Ihr Daten-Template für die Kreditvergabe

Dieses Attribut enthält den Namen jedes Schritts im Lebenszyklus der Kreditvergabe, zum Beispiel „Application Submitted“, „Credit Check Completed“ oder „Loan Decision Rendered“. Diese Aktivitäten bilden die Knoten der ermittelten Prozesslandkarte.

Die Analyse der Reihenfolge und Häufigkeit dieser Aktivitäten ist ein Kernbestandteil von Process Mining. Sie zeigt den tatsächlichen Prozessablauf, macht Abweichungen von der Standardvorgehensweise sichtbar und hilft, Engpässe sowie Bereiche mit häufigen Nacharbeiten zu erkennen. Die genauen Aktivitätsnamen sind wichtig für die Berechnung phasenspezifischer KPIs wie der Bearbeitungszeit der Kreditprüfung.

Aktivitäten bilden die einzelnen Prozessschritte ab. Ihre Reihenfolge, Häufigkeit und Dauer zu analysieren, ist grundlegend, um den Prozessablauf zu verstehen und zu verbessern.

Diese Informationen stammen in der Regel aus System-Event-Logs, Datensätzen zu Statusänderungen oder Einträgen zu abgeschlossenen Aufgaben in Finastra Fusion Mortgagebot.

Der Ereignis-Timestamp, auch Startzeit genannt, erfasst den genauen Zeitpunkt einer Aktivität. Diese Zeitangabe ist erforderlich, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und den Prozessablauf präzise abzubilden.

In der Analyse dienen Timestamps zur Berechnung aller zeitbezogenen Kennzahlen, darunter die Gesamtdurchlaufzeit, die Bearbeitungszeiten einzelner Aktivitäten und die Wartezeiten zwischen Prozessschritten. So lassen sich Engpässe erkennen, die Einhaltung von SLAs überwachen und Leistungstrends im Zeitverlauf verfolgen. Das ist wichtig für Dashboards wie „Analyse der gesamten Kreditbearbeitungszeit“ und „Trend der Durchlaufzeit bis zur Kreditgenehmigung“.

Timestamps geben die chronologische Reihenfolge der Ereignisse an und sind für die Berechnung aller Leistungskennzahlen wie Durchlauf- und Wartezeiten erforderlich.

Diese Daten stehen üblicherweise neben dem Aktivitäts- oder Statusänderungsdatensatz in den Event-Logs oder Transaktionstabellen des Systems. Die Felder heißen häufig „Creation Date“ oder „Status Timestamp“.

Die Kreditantrags-ID identifiziert jeden einzelnen Kreditantrag während seines gesamten Lebenszyklus eindeutig. Sie dient als zentrale Kennung, über die alle zugehörigen Aktivitäten und Daten zusammengeführt werden. So lässt sich der gesamte Ablauf eines bestimmten Kreditantrags nachvollziehen.

Für die Prozessanalyse ist diese ID grundlegend, um den vollständigen Ablauf jedes Cases abzubilden. Alle Aktivitäten, von „Application Submitted“ bis „Funds Disbursed“ oder „Loan Closed as Rejected“, sind mit dieser Kennung verknüpft. Dadurch lassen sich Durchlaufzeiten berechnen, Prozessvarianten erkennen und einzelne Kreditverläufe nachverfolgen.

Dies ist die zentrale Case-ID, die alle zugehörigen Ereignisse zu einer einzelnen Prozessinstanz zusammenführt. Sie bildet die Grundlage jeder Process-Mining-Analyse.

Dies ist die primäre Kennung für einen Kreditantrag in Finastra Fusion Mortgagebot. Sie ist in der Regel in allen Modulen und Tabellen zur Kreditbearbeitung verfügbar.

Dieses Attribut enthält Datum und Uhrzeit des letzten Datenabrufs aus dem Quellsystem. Es gibt Aufschluss darüber, wie aktuell die analysierten Daten sind.

