Ihr Darlehensvergabedaten-Template

Dieses Attribut erfasst den Namen jedes Schrittes im Darlehensvergabeprozess, wie z.B. 'Antrag eingereicht', 'Kreditprüfung abgeschlossen' oder 'Darlehensentscheidung getroffen'. Diese Aktivitäten bilden die Knoten der entdeckten Prozesskarte.

Die Analyse der Reihenfolge und Häufigkeit dieser Aktivitäten ist der Kern des Process Mining. Sie hilft, den tatsächlichen Prozessfluss zu verstehen, Abweichungen vom Standardverfahren zu identifizieren und Engpässe oder Bereiche mit hohen Nacharbeitsraten zu lokalisieren. Die spezifischen Aktivitätsnamen sind entscheidend für die Berechnung stufenspezifischer KPIs wie der Underwriting Bearbeitungszeit.

Aktivitäten definieren die Schritte des Prozesses. Die Analyse ihrer Reihenfolge, Häufigkeit und Dauer ist grundlegend, um den Prozessablauf zu verstehen und zu verbessern.

Diese Informationen werden typischerweise aus System-Event Logs, Statusänderungsdatensätzen oder Aufgabenerledigungseinträgen innerhalb von Finastra Fusion Mortgagebot generiert.

Der Event Timestamp, oder Start Time, erfasst den genauen Zeitpunkt, zu dem eine Aktivität stattfand. Diese temporalen Daten sind unerlässlich, um Events chronologisch zu ordnen und eine genaue Darstellung des Prozessflusses zu erstellen.

In der Analyse werden Timestamps verwendet, um alle dauerbasierten Metriken zu berechnen, einschließlich der gesamten Durchlaufzeit, der Bearbeitungszeiten für einzelne Aktivitäten und der Wartezeiten zwischen den Schritten. Dies ermöglicht die Identifizierung von Engpässen, die Überwachung der SLA-Einhaltung und die Verfolgung von Leistungstrends im Zeitverlauf, die für Dashboards wie 'Overall Loan Processing Time Analysis' und 'Loan Approval Cycle Time Trend' kritisch sind.

Timestamps liefern die chronologische Reihenfolge der Events und sind essenziell für die Berechnung aller Performance-Metriken, wie z.B. Zykluszeiten und Wartezeiten.

Diese Daten sind üblicherweise zusammen mit dem Aktivitäts- oder Statusaktualisierungsdatensatz in den Event Logs oder Transaktionstabellen des Systems zu finden, oft als 'Erstellungsdatum' oder 'Status-Timestamp' bezeichnet.

Die Darlehensantrags-ID identifiziert eindeutig jede einzelne Darlehensanfrage über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Sie dient als zentrale Entität, um alle zugehörigen Aktivitäten und Daten zu gruppieren und ermöglicht so eine vollständige Nachverfolgung des gesamten Entstehungsprozesses für ein spezifisches Darlehen.

In der Prozessanalyse ist diese ID grundlegend für die Konstruktion der Ende-zu-Ende-Sicht jedes Falles. Alle Aktivitäten, von 'Antrag eingereicht' bis 'Mittel ausgezahlt' oder 'Darlehen als abgelehnt geschlossen', sind mit diesem einzigen Identifikator verknüpft, was die Berechnung von Zykluszeiten, die Identifizierung von Prozessvarianten und die Verfolgung spezifischer Darlehenswege ermöglicht.

Dies ist die essenzielle Case ID, die alle zugehörigen Events zu einer einzigen Prozessinstanz verbindet, was die Grundlage für jede Process Mining Analyse bildet.

Dies ist der primäre Identifikator für einen Darlehensantrag innerhalb von Finastra Fusion Mortgagebot, typischerweise verfügbar in allen Modulen und Tabellen, die mit der Darlehensbearbeitung zusammenhängen.

Dieses Attribut erfasst Datum und Uhrzeit des jüngsten Datenabzugs aus dem Quellsystem. Es liefert Kontext für die Aktualität der analysierten Daten.

In jeder Analyse oder jedem Dashboard ist die Kenntnis der Aktualität der Daten entscheidend für fundierte Entscheidungen. Dieser Timestamp hilft den Benutzern zu verstehen, ob sie Echtzeitinformationen oder einen Schnappschuss von einem bestimmten Zeitpunkt betrachten, was für operatives Monitoring im Vergleich zur strategischen Analyse wichtig ist.

