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Mejore su Originación de Préstamos

Una guía de 6 pasos para optimizar su Originación de Préstamos en Blend
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Mejore su Originación de Préstamos
Desafíos (11) Metas (11) 6 Pasos Vista previa Resultados Datos Preguntas Frecuentes (5)

Optimice la Originación de Préstamos en Blend para Aprobaciones Más Rápidas

Los procesos de originación de préstamos a menudo encuentran retrasos debido a workflows complejos y verificaciones de cumplimiento. Nuestra plataforma proporciona insights claros y accionables para señalar exactamente dónde se ralentiza su proceso. Puede descubrir cómo optimizar las operaciones, reducir los tiempos de ciclo y mejorar significativamente la experiencia del solicitante.

Descargue nuestra plantilla de datos preconfigurada y aborde los desafíos comunes para alcanzar sus metas de eficiencia. Siga nuestro plan de mejora de seis pasos y consulte la Guía de la Plantilla de Datos para transformar sus operaciones.

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¿Por qué optimizar la Originación de Préstamos?

La Originación de Préstamos es un proceso crítico para cualquier institución financiera, ya que impacta directamente en los ingresos, la satisfacción del cliente y la competitividad del mercado. En el acelerado panorama digital actual, los solicitantes esperan experiencias rápidas, transparentes y sin complicaciones. Los procesos lentos o complejos dentro de su workflow de Originación de Préstamos, incluso cuando se utilizan plataformas avanzadas como Blend, pueden generar problemas significativos. Estos incluyen frustrar a los solicitantes, aumentar los costos operativos debido a retrabajos manuales, no alcanzar los objetivos de ingresos por solicitudes abandonadas e incluso arriesgar el incumplimiento de los requisitos regulatorios. Comprender y simplificar este proceso no se trata solo de eficiencia, sino de asegurar el crecimiento de su institución y mantener una reputación positiva en un mercado altamente competitivo. Cada retraso, cada paso innecesario y cada bottleneck se suma a su costo y resta valor a la experiencia del cliente, haciendo de la optimización de procesos un imperativo continuo.

Cómo Process Mining ayuda a mejorar la Originación de Préstamos en Blend

Process mining proporciona una visibilidad inigualable de la ejecución real de su proceso de Originación de Préstamos dentro de Blend, mucho más allá de lo que las herramientas de informes tradicionales pueden ofrecer. Al analizar los data de eventos, a menudo derivados directamente de su sistema Blend, process mining construye un mapa preciso de principio a fin del recorrido de cada solicitud de préstamo, desde el envío hasta el desembolso de fondos. Esta perspectiva, centrada en el ID de Solicitud de Préstamo (Loan Application ID), le permite descubrir el flujo real, identificar todas las variantes del proceso y señalar los puntos exactos de retraso o ineficiencia. Puede ver claramente dónde se estancan las solicitudes, qué pasos implican retrabajos excesivos o dónde no se aplican consistentemente las verificaciones de cumplimiento. Por ejemplo, puede rastrear el tiempo preciso transcurrido entre "Verificación de Crédito Iniciada" y "Verificación de Crédito Completada", o descubrir bucles comunes entre "Suscripción Iniciada" y "Documentos de Respaldo Solicitados", lo que indica información faltante en etapas anteriores. Este enfoque basado en data transforma las suposiciones en hechos, lo que le permite abordar las causas fundamentales de los problemas y reducir significativamente el tiempo del ciclo de Originación de Préstamos.