Für fundierte Entscheidungen ist es bei jeder Analyse und in jedem Dashboard wichtig zu wissen, wie aktuell die Daten sind. Anhand dieses Timestamps erkennen Benutzer, ob sie Echtzeitinformationen oder einen Datenstand von einem bestimmten Zeitpunkt betrachten. Das ist sowohl für die operative Überwachung als auch für strategische Analysen relevant.

Das Attribut zeigt, wie aktuell die Daten sind. So können Analysen auf Daten mit bekanntem und akzeptablem Alter beruhen.

Dieser Wert wird während der Datenextraktion und -transformation (ETL) erzeugt und dem Datensatz als Timestamp hinzugefügt.

Dieses Attribut gibt das Ursprungssystem der Daten an, zum Beispiel „Finastra Fusion Mortgagebot“. In Umgebungen mit mehreren integrierten Systemen lassen sich damit die Datenquellen unterscheiden.

Bei Analysen mit nur einem System ist der Wert oft statisch. Werden Daten aus verschiedenen Plattformen zusammengeführt, etwa aus einem separaten CRM- oder Dokumentenverwaltungssystem, ist das Feld besonders wichtig. Es sorgt für eine nachvollziehbare Datenherkunft und erleichtert die Fehlersuche bei Problemen mit der Datenqualität, indem sich die Daten bis zur richtigen Quelle zurückverfolgen lassen.

Das Attribut liefert wichtigen Kontext zur Datenherkunft. Es gewährleistet die Nachvollziehbarkeit und unterstützt die Data Governance, insbesondere in Umgebungen mit mehreren Systemen.

In der Regel wird während der Datenextraktion und -transformation (ETL) ein statischer Wert hinzugefügt, der „Finastra Fusion Mortgagebot“ als Quelle ausweist.

Dieses Attribut gibt an, über welchen Weg der Antrag einging, zum Beispiel über ein Onlineportal, eine mobile App, direkt über einen Kreditsachbearbeiter oder über einen Drittanbieter als Vermittler.

Der Kanal ist für operative und strategische Analysen wichtig. Das Dashboard „Analyse der gesamten Kreditbearbeitungszeit“ verwendet dieses Attribut, um die Effizienz verschiedener Kanäle zu vergleichen. So lässt sich feststellen, ob bestimmte Kanäle zu längeren Bearbeitungszeiten, höheren Ablehnungsquoten oder mehr Nacharbeit führen. Diese Erkenntnisse helfen bei der Prozessoptimierung und der Planung von Marketingmaßnahmen.

Ermöglicht Leistungsvergleiche zwischen verschiedenen kundenorientierten Kanälen und unterstützt die Optimierung kanalspezifischer Prozesse und der Ressourcenverteilung.

Prüfen Sie die Dokumentation von Finastra Fusion Mortgagebot. Diese Information wird häufig bei der Erstellung des Antrags erfasst.

Während StartTime den Beginn einer Aktivität erfasst, kennzeichnet EndTime ihren Abschluss. Bei vielen Ereignissen in der Kreditvergabe können Start- und Endzeit identisch sein, wenn es sich um ein punktuelles Ereignis handelt. Bei Aktivitäten mit messbarer Dauer, etwa einer „Underwriting Review“, ist dieses Feld jedoch entscheidend.

Mit einer eigenen EndTime lässt sich die Bearbeitungszeit einer Aktivität direkt berechnen, statt sie aus der Startzeit der nächsten Aktivität abzuleiten. Das ist genauer, weil sich die tatsächliche Bearbeitungszeit so von Leerlauf- und Wartezeiten trennen lässt. Für das Dashboard „Detailanalyse der Engpässe in der Kreditprüfung“ ist diese Unterscheidung wichtig.

Ermöglicht die präzise Berechnung der Bearbeitungszeit einer Aktivität und grenzt sie von der anschließenden Wartezeit ab. Dadurch wird die Engpassanalyse genauer.

Prüfen Sie die Dokumentation oder Systemprotokolle von Finastra Fusion Mortgagebot. Der Wert kann als „Completion Date“ oder „End Date“ erfasst sein. Ist er nicht direkt verfügbar, muss er möglicherweise abgeleitet werden.

