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Optimieren Sie Ihre Kreditvergabe

Ihre Anleitung in 6 Schritten zur Optimierung des Kreditvergabeprozesses in nCino.
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Optimieren Sie die Kreditvergabe mit nCino und beschleunigen Sie Genehmigungen

Komplexe Workflows zu vereinfachen, ist anspruchsvoll. Das kann zu Verzögerungen bei der Bearbeitung und möglichen Compliance-Problemen führen. Unsere Plattform zeigt Ihnen genau, wo Engpässe auftreten, welche Ergebnisse Entscheidungen haben und wie Sie Ihren gesamten operativen Workflow optimieren können. Entdecken Sie, wie Sie durch die Analyse Ihrer Prozesse die Effizienz steigern, Risiken senken und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und gehen Sie typische Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem Verbesserungsplan in sechs Schritten und lesen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.

Ausführliche Beschreibung anzeigen

Warum sollten Sie die Kreditvergabe optimieren?

Der Kreditvergabeprozess ist für jedes Kreditinstitut entscheidend. Er wirkt sich auf Umsatz, Kundenbeziehungen und Wettbewerbsfähigkeit aus. Auch das hoch entwickelte nCino Bank Operating System kann komplexe Abläufe und Marktanforderungen nicht immer vor Ineffizienzen bewahren. Verzögerungen frustrieren Antragstellende, erhöhen die Betriebskosten und kosten Geschäft. Zugleich müssen sich wandelnde Vorschriften eingehalten werden. Dafür ist eine sorgfältige Nachverfolgung vom Antrag bis zur Auszahlung erforderlich. Ohne datenbasiertes Verständnis dafür, wie Kredite das nCino-System tatsächlich durchlaufen, ist es schwierig, die Ursachen von Problemen zu finden. Eine optimierte Kreditvergabe stärkt die finanzielle Gesundheit Ihres Instituts, das Vertrauen Ihrer Kundschaft und Ihre Wettbewerbsposition. Sie wirkt sich auch auf den Ruf Ihrer Marke und Ihren Geschäftserfolg aus.

So unterstützt Process Mining die Kreditvergabe mit nCino

Process Mining bietet eine objektive Grundlage, um Ihren Kreditvergabe-Workflow in nCino zu analysieren und zu verbessern. Statt sich auf Annahmen zu stützen, verwendet die Methode tatsächliche Event-Log-Daten aus Ihrem nCino-System. Daraus wird der vollständige Weg jedes Kreditantrags rekonstruiert, von „Antrag eingereicht“ bis „Kredit ausgezahlt“. Diese durchgängige Sicht macht den tatsächlichen Prozessablauf sichtbar, einschließlich aller Aktivitäten, Übergänge und Abweichungen. Sie erkennen, wo Engpässe entstehen, etwa durch unerwartete Verzögerungen zwischen „Kreditprüfung abgeschlossen“ und „Kreditprüfung begonnen“. Auch Nachbearbeitungsschleifen werden sichtbar, wenn Anträge beispielsweise zur Anforderung weiterer Unterlagen zurückgeleitet werden.
Mit Process Mining können Sie:

  • den tatsächlichen Prozessablauf statt nur theoretischer Modelle visualisieren.
  • Leistungshindernisse erkennen, die die Kreditdurchlaufzeit verlängern.
  • Compliance-Lücken aufdecken, wenn erforderliche Schritte fehlen oder in der falschen Reihenfolge stattfinden.
  • die Ressourcenzuteilung analysieren und überlastete Mitarbeitende oder Abteilungen erkennen.

Anhand umfassender nCino-Daten liefert Process Mining umsetzbare Erkenntnisse zu Ihren Kreditabläufen. So können Sie Ineffizienzen gezielt beheben.

Wichtige Ansatzpunkte zur Verbesserung Ihres Kreditvergabeprozesses

Mit Process Mining erkennen Sie in Ihrer nCino-Kreditvergabe zentrale Ansatzpunkte für gezielte Verbesserungen. Untersuchen Sie lange durchschnittliche Durchlaufzeiten, indem Sie den Weg von Anträgen mit hohen Kreditbeträgen nachvollziehen. So finden Sie heraus, in welchen Phasen Verzögerungen auftreten. Eine Analyse von „Entscheidungsergebnis“ und „Antragskanal“ kann beispielsweise zeigen, dass Anträge aus einer bestimmten Quelle häufiger abgelehnt oder nachbearbeitet werden. Das kann auf den Bedarf an einer besseren Vorabprüfung oder klarerer Kommunikation hinweisen.
Typische Verbesserungsmöglichkeiten sind:

  • Durchlaufzeit verkürzen: Ermitteln und beseitigen Sie übermäßige Wartezeiten, etwa auf Genehmigungen oder Unterlagen, damit Kredite schneller genehmigt werden.
  • Workflows vereinfachen: Entfernen Sie unnötige Schritte und Nachbearbeitungen. Optimieren Sie die Reihenfolge von Aktivitäten wie „Erstprüfung durchgeführt“ und „Kreditprüfung begonnen“. Häufig lassen sich Prozesse dafür standardisieren und Routineaufgaben automatisieren.
  • Compliance und Risikomanagement verbessern: Stellen Sie sicher, dass jeder Antrag die regulatorischen Anforderungen erfüllt. Prüfen Sie, ob „Risikobewertung durchgeführt“ stets vor „Kreditentscheidung getroffen“ erfolgt, um Risiken zu verringern und die Auditfähigkeit zu verbessern.
  • Ressourcen effizienter einsetzen: Optimieren Sie die Aufgabenverteilung auf Kreditsachbearbeitende und Abteilungen, gleichen Sie Arbeitslasten aus und bauen Sie Bearbeitungsrückstände ab.
  • Entscheidungsfindung automatisieren: Prüfen Sie, ob wiederkehrende Muster beim „Entscheidungsergebnis“ für bestimmte „Kredit-Score“-Bereiche eine teilweise oder vollständige Automatisierung ermöglichen. So können risikoarme Kredite schneller bearbeitet werden.