Áreas clave de mejora para su proceso Blend

Con los insights de process mining, puede dirigir áreas específicas para una mejora significativa en su proceso de Originación de Préstamos de Blend. Un área principal es la reducción del tiempo de ciclo. Al identificar qué actividades o traspasos contribuyen más a los retrasos, puede optimizar los workflows, potencialmente automatizar tareas repetitivas y optimizar la asignación de recursos. Otra área crítica es la eliminación del retrabajo. Process mining a menudo revela patrones de solicitudes que regresan repetidamente a etapas anteriores, quizás debido a información incompleta o aprobaciones inconsistentes. Abordar estos retrabajos reduce directamente el esfuerzo operativo y acelera el procesamiento. Además, puede mejorar el cumplimiento asegurando que todos los pasos regulatorios se sigan consistentemente para cada solicitud, reduciendo los riesgos de auditoría. La identificación de variaciones en el proceso también le permite estandarizar las mejores prácticas, lo que lleva a resultados más consistentes y predecibles en todos los oficiales de préstamos y tipos de productos. Estas mejoras aprovechan directamente su inversión en Blend al hacer que la plataforma de préstamos digitales funcione de manera más eficiente para su institución.

Resultados esperados de la optimización del proceso de Originación de Préstamos

La implementación de estrategias de optimización de procesos para la Originación de Préstamos basadas en los insights de process mining generalmente produce resultados medibles e impactantes. Puede esperar una reducción notable en su tiempo de ciclo general de Originación de Préstamos, lo que lleva a aprobaciones más rápidas y desembolsos de fondos más veloces, lo que mejora significativamente la experiencia del solicitante. Esta eficiencia se traduce en menores costos operativos al reducir el esfuerzo manual, minimizar errores y optimizar los niveles de personal. Un mejor cumplimiento normativo significa menos riesgos regulatorios y un proceso más robusto y auditable. En última instancia, estas mejoras conducen a una mayor satisfacción del cliente, mayores tasas de conversión de préstamos y una posición competitiva más sólida en el mercado. Al garantizar que su plataforma Blend se aproveche al máximo de su potencial, no solo está haciendo que su proceso sea más rápido, sino que lo está haciendo más confiable, rentable y centrado en el cliente, impulsando un crecimiento empresarial sostenible.

Cómo empezar a optimizar su Originación de Préstamos de Blend

Emprender su viaje de optimización del proceso de Originación de Préstamos con Blend es sencillo con la orientación adecuada. Esta template y los recursos que la acompañan están diseñados para ayudarle a conectar rápidamente sus data de Blend, visualizar su proceso y descubrir esos bottlenecks e ineficiencias críticas. No necesita una profunda experiencia técnica para empezar a ver resultados tangibles. Al centrarse en los insights derivados de process mining, puede tomar decisiones informadas para refinar sus workflows, mejorar las configuraciones del sistema e implementar capacitación dirigida para sus equipos. Dé el primer paso hacia un proceso de Originación de Préstamos más eficiente, conforme y amigable para el cliente, transformando sus operaciones de préstamo desde dentro.

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Problemas y Desafíos Comunes

Identifique qué desafíos le están afectando

Los retrasos en la suscripción o en las verificaciones de crédito conducen a una mala experiencia para el solicitante, aumentando las tasas de abandono y las oportunidades de ingresos perdidas. Estos períodos de espera prolongados pueden hacer que los solicitantes busquen financiación en otros lugares, impactando directamente el crecimiento del negocio y la cuota de mercado. ProcessMind identifica dónde se atascan las solicitudes, revelando bottlenecks en el proceso de Originación de Préstamos, como pasos de suscripción específicos o retrasos en la verificación de documentos dentro de Blend. Al analizar los data de eventos, destacamos las causas raíz y sugerimos mejoras accionables para acelerar las aprobaciones.

Las inconsistencias en el seguimiento de las directrices regulatorias o las políticas internas durante la originación de préstamos exponen a la organización a riesgos significativos de cumplimiento, multas y daños a la reputación. Las verificaciones manuales y las interpretaciones variadas de las reglas dentro de Blend pueden conducir a errores críticos, afectando la confianza y la posición legal. ProcessMind descubre desviaciones de las vías de cumplimiento previstas en el proceso de Originación de Préstamos, destacando exactamente dónde y por qué ocurren los pasos no conformes. Esto le permite hacer cumplir los procedimientos operativos estándar, asegurando que cada solicitud de préstamo procesada en Blend cumpla con todas las regulaciones necesarias.