Dieses Attribut erfasst das endgültige Geschäftsergebnis des Kreditvergabeprozesses für jeden Antrag. Als wichtiges Attribut auf Case-Ebene zeigt es, ob eine Prozessinstanz erfolgreich war oder nicht.

Das Attribut bildet die Grundlage für das Dashboard „Trends bei abgelehnten Kreditanträgen“ und die Analyse „Einheitlichkeit von Kreditentscheidungen nach Risiko“. Wenn Analysten die Prozesslandkarte nach Ergebnis filtern und aufschlüsseln, können sie typische Prozessmuster erkennen, die zu Ablehnungen oder Genehmigungen führen. Das Attribut unterstützt direkt die Berechnung der KPI zur Ablehnungsquote von Kreditanträgen.

Das Attribut legt das Geschäftsergebnis jedes Cases fest. So lassen sich erfolgreiche und nicht erfolgreiche Prozessabläufe vergleichen und Ursachen ermitteln.

In der Regel handelt es sich um den endgültigen Status eines Kreditantrags. Er ist in Finastra Fusion Mortgagebot in der Haupttabelle für Cases oder Anträge zu finden.

Dieses Attribut bezeichnet den Kreditanalysten, der für die entscheidende Phase der Kreditprüfung zuständig ist. Der Kreditanalyst bewertet das Kreditrisiko und empfiehlt eine Genehmigung oder Ablehnung.

Für das Dashboard „Detailanalyse der Engpässe in der Kreditprüfung“ ist dieses Attribut unverzichtbar. Damit lassen sich Bearbeitungs- und Wartezeiten in der Kreditprüfung nach einzelnen Kreditanalysten aufschlüsseln. So können Leistungsunterschiede untersucht, einheitliche Entscheidungen unterstützt und die Arbeitslast im Kreditprüfungsteam gesteuert werden.

Entscheidend für die detaillierte Analyse der Kreditprüfung. Das Attribut ermöglicht Leistungsvergleiche und unterstützt die Arbeitslaststeuerung im Kreditprüfungsteam.

Prüfen Sie die Dokumentation von Finastra Fusion Mortgagebot. Diese Information wird üblicherweise erfasst, wenn der Case der Warteschlange für die Kreditprüfung oder einem bestimmten Kreditanalysten zugewiesen wird.

Dieses Attribut bezeichnet den zuständigen Mitarbeitenden, den Kreditsachbearbeiter, der den Antrag bearbeitet. Diese Person ist häufig die wichtigste Ansprechperson für den Antragsteller und begleitet den Antrag durch den Prozess.

Für die Analyse von Leistung und Arbeitsauslastung ist diese Dimension entscheidend. Dashboards wie „Arbeitslastverteilung der Kreditsachbearbeiter“ verwenden das Attribut direkt, um die Zahl der aktiven Kredite und die durchschnittlichen Bearbeitungszeiten pro Person darzustellen. So kann die Leitung besonders leistungsstarke oder überlastete Mitarbeitende erkennen und Möglichkeiten zur besseren Ressourcenverteilung oder für Schulungen identifizieren.

Ermöglicht die Analyse der Arbeitslastverteilung und der Ressourcenleistung sowie die Erkennung ressourcenbedingter Engpässe und bewährter Vorgehensweisen.

Prüfen Sie die Dokumentation von Finastra Fusion Mortgagebot. Die Information ist wahrscheinlich in den Kopfdaten des Kreditantrags oder in einer Zuweisungstabelle gespeichert und mit dem Benutzerverwaltungsmodul verknüpft.

Wenn das „Entscheidungsergebnis“ eines Kredits „Abgelehnt“ lautet, gibt dieses Attribut den konkreten Grund an. Dazu zählen beispielsweise eine schlechte Kredithistorie, ein unzureichendes Einkommen, fehlende Unterlagen oder Probleme bei der Immobilienbewertung.

Dieses Attribut ist für das Dashboard „Trends bei abgelehnten Kreditanträgen“ besonders wichtig. Die häufigsten Ablehnungsgründe zu analysieren, liefert konkrete Ansatzpunkte für Prozessverbesserungen. Eine hohe Zahl von Ablehnungen wegen fehlender Unterlagen kann zum Beispiel darauf hindeuten, dass die Dokumentenbeschaffung oder die Kommunikation mit Antragstellern verbessert werden sollte.