Messbare Ergebnisse für Ihr Institut erzielen

Erkenntnisse aus dem Process Mining Ihrer nCino-Kreditvergabe lassen sich in deutliche, messbare Vorteile umsetzen. Wenn Sie Engpässe frühzeitig angehen und Workflows optimieren, können Sie die gesamte Durchlaufzeit der Kreditbearbeitung erheblich verkürzen. Das wirkt sich direkt auf Kundenzufriedenheit und Kundenbindung aus. Schnellere Genehmigungen sorgen für zufriedenere Kundinnen und Kunden und stärken Ihre Wettbewerbsposition. Die Betriebskosten sinken, wenn weniger Nachbearbeitungen anfallen, Ressourcen effizienter eingesetzt und manuelle Eingriffe reduziert werden. Eine bessere Prozessübersicht unterstützt die Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften, senkt Prüfungsrisiken und verbessert die Governance. Process Mining liefert eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage und macht Ihre Kreditvergabe effizient, transparent und reaktionsfähig. Sie können die Leistung kontinuierlich verfolgen, sich schnell auf Marktveränderungen einstellen und dauerhaft bessere Abläufe erreichen. So optimieren Sie die Kreditvergabe und verkürzen ihre Durchlaufzeit.

So starten Sie mit der Optimierung Ihres Kreditvergabeprozesses

Die Optimierung der Kreditvergabe mit nCino und Process Mining ist ein strategischer Schritt hin zu effizienteren Abläufen. Anhand der bereits in Ihrem nCino-System vorhandenen Daten gewinnen Sie schnell neue Erkenntnisse über Ihre aktuellen Prozesse. Dafür sind keine umfangreichen Umstellungen erforderlich. Stattdessen verbessern Sie die Nutzung Ihrer bestehenden Plattform. Legen Sie zunächst wichtige Kennzahlen fest, etwa Zielwerte für Durchlaufzeiten oder Compliance-Quoten, und richten Sie Ihre Verbesserungsmaßnahmen an den Daten aus. Mit verfügbaren Templates und Anleitungen können Sie Ihre Analyse gezielt beginnen und Process-Mining-Methoden strukturiert auf Ihre Herausforderungen bei der Kreditvergabe anwenden. Nutzen Sie die Möglichkeiten, Ihre Kreditabläufe weiterzuentwickeln.

Kreditvergabe Kreditvergabeprozess Kreditantrag Kreditprüfung Risikomanagement Einhaltung regulatorischer Vorgaben Finanzdienstleistungen Kreditbearbeitung Kreditentscheidung Hypothekenprozess Kreditzyklus

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Bei der Kreditvergabe schwanken die Bearbeitungszeiten häufig und sind schwer vorherzusagen. Das frustriert Antragstellende und kann dazu führen, dass Umsatzziele verfehlt werden. Anträge bleiben mitunter zu lange in einzelnen Phasen liegen. Dadurch verzögern sich wichtige finanzielle Entscheidungen für Kundinnen und Kunden, und die Effizienz der Kreditabteilung im nCino-System leidet.
ProcessMind visualisiert den tatsächlichen Weg jedes Kreditantrags anhand seiner Loan Application ID und zeigt genau, wo Verzögerungen auftreten und wie lange sie dauern. Durch die Analyse von Aktivitäten wie „Antrag eingereicht“, „Kreditprüfung begonnen“ und „Kredit ausgezahlt“ werden die Ursachen der schwankenden Bearbeitungszeiten sichtbar. So können Sie gezielte Verbesserungen für einen reibungsloseren Kreditvergabeprozess vornehmen.

Bei der Kreditvergabe sammeln sich häufig zahlreiche Anträge in der Kreditprüfungsphase, was zu erheblichen Verzögerungen führt. Dieser Engpass im nCino-Workflow belastet Ressourcen, erhöht die Betriebskosten und lässt Rückstände bei unbearbeiteten Anträgen entstehen. Das beeinträchtigt die Kundenzufriedenheit und die Produktivität der Kreditsachbearbeitenden.
ProcessMind zeigt anhand der Aktivitäten „Kreditprüfung begonnen“ und „Kreditprüfung abgeschlossen“ für jede Loan Application ID genau, wo und warum Anträge in der Prüfungsphase stecken bleiben. Die Analyse macht Prozesspfade sichtbar, die zu Verzögerungen, Problemen bei der Ressourcenzuteilung oder bestimmten Bedingungen führen. So können Sie gezielt Abläufe in Ihrer nCino-Umgebung optimieren.