Las solicitudes que regresan con frecuencia a etapas anteriores para documentación adicional o correcciones generan ineficiencias e inflan significativamente los costos de procesamiento. Este retrabajo dentro de Blend consume un tiempo valioso del personal y frustra a los solicitantes, extendiendo los tiempos de ciclo generales de manera innecesaria. ProcessMind mapea todos los bucles de retrabajo e identifica sus orígenes, como envíos iniciales incompletos o una validación de documentos inadecuada en el proceso de Originación de Préstamos. Proporcionamos insights sobre las causas comunes de reenvío, lo que permite rediseños de procesos dirigidos para reducir estas ocurrencias.

Sin una visión clara y en tiempo real del progreso de una solicitud, tanto los solicitantes como los agentes de préstamos experimentan frustración, lo que lleva a un aumento de llamadas de soporte y a una reducción de la satisfacción del cliente. Este estado opaco dentro de Blend obstaculiza la resolución proactiva de problemas y la comunicación eficiente a lo largo del recorrido de Originación de Préstamos. ProcessMind ofrece una vista integral y en vivo del recorrido de cada solicitud de préstamo, haciendo que su estado exacto y los próximos pasos sean transparentes. Esto empodera a sus equipos para proporcionar actualizaciones precisas y gestionar proactivamente las expectativas, mejorando significativamente la experiencia del solicitante en Blend.

La distribución desigual de las solicitudes de préstamo entre el personal provoca que algunos agentes estén sobrecargados, generando agotamiento y retrasos, mientras que otros están subutilizados, lo que resulta en una capacidad desperdiciada. Este desequilibrio dentro de Blend afecta la eficiencia general del equipo y la velocidad de procesamiento para la Originación de Préstamos. ProcessMind analiza la distribución de la carga de trabajo y los tiempos de procesamiento entre los diferentes agentes de préstamos, identificando dónde se producen cuellos de botella debido a asignaciones desiguales. Ofrecemos recomendaciones basadas en datos para optimizar la asignación de recursos, asegurando un proceso de Originación de Préstamos más equitativo y eficiente.

Pedir repetidamente a los solicitantes los mismos documentos o documentos faltantes causa una frustración significativa, prolonga los tiempos de procesamiento y a menudo lleva al abandono de la solicitud. Esta ineficiencia dentro de Blend se deriva de requisitos iniciales poco claros o procesos de recopilación inadecuados durante la Originación de Préstamos. ProcessMind rastrea cada instancia de solicitudes de documentos, identificando exactamente dónde y por qué se realizan múltiples solicitudes para la misma aplicación. Al identificar estos puntos, ayudamos a optimizar los pasos de recopilación y validación de documentos, mejorando la eficiencia y la satisfacción del solicitante en Blend.

El incumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio internos o externos para la suscripción puede resultar en sanciones financieras, dañar la reputación empresarial y llevar a una mala experiencia para los solicitantes. No alcanzar consistentemente estos objetivos en Blend indica problemas sistémicos dentro del proceso de Originación de Préstamos que requieren atención inmediata. ProcessMind identifica las etapas exactas y las razones detrás de las violaciones del SLA, como actividades o equipos específicos que superan consistentemente sus objetivos durante la suscripción. Proporcionamos insights para abordar estas ineficiencias, ayudándole a cumplir y superar proactivamente los compromisos de servicio en Blend.

Las solicitudes que siguen rutas de proceso no estándar o 'en la sombra', en lugar del flujo óptimo definido, introducen inconsistencias, aumentan las tasas de error y dificultan el control del proceso. Estas variaciones en Blend conducen a resultados impredecibles y socavan la eficiencia durante la Originación de Préstamos. ProcessMind visualiza todas las rutas de proceso reales tomadas por las solicitudes de préstamo, destacando las desviaciones comunes del 'happy path' ideal. Esto le permite estandarizar los workflows y aplicar las mejores prácticas, asegurando un procesamiento consistente y eficiente para todas las solicitudes en Blend.