Das Attribut zeigt die Ursachen gescheiterter Prozesse auf. So lassen sich gezielte Verbesserungen umsetzen, die die Genehmigungsquote erhöhen und unnötigen Aufwand verringern.

Prüfen Sie die Dokumentation von Finastra Fusion Mortgagebot. Der Ablehnungsgrund ist üblicherweise in einem Feld für den Grundcode oder in einem Notizfeld zum endgültigen Entscheidungsstatus gespeichert.

Dieses Attribut enthält den numerischen Bonitätsscore, den eine Auskunftei während der Aktivität „Credit Check Completed“ ermittelt hat. Er ist ein wichtiger Faktor bei der Bewertung der Kreditwürdigkeit des Antragstellers.

Im Dashboard „Einheitlichkeit von Kreditentscheidungen nach Risiko“ wird der Bonitätsscore dem endgültigen Entscheidungsergebnis gegenübergestellt. So lässt sich prüfen, ob Kreditentscheidungen fair und einheitlich ausfallen und der Risikobereitschaft des Instituts entsprechen. Die Analyse kann mögliche Unstimmigkeiten aufdecken, etwa wenn Antragsteller mit ähnlichem Score unterschiedliche Ergebnisse erhalten.

Als wichtiger Datenpunkt für die Risikobewertung hilft dieses Attribut, die Einheitlichkeit und Fairness von Kreditentscheidungen zu analysieren.

Prüfen Sie die Dokumentation von Finastra Fusion Mortgagebot. Die Daten sind üblicherweise in einem eigenen Feld gespeichert, nachdem sie über eine Integration von einer Auskunftei abgerufen wurden.

Dieses Attribut bezeichnet die Filiale oder Geschäftsstelle, die für den Kredit zuständig ist. Für große Institute mit mehreren Standorten ist es eine wichtige organisatorische Dimension.

Im Dashboard „Arbeitslastverteilung der Kreditsachbearbeiter“ ermöglicht dieses Attribut die Auswertung der Leistung nach Standort. So lassen sich Effizienz, Arbeitslast und Ergebnisse verschiedener Filialen vergleichen. Regionale Leistungsunterschiede werden sichtbar und die Ressourcenverteilung im Unternehmen lässt sich gezielter planen.

Ermöglicht Leistungsvergleiche und Arbeitslastanalysen über verschiedene geografische oder organisatorische Einheiten hinweg.

Prüfen Sie die Dokumentation von Finastra Fusion Mortgagebot. Der Standort ist wahrscheinlich im Benutzerprofil des Kreditsachbearbeiters hinterlegt oder wird bei der Antragsaufnahme ausgewählt.

Dieses boolesche Attribut unterscheidet zwischen Aufgaben, die das System automatisch ausführt, etwa einer ersten Bonitätsprüfung oder dem Erstellen einer standardisierten Offenlegung, und Aufgaben, die Mitarbeitende manuell erledigen.

Die Analyse dieses Attributs zeigt, wie stark der Prozess automatisiert ist. So lassen sich Geschwindigkeit und Konsistenz automatisierter und manueller Schritte vergleichen. Das hilft dabei, weitere Automatisierungsmöglichkeiten zu erkennen, die Effizienz zu steigern und das Risiko menschlicher Fehler zu senken.

Hilft dabei, den Automatisierungsgrad des Prozesses zu messen und weitere Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung durch neue Automatisierungsinitiativen zu erkennen.

Dieses Attribut wird üblicherweise anhand des einer Aktivität zugeordneten Felds „Benutzer“ ermittelt. Handelt es sich dabei um ein System- oder Dienstkonto, wird der Wert auf true gesetzt.

Dieses boolesche Attribut wird auf „true“ gesetzt, wenn eine bestimmte Aktivität, etwa „Unterlagen angefordert“ oder „Kreditprüfung zurückgegeben“, bei derselben Loan Application ID mehr als einmal auftritt. So lassen sich Nacharbeitsschleifen gezielt kennzeichnen und quantifizieren.