Informiert Benutzer über die Aktualität der Daten und stellt sicher, dass Analysen auf Daten eines bekannten und akzeptablen Alters basieren.

Dieser Wert wird während des Datenextraktions- und Transformations (ETL)-Prozesses generiert und auf den Datensatz gestempelt.

Dieses Attribut gibt das Quellsystem für die Daten an, zum Beispiel 'Finastra Fusion Mortgagebot'. In Umgebungen mit mehreren integrierten Systemen hilft dieses Feld, Datenquellen zu unterscheiden.

Obwohl es in einer Einzelsystemanalyse oft ein statischer Wert ist, wird es entscheidend, wenn Daten von verschiedenen Plattformen, wie einem separaten CRM oder Dokumentenmanagementsystem, zusammengeführt werden. Es stellt sicher, dass die Datenherkunft klar ist und hilft bei der Behebung von Datenqualitätsproblemen, indem sie zur richtigen Quelle zurückverfolgt werden können.

Bietet entscheidenden Kontext über die Datenherkunft, gewährleistet die Nachverfolgbarkeit und unterstützt die Daten-Governance, insbesondere in Multi-System-Umgebungen.

Dies ist typischerweise ein statischer Wert, der während des Datenextraktions- und Transformations (ETL)-Prozesses hinzugefügt wird und 'Finastra Fusion Mortgagebot' als Quelle identifiziert.

Dieses Attribut gibt den Ursprung des Antrags an, zum Beispiel ob er über ein Online-Portal, eine mobile App, direkt über einen Darlehensberater oder über einen Drittvermittler erfolgte.

Das Verständnis des Kanals ist wichtig für die operative und strategische Analyse. Das Dashboard 'Gesamtanalyse der Darlehensbearbeitungszeit' verwendet dieses Attribut, um die Effizienz verschiedener Kanäle zu vergleichen. Dies kann aufzeigen, ob bestimmte Kanäle zu längeren Bearbeitungszeiten, höheren Ablehnungsquoten oder mehr Nacharbeit führen, und liefert Erkenntnisse für die Prozessoptimierung und Marketingstrategie.

Ermöglicht den Leistungsvergleich über verschiedene kundenorientierte Kanäle hinweg und hilft, kanalspezifische Prozesse und die Ressourcenzuweisung zu optimieren.

Konsultieren Sie die Finastra Fusion Mortgagebot Dokumentation. Diese Informationen werden oft zum Zeitpunkt der Antragserstellung erfasst.

Während StartTime erfasst, wann eine Aktivität beginnt, markiert EndTime deren Abschluss. Bei vielen Events in der Darlehensvergabe könnten Start- und Endzeit identisch sein, was ein augenblickliches Event darstellt. Für Aktivitäten mit messbarer Dauer wie 'Underwriting Prüfung' ist dieses Feld jedoch entscheidend.

Eine eindeutige EndTime ermöglicht die direkte Berechnung der Aktivitätsbearbeitungszeit, anstatt sie von der Startzeit der nächsten Aktivität abzuleiten. Dies ist genauer, da es die tatsächliche Bearbeitungszeit von der Leerlauf- oder Wartezeit trennt, was für das Dashboard 'Underwriting Engpass Tiefenanalyse' essenziell ist.

Ermöglicht die präzise Berechnung der Bearbeitungszeit einer Aktivität, unterscheidet diese von der nachfolgenden Wartezeit und führt zu einer genaueren Engpassanalyse.

Konsultieren Sie die Finastra Fusion Mortgagebot Dokumentation oder System-Logs. Dies könnte als 'Abschlussdatum', 'Enddatum' erfasst sein oder muss abgeleitet werden, falls nicht explizit verfügbar.

Dieses Attribut erfasst das endgültige Geschäftsergebnis des Darlehensvergabeprozesses für jeden Antrag. Es ist ein kritisches Attribut auf Fall-Ebene, das den Erfolg oder Misserfolg einer Prozessinstanz definiert.

Dieses Attribut ist die Grundlage für das Dashboard 'Ablehnungstrends für Darlehensanträge' und die Analyse 'Konsistenz der Darlehensentscheidungen nach Risiko'. Durch das Filtern und Segmentieren der Prozesskarte nach dem Ergebnis können Analysten gängige Prozessmuster identifizieren, die zu Ablehnungen im Vergleich zu Genehmigungen führen. Es unterstützt direkt die Berechnung des KPI für die Ablehnungsquote von Darlehensanträgen.