Las solicitudes a menudo se estancan al pasar entre diferentes equipos o sistemas, creando tiempo de inactividad y extendiendo las duraciones generales del procesamiento. Estos traspasos ineficientes dentro de Blend conducen a fallas de comunicación y pueden impactar significativamente la velocidad del proceso de Originación de Préstamos. ProcessMind analiza los puntos de transferencia entre actividades y departamentos, revelando dónde las solicitudes pasan un tiempo excesivo esperando el siguiente paso. Identificamos retrasos específicos en los traspasos y sus causas, lo que le permite suavizar las transiciones y acelerar el rendimiento en Blend.

Un alto porcentaje de solicitudes de préstamo rechazadas no solo representa oportunidades de ingresos perdidas, sino que también indica posibles problemas en la segmentación de solicitantes o en la evaluación inicial. Comprender las razones del rechazo dentro de Blend es crucial para refinar los criterios y mejorar las tasas de conversión en la Originación de Préstamos. ProcessMind correlaciona los atributos de la solicitud y las rutas del proceso con los resultados de la decisión final, identificando patrones comunes que conducen al rechazo. Ayudamos a descubrir si los rechazos provienen de fallas tempranas en el proceso o de puntos de decisión específicos, lo que permite mejoras dirigidas en Blend.

La excesiva dependencia de tareas manuales, especialmente para actividades repetitivas como la entrada de datos o la verificación, introduce errores humanos, aumenta el tiempo de procesamiento e incrementa los costos operativos. Identificar y automatizar estos puntos de contacto dentro de Blend es clave para la escalabilidad y eficiencia en la Originación de Préstamos. ProcessMind mapea cada actividad, destacando aquellas que son manuales y propensas a retrasos o errores. Identificamos áreas de alto impacto donde se puede introducir o mejorar la automatización existente, optimizando el flujo de trabajo y reduciendo el esfuerzo manual en Blend.

Metas Típicas

Defina cómo se ve el éxito

Este objetivo se centra en reducir significativamente el tiempo total transcurrido desde la presentación inicial de la solicitud hasta el desembolso final del préstamo. Lograr tiempos de aprobación más rápidos mejora directamente la satisfacción del cliente, reduce los costos operativos asociados con un procesamiento más largo y aumenta el volumen general de préstamos que se pueden procesar dentro de la plataforma Blend. Significa que los solicitantes obtienen sus fondos más rápido, mejorando su experiencia y su ventaja competitiva. ProcessMind ofrece capacidades que permiten un análisis detallado de todo el recorrido de Originación de Préstamos, identificando actividades específicas y transferencias que contribuyen a los retrasos. Al visualizar los cuellos de botella y medir las duraciones de las actividades, puede identificar áreas para el rediseño de procesos, lo que lleva a posibles reducciones del 20-30% en el tiempo de ciclo general. El éxito se mide mediante el seguimiento de la duración promedio del procesamiento de préstamos de extremo a extremo.

Este objetivo busca garantizar que cada paso en el proceso de Originación de Préstamos se adhiera estrictamente a todas las regulaciones financieras relevantes y políticas internas dentro del entorno Blend. El incumplimiento puede resultar en multas elevadas, daño a la reputación y problemas legales. Asegurar el cumplimiento protege a la institución y genera confianza con los solicitantes al demostrar prácticas crediticias responsables. ProcessMind ayuda descubriendo y visualizando automáticamente todas las rutas de proceso reales, lo que le permite compararlas con flujos de trabajo ideales y conformes. Identifica desviaciones de la secuencia esperada de actividades o controles obligatorios, como evaluaciones de crédito faltantes o divulgaciones retrasadas. Al monitorear la adhesión a reglas predefinidas, ProcessMind permite una intervención proactiva y asegura que todas las solicitudes de préstamo se procesen de acuerdo con los estándares regulatorios, medido por una reducción en las violaciones de cumplimiento.