Im Dashboard „Karte für Nacharbeit und redundante Schritte“ können Sie mit diesem Kennzeichen Nacharbeitsschleifen visuell hervorheben oder Cases mit besonders viel Nacharbeit filtern. Die KPI zur Nacharbeitsquote lässt sich einfach berechnen, indem Sie die Ereignisse zählen, bei denen „IsRework“ den Wert true hat. So können Sie Verbesserungsmaßnahmen auf die Ursachen wiederholter Arbeit konzentrieren, etwa unklare Kommunikation oder Eingabefehler.

Kennzeichnet und quantifiziert Nacharbeit gezielt. So lassen sich Ursachen und Auswirkungen ineffizienter Prozessschritte und Schleifen leichter analysieren.

Dieses Attribut wird in der Datentransformationsschicht berechnet. Dazu wird geprüft, ob derselbe Aktivitätsname für die jeweilige CaseId bereits aufgetreten ist.

Dieses Attribut ordnet den Kreditantrag nach dem konkreten Hypothekenprodukt ein, das der Antragsteller beantragt. Für verschiedene Kreditarten gelten oft unterschiedliche Prozessanforderungen, Compliance-Regeln und Risikoprofile.

Den Prozess nach Kreditart zu analysieren, gehört zu den grundlegenden Vorgehensweisen. Dabei kann sich zeigen, dass bestimmte Produkte deutlich längere Durchlaufzeiten oder höhere Ablehnungsquoten aufweisen. Diese Aufschlüsselung ist wichtig, um produktspezifische Engpässe zu erkennen und sicherzustellen, dass Compliance-Prüfungen wie in der Analyse „Pfade zu Compliance-Verstößen“ korrekt angewendet werden.

Für verschiedene Kreditprodukte gelten oft unterschiedliche Prozessabläufe und SLAs. Dieses Attribut ist daher wichtig für aussagekräftige Vergleiche und Filter.

Diese grundlegende Angabe wird zu Beginn des Antragsprozesses ausgewählt und in den Hauptdaten des Kreditantrags in Finastra Fusion Mortgagebot gespeichert.

Dieses Attribut gibt den beantragten Hauptbetrag der Hypothek an. Es ist eine wichtige Finanzkennzahl für jeden Antrag und kann den Prozess beeinflussen. Für größere Jumbo-Kredite sind beispielsweise möglicherweise zusätzliche Genehmigungsschritte erforderlich.

In der Analyse lässt sich der Kreditbetrag verwenden, um den Prozess aufzuschlüsseln und Zusammenhänge zwischen Kredithöhe und Bearbeitungszeiten, Genehmigungsquoten oder Prüftiefe zu untersuchen. So kann sich etwa zeigen, dass Kredite oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts in der Kreditprüfung regelmäßig länger dauern. Der Kreditbetrag liefert damit wichtigen geschäftlichen Kontext für den Prozessablauf.

Ermöglicht die finanzielle Analyse des Kreditportfolios und hilft zu untersuchen, ob die Kredithöhe das Prozessverhalten beeinflusst, etwa die Durchlaufzeit oder die Genehmigungsquote.

Dieses zentrale Feld wird bei der Einreichung des Antrags ausgefüllt und in den Hauptdaten des Kreditantrags in Finastra Fusion Mortgagebot gespeichert.

Die Risikokategorie ordnet einen Kreditantrag anhand verschiedener Faktoren ein, darunter Bonitätsscore, Verhältnis von Schulden zu Einkommen und Beleihungsauslauf. Sie fasst die Risikobewertung in wenigen verständlichen Stufen zusammen.

Dieses Attribut ist für das Dashboard „Einheitlichkeit von Kreditentscheidungen nach Risiko“ unverzichtbar. Durch die Gruppierung von Krediten nach Risikokategorie lässt sich leichter erkennen, ob Anträge mit ähnlichem Risikoprofil einheitlich entschieden werden. Die Analyse unterstützt die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und hilft, das interne Risikobewertungsmodell weiterzuentwickeln.