Bei der Kreditvergabe kommt es häufig zu Nachbearbeitungsschleifen und wiederholten Informationsanfragen. Dadurch verlängern sich Durchlaufzeiten und Betriebskosten steigen. In nCino-Workflows entstehen solche Ineffizienzen oft durch unvollständige Erstanträge, Eingabefehler oder unklare Kommunikation. Das führt zu frustrierenden Verzögerungen für Antragstellende und Mitarbeitende.
ProcessMind macht Nachbearbeitungsschleifen sichtbar, indem es die tatsächlichen Abläufe für einzelne Loan Application IDs abbildet. Dabei werden wiederholte Aktivitäten wie „Zusätzliche Unterlagen angefordert“ oder „Antrag entgegengenommen und geprüft“ erkannt. Sie sehen genau, an welchen Stellen Anträge erneut in eine Prozessphase eintreten, können die Auswirkungen der Nachbearbeitung beziffern und konkrete Ansatzpunkte für einen effizienteren nCino-Kreditvergabeprozess bestimmen.

Die Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) ist bei der Kreditvergabe entscheidend. Dennoch fällt es vielen Organisationen schwer, die vereinbarten Ziele durchgängig zu erreichen, insbesondere in komplexen nCino-Umgebungen. Werden SLAs für Kreditprüfungen oder Genehmigungen nicht eingehalten, drohen Vertragsstrafen und Reputationsschäden. Auch die Erfahrung von Antragstellenden, die auf wichtige finanzielle Entscheidungen warten, leidet.
ProcessMind vergleicht für jede Loan Application ID die tatsächlichen Bearbeitungszeiten mit den festgelegten Attributen für das Kreditprüfungs-SLA-Ziel. Die Visualisierung zeigt Abweichungen von den erwarteten Zeitvorgaben bei Aktivitäten wie „Erstprüfung durchgeführt“ und „Kreditentscheidung getroffen“. So erkennen Sie, wo und warum SLAs verfehlt werden, und können den nCino-Prozess frühzeitig anpassen.

Kreditsachbearbeitende und Kreditprüfende werden im Kreditvergabeprozess häufig nicht optimal eingesetzt. Während manche Teams oder Mitarbeitende überlastet sind, bleiben andere unterausgelastet. Das führt im nCino-System zu ungleichmäßiger Arbeitsverteilung, Überlastung und ineffizienten Abläufen. Durchsatz und Betriebskosten sind ebenfalls betroffen.
ProcessMind analysiert die Dauer von Aktivitäten und die Angaben zu den zuständigen Personen, die für jede Loan Application ID mit Assigned Loan Officer und Branch Location verknüpft sind. Die Analyse zeigt überlastete Prozessphasen und Rollen sowie Stellen, an denen sich Arbeit ansammelt oder bestimmte Ressourcen übermäßig viel Zeit benötigen. So können Sie die Ressourcen gleichmäßiger verteilen und die Effizienz der Kreditvergabe mit nCino verbessern.

Vielen Unternehmen fehlt ein klarer Echtzeit-Überblick über ihren gesamten Kreditvergabeprozess, vom Antrag bis zur Auszahlung. Dadurch bleiben selbst mit Systemen wie nCino verborgene Ineffizienzen und tatsächliche Prozessvarianten schwer erkennbar. Auch fundierte Entscheidungen zur Verbesserung fallen schwer, was strategische Optimierungen erschwert.
ProcessMind ermittelt und visualisiert automatisch den tatsächlichen Ist-Prozess für jede Loan Application ID. Die Prozesskarte zeigt alle realen Abläufe und Varianten, nicht nur die geplanten. Durch die Erfassung der Ereignisse Application Submitted, Loan Decision Rendered und Funds Disbursed erhalten Sie einen vollständigen, transparenten Überblick über den Kreditvergabeprozess in nCino. Abweichungen und Engpässe werden sichtbar.

Ein hoher Anteil der Kreditanträge wird erst abgelehnt, nachdem bereits erheblicher Bearbeitungsaufwand angefallen ist. Das bindet Ressourcen und sorgt für Unzufriedenheit bei den Antragstellenden. Häufig liegen die Ursachen früh im Kreditvergabeprozess von nCino, etwa bei einer unzureichenden Vorprüfung oder nicht abgestimmten Kriterien. Die Folge sind niedrige Konversionsraten und höhere Betriebskosten.
ProcessMind analysiert die Attribute Decision Outcome und Reason for Decision für Loan Application IDs und setzt sie mit vorangegangenen Aktivitäten wie Credit Check Initiated oder Risk Assessment Performed in Beziehung. So erkennen Sie typische Abläufe, die zu Ablehnungen führen, und sehen, an welchen Stellen frühzeitige Maßnahmen oder angepasste Kriterien die unnötige Bearbeitung ungeeigneter Anträge in nCino verhindern könnten.

Die regulatorischen Vorgaben bei allen Aktivitäten der Kreditvergabe konsequent einzuhalten, ist eine dauerhafte Herausforderung, insbesondere bei unterschiedlichen Kreditprodukten und Antragstellenden in nCino. Unbemerkte Abweichungen von vorgeschriebenen Abläufen können erhebliche rechtliche und finanzielle Risiken mit sich bringen und das Vertrauen sowie die regulatorische Reputation des Unternehmens beeinträchtigen.
ProcessMind vergleicht die tatsächlichen Abläufe jeder Loan Application ID automatisch mit den festgelegten Compliance-Modellen. Das System zeigt alle Fälle auf, in denen der Prozess von der erwarteten Reihenfolge der Aktivitäten abweicht, etwa bei Initial Review Performed oder Risk Assessment Performed. So erkennen Sie konkrete Verstöße und deren Häufigkeit im nCino-Prozess.