El objetivo aquí es reducir drásticamente las instancias en que las solicitudes de préstamo requieren pasos repetidos, reingreso de datos o múltiples solicitudes de la misma información a los solicitantes. Las altas tasas de retrabajo desperdician tiempo valioso, aumentan los costos operativos, frustran a los solicitantes y pueden llevar a tasas de abandono más altas dentro de su sistema Blend. Este objetivo busca que el proceso se realice 'bien a la primera'. ProcessMind identifica bucles y actividades repetitivas dentro del proceso de Originación de Préstamos, como los pasos repetidos de 'Documentos de Respaldo Solicitados' o 'Solicitud Recibida y Validada'. Al analizar estos patrones de retrabajo, puede descubrir causas raíz como requisitos iniciales poco claros, formularios incompletos o transferencias de datos ineficientes. ProcessMind ayuda a reducir el retrabajo hasta en un 15-25% al resaltar puntos específicos de falla, medibles por la frecuencia de dichas actividades por solicitud de préstamo.

Este objetivo se centra en mejorar la visibilidad del estado actual y la progresión de cada solicitud de préstamo dentro de la plataforma Blend. La falta de transparencia puede generar ineficiencias, plazos incumplidos y un servicio al cliente deficiente, ya que los agentes de préstamos luchan por proporcionar actualizaciones. Un seguimiento mejorado empodera tanto al personal como a los solicitantes con información precisa y actualizada. ProcessMind proporciona una representación dinámica y visual de todo el proceso de Originación de Préstamos, permitiendo a las partes interesadas ver dónde se encuentra cada solicitud en su ciclo de vida en cualquier momento dado. Identifica actividades específicas y sus duraciones, destacando las solicitudes que están estancadas o retrasadas. Al integrar datos de eventos, ProcessMind ofrece un pulso en tiempo real del proceso, permitiendo una gestión proactiva y reduciendo las consultas, con el éxito medido por una mejor frescura y precisión de los datos.

Este objetivo busca garantizar que la carga de trabajo entre los agentes de préstamos y los equipos de procesamiento involucrados en la Originación de Préstamos esté equilibrada y gestionada de manera eficiente. Una distribución desigual lleva a que algunos agentes estén sobrecargados, causando retrasos y agotamiento, mientras que otros pueden estar subutilizados. Optimizar este equilibrio mejora la productividad y reduce los tiempos de ciclo en general. ProcessMind visualiza el flujo de trabajo a través de diferentes recursos, identificando dónde se acumulan las tareas o dónde los agentes específicos experimentan consistentemente colas más largas. Al analizar la utilización de recursos y los cuellos de botella relacionados con los contribuyentes individuales, ProcessMind ayuda a identificar oportunidades para reasignar tareas o mejorar las estructuras del equipo. Esto puede conducir a un rendimiento más equilibrado y potencialmente reducir el tiempo de espera promedio para las solicitudes en un 10-20%, medido por las métricas de utilización de recursos.

El objetivo es minimizar el número de veces que se solicita a los solicitantes los mismos documentos o información durante el proceso de Originación de Préstamos en Blend. Las solicitudes repetidas crean una experiencia frustrante para los solicitantes, aumentan la probabilidad de abandono y añaden una carga administrativa innecesaria al personal. Agilizar este proceso mejora significativamente la satisfacción del cliente. ProcessMind analiza los registros de eventos para detectar patrones donde las actividades de 'Documentos de Respaldo Solicitados' ocurren varias veces para una sola solicitud de préstamo. Ayuda a identificar las etapas o condiciones bajo las cuales ocurren estas repeticiones, revelando problemas como requisitos iniciales poco claros, gestión de documentos ineficiente o mala comunicación entre los pasos del proceso. Al identificar estas ineficiencias, ProcessMind permite ajustes en el proceso para reducir las solicitudes repetidas en un 20-30%, medible por el número promedio de ciclos de solicitud de documentos por solicitud.