Definiert das Geschäftsergebnis jedes Cases und ermöglicht eine vergleichende Analyse zwischen erfolgreichen und erfolglosen Prozessabläufen, um Ursachen zu finden.

Dies ist typischerweise der endgültige Status eines Darlehensantragsfalles, der in der Hauptfall- oder Antragstabelle innerhalb von Finastra Fusion Mortgagebot zu finden ist.

Dieses Attribut identifiziert den Hauptmitarbeiter, den Darlehensberater, der den Antrag bearbeitet. Diese Person ist oft der Hauptansprechpartner für den Antragsteller und verantwortlich für die Führung des Antrags durch den Prozess.

Diese Dimension ist kritisch für Performance- und Arbeitslastanalysen. Dashboards wie die 'Arbeitslastverteilung der Darlehensberater' nutzen dieses Attribut direkt, um die Anzahl der aktiven Darlehen und die durchschnittlichen Bearbeitungszeiten pro Mitarbeiter zu visualisieren. Es hilft dem Management, Top-Performer, potenziell überlastete Mitarbeiter und Möglichkeiten für Ressourcenausgleich oder Schulungen zu identifizieren.

Ermöglicht die Analyse der Arbeitslastverteilung, der Ressourcenleistung und die Identifizierung von ressourcenbezogenen Engpässen oder Best Practices.

Konsultieren Sie die Finastra Fusion Mortgagebot Dokumentation. Dies wird wahrscheinlich in den Header-Daten des Kreditantrags oder in einer Zuweisungstabelle gespeichert, verknüpft mit dem Benutzerverwaltungsmodul.

Dieses Attribut identifiziert spezifisch den Underwriter, der für die kritische Underwriting-Phase des Prozesses verantwortlich ist. Der Underwriter bewertet das Darlehensrisiko und gibt eine Empfehlung für Genehmigung oder Ablehnung ab.

Für das Dashboard 'Underwriting Engpass Tiefenanalyse' ist dieses Attribut essenziell. Es ermöglicht die Segmentierung der Underwriting Bearbeitungszeiten und Wartezeiten nach individuellem Underwriter. Dies hilft, Performance-Variationen zu verstehen, Konsistenz bei der Entscheidungsfindung sicherzustellen und die Arbeitslast innerhalb des Underwriting-Teams zu verwalten.

Entscheidend für die detaillierte Analyse der Underwriting-Phase, ermöglicht Leistungsvergleiche und Arbeitslastmanagement für das Underwriting-Team.

Konsultieren Sie die Finastra Fusion Mortgagebot Dokumentation. Diese Informationen werden typischerweise erfasst, wenn der Case der Underwriting-Warteschlange oder einem bestimmten Underwriter zugewiesen wird.

Dieses boolesche Attribut ist das Ergebnis des Vergleichs der tatsächlichen Dauer einer Phase mit ihrem Ziel-SLA. Es wäre beispielsweise 'true', wenn die Zeit zwischen 'Underwriting begonnen' und 'Underwriting abgeschlossen' größer ist als das 'Underwriting SLA Ziel'.

Dieses Flag vereinfacht die Analyse im Dashboard 'SLA-Einhaltung und Verletzungsanalyse', indem es eine klare binäre Dimension für Filterung und Aggregation schafft. Es ermöglicht eine schnelle Berechnung des KPI für die SLA-Einhaltungsrate und hilft, die spezifischen Merkmale, wie Darlehensart oder Filiale, von Anträgen zu identifizieren, die ihre Service-Level-Agreements häufig verletzen.

Bietet einen einfachen, klaren Indikator für SLA-Verletzungen in jedem gegebenen Case, wodurch es einfach wird, die Ursachen von Verstößen zu filtern, zu aggregieren und zu analysieren.

Dieses Attribut wird während der Datenvorbereitung berechnet. Die Logik lautet: (Tatsächliche Dauer > UnderwritingSlaTarget) ? true : false.

Wenn das 'Entscheidungsergebnis' eines Darlehens 'Abgelehnt' ist, liefert dieses Attribut die spezifische Ursache. Die Gründe können von einer schlechten Kredithistorie und unzureichendem Einkommen bis hin zu unvollständiger Dokumentation oder Problemen bei der Immobilienbewertung reichen.