Das Attribut fasst komplexe Risikodaten zusammen und ermöglicht eine übergeordnete Analyse der Einheitlichkeit von Entscheidungen und ihrer Übereinstimmung mit der Risikostrategie des Unternehmens.

Dieses Feld wird möglicherweise von der internen Entscheidungslogik von Finastra Fusion Mortgagebot oder einem zugehörigen Risikomanagementmodul berechnet und gespeichert.

Dieses boolesche Attribut ergibt sich aus dem Vergleich der tatsächlichen Dauer einer Phase mit dem zugehörigen SLA-Ziel. Es ist beispielsweise „true“, wenn zwischen „Kreditprüfung begonnen“ und „Kreditprüfung abgeschlossen“ mehr Zeit vergeht als im „SLA-Ziel für die Kreditprüfung“ vorgesehen.

Im Dashboard „Analyse der SLA-Einhaltung und -Überschreitungen“ vereinfacht dieses Kennzeichen die Auswertung, da es eine eindeutige binäre Dimension zum Filtern und Aggregieren bietet. Damit lässt sich die KPI zur SLA-Einhaltungsquote schnell berechnen. Außerdem können Sie die Merkmale von Anträgen untersuchen, bei denen Service-Level-Vereinbarungen häufig überschritten werden, etwa Kreditart oder Filiale.

Zeigt für jeden Case eindeutig an, ob das SLA nicht eingehalten wurde. So lassen sich die Ursachen von Überschreitungen einfach filtern, aggregieren und analysieren.

Dieses Attribut wird während der Datenaufbereitung berechnet. Die Logik lautet: (Actual Duration > UnderwritingSlaTarget) ? true : false.

Dieses Attribut gibt das Ziel des Service Level Agreement (SLA) für die Dauer der Kreditprüfung an, häufig in Geschäftszeiten oder Tagen. Das Ziel kann je nach Kreditart oder Risikokategorie variieren.

Das Attribut ist eine wichtige Eingabe für das Dashboard „Analyse der SLA-Einhaltung und -Verstöße“ und die KPI zur Gesamteinhaltung von SLAs. Durch den Vergleich der tatsächlichen Bearbeitungszeit der Kreditprüfung mit dem Ziel lässt sich jeder Case als „Eingehalten“ oder „Verfehlt“ kennzeichnen. So können Sie die Leistung anhand von Kundenzusagen oder internen Zielen überwachen und die Ursachen für SLA-Verstöße ermitteln.

Liefert den Maßstab für den Vergleich mit der tatsächlichen Leistung. So lassen sich die SLA-Einhaltung direkt überwachen und Verstöße erkennen.

Dies kann als statische Geschäftsregel oder als Feld direkt im Kreditantrag gespeichert sein. Möglicherweise wird der Wert von einer Regel-Engine in Finastra Fusion Mortgagebot ermittelt.

Diese Kennzahl misst die Zeit, die ein Kreditantrag nach Abschluss der Bonitätsprüfung bis zum tatsächlichen Beginn der Kreditprüfung wartet. Berechnet wird sie als Zeitspanne zwischen dem Timestamp von „Bonitätsprüfung abgeschlossen“ und „Kreditprüfung begonnen“.

Diese KPI ist für die „Detailanalyse des Engpasses in der Kreditprüfung“ entscheidend, da sie die Wartezeit von der aktiven Bearbeitungszeit trennt. Lange Wartezeiten können auf fehlende Ressourcen, eine ineffiziente Arbeitsverteilung oder Systemverzögerungen hindeuten. Die Wartezeit zu verkürzen, ist häufig ein wichtiger Schritt, um den gesamten Prozess schneller und effizienter zu gestalten.

Zeigt die Wartezeit vor einer kritischen Prozessphase separat an. Damit wird klar, wo Sie ansetzen können, um Leerlauf zu reduzieren und den Prozessfluss zu verbessern.

Dieses Attribut wird während der Datenanalyse oder im ETL-Prozess berechnet. Dazu wird für jeden Case die Zeit zwischen den Ereignissen „Bonitätsprüfung abgeschlossen“ und „Kreditprüfung begonnen“ ermittelt.