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Verbessern Sie Ihre Kreditantragsbearbeitung

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur nCino-Kreditprozessoptimierung.
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Verbessern Sie Ihre Kreditantragsbearbeitung
Herausforderungen (10) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

nCino-Kreditvergabe für schnellere Genehmigungen optimieren

Die Optimierung komplexer Workflows kann herausfordernd sein und zu Bearbeitungsverzögerungen sowie potenziellen Compliance-Problemen führen. Unsere Plattform hilft Ihnen, genaue Engpässe zu identifizieren, Entscheidungsergebnisse zu verstehen und Ihren gesamten operativen Workflow zu optimieren. Entdecken Sie, wie Sie durch die Analyse Ihrer einzigartigen Prozesse die Effizienz steigern, Risiken reduzieren und die Kundenzufriedenheit verbessern können.

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

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Warum die Kreditantragsbearbeitung optimieren?

Der Prozess der Kreditantragsbearbeitung ist für jedes Kreditinstitut von entscheidender Bedeutung und beeinflusst Umsatz, Kundenbeziehungen und Marktwettbewerbsfähigkeit. Selbst mit einem hochentwickelten nCino Bank Operating System führen Komplexitäten und Marktanforderungen oft zu Ineffizienzen. Verzögerungen führen zu frustrierten Antragstellern, erhöhten Betriebskosten und entgangenem Geschäft. Die Einhaltung sich entwickelnder Vorschriften ist von größter Bedeutung und erfordert eine sorgfältige Nachverfolgung vom Antrag bis zur Auszahlung der Gelder. Ohne ein datengestütztes Verständnis, wie Kredite tatsächlich durch Ihr nCino-System fließen, wird die Identifizierung von Grundursachen schwierig. Die Optimierung der Kreditantragsbearbeitung sichert die finanzielle Gesundheit Ihres Instituts, stärkt das Kundenvertrauen und erhält einen Wettbewerbsvorteil in einem dynamischen Finanzumfeld, was sich auf Ihren Markenruf und Ihr Geschäftsergebnis auswirkt.

Wie Process Mining Ihre nCino-Kreditantragsbearbeitung unterstützt

Process Mining bietet eine leistungsstarke, objektive Sichtweise, um Ihren nCino-Kreditantrags-Workflow zu analysieren und zu verbessern. Anstatt auf Annahmen zu beruhen, nutzt es tatsächliche Event Log Daten aus Ihrem nCino-System, um den gesamten Weg jeder Kreditanfrage zu rekonstruieren, von "Antrag eingereicht" bis "Gelder ausgezahlt". Diese End-to-End-Ansicht offenbart den wahren Prozessfluss und hebt jede Aktivität, jeden Übergang und jede Abweichung hervor. Sie können Bottlenecks genau identifizieren, wie unerwartete Verzögerungen zwischen "Kreditprüfung abgeschlossen" und "Underwriting begonnen", oder Schleifen für Nacharbeiten erkennen, bei denen Anträge für "Ergänzende Dokumente angefordert" zurücklaufen.
Process Mining ermöglicht es Ihnen:

  • Den tatsächlichen Prozess zu visualisieren, nicht nur theoretische Modelle.
  • Leistungsengpässe zu identifizieren, die die Bearbeitungszeit von Krediten verlängern.
  • Compliance-Lücken zu erkennen, bei denen erforderliche Schritte verpasst oder nicht in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden.
  • Die Ressourcenzuweisung zu analysieren, um überlastetes Personal oder Abteilungen zu verstehen.
    Durch die Nutzung umfassender nCino-Daten liefert Process Mining umsetzbare Erkenntnisse über Ihre einzigartigen Kreditvergabeprozesse und ermöglicht die direkte Beseitigung von Ineffizienzen.

Wichtige Verbesserungsbereiche innerhalb Ihres Kreditvergabeprozesses

Die Anwendung von Process Mining auf Ihre nCino-Kreditantragsbearbeitung deckt kritische Bereiche für gezielte Verbesserungen auf. Sie können verlängerte durchschnittliche Zykluszeiten untersuchen, indem Sie hochwertige Anträge nachverfolgen und spezifische Phasen aufdecken, in denen Verzögerungen auftreten. Ähnlich könnte die Analyse von "Entscheidungsergebnis" in Verbindung mit dem "Antragskanal" ergeben, dass Anträge aus einer bestimmten Quelle höhere Ablehnungsraten oder mehr Nacharbeit erfahren, was auf eine bessere Vorabprüfung oder Kommunikation hindeutet.
Typische Verbesserungsmöglichkeiten umfassen:

  • Reduzierung der Durchlaufzeit: Identifizieren und eliminieren Sie übermäßige Verzögerungen, wie Wartezeiten für Genehmigungen oder die Dokumentenerfassung, was zu schnelleren Kreditgenehmigungen führt.
  • Optimierung von Workflows: Entfernen Sie unnötige Schritte oder Nacharbeiten, indem Sie Aktivitätssequenzen wie "Erste Prüfung durchgeführt" und "Underwriting begonnen" optimieren. Dies beinhaltet oft die Standardisierung von Prozessen und die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben.
  • Verbesserung von Compliance und Risikomanagement: Stellen Sie sicher, dass jeder Antrag den regulatorischen Anforderungen entspricht, indem Sie überprüfen, ob "Risikobewertung durchgeführt" konsequent vor "Kreditentscheidung getroffen" erfolgt, um Risiken zu mindern und die Auditierbarkeit zu verbessern.
  • Optimierung der Ressourcenauslastung: Optimieren Sie die Aufgabenverteilung unter Kreditsachbearbeitern und Abteilungen, gleichen Sie Arbeitslasten aus und reduzieren Sie Bearbeitungswarteschlangen.
  • Automatisierung der Entscheidungsfindung: Identifizieren Sie Bereiche, in denen konsistente "Entscheidungsergebnis"-Muster für bestimmte "Kredit-Score"-Bereiche eine teilweise oder vollständige Automatisierung ermöglichen könnten, um die Bearbeitung von Krediten mit geringem Risiko zu beschleunigen.