Dies ist ein vitales Attribut für das Dashboard 'Ablehnungstrends für Darlehensanträge'. Die Analyse der häufigsten Ablehnungsgründe liefert umsetzbare Erkenntnisse für die Prozessverbesserung. Eine hohe Anzahl von Ablehnungen aufgrund unvollständiger Dokumentation könnte beispielsweise auf die Notwendigkeit hinweisen, den Dokumentenerfassungsprozess oder die Antragstellerkommunikation zu verbessern.

Liefert die Ursache für fehlgeschlagene Prozesse und ermöglicht gezielte Verbesserungen, um die Genehmigungsrate zu erhöhen und unnötigen Aufwand zu reduzieren.

Konsultieren Sie die Finastra Fusion Mortgagebot Dokumentation. Dies wird typischerweise in einem Grundcode- oder Notizfeld gespeichert, das mit dem endgültigen Entscheidungsstatus verknüpft ist.

Diese Metrik repräsentiert die tatsächliche Zeit, die eine Aktivität zur Fertigstellung benötigte, berechnet als Differenz zwischen der EndTime und StartTime der Aktivität. Sie misst die aktive Arbeitszeit, die sich von der Leerlauf- oder Wartezeit zwischen den Aktivitäten unterscheidet.

Die Bearbeitungszeit ist eine Kernmetrik für Performance-Analysen und die Engpassidentifikation. Im 'Underwriting Engpass Tiefenanalyse' Dashboard zeigt diese Metrik für Underwriting-Aktivitäten, wie lange Underwriter aktiv an Fällen arbeiten. Die Summierung der Bearbeitungszeiten aller Aktivitäten in einem Fall ergibt die gesamte Bearbeitungszeit, ein Schlüsselmaß für die Prozesseffizienz.

Misst die tatsächliche Arbeitsdauer für Aktivitäten und hilft, wertschöpfende Zeit von nicht-wertschöpfender Wartezeit zu unterscheiden, für eine präzise Effizienzanalyse.

Dieses Attribut ist nicht direkt im Quellsystem vorhanden, wird aber während der Datenvorbereitung berechnet, indem der EventTimestamp vom EventEndTime subtrahiert wird.

Dieses Attribut identifiziert die spezifische Filiale oder das Büro, das für das Darlehen verantwortlich ist. Es ist eine wichtige organisatorische Dimension für große Institutionen mit mehreren Standorten.

Im Dashboard 'Arbeitslastverteilung der Darlehensberater' verwendet, ermöglicht dieses Attribut eine Performance-Analyse, die auf Standortebene aggregiert werden kann. Es hilft, die Effizienz, Arbeitslast und Ergebnisse zwischen verschiedenen Filialen zu vergleichen, regionale Performance-Unterschiede hervorzuheben und die Ressourcenallokation innerhalb der Organisation zu informieren.

Ermöglicht Leistungsbenchmarking und Arbeitslastanalyse über verschiedene geografische oder organisatorische Einheiten hinweg.

Konsultieren Sie die Finastra Fusion Mortgagebot Dokumentation. Dies ist wahrscheinlich dem Benutzerprofil des Kreditsachbearbeiters zugeordnet oder wurde während der Antragsaufnahme ausgewählt.

Dieses boolesche Attribut unterscheidet zwischen Aufgaben, die automatisch vom System ausgeführt werden, wie eine initiale Kreditprüfung oder das Generieren einer Standard-Offenlegung, und solchen, die manuell von Mitarbeitern durchgeführt werden.

Die Analyse dieses Attributs hilft, den Automatisierungsgrad im Prozess zu verstehen. Es kann verwendet werden, um die Geschwindigkeit und Konsistenz automatisierter versus manueller Schritte zu vergleichen. Dies ist wertvoll, um weitere Automatisierungsmöglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz und zur Reduzierung des Risikos menschlicher Fehler zu identifizieren.

Hilft, den Automatisierungsgrad im Prozess zu messen und Möglichkeiten für weitere Effizienzsteigerungen durch neue Automatisierungsinitiativen zu identifizieren.

Dies wird typischerweise abgeleitet, indem der 'Benutzer' überprüft wird, der mit einer Aktivität verbunden ist. Ist der Benutzer ein System- oder Dienstkonto, wird das Flag auf true gesetzt.

Dieses boolesche Attribut wird auf 'true' gesetzt, wenn eine spezifische Aktivität, wie 'Zusätzliche Dokumente angefordert' oder 'Underwriting Prüfung zurückgegeben', mehr als einmal für dieselbe Darlehensantrags-ID auftritt. Es hilft, Nacharbeitschleifen explizit zu kennzeichnen und zu quantifizieren.

Im Dashboard 'Nacharbeit und redundante Schritte' kann dieses Flag verwendet werden, um Nacharbeitschleifen visuell hervorzuheben oder um nach Fällen mit hohem Nacharbeitsgrad zu filtern. Die Berechnung des KPI für die Nacharbeitsaktivitätsrate wird zu einer einfachen Zählung von Events, bei denen 'IsRework' true ist. Dies hilft, Verbesserungsbemühungen auf die Grundursachen wiederholter Arbeit, wie unklare Kommunikation oder Dateneingabefehler, zu konzentrieren.

Identifiziert und quantifiziert Nacharbeiten explizit, was die Analyse der Ursachen und Auswirkungen von Prozesseffizienzproblemen und Schleifen erleichtert.

Dieses Attribut wird in der Datentransformationsschicht berechnet, indem geprüft wird, ob derselbe Aktivitätsname für die gegebene CaseId bereits aufgetaucht ist.

Dieses Attribut enthält den numerischen Kredit-Score, der während der Aktivität 'Kreditprüfung abgeschlossen' von einer Kreditauskunftei bezogen wurde. Es ist ein Schlüsselfaktor bei der Bewertung der Kreditwürdigkeit des Antragstellers.

Im Dashboard 'Konsistenz der Darlehensentscheidungen nach Risiko' wird der Kredit-Score dem endgültigen Entscheidungsergebnis gegenübergestellt. Diese Analyse hilft sicherzustellen, dass Kreditentscheidungen fair, konsistent und auf die Risikobereitschaft des Instituts abgestimmt sind. Sie kann potenzielle Inkonsistenzen aufzeigen, bei denen Antragsteller mit ähnlichen Scores unterschiedliche Ergebnisse erhalten.

Ein kritischer Datenpunkt für die Risikobewertung; dieses Attribut hilft, die Konsistenz und Fairness von Kreditentscheidungen zu analysieren.

Konsultieren Sie die Finastra Fusion Mortgagebot Dokumentation. Diese Daten werden typischerweise in einem dedizierten Feld gespeichert, nachdem sie von einer Kreditauskunftei über eine Integration abgerufen wurden.

Dieses Attribut kategorisiert den Darlehensantrag basierend auf dem spezifischen Hypothekenprodukt, das vom Antragsteller gewünscht wird. Verschiedene Darlehensarten haben oft unterschiedliche Prozessanforderungen, Compliance-Regeln und Risikoprofile.

Die Analyse des Prozesses nach Darlehensart ist eine grundlegende Praxis. Sie kann aufzeigen, dass bestimmte Produkte deutlich längere Zykluszeiten oder höhere Ablehnungsquoten aufweisen. Diese Segmentierung ist entscheidend, um produktspezifische Engpässe zu identifizieren und sicherzustellen, dass Compliance-Prüfungen, wie die in der Analyse 'Compliance-Verletzungspfade', korrekt angewendet werden.

Verschiedene Kreditprodukte haben oft unterschiedliche Prozesspfade und SLAs, was dieses Attribut für eine aussagekräftige vergleichende Analyse und Filterung unerlässlich macht.

Dies ist ein grundlegender Datenpunkt, der zu Beginn des Antragsprozesses ausgewählt und in den Hauptdarlehensantragsdaten in Finastra Fusion Mortgagebot gespeichert wird.

Dieses Attribut repräsentiert den Hauptbetrag der beantragten Hypothek. Es ist eine wichtige Finanzkennzahl für jeden Antrag und beeinflusst oft den Prozess selbst; größere 'Jumbo'-Darlehen können beispielsweise zusätzliche Genehmigungsschritte erfordern.

In der Analyse kann der Darlehensbetrag verwendet werden, um den Prozess zu segmentieren und Korrelationen zwischen dem Darlehenswert und den Bearbeitungszeiten, Genehmigungsquoten oder dem Grad der angewandten Prüfung zu untersuchen. Man könnte beispielsweise feststellen, dass Darlehen über einem bestimmten Schwellenwert in der Underwriting-Phase stets länger dauern. Es liefert wertvollen Geschäftskontext für den Prozessfluss.

Ermöglicht eine Finanzanalyse des Kreditportfolios und hilft zu untersuchen, ob der Kreditwert das Prozessverhalten, wie z. B. Durchlaufzeiten oder Genehmigungsquoten, beeinflusst.

Dies ist ein Kernfeld, das während des Antragseinreichungsprozesses eingegeben und in den Hauptdarlehensantragsdaten innerhalb von Finastra Fusion Mortgagebot gespeichert wird.

Die Risikokategorie ist eine Klassifizierung, die einem Darlehensantrag basierend auf verschiedenen Faktoren wie Kredit-Score, Schulden-Einkommens-Verhältnis und Beleihungsquote zugewiesen wird. Sie vereinfacht die Risikobewertung in wenige verständliche Stufen.

Dieses Attribut ist essenziell für das Dashboard 'Konsistenz der Darlehensentscheidungen nach Risiko'. Durch die Gruppierung von Darlehen in Kategorien wird es einfacher zu visualisieren, ob die Entscheidungsergebnisse für Anträge mit ähnlichen Risikoprofilen konsistent sind. Diese Analyse unterstützt die regulatorische Compliance und hilft bei der Verfeinerung des internen Risikobewertungsmodells.

Vereinfacht komplexe Risikodaten und ermöglicht eine hochrangige Analyse der Entscheidungskonsistenz und der Ausrichtung an der Unternehmensrisikostrategie.

Dies kann ein Feld sein, das von der internen Entscheidungsmaschine von Finastra Fusion Mortgagebot oder einem zugehörigen Risikomanagementmodul berechnet und gespeichert wird.

Dieses Attribut spezifiziert das Service Level Agreement (SLA) Ziel für die Dauer des Underwriting-Prozesses, oft ausgedrückt in Geschäftsstunden oder Tagen. Dieses Ziel kann basierend auf Faktoren wie Darlehensart oder Risikokategorie variieren.

Dies ist ein kritischer Input für das Dashboard 'SLA-Einhaltung und Verletzungsanalyse' und den KPI für die Gesamte SLA-Einhaltungsrate. Durch den Vergleich der tatsächlichen Underwriting Bearbeitungszeit mit diesem Ziel kann jeder Fall als 'Erfüllt' oder 'Verletzt' markiert werden. Dies ermöglicht die Überwachung der Performance im Vergleich zu Kundenversprechen oder internen Zielen und die Identifizierung der Grundursachen für SLA-Verletzungen.

Bietet den Benchmark, an dem die tatsächliche Leistung gemessen wird, ermöglicht die direkte Überwachung der SLA-Compliance und die Identifizierung von Verstößen.

Dies kann als statische Geschäftsregel oder als Feld im Darlehensantrag selbst gespeichert sein, potenziell abgeleitet von einer Regel-Engine innerhalb von Finastra Fusion Mortgagebot.

Diese Metrik misst die Leerlaufzeit, die ein Darlehensantrag nach Abschluss der Kreditprüfung, aber bevor das Underwriting aktiv beginnt, wartet. Sie wird als Dauer zwischen dem Timestamp von 'Kreditprüfung abgeschlossen' und 'Underwriting begonnen' berechnet.

Dieser KPI ist entscheidend für die 'Underwriting Engpass Tiefenanalyse', da er die Wartezeit von der aktiven Bearbeitungszeit isoliert. Hohe Wartezeiten können auf Ressourcenengpässe, ineffiziente Arbeitszuweisung oder Systemverzögerungen hindeuten. Die Reduzierung dieser Wartezeit ist oft ein Schlüsselziel zur Verbesserung der Gesamtprozessgeschwindigkeit und -effizienz.

Isoliert die Wartezeit vor einer kritischen Prozessphase und bietet ein klares Ziel zur Reduzierung von Leerlaufzeiten und Verbesserung der Prozesseffizienz.

Dieses Attribut wird während der Datenanalyse oder des ETL berechnet, indem die Zeitdifferenz zwischen den Events 'Kreditprüfung abgeschlossen' und 'Underwriting begonnen' für jeden Fall ermittelt wird.