Este objetivo busca asegurar que todos los acuerdos de nivel de servicio (SLA), particularmente aquellos que rigen la fase de evaluación de riesgos de la Originación de Préstamos, se cumplan consistentemente. El incumplimiento de los SLA puede llevar a sanciones, pérdida de confianza y, en última instancia, un impacto negativo en la satisfacción del cliente y la reputación comercial dentro del ecosistema Blend. Una adhesión consistente demuestra fiabilidad y eficiencia. ProcessMind permite el monitoreo de los pasos del proceso de evaluación de riesgos contra objetivos de tiempo predefinidos y rutas críticas. Resalta automáticamente las instancias en las que las actividades de evaluación de riesgos exceden su tiempo asignado, identificando los cuellos de botella específicos o los recursos que causan el retraso. Al proporcionar información procesable sobre casos no conformes, ProcessMind ayuda a aumentar las tasas de adhesión al SLA en un 10-15%, medido por el porcentaje de procesos de evaluación de riesgos que cumplen con sus plazos objetivo.

Este objetivo se centra en reducir las variaciones no deseadas y las desviaciones del flujo de trabajo óptimo o diseñado para la Originación de Préstamos en Blend. Las variaciones de proceso incontroladas pueden llevar a inconsistencias en la calidad, riesgos de cumplimiento, tiempos de ciclo impredecibles y mayores costos operativos. La estandarización asegura resultados predecibles y una mayor eficiencia. ProcessMind descubre y visualiza automáticamente todas las rutas de proceso reales tomadas por las solicitudes de préstamo, revelando tanto las variantes intencionadas como las no intencionadas. Cuantifica la frecuencia de cada ruta, lo que le permite identificar flujos dominantes y desviaciones anómalas. Al resaltar dónde y por qué ocurren las variaciones, ProcessMind proporciona los conocimientos necesarios para aplicar las mejores prácticas y reducir las variaciones del proceso en un 15-20%, medible por el número de rutas de proceso únicas observadas.

El objetivo es identificar y eliminar puntos de estrangulamiento o ineficiencias que ralentizan significativamente el proceso general de Originación de Préstamos, particularmente aquellos relacionados con las transferencias entre equipos o sistemas. Los cuellos de botella causan retrasos, aumentan los tiempos de espera e impiden el flujo fluido de las solicitudes, impactando tanto la eficiencia como la experiencia del cliente en Blend. ProcessMind utiliza mapas de procesos y dashboards de rendimiento para identificar visualmente actividades o recursos donde el trabajo se acumula, indicando un cuello de botella. Cuantifica la duración de las colas y los tiempos de espera entre actividades, permitiéndole priorizar qué cuellos de botella abordar. Al identificar las causas raíz de los retrasos, ProcessMind ayuda a eliminar puntos de estrangulamiento específicos, lo que lleva a un flujo más fluido y tiempos de procesamiento reducidos en todo el recorrido de los préstamos.

Este objetivo se trata de optimizar el proceso de toma de decisiones dentro de la Originación de Préstamos para aumentar el porcentaje de solicitudes que finalmente se aprueban, sin comprometer los estándares de riesgo. Las altas tasas de rechazo pueden indicar problemas en la calificación inicial, una evaluación de riesgos ineficiente o oportunidades perdidas para ofertas alternativas, lo que afecta el crecimiento del negocio. ProcessMind analiza las rutas tomadas por las solicitudes de préstamo aprobadas versus las rechazadas, identificando características comunes o desviaciones del proceso asociadas con cada resultado. Puede descubrir etapas donde las solicitudes son rechazadas con frecuencia y proporcionar información sobre los motivos de la decisión. Al comprender estos patrones, ProcessMind ayuda a refinar la selección y evaluación de riesgos de solicitudes, lo que potencialmente aumenta las tasas de aprobación en un 5-10% mientras se mantienen los parámetros de riesgo, medible por la relación de solicitudes aprobadas a presentadas.

Este objetivo busca reducir el número de intervenciones humanas y transferencias manuales de datos dentro del proceso de Originación de Préstamos en Blend. Las tareas manuales excesivas son propensas a errores, consumen tiempo y desvían recursos humanos valiosos de actividades más complejas y de mayor valor. La automatización impulsa la eficiencia, la precisión y la escalabilidad. ProcessMind identifica todas las actividades dentro del proceso, destacando aquellas que son manuales, repetitivas y buenas candidatas para la automatización. Cuantifica el tiempo dedicado a las transferencias manuales y la entrada de datos, revelando los ahorros potenciales de la automatización robótica de procesos (RPA) o las integraciones de sistemas. Al identificar oportunidades específicas de automatización, ProcessMind ayuda a reducir el esfuerzo manual en un 20-40%, medible por el número de puntos de contacto manuales por solicitud de préstamo.

La Ruta de Mejora de 6 Pasos para la Originación de Préstamos

1

Descargar la Plantilla
2

Exportar sus `Data` de Blend
3

Suba su dataset
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Analizar su Proceso de Préstamo
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Implementar Mejoras Clave
6

Monitorear el progreso continuo
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Qué hacer

Obtenga la plantilla de Excel preconfigurada adaptada para los procesos de Originación de Préstamos. Esta plantilla garantiza que sus datos estén estructurados correctamente para el análisis.

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Por qué es importante

Utilizar la estructura de datos correcta desde el inicio previene errores y asegura un análisis preciso, sentando una base sólida para obtener insights significativos.

Resultado esperado

Una template de Excel clara y lista para usar, diseñada para capturar data de Originación de Préstamos de Blend.

QUÉ OBTENDRÁ

Descubra Retrasos Ocultos en la Originación de Préstamos de Blend

ProcessMind revela el verdadero recorrido de cada préstamo en Blend, proporcionando visualizaciones claras de los flujos de trabajo y los cuellos de botella ocultos. Obtenga información procesable para optimizar su proceso y acelerar las aprobaciones.
  • Visualice el recorrido completo del préstamo en Blend
  • Identificar los cuellos de botella exactos del flujo de trabajo
  • Identificar retrasos en la aprobación de cumplimiento
  • Comparar el rendimiento del proceso entre equipos
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RESULTADOS TÍPICOS

Desbloqueando la Eficiencia en la Originación de Préstamos

Estos resultados ilustran las mejoras medibles que las instituciones financieras logran al aplicar el Process Mining a su proceso de originación de préstamos. Al analizar meticulosamente cada paso, las organizaciones pueden identificar ineficiencias y optimizar sus flujos de trabajo dentro de sistemas como Blend.

0 %
Aprobaciones de Préstamos Más Rápidas

Reducción en el tiempo de ciclo de extremo a extremo

Agilice todo el proceso de originación de préstamos, reduciendo el tiempo desde la presentación de la solicitud hasta el desembolso de fondos y acelerando las aprobaciones.
0 %
Mayor Adherencia al Proceso

Aumento en la adherencia al proceso estándar

Asegurar que todas las solicitudes de préstamo sigan consistentemente los flujos de proceso estándar predefinidos, minimizando las desviaciones y mejorando el cumplimiento normativo.
0 %
Retrabajo Reducido

Disminución de actividades repetidas

Identificar y eliminar reenvíos innecesarios y solicitudes repetidas de información o documentos, lo que lleva a una experiencia de solicitante más fluida y una mayor eficiencia.
0 %
`Bottlenecks` Eliminados

Reducción en los tiempos de espera promedio

Identifique y elimine las transferencias y bloqueos ineficientes en actividades críticas como la evaluación de riesgos o las verificaciones de crédito, acelerando significativamente el flujo del proceso.
0 %
Tasas de Aprobación Mejoradas

Aumento de solicitudes exitosas

Comprenda las causas raíz de los rechazos de solicitudes y optimice los pasos y criterios del proceso para aumentar el porcentaje general de préstamos aprobados.
0 %
Cargas de Trabajo Equilibradas