Greifbare Ergebnisse für Ihr Institut erzielen

Erkenntnisse aus dem Process Mining Ihrer nCino-Kreditantragsbearbeitung führen zu signifikanten, messbaren Vorteilen. Durch proaktives Angehen von Bottlenecks und die Optimierung von Workflows können Sie erhebliche Reduzierungen der gesamten Bearbeitungszeit für Kredite erwarten, was sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und -bindung auswirkt. Schnellere Genehmigungen bedeuten zufriedenere Kunden und eine stärkere Wettbewerbsposition. Die Betriebskosten sinken, da Nacharbeiten minimiert, die Ressourcenzuweisung effizienter wird und manuelle Eingriffe reduziert werden. Eine verbesserte Prozesssichtbarkeit gewährleistet eine höhere Compliance mit internen Richtlinien und externen Vorschriften, senkt Auditrisiken und verbessert die Governance. Letztendlich rüstet Process Mining Sie mit datengestützten Entscheidungen aus, die Ihre Kreditantragsbearbeitung in einen effizienten, transparenten und hochgradig reaktionsfähigen Vorgang verwandeln. Sie gewinnen die Fähigkeit, die Leistung kontinuierlich zu überwachen, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen und nachhaltige operative Exzellenz zu erreichen, wodurch die Kreditantragsbearbeitung letztendlich verbessert und ihre Zykluszeit reduziert wird.

Starten Sie die Optimierung Ihrer Kreditantragsbearbeitung

Die Optimierung der nCino-Kreditantragsbearbeitung durch Process Mining ist ein strategischer Schritt in Richtung operativer Exzellenz. Durch die Nutzung bestehender Daten aus Ihrem nCino-System erhalten Sie schnell unvergleichliche Einblicke in aktuelle Prozesse. Dieser Ansatz erfordert keine umfassenden Überarbeitungen; er maximiert die Effizienz Ihrer bestehenden Plattform. Beginnen Sie mit der Definition wichtiger Leistungsindikatoren, wie z.B. Ziel-Durchlaufzeiten oder Compliance-Raten, und lassen Sie die Daten Ihre Verbesserungsbemühungen leiten. Erkunden Sie verfügbare Templates und Anleitungen, um Ihre Analyse zu beschleunigen und einen strukturierten Rahmen zur Anwendung von Process Mining-Techniken auf Ihre spezifischen Herausforderungen in der Kreditantragsbearbeitung zu schaffen. Die Kraft, Ihre Kreditvergabeprozesse zu transformieren, wartet auf Sie.

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Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Die Kreditantragsbearbeitung leidet oft unter variablen und unvorhersehbaren Bearbeitungszeiten, was zu Frustration bei den Antragstellern und verpassten Umsatzzielen führt. Anträge können in bestimmten Phasen zu lange stecken bleiben, was wichtige Finanzentscheidungen für Kunden verzögert und die Gesamteffizienz der Kreditabteilung, die innerhalb von nCino arbeitet, beeinträchtigt.
ProcessMind visualisiert den tatsächlichen End-to-End-Verlauf jeder Kreditantrags-ID und hebt genau hervor, wo Verzögerungen auftreten und wie lange sie dauern. Durch die Analyse von Aktivitäten wie "Antrag eingereicht", "Underwriting begonnen" und "Gelder ausgezahlt" identifiziert es die Grundursachen der Unvorhersehbarkeit und ermöglicht gezielte Verbesserungen für einen reibungsloseren Kreditantragsbearbeitungsprozess.

Eine große Herausforderung in der Kreditantragsbearbeitung ist die häufige Ansammlung von Anträgen in der Underwriting-Phase, was zu erheblichen Verzögerungen führt. Dieser Bottleneck im nCino-Workflow kann Ressourcen überlasten, Betriebskosten erhöhen und zu einem Rückstau unbearbeiteter Anträge führen, was sich negativ auf die Kundenzufriedenheit und die Produktivität der Kreditsachbearbeiter auswirkt.
ProcessMind identifiziert präzise, wo und warum Anträge in der Underwriting-Phase stecken bleiben, indem es die Aktivitäten "Underwriting begonnen" und "Underwriting abgeschlossen" für jede Kreditantrags-ID analysiert. Es deckt die genauen Prozesspfade auf, die zu Verzögerungen, Problemen bei der Ressourcenzuweisung oder spezifischen Bedingungen führen, was eine gezielte Optimierung innerhalb der nCino-Umgebung ermöglicht.

Prozesse der Kreditantragsbearbeitung stoßen häufig auf Nacharbeits-Schleifen und wiederholte Informationsanfragen, was die Zykluszeiten und Betriebskosten erheblich erhöht. Diese Ineffizienz, oft in nCino-Workflows beobachtet, resultiert aus unvollständigen Erstanträgen, Dateneingabefehlern oder unklarer Kommunikation, was zu frustrierenden Verzögerungen für Antragsteller und Personal führt.
ProcessMind deckt alle Nacharbeits-Schleifen auf, indem es die tatsächlichen Pfade von Kreditantrags-IDs abbildet und wiederholte Aktivitäten wie "Ergänzende Dokumente angefordert" oder "Antrag erhalten und validiert" identifiziert. Es zeigt genau, wo Anträge erneut in Phasen eintreten, quantifiziert die Auswirkungen von Nacharbeiten und schlägt spezifische Interventionspunkte vor, um den nCino-Kreditantragsbearbeitungsprozess zu optimieren.

Die Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) ist in der Kreditantragsbearbeitung von entscheidender Bedeutung, doch viele Organisationen tun sich schwer, diese Ziele konsequent einzuhalten, insbesondere in komplexen nCino-Umgebungen. Die Nichteinhaltung von Underwriting- oder Genehmigungs-SLAs kann zu Strafen, Reputationsschäden und einer schlechten Erfahrung für Antragsteller führen, die auf wichtige Finanzentscheidungen warten.
ProcessMind vergleicht die tatsächlichen Bearbeitungszeiten mit den definierten Underwriting SLA-Ziel-Attributen für jede Kreditantrags-ID. Es visualisiert Abweichungen von den erwarteten Zeitplänen für Aktivitäten wie "Erste Prüfung durchführen" und "Kreditentscheidung getroffen" und liefert klare Einblicke, wo und warum SLAs nicht eingehalten werden, was proaktive Anpassungen des nCino-Prozesses ermöglicht.

Ressourcen, einschließlich Kreditsachbearbeiter und Underwriter, werden im Darlehensvergabeprozess oft nicht optimal eingesetzt. Einige Teams oder Einzelpersonen sind möglicherweise überlastet, während andere unterfordert sind, was zu ungleichmäßigen Arbeitslasten, Burnout und allgemeiner Ineffizienz innerhalb des nCino-Systems führt und den Durchsatz sowie die Betriebskosten beeinflusst. ProcessMind analysiert die Aktivitätsdauern und Zuweisungsinformationen, die mit dem zugewiesenen Kreditsachbearbeiter und dem Filialstandort für jede Darlehensantrags-ID verknüpft sind. Es identifiziert überlastete Phasen oder Rollen, indem es aufzeigt, wo sich Arbeit ansammelt oder wo bestimmte Ressourcen übermäßig viel Zeit verbringen, was eine ausgewogene Ressourcenverteilung und eine verbesserte Effizienz bei der nCino-Darlehensvergabe ermöglicht.

Viele Organisationen haben keinen klaren Überblick über ihren gesamten Darlehensvergabeprozess, von der Antragstellung bis zur Auszahlung. Diese mangelnde Transparenz, selbst bei Systemen wie nCino, erschwert es, verborgene Ineffizienzen zu erkennen, tatsächliche Prozessvarianten zu verstehen und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung zu treffen, was strategische Optimierungsbemühungen behindert. ProcessMind entdeckt und visualisiert automatisch die wahre, Ist-Prozesslandkarte für jede Darlehensantrags-ID und zeigt alle tatsächlichen Pfade und Varianten auf, nicht nur die geplanten. Durch die Verfolgung von 'Antrag eingereicht', 'Darlehensentscheidung getroffen' und 'Gelder ausgezahlt' bietet es eine vollständige, transparente Sicht auf den nCino-Darlehensvergabeprozess und deckt alle Abweichungen und Engpässe auf.

Ein hoher Prozentsatz von Kreditanträgen wird nach erheblichem Bearbeitungsaufwand abgelehnt, was zu verschwendeten Ressourcen und unzufriedenen Antragstellern führt. Dies deutet oft auf Probleme früh im nCino-Kreditantragsbearbeitungsprozess hin, wie z.B. eine unzureichende Erstprüfung oder falsch ausgerichtete Kriterien, was zu einer schlechten Konversionsrate und erhöhten Betriebskosten führt.
ProcessMind analysiert die Attribute Entscheidungsergebnis und Ablehnungsgrund für Kreditantrags-IDs und verknüpft diese mit vorangegangenen Aktivitäten wie "Kreditprüfung initiiert" oder "Risikobewertung durchgeführt". Es identifiziert die gemeinsamen Pfade, die zu Ablehnungen führen, und deckt Punkte auf, an denen frühe Interventionen oder Anpassungen der Kriterien eine unnötige Bearbeitung ungeeigneter Anträge in nCino verhindern könnten.

Die Aufrechterhaltung einer konsistenten Einhaltung gesetzlicher Vorschriften über alle Aktivitäten der Kreditantragsbearbeitung hinweg ist eine ständige Herausforderung, insbesondere bei der Verwaltung vielfältiger Kreditprodukte und Antragstellertypen in nCino. Ungesehene Abweichungen von vorgeschriebenen Compliance-Pfaden können die Organisation erheblichen rechtlichen und finanziellen Risiken aussetzen, was Vertrauen und regulatorische Stellung beeinträchtigt.
ProcessMind vergleicht automatisch die tatsächlichen Ausführungspfade von Kreditantrags-IDs mit definierten Compliance-Modellen. Es hebt jede Instanz hervor, in der der Prozess von der erwarteten Abfolge von Aktivitäten wie "Erste Prüfung durchgeführt" oder "Risikobewertung durchgeführt" abweicht, und identifiziert spezifische Punkte der Nichteinhaltung sowie deren Häufigkeit innerhalb des nCino-Prozesses.

Kommunikationslücken und ineffiziente Übergaben zwischen verschiedenen Teams oder Phasen im Kreditantragsbearbeitungsprozess können erhebliche Verzögerungen und Fehler verursachen. Innerhalb von nCino führen diese Reibungspunkte dazu, dass Anträge stocken, Anstrengungen dupliziert werden oder Informationen verloren gehen, was ein fragmentiertes Antragstellererlebnis schafft und die Zykluszeiten verlängert.
ProcessMind visualisiert den Fluss von Kreditantrags-IDs über verschiedene Aktivitäten und verantwortliche Rollen hinweg und identifiziert verlängerte Wartezeiten zwischen aufeinanderfolgenden Aktivitäten, die von verschiedenen Teams durchgeführt werden, wie z.B. die Verzögerung zwischen "Kreditprüfung abgeschlossen" und "Underwriting begonnen". Dies deckt problematische Übergabepunkte und Kommunikationslücken auf, was eine optimierte Koordination in nCino ermöglicht.

Kreditanträge, die über verschiedene Kanäle initiiert werden, wie z.B. Online-Portale im Vergleich zu Filialen, weisen oft unterschiedliche Effizienz- und Bearbeitungsqualitäten auf. Diese Diskrepanzen im nCino-Kreditantragsbearbeitungsprozess können zu einem ungleichmäßigen Kundenerlebnis führen und es erschweren, die effektivsten Kanäle für die Bearbeitung zu identifizieren.
ProcessMind segmentiert Kreditantrags-IDs nach Antragskanal und vergleicht deren End-to-End-Bearbeitungszeiten und Nacharbeitsraten. Es deckt auf, welche Kanäle optimal funktionieren und welche Verzögerungen oder einen höheren Aufwand verursachen, und liefert datengestützte Erkenntnisse zur Standardisierung und Optimierung der Performance über alle nCino-Einzugskanäle hinweg.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Die Verkürzung der Zeit, die ein Darlehensantrag von der Einreichung bis zur endgültigen Genehmigung benötigt, ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit und den Wettbewerbsvorteil. Kürzere Zykluszeiten bedeuten für Antragsteller schnelleren Zugang zu Geldern und für das Institut ein höheres Volumen an bearbeiteten Darlehen, was sich direkt auf Umsatz und Marktposition in der nCino-Darlehensvergabe auswirkt. ProcessMind hilft dabei, präzise zeitaufwändige Aktivitäten und Engpässe im nCino-Workflow zu identifizieren, oft werden dabei Möglichkeiten zur Reduzierung der Bearbeitungszeit um 15-30% aufgedeckt. Es liefert datengestützte Einblicke in Abweichungen von optimalen Pfaden, sodass Sie gezielte Verbesserungen implementieren und deren Auswirkungen auf die Zykluszeitreduzierung für jede Darlehensantrags-ID verfolgen können.

Die Kreditprüfungsphase stellt oft einen kritischen Engpass im Darlehensvergabeprozess dar, der zu erheblichen Verzögerungen führt. Die Identifizierung und Behebung dieser spezifischen Engpässe, sei es aufgrund von Ressourcenengpässen, komplexer Entscheidungsfindung oder ineffizienter Reihenfolge, ist unerlässlich, um den Antragsfluss durch nCino zu optimieren und Rückstände zu vermeiden. ProcessMind deckt verborgene Verzögerungen und Nacharbeiten innerhalb des Kreditprüfungssegments Ihres nCino-Prozesses auf. Es identifiziert die genauen Aktivitäten oder Übergaben, die Verzögerungen verursachen, und ermöglicht Ihnen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren oder Workflows zu vereinfachen, wodurch die Kreditprüfungszykluszeit potenziell um 20-40% reduziert und der gesamte Antragsdurchsatz verbessert werden kann.

Nacharbeit, erneute Einreichungen und wiederholte Schritte verbrauchen wertvolle Zeit und Ressourcen, erhöhen die Betriebskosten und frustrieren Antragsteller. Die Reduzierung dieser Ineffizienzen bedeutet einen „Right-First-Time“-Ansatz, der zu schnellerer Bearbeitung, geringeren Fehlerquoten und verbesserter Gesamtqualität innerhalb Ihrer nCino-Darlehensvergabe führt. ProcessMind visualisiert alle Abweichungen, Schleifen und Nacharbeitsaktivitäten im Verlauf des Darlehensantrags und zeigt, wo und warum Anträge zu früheren Phasen zurückkehren. Durch die Identifizierung von Grundursachen für Nacharbeit, wie z.B. fehlende Dokumente oder fehlerhafte Dateneingabe, können Sie präventive Maßnahmen implementieren und Nacharbeitsfälle für Darlehensantrags-IDs um 10-25% reduzieren.

Die Einhaltung von SLAs ist entscheidend, um das Kundenvertrauen zu erhalten, Strafen zu vermeiden und die operative Exzellenz in der Darlehensvergabe zu gewährleisten. Das konsequente Nichteinhalten dieser Vereinbarungen deutet auf zugrunde liegende Ineffizienzen hin, die angegangen werden müssen, um Servicequalität und Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. ProcessMind verfolgt den gesamten Lebenszyklus jeder Darlehensantrags-ID anhand vordefinierter SLA-Ziele und zeigt genau auf, welche Schritte oder gesamten Prozesse ihre zulässige Dauer überschreiten. Es bietet detaillierte Analysemöglichkeiten, um zu verstehen, warum SLAs verpasst werden, und ermöglicht Korrekturmaßnahmen, die die Compliance-Raten innerhalb Ihres nCino-Systems um 15-30% steigern können.

Eine ineffiziente Zuweisung von Kreditsachbearbeitern und anderem Personal kann zu überlasteten Teams, Burnout und ungleichmäßigen Bearbeitungsgeschwindigkeiten führen. Die Optimierung der Ressourcenauslastung stellt sicher, dass Arbeitslasten ausgeglichen, Fachwissen effektiv genutzt und die Gesamtproduktivität innerhalb des nCino-Kreditantragsbearbeitungsprozesses maximiert wird. ProcessMind identifiziert Perioden der Ressourcen-Untätigkeit oder Überlastung, indem es die Aktivitätenzuweisung über verschiedene Mitarbeiter hinweg analysiert. Es liefert Einblicke in die Arbeitslastverteilung und Bottlenecks, die durch Ressourcenengpässe verursacht werden, und ermöglicht es Ihnen, Ressourcen effektiv neu zuzuweisen und die Gesamtbearbeitungseffizienz um 10-20 % basierend auf dem Durchsatz der Kreditantrags-IDs zu verbessern.

Ein Mangel an klarer Transparenz im gesamten Prozess der Kreditantragsbearbeitung, von der Antragstellung bis zur Auszahlung der Gelder, kann Ineffizienzen, Compliance-Risiken und kritische Entscheidungspunkte verschleiern. Transparenz ermöglicht ein umfassendes Verständnis und ein besseres Management des komplexen Kreditvergabeprozesses. ProcessMind entdeckt und visualisiert automatisch den wahren, durchgängigen Prozessfluss jeder Kreditantrags-ID in nCino und zeigt alle tatsächlich durchlaufenen Pfade, Abweichungen und Nacharbeits-Schleifen auf. Dieses umfassende Mapping bietet ein beispielloses Maß an Einblicken in die Prozessausführung, was ein gemeinsames Verständnis und datengestützte Entscheidungen über alle Stakeholder hinweg ermöglicht.

Hohe oder unerwartete Ablehnungsraten bei Krediten können auf Probleme hinweisen, die über die Kreditwürdigkeit hinausgehen, wie z.B. ineffiziente Antragsprozesse, unklare Kriterien oder inkonsistente Entscheidungsfindung. Die Reduzierung dieser "unnötigen" Ablehnungen verbessert die Kundenkonversion und maximiert potenzielle Einnahmen, ohne die Risikostandards zu beeinträchtigen. ProcessMind analysiert die Pfade abgelehnter Kreditantrags-IDs, identifiziert gängige Muster, Entscheidungspunkte und potenzielle Vorurteile oder Inkonsistenzen, die zur Ablehnung führen. Es hilft aufzudecken, ob Ablehnungen auf Prozessineffizienzen statt auf die Eignung des Antragstellers zurückzuführen sind, was gezielte Anpassungen ermöglicht, um unnötige Ablehnungen um 5-15 % zu reduzieren, während die Risikoprofile beibehalten werden.

Die Einhaltung regulatorischer Anforderungen ist in der Kreditantragsbearbeitung nicht verhandelbar. Inkonsequente Compliance kann zu erheblichen Geldbußen, Reputationsschäden und rechtlichen Problemen führen. Die Sicherstellung, dass jeder Schritt den Vorgaben entspricht, ist entscheidend für Risikomanagement und operative Integrität. ProcessMind vergleicht automatisch die tatsächliche Prozessausführung für jede Kreditantrags-ID mit vordefinierten Compliance-Modellen und -Regeln und hebt alle Abweichungen von den vorgeschriebenen Pfaden hervor. Dies ermöglicht die proaktive Identifizierung nicht-konformer Aktivitäten innerhalb von nCino, was schnelle Korrekturmaßnahmen ermöglicht und die Compliance-Rate um 10-20 % verbessert.

Mangelhafte Kommunikation und ineffiziente Übergaben zwischen Abteilungen wie Vertrieb, Kreditprüfung und Recht führen oft zu erheblichen Verzögerungen und Fehlern im Darlehensvergabeprozess. Die Optimierung dieser Übergänge ist entscheidend, um den Fortschritt aufrechtzuerhalten und Reibungsverluste zu reduzieren. ProcessMind visualisiert klar die Übergabepunkte zwischen verschiedenen Teams und Systemen innerhalb Ihres nCino-Darlehensvergabeprozesses. Es misst die Zeit, die Anträge an diesen Schnittstellen verbringen, und deckt Bereiche auf, in denen Kommunikationslücken oder ineffiziente Übertragungen auftreten. Dies ermöglicht spezifische Interventionen, um Übergabeverzögerungen für Darlehensantrags-IDs um 15-30% zu reduzieren.

Kreditanträge können über verschiedene Kanäle entstehen, jeder mit seiner eigenen Effizienz und Konversionsrate. Das Verständnis und die Optimierung der Performance jedes Kanals, sei es online, Filiale oder Makler, ist entscheidend für die Verbesserung der gesamten Erfassungseffizienz und des Kundenerlebnisses. ProcessMind analysiert und vergleicht die End-to-End-Performance von Kreditantrags-IDs basierend auf ihrem Ursprungskanal. Es identifiziert, welche Kanäle zu schnellerer Bearbeitung, höheren Genehmigungsraten oder weniger Nacharbeiten in nCino führen, und liefert Einblicke zur Optimierung der Kanalstrategien und zur Verbesserung des Gesamtdurchsatzes um 5-15 %.

Jede Verzögerung, Nacharbeit und manuelle Intervention im Prozess der Kreditantragsbearbeitung trägt zu erhöhten Betriebskosten bei. Die Reduzierung dieser Ineffizienzen führt direkt zu erheblichen Kosteneinsparungen und verbessert die Rentabilität jedes bearbeiteten Kredits. ProcessMind quantifiziert die Auswirkungen von Prozessabweichungen und Ineffizienzen auf die Betriebskosten, indem es die Ressourcenauslastung und Nacharbeits-Schleifen für jede Kreditantrags-ID analysiert. Es hilft, spezifische Aktivitäten oder Abweichungen in nCino zu identifizieren, die unnötige Ausgaben verursachen, was gezielte Verbesserungen zur Senkung der Gesamtbearbeitungskosten um 8-18 % ermöglicht.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für die Darlehensvergabe

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre nCino-Daten
3

Daten hochladen
4

Analysieren Sie Ihren Kreditprozess
5

Optimierungen implementieren
6

Gewinne überwachen & aufrechterhalten
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Greifen Sie auf die vorgefertigte ProcessMind Datenextraktions-Vorlage zu, die für Daten der Kreditantragsbearbeitung aus nCino entwickelt wurde. Diese Excel-Vorlage bietet die ideale Struktur für Ihr Event Log.

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Bedeutung

Die Verwendung des korrekten Datenformats ist entscheidend für eine genaue Analyse und stellt sicher, dass alle relevanten nCino-Darlehensantragsereignisse für die Prozesskartierung erfasst werden.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige Excel-Vorlage mit den korrekten Spaltenüberschriften für Ihre nCino-Kreditdaten.

IHRE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

nCino-Kreditvergabeverfahren sofort aufdecken

ProcessMind enthüllt den wahren Pfad Ihrer nCino-Darlehensanträge und bietet klare Visualisierungen, um Ineffizienzen aufzudecken. Entdecken Sie, wo Ihr Prozess vom Ideal abweicht und wie Sie Genehmigungen beschleunigen können.
  • End-to-End-Darlehensantragsfluss visualisieren
  • Genaue Engpässe in nCino identifizieren
  • Entscheidungspfade und -ergebnisse verstehen
  • Kreditvergabe für schnellere Genehmigungen optimieren
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Praxisnahe Verbesserungen in der Darlehensvergabe

Diese Ergebnisse zeigen die greifbaren Vorteile, die Organisationen durch die Optimierung ihres nCino-gestützten Darlehensvergabeprozesses erzielen. Durch datengestützte Erkenntnisse aus dem Process Mining werden Engpässe identifiziert und beseitigt, was zu schnelleren und effizienteren Abläufen führt.

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Schnellere Kreditgenehmigungen

Reduzierung der durchschnittlichen End-to-End-Durchlaufzeit

Durch das Identifizieren und Beseitigen von Prozessverzögerungen können Organisationen den gesamten Kreditantragsbearbeitungsprozess erheblich beschleunigen und Gelder schneller an Kunden auszahlen.
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Reduzierte Nacharbeitsquoten

Geringerer Prozentsatz von Anträgen, die erneut eingereicht werden müssen

Process Mining deckt die Grundursachen wiederholter Dokumentenanfragen auf und ermöglicht so Verbesserungen, die die Nacharbeit reduzieren und die Antragsqualität steigern.
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Verbesserte SLA-Einhaltung

Höhere Compliance mit Bearbeitungszielen

Identifizieren Sie genau, wo und warum SLAs verfehlt werden, und ermöglichen Sie so gezielte Maßnahmen, um sicherzustellen, dass mehr Anträge die versprochenen Service-Levels erreichen.
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Optimierte Ablehnungsquoten

Identifizierung von Faktoren, die zu Ablehnungen führen

Analysieren Sie den Weg abgelehnter Kredite, um häufige Fallstricke zu verstehen und Änderungen zu implementieren, die unnötige Ablehnungen reduzieren und die Konversion verbessern können.
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Schnelleres Underwriting

Kürzere Bearbeitungszeit in der Kreditprüfung

Durch die Visualisierung des Underwriting-Prozesses können Organisationen Bottlenecks identifizieren und beseitigen, wodurch die Zeit für den Abschluss dieser kritischen Phase drastisch verkürzt wird.
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Niedrigere Bearbeitungskosten

Reduzierte Anzahl von Aktivitäten pro Darlehen

Decken Sie redundante oder unnötige Aktivitäten im Darlehensvergabeprozess auf, um Workflows zu optimieren und die gesamten Betriebskosten pro Darlehen zu reduzieren.

Die Ergebnisse variieren je nach den spezifischen Darlehensprodukten, der Prozesskomplexität und der Datenqualität. Die hier präsentierten Zahlen veranschaulichen typische Verbesserungen, die bei verschiedenen Implementierungen der Darlehensvergabe beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

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

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Ein eindeutiger Identifikator, der jeder Kreditanwendung zugewiesen wird und als Primärschlüssel zur Verfolgung des gesamten Bearbeitungsprozesses dient.

Bedeutung

Dies ist die essentielle Case ID, die alle Prozessschritte verbindet und es ermöglicht, den End-to-End-Verlauf jedes Darlehensantrags zu analysieren.

Der Name eines spezifischen Geschäftsschritts oder Ereignisses, das innerhalb des Darlehensvergabeprozesses aufgetreten ist.

Bedeutung

Dieses Attribut definiert die Schritte des Prozesses und ermöglicht die Visualisierung und Analyse des Prozessflusses, was den Kern des Process Mining bildet.

Der Timestamp, der den Beginn einer bestimmten Aktivität oder eines Events anzeigt.

Bedeutung

Dieser Timestamp liefert die chronologische Reihenfolge der Ereignisse, was essentiell für die Berechnung aller Performance-Metriken wie Zykluszeiten und Dauern ist.

Der Timestamp, der anzeigt, wann eine Aktivität oder ein Event abgeschlossen wurde.

Bedeutung

Ermöglicht die Berechnung präziser Bearbeitungszeiten für Aktivitäten, was entscheidend ist, um aktive Arbeitszeit von inaktiver Wartezeit zu unterscheiden.

Der Benutzer, wie z.B. ein Kreditsachbearbeiter oder Underwriter, der für die Durchführung der Aktivität verantwortlich ist.

Bedeutung

Dies ermöglicht die Analyse der Arbeitslastverteilung, Teamleistung und Ressourcenzuweisung und hilft, Engpässe zu identifizieren, die mit spezifischen Benutzern oder Teams zusammenhängen.

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

Bedeutung

Entscheidend für die Analyse abteilungsübergreifender Übergaben, die Messung der Teamleistung und die Identifizierung funktionsübergreifender Bottlenecks.

Die endgültige Entscheidung über den Darlehensantrag, z.B. Genehmigt, Abgelehnt oder Zurückgezogen.

Bedeutung

Ermöglicht das Filtern und Vergleichen von Prozessen basierend auf ihrem endgültigen Geschäftsergebnis, was entscheidend ist, um zu identifizieren, welche Prozessmuster zu Erfolg oder Misserfolg führen.

Der spezifische Typ des beantragten Darlehensprodukts, wie z.B. Hypothekendarlehen, Autokredit oder Privatkredit.

Bedeutung

Ermöglicht die Segmentierung der Prozessanalyse nach Geschäftskontext, wodurch aufgedeckt wird, wie unterschiedliche Produkte die Prozesseffizienz, Dauer und Pfade beeinflussen.

Der monetäre Wert des vom Antragsteller beantragten Darlehens.

Bedeutung

Bietet einen wichtigen finanziellen Kontext und ermöglicht die Segmentierung der Analyse, um zu prüfen, ob der Darlehenswert mit der Prozesskomplexität, -dauer oder den Ergebnissen korreliert.

Der Kanal, über den der Darlehensantrag eingereicht wurde, z.B. Online, Filiale oder Makler.

Bedeutung

Hilft, die Effizienz, Geschwindigkeit und Qualität verschiedener Einreichungskanäle zu vergleichen und leitet strategische Verbesserungen und Investitionen an.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert die Erstellung eines neuen Darlehensantragsdatensatzes im nCino-System. Sie dient als offizieller Start des Darlehensvergabeprozesses und wird typischerweise erfasst, wenn ein Benutzer zum ersten Mal einen neuen Darlehensdatensatz speichert.

Bedeutung

Dies ist das primäre Start-Ereignis für den Prozess. Die Analyse der Zeit von dieser Aktivität zu anderen ist grundlegend, um die gesamten Zykluszeiten zu messen und anfängliche Bearbeitungsverzögerungen zu identifizieren.

Dies markiert den offiziellen Beginn der Kreditprüfungsphase, in der der Darlehensantrag aktiv von einem Underwriter (Kreditprüfer) bewertet wird. Dies wird fast immer durch eine Änderung des primären Phasen- oder Statusfeldes des Darlehens auf 'Underwriting' erfasst.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Meilenstein, der eine der ressourcenintensivsten Phasen des Prozesses einleitet. Er ist der Ausgangspunkt für die Messung der Underwriting-Zykluszeit und der SLA-Einhaltung.

Diese Aktivität bedeutet, dass der Underwriter seine Überprüfung abgeschlossen und eine Empfehlung abgegeben hat. Sie wird erfasst, wenn die Darlehensphase von 'Underwriting' zu einer nachfolgenden Phase wie 'Approved' (Genehmigt), 'Declined' (Abgelehnt) oder 'Pending Decision' (Entscheidung ausstehend) vorrückt.

Bedeutung

Dieser Meilenstein markiert das Ende der Kreditprüfungsphase. Die Dauer zwischen 'Underwriting Commenced' und diesem Ereignis ist eine wichtige KPI zur Messung der Underwriting-Effizienz und Identifizierung von Engpässen.

Stellt die endgültige, offizielle Entscheidung über den Darlehensantrag dar, wie z.B. 'Approved' (Genehmigt) oder 'Declined' (Abgelehnt). Dieses Ereignis wird erfasst, wenn der Status des Darlehens formell so eingestellt wird, dass er dieses Endergebnis widerspiegelt.

Bedeutung

Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der die Bewertungsphase von der Abschlussphase trennt. Die Analyse der Zeit von der Underwriting-Fertigstellung bis zu dieser Entscheidung hebt potenzielle Verzögerungen bei Ausschussprüfungen oder endgültigen Freigaben hervor.

Diese Aktivität markiert den erfolgreichen Abschluss des Darlehensvergabeprozesses, bei dem Gelder an den Antragsteller überwiesen werden. Dies wird typischerweise erfasst, wenn die Darlehensphase auf 'Booked' (Gebucht) oder 'Complete' (Abgeschlossen) gesetzt wird.

Bedeutung

Dies ist das primäre Erfolgs-Endereignis für den Prozess. Die Messung der Gesamtzeit bis zu dieser Aktivität liefert die End-to-End-Zykluszeit, eine kritische KPI für die gesamte Prozessperformance.

Diese Aktivität stellt ein erfolgloses Ende des Prozesses dar, bei dem der Darlehensantrag offiziell abgelehnt wird. Dies wird erfasst, wenn die Phase oder der Status des Darlehens auf 'Declined' (Abgelehnt) gesetzt wird.

Bedeutung

Dies ist ein kritisches Fehler-Endereignis. Die Analyse von Pfaden, die zu diesem Ergebnis führen, hilft, Ablehnungsgründe und potenzielle Bereiche zur Verbesserung der Antragsqualität oder Kreditvergabekriterien zu identifizieren.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining bietet eine objektive, datengestützte Sicht auf Ihren nCino-Darlehensvergabeprozess. Es hilft, Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen von Standardpfaden zu identifizieren, wie z.B. inkonsistente Bearbeitungszeiten oder übermäßige Nacharbeit. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Ihnen, genaue Verbesserungsbereiche zu bestimmen, wie die Beschleunigung der Darlehensgenehmigungszyklen und die Sicherstellung einer konsistenten Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Um mit Process Mining zu beginnen, benötigen Sie primär Event Log Daten von nCino. Dies umfasst einen eindeutigen Fallbezeichner, wie die Darlehensantrags-ID, einen Aktivitätsnamen für jeden durchgeführten Schritt und einen Timestamp dafür, wann jede Aktivität stattfand. Zusätzliche Attribute, wie Ressourceninformationen oder Darlehensart, können die Analyse bereichern.

Erste Einblicke in Ihren Prozess der Kreditantragsbearbeitung können typischerweise innerhalb weniger Wochen generiert werden, sobald die Datenextraktion und -aufbereitung abgeschlossen sind. Tiefergehende Analysen, Ursachenforschung und die Implementierung von Verbesserungen werden sich über mehrere Monate entwickeln. Der Zeitrahmen kann je nach Datenkomplexität und dem spezifischen Umfang Ihrer Analyse variieren.

Process Mining kann Abweichungen von Ihren definierten Standardarbeitsanweisungen und regulatorischen Anforderungen automatisch erkennen. Es hebt Fälle hervor, in denen Prozesse nicht den erwarteten Pfaden folgen, und ermöglicht es Ihnen, nicht-konforme Aktivitäten zu untersuchen und zu beheben. Dies trägt dazu bei, eine konsistente Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen und Risiken zu reduzieren.

Während einige Data-Engineering-Kenntnisse für die anfängliche Datenextraktion und -transformation aus nCino von Vorteil sein können, sind moderne Process Mining Tools auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt. Business Analysten und Prozesseigner können schnell lernen, die generierten Prozesslandkarten und Erkenntnisse zu interpretieren. Spezialisierte Schulungen stehen oft zur Verfügung, um Teams einen effizienten Start zu ermöglichen.

Ja, Process Mining zeichnet sich durch die präzise Identifizierung spezifischer Engpässe und deren Grundursachen innerhalb von Phasen wie der Kreditprüfung aus. Es visualisiert den tatsächlichen Fluss und hebt hervor, wo Anträge übermäßig viel Zeit verbringen, wodurch Faktoren wie Ressourcenverfügbarkeit oder sequentielle Abhängigkeiten aufgedeckt werden. Dies ermöglicht gezielte Interventionen zur Beseitigung von Underwriting-Engpässen und zur Beschleunigung des Gesamtprozesses.

Sie können erhebliche Verbesserungen bei der Darlehens-Genehmigungszykluszeit erwarten, indem Sie unnötige Verzögerungen, Nacharbeitszyklen und ineffiziente Übergaben identifizieren und eliminieren, die durch Process Mining aufgedeckt werden. Durch die Optimierung des End-to-End-Prozesses erzielen Organisationen typischerweise eine schnellere Bearbeitung, was zu schnelleren Kreditgenehmigungen führt. Dies trägt direkt zur Beschleunigung der Darlehens-Genehmigungszykluszeit bei.

Datenschutz und Datensicherheit sind von größter Bedeutung im Umgang mit sensiblen Kreditdaten. Leistungsstarke Process Mining Plattformen integrieren Funktionen zur Datenanonymisierung und Pseudonymisierung, um personenbezogene Daten zu schützen. Zugriffssteuerungen und sichere Datenspeicherprotokolle stellen sicher, dass nur autorisiertes Personal die Prozessdaten einsehen und analysieren kann, wodurch die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleistet wird.

Absolut, Process Mining liefert Einblicke, wie Kreditsachbearbeiter und andere Ressourcen über verschiedene Prozessschritte hinweg genutzt werden. Es kann Fälle ungleichmäßiger Arbeitslasten aufzeigen, stark ausgelastete Ressourcen identifizieren, die Verzögerungen verursachen könnten, oder ungenutzte Ressourcen offenlegen. Dieses Verständnis hilft, die Ressourcenauslastung der Kreditsachbearbeiter zu optimieren und die gesamte Teameffizienz zu verbessern.

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