatorische Workflows zu verstehen und abteilungsübergreifende Verzögerungen zu erkennen. Eine Analyse nach Abteilung zeigt die Leistung und Arbeitslast der einzelnen Teams und hilft, die Zusammenarbeit und Übergabeprozesse zwischen ihnen zu verbessern.

Damit lassen sich Übergaben und die Leistung der einzelnen Fachteams analysieren. So werden abteilungsübergreifende Engpässe und Ineffizienzen sichtbar.

Kann in Workflow-Managementsystemen gefunden oder anhand des Benutzers beziehungsweise der Rolle abgeleitet werden, die der Aufgabe zugewiesen ist.