Lücken in der Kommunikation und ineffiziente Übergaben zwischen Teams oder Prozessphasen können bei der Kreditvergabe zu erheblichen Verzögerungen und Fehlern führen. In nCino können solche Reibungspunkte dazu führen, dass Anträge liegen bleiben, Arbeit doppelt erledigt oder Informationen nicht weitergegeben werden. Das beeinträchtigt das Antragserlebnis und verlängert die Durchlaufzeiten.
ProcessMind visualisiert, wie Loan Application IDs verschiedene Aktivitäten und verantwortliche Rollen durchlaufen. Dabei werden lange Wartezeiten zwischen aufeinanderfolgenden Aktivitäten unterschiedlicher Teams sichtbar, zum Beispiel zwischen Credit Check Completed und Underwriting Commenced. So erkennen Sie problematische Übergaben und Kommunikationslücken und können die Zusammenarbeit in nCino gezielt verbessern.

Kreditanträge, die über unterschiedliche Kanäle eingehen, etwa über Online-Portale oder in einer Filiale, werden oft unterschiedlich effizient und sorgfältig bearbeitet. Diese Unterschiede im Kreditvergabeprozess von nCino können zu einem uneinheitlichen Kundenerlebnis führen. Außerdem wird es schwieriger, die leistungsfähigsten Kanäle zu erkennen.
ProcessMind segmentiert Loan Application IDs nach dem Attribut Application Channel und vergleicht die Durchlaufzeiten vom Anfang bis zum Ende sowie die Nacharbeitsquoten. So sehen Sie, welche Kanäle gut funktionieren und wo Verzögerungen oder zusätzlicher Aufwand entstehen. Diese datengetriebenen Erkenntnisse helfen Ihnen, die Leistung aller Eingangskanäle in nCino zu vereinheitlichen und zu verbessern.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Eine kürzere Zeitspanne vom Antragseingang bis zur endgültigen Kreditgenehmigung ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit und die Wettbewerbsfähigkeit. Kürzere Durchlaufzeiten bedeuten, dass Antragstellende schneller auf die Mittel zugreifen können und das Institut mehr Kredite bearbeitet. Das wirkt sich unmittelbar auf Umsatz und Marktposition im Kreditvergabeprozess von nCino aus. ProcessMind zeigt zeitaufwendige Aktivitäten und Engpässe im nCino-Workflow auf. Dabei ergeben sich häufig Möglichkeiten, die Bearbeitungszeit um 15-30% zu verkürzen. Sie erhalten datengetriebene Erkenntnisse zu Abweichungen von optimalen Abläufen, können gezielte Verbesserungen umsetzen und deren Wirkung auf die Durchlaufzeit jeder Loan Application ID verfolgen.

Die Underwriting-Phase ist bei der Kreditvergabe häufig ein kritischer Engpass und verursacht erhebliche Verzögerungen. Diese Engpässe zu erkennen und zu beseitigen, ist entscheidend für einen reibungslosen Antragsfluss durch nCino und zur Vermeidung von Rückständen. Ursachen können begrenzte Ressourcen, komplexe Entscheidungen oder eine ineffiziente Reihenfolge der Arbeitsschritte sein. ProcessMind macht verborgene Verzögerungen und Nacharbeiten im Underwriting-Abschnitt Ihres nCino-Prozesses sichtbar. Das System zeigt genau, welche Aktivitäten oder Übergaben zu Verzögerungen führen. So können Sie Ressourcen besser einsetzen oder Workflows vereinfachen. Dadurch lässt sich die Durchlaufzeit im Underwriting möglicherweise um 20-40% verkürzen und die Zahl der insgesamt bearbeiteten Anträge erhöhen.

Nacharbeiten, erneute Einreichungen und wiederholte Schritte kosten Zeit und Ressourcen. Sie erhöhen die Betriebskosten und frustrieren Antragstellende. Weniger Ineffizienz bedeutet, Anträge gleich beim ersten Mal korrekt zu bearbeiten. Das beschleunigt die Bearbeitung, senkt die Fehlerquote und verbessert die Qualität im Kreditvergabeprozess von nCino. ProcessMind visualisiert alle Abweichungen, Schleifen und Nacharbeiten im Verlauf eines Kreditantrags und zeigt, wann und warum Anträge zu früheren Phasen zurückkehren. Wenn Sie die Ursachen erkennen, etwa fehlende Dokumente oder fehlerhafte Dateneingaben, können Sie vorbeugende Maßnahmen ergreifen und die Nacharbeit bei Loan Application IDs um 10-25% reduzieren.

Die Einhaltung von SLAs ist wichtig, um das Vertrauen der Kundschaft zu erhalten, Vertragsstrafen zu vermeiden und die operative Leistung in der Kreditvergabe sicherzustellen. Werden diese Vereinbarungen regelmäßig verfehlt, deutet das auf Ineffizienzen hin, die behoben werden müssen, um Servicequalität und Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. ProcessMind verfolgt den gesamten Lebenszyklus jeder Loan Application ID anhand vorgegebener SLA-Ziele. Das System zeigt genau, welche Schritte oder Prozesse die zulässige Dauer überschreiten. Mit detaillierten Analysen erkennen Sie die Gründe für SLA-Verstöße und können Korrekturmaßnahmen ergreifen, um die Einhaltung der Vorgaben in Ihrem nCino-System um 15-30% zu verbessern.

Werden Kreditsachbearbeitende und andere Mitarbeitende ineffizient eingesetzt, kann das zu überlasteten Teams, Erschöpfung und uneinheitlichen Bearbeitungszeiten führen. Eine bessere Ressourcennutzung sorgt für eine ausgewogene Arbeitsverteilung, einen gezielten Einsatz von Fachwissen und eine höhere Produktivität im Kreditvergabeprozess von nCino. ProcessMind erkennt anhand der Aktivitäten, wann Mitarbeitende nicht ausgelastet oder überlastet sind. Das System zeigt die Arbeitsverteilung und Engpässe auf, die durch begrenzte Ressourcen entstehen. So können Sie Ressourcen gezielt neu verteilen und die Bearbeitungseffizienz insgesamt um 10-20% steigern, gemessen am Durchsatz der Loan Application IDs.

Fehlt der klare Überblick über den gesamten Kreditvergabeprozess, vom Antragseingang bis zur Auszahlung, bleiben Ineffizienzen, Compliance-Risiken und wichtige Entscheidungspunkte möglicherweise unentdeckt. Transparenz ermöglicht ein umfassendes Verständnis und eine bessere Steuerung des komplexen Kreditvergabeprozesses. ProcessMind ermittelt und visualisiert automatisch den tatsächlichen durchgängigen Prozessablauf jeder Loan Application ID in nCino. So werden alle realen Abläufe, Abweichungen und Nacharbeitsschleifen sichtbar. Diese vollständige Prozessdarstellung gibt Ihnen neue Einblicke in die Prozessausführung und schafft eine gemeinsame Grundlage für datengetriebene Entscheidungen aller Beteiligten.

Hohe oder unerwartete Ablehnungsquoten können auf mehr als mangelnde Kreditwürdigkeit hindeuten. Mögliche Ursachen sind ineffiziente Antragsprozesse, unklare Kriterien oder uneinheitliche Entscheidungen. Weniger unnötige Ablehnungen verbessern die Konversion und erhöhen das Umsatzpotenzial, ohne die Risikostandards zu beeinträchtigen. ProcessMind analysiert die Abläufe abgelehnter Loan Application IDs und erkennt wiederkehrende Muster, Entscheidungspunkte sowie mögliche Verzerrungen oder Unstimmigkeiten, die zu einer Ablehnung führen. So lässt sich feststellen, ob Prozessineffizienzen statt der Eignung der Antragstellenden ausschlaggebend sind. Gezielte Anpassungen können unnötige Ablehnungen um 5-15% senken, ohne die Risikoprofile zu verändern.

Bei der Kreditvergabe ist die Einhaltung regulatorischer Vorgaben unverzichtbar. Verstöße können hohe Geldstrafen, Reputationsschäden und rechtliche Probleme nach sich ziehen. Für ein wirksames Risikomanagement und einen ordnungsgemäßen Betrieb muss jeder Prozessschritt den geltenden Anforderungen entsprechen. ProcessMind vergleicht die tatsächliche Ausführung jeder Loan Application ID automatisch mit den festgelegten Compliance-Modellen und Regeln. Das System zeigt alle Abweichungen von vorgeschriebenen Abläufen auf. So können Sie Aktivitäten in nCino, die nicht den Vorgaben entsprechen, frühzeitig erkennen und rasch korrigieren. Dadurch lässt sich die Einhaltung der Compliance-Vorgaben um 10-20% verbessern.

Mangelhafte Kommunikation und ineffiziente Übergaben zwischen Abteilungen wie Vertrieb, Underwriting und Rechtsabteilung führen bei der Kreditvergabe häufig zu erheblichen Verzögerungen und Fehlern. Reibungslose Übergänge sind entscheidend, damit der Prozess vorankommt und unnötiger Aufwand vermieden wird. ProcessMind visualisiert die Übergabepunkte zwischen Teams und Systemen in Ihrem nCino-Workflow für die Kreditvergabe. Das System misst, wie lange Anträge an diesen Stellen warten, und zeigt, wo Kommunikationslücken oder ineffiziente Übergaben auftreten. So können Sie gezielt eingreifen und die Wartezeit bei Übergaben für Loan Application IDs um 15-30% verkürzen.

Kreditanträge können über verschiedene Kanäle eingehen, die sich in Effizienz und Konversionsrate unterscheiden. Um die Effizienz des gesamten Antragseingangs und das Kundenerlebnis zu verbessern, müssen Sie die Leistung jedes Kanals verstehen und optimieren, ob online, in der Filiale oder über Vermittler. ProcessMind analysiert und vergleicht die durchgängige Bearbeitung von Loan Application IDs nach Eingangskanal. Das System zeigt, über welche Kanäle Anträge in nCino schneller bearbeitet, häufiger genehmigt oder seltener nachbearbeitet werden. Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, Ihre Kanalstrategie anzupassen und den Gesamtdurchsatz um 5-15% zu steigern.

Jede Verzögerung, Nacharbeit und manuelle Intervention im Kreditvergabeprozess erhöht die Betriebskosten. Werden diese Ineffizienzen reduziert, sinken die Kosten deutlich und die Rentabilität jedes bearbeiteten Kredits steigt. ProcessMind ermittelt anhand der Ressourcennutzung und Nacharbeitsschleifen jeder Loan Application ID, wie sich Prozessvarianten und Ineffizienzen auf die Betriebskosten auswirken. So erkennen Sie konkrete Aktivitäten oder Abweichungen in nCino, die unnötige Kosten verursachen, und können gezielte Verbesserungen umsetzen. Dadurch lassen sich die gesamten Bearbeitungskosten um 8-18% senken.

Der Verbesserungsprozess für die Kreditvergabe in 6 Schritten

1

Template herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre nCino-Daten
3

Ihre Daten hochladen
4

Analysieren Sie Ihren Kreditvergabeprozess
5

Optimierungen umsetzen
6

Verbesserungen überwachen und sichern
1

Template herunterladen

Was zu tun ist

Greifen Sie auf das vorbereitete ProcessMind-Template zur Datenextraktion für die Kreditvergabe mit nCino zu. Dieses Excel-Template bietet die passende Struktur für Ihr Event Log.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen
Warum das wichtig ist

Das richtige Datenformat ist entscheidend für eine präzise Analyse. So stellen Sie sicher, dass alle relevanten Ereignisse zu Kreditanträgen in nCino für das Process Mapping erfasst werden.

Erwartetes Ergebnis

Ein sofort einsatzbereites Excel-Template mit den passenden Spaltenüberschriften für Ihre nCino-Kreditdaten.

IHRE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

Entdecken Sie sofort, was in der Kreditvergabe mit nCino geschieht

ProcessMind zeigt den tatsächlichen Ablauf Ihrer Kreditanträge in nCino. Die Visualisierungen machen Ineffizienzen sichtbar. Entdecken Sie, wo Ihr Prozess vom Sollprozess abweicht und wie Sie Genehmigungen beschleunigen können.
  • Visualisieren Sie den gesamten Ablauf eines Kreditantrags
  • Ermitteln Sie genau, wo in nCino Engpässe auftreten
  • Verstehen Sie Entscheidungswege und -ergebnisse
  • Gestalten Sie die Kreditvergabe effizienter und beschleunigen Sie Genehmigungen
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

Konkrete Verbesserungen bei der Kreditvergabe

Diese Ergebnisse zeigen den konkreten Nutzen, den Unternehmen durch die Optimierung ihres nCino-gestützten Kreditvergabeprozesses erzielen. Datengetriebene Erkenntnisse aus Process Mining machen Engpässe sichtbar, die sich beseitigen lassen. Das führt zu schnelleren und effizienteren Abläufen.

0 %
Kredite schneller genehmigen

Kürzere durchschnittliche Durchlaufzeit

Wenn Unternehmen Prozessverzögerungen erkennen und beseitigen, können sie die gesamte Kreditvergabe deutlich beschleunigen und Kundinnen und Kunden schneller Zugang zu den Mitteln verschaffen.
0 %
Weniger Nacharbeit

Geringerer Anteil erneut einzureichender Anträge

Process Mining deckt die Ursachen wiederholter Dokumentenanforderungen auf. So können Sie Verbesserungen umsetzen, die Nacharbeit reduzieren und die Qualität der Anträge erhöhen.
0 %
SLA-Vorgaben besser einhalten

Höhere Einhaltung der Bearbeitungsziele

Ermitteln Sie genau, wo und warum SLAs nicht eingehalten werden. So können Sie gezielt Maßnahmen ergreifen, damit mehr Anträge innerhalb der zugesagten Servicezeiten bearbeitet werden.
0 %
Ablehnungsquoten gezielt verbessern

Ursachen für Ablehnungen erkennen

Analysieren Sie den Ablauf abgelehnter Kreditanträge, um wiederkehrende Probleme zu erkennen und Änderungen umzusetzen. So lassen sich unnötige Ablehnungen reduzieren und die Konversion verbessern.
0 %
Underwriting beschleunigen

Kürzere Bearbeitungszeit im Underwriting

Durch die Visualisierung des Underwriting-Prozesses können Unternehmen Engpässe erkennen und beseitigen. So verkürzt sich die Zeit, die für diese wichtige Phase benötigt wird, deutlich.
0 %
Bearbeitungskosten senken

Weniger Aktivitäten pro Kredit

Erkennen Sie überflüssige oder unnötige Aktivitäten im Kreditvergabeprozess. Durch effizientere Workflows sinken die gesamten Betriebskosten pro Kredit.

Die Ergebnisse hängen von den jeweiligen Kreditprodukten, der Prozesskomplexität und der Datenqualität ab. Die hier aufgeführten Werte veranschaulichen typische Verbesserungen, die bei verschiedenen Implementierungen von Kreditvergabeprozessen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und ergänzen Sie bei Bedarf weitere.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Eine eindeutige Kennung für jeden Kreditantrag. Sie dient als Primärschlüssel, um den gesamten Kreditvergabeprozess nachzuverfolgen.

Warum das wichtig ist

Dies ist die zentrale Case-ID, die alle Prozessschritte miteinander verknüpft und so die durchgängige Analyse jedes Kreditantrags ermöglicht.

Der Name eines bestimmten Arbeitsschritts oder Ereignisses im Kreditvergabeprozess.

Warum das wichtig ist

Dieses Attribut legt die Prozessschritte fest und ermöglicht die Visualisierung und Analyse des Prozessablaufs, dem Kern des Process Mining.

Der Timestamp, der angibt, wann eine bestimmte Aktivität oder ein Ereignis begonnen hat.

Warum das wichtig ist

Dieser Timestamp gibt die chronologische Reihenfolge der Ereignisse an. Das ist unerlässlich, um Leistungskennzahlen wie Zykluszeiten und Dauern zu berechnen.

Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität oder ein Ereignis abgeschlossen wurde.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die genaue Berechnung der Verarbeitungszeit einzelner Aktivitäten. So lässt sich aktive Arbeitszeit von ungenutzter Wartezeit unterscheiden.

Der Benutzer, zum Beispiel ein Kreditsachbearbeiter oder Underwriter, der für die Aktivität verantwortlich ist.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse der Arbeitslastverteilung, der Teamleistung und des Ressourceneinsatzes. So lassen sich Engpässe erkennen, die mit bestimmten Benutzern oder Teams zusammenhängen.

Die Abteilung oder das Team, das in einer bestimmten Phase für den Kreditantrag verantwortlich ist.

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Analyse abteilungsübergreifender Übergaben, die Messung der Teamleistung und die Erkennung von Engpässen an Schnittstellen zwischen Fachbereichen.

Die endgültige Entscheidung zum Kreditantrag, zum Beispiel genehmigt, abgelehnt oder zurückgezogen.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht das Filtern und Vergleichen von Prozessen nach ihrem endgültigen Geschäftsergebnis. So lässt sich erkennen, welche Prozessmuster zum Erfolg oder Misserfolg führen.

Die Art des beantragten Kreditprodukts, zum Beispiel Hypothek, Autokredit oder Privatkredit.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Segmentierung der Prozessanalyse nach Geschäftskontext. So wird sichtbar, wie sich verschiedene Produkte auf Prozesseffizienz, Dauer und Ablauf auswirken.

Der Geldbetrag, den der Antragsteller als Kredit beantragt.

Warum das wichtig ist

Liefert wichtigen finanziellen Kontext und ermöglicht die Segmentierung der Analyse, um Zusammenhänge zwischen Kredithöhe und Prozesskomplexität, Dauer oder Ergebnis zu untersuchen.

Der Kanal, über den der Kreditantrag eingereicht wurde, zum Beispiel online, in einer Filiale oder über einen Kreditvermittler.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht den Vergleich von Effizienz, Geschwindigkeit und Qualität verschiedener Einreichungskanäle und unterstützt so gezielte Verbesserungen und Investitionen.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Diese Aktivität kennzeichnet die Anlage eines neuen Kreditantrags im nCino-System. Sie bildet den offiziellen Start des Kreditvergabeprozesses und wird üblicherweise erfasst, wenn ein Benutzer zum ersten Mal einen neuen Loan-Datensatz speichert.

Warum das wichtig ist

Dies ist das primäre Start-Event des Prozesses. Die Zeitspanne von dieser Aktivität bis zu anderen Aktivitäten ist eine wichtige Grundlage, um die gesamte Durchlaufzeit zu messen und anfängliche Verzögerungen zu erkennen.

Diese Aktivität kennzeichnet den offiziellen Beginn der Underwriting-Phase, in der ein Underwriter den Kreditantrag aktiv prüft. Sie wird fast immer durch eine Änderung des primären Phasen- oder Statusfelds des Kredits auf 'Underwriting' erfasst.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein markiert den Beginn einer der ressourcenintensivsten Prozessphasen. Er dient als Ausgangspunkt für die Messung der Durchlaufzeit im Underwriting und der SLA-Einhaltung.

Diese Aktivität zeigt an, dass der Kreditsachbearbeiter die Prüfung abgeschlossen und eine Empfehlung abgegeben hat. Sie wird erfasst, wenn die Kreditphase von „Underwriting“ in eine nachfolgende Phase wie „Genehmigt“, „Abgelehnt“ oder „Entscheidung ausstehend“ wechselt.

Warum das wichtig ist

Dieser Meilenstein markiert das Ende der Underwriting-Phase. Die Zeit zwischen „Underwriting begonnen“ und diesem Ereignis ist eine wichtige Kennzahl, um die Effizienz des Underwritings zu messen und Engpässe zu erkennen.

Bezeichnet die endgültige, offizielle Entscheidung zum Kreditantrag, zum Beispiel „Genehmigt“ oder „Abgelehnt“. Dieses Ereignis wird erfasst, wenn der Kreditstatus offiziell auf das endgültige Ergebnis gesetzt wird.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein trennt die Prüfungsphase von der Abschlussphase. Die Analyse der Zeit zwischen dem Ende des Underwritings und dieser Entscheidung macht mögliche Verzögerungen bei Ausschussprüfungen oder abschließenden Freigaben sichtbar.

Diese Aktivität markiert den erfolgreichen Abschluss des Kreditvergabeprozesses, bei dem die Mittel an den Antragsteller überwiesen werden. Sie wird üblicherweise erfasst, wenn die Phase des Kredits auf „Gebucht“ oder „Abgeschlossen“ gesetzt wird.

Warum das wichtig ist

Dies ist das zentrale Erfolgsereignis am Prozessende. Die Gesamtzeit bis zu dieser Aktivität ergibt die durchgängige Zykluszeit und ist eine wichtige Kennzahl für die Gesamtleistung des Prozesses.

Diese Aktivität bezeichnet das erfolglose Ende des Prozesses, bei dem der Kreditantrag offiziell abgelehnt wird. Sie wird erfasst, wenn die Phase oder der Status des Kredits auf „Abgelehnt“ gesetzt wird.

Warum das wichtig ist

Dies ist ein kritisches Ereignis am Prozessende. Die Analyse der Pfade, die zu diesem Ergebnis führen, hilft dabei, Ablehnungsgründe und mögliche Ansatzpunkte zur Verbesserung der Antragsqualität oder der Kreditvergabekriterien zu erkennen.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining liefert einen objektiven, datengetriebenen Überblick über Ihren Kreditvergabeprozess in nCino. Es zeigt Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen von üblichen Abläufen auf, etwa uneinheitliche Bearbeitungszeiten oder übermäßige Nacharbeit. So erkennen Sie konkrete Verbesserungsmöglichkeiten, zum Beispiel kürzere Durchlaufzeiten bis zur Kreditgenehmigung und eine konsequente Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Für den Einstieg in Process Mining benötigen Sie vor allem Event-Log-Daten aus nCino. Dazu gehören eine eindeutige Case-Kennung, zum Beispiel die Loan Application ID, der Name der jeweiligen Aktivität und ein Timestamp für deren Ausführung. Zusätzliche Attribute wie Angaben zu den zuständigen Mitarbeitenden oder zum Kredittyp können die Analyse erweitern.

Erste Erkenntnisse zu Ihrem Kreditvergabeprozess lassen sich in der Regel innerhalb weniger Wochen gewinnen, sobald die Daten extrahiert und aufbereitet sind. Vertiefende Analysen, Untersuchungen der Ursachen und die Umsetzung von Verbesserungen erstrecken sich über mehrere Monate. Der Zeitrahmen hängt von der Komplexität der Daten und dem Umfang Ihrer Analyse ab.

Process Mining kann Abweichungen von Ihren festgelegten Standardarbeitsanweisungen und regulatorischen Vorgaben automatisch erkennen. Das System zeigt Fälle auf, in denen Prozesse nicht den erwarteten Abläufen entsprechen. So können Sie Verstöße untersuchen und korrigieren. Das trägt zur konsequenten Einhaltung regulatorischer Vorgaben und zur Verringerung von Risiken bei.

Kenntnisse im Data Engineering können bei der anfänglichen Extraktion und Umwandlung von Daten aus nCino hilfreich sein. Moderne Process-Mining-Tools sind jedoch auf eine einfache Bedienung ausgelegt. Business-Analysten und Prozessverantwortliche können schnell lernen, Prozesskarten und generierte Erkenntnisse zu interpretieren. Häufig werden spezielle Schulungen angeboten, damit Teams effizient starten können.

Ja. Process Mining zeigt konkrete Engpässe und ihre Ursachen in Phasen wie dem Underwriting auf. Es visualisiert den tatsächlichen Ablauf und macht sichtbar, wo Anträge übermäßig lange liegen bleiben. Dabei werden auch Faktoren wie die Verfügbarkeit von Ressourcen oder Abhängigkeiten zwischen Arbeitsschritten erkennbar. So können Sie gezielt eingreifen, Engpässe im Underwriting beseitigen und den gesamten Prozess beschleunigen.

Sie können die Durchlaufzeit bis zur Kreditgenehmigung deutlich verkürzen, indem Sie unnötige Verzögerungen, Nacharbeitsschleifen und ineffiziente Übergaben beseitigen, die Process Mining sichtbar macht. Ein effizienter durchgängiger Prozess führt in der Regel zu einer schnelleren Bearbeitung und damit zu rascheren Kreditgenehmigungen. So verkürzt sich die Durchlaufzeit bis zur Kreditgenehmigung unmittelbar.

Beim Umgang mit sensiblen Kreditdaten haben Datenschutz und Sicherheit höchste Priorität. Leistungsfähige Process-Mining-Plattformen bieten Funktionen zur Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten, um personenbezogene Informationen zu schützen. Zugriffskontrollen und sichere Verfahren zur Datenspeicherung stellen sicher, dass nur autorisierte Personen die Prozessdaten einsehen und analysieren können. So bleibt die Einhaltung der Datenschutzvorschriften gewährleistet.

Ja. Process Mining zeigt, wie Kreditsachbearbeitende und andere Ressourcen in den verschiedenen Prozessschritten eingesetzt werden. Das System macht eine ungleiche Arbeitsverteilung sichtbar, erkennt stark ausgelastete Ressourcen, die Verzögerungen verursachen können, und zeigt ungenutzte Kapazitäten auf. Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, Ressourcen besser einzusetzen und die Effizienz des gesamten Teams zu steigern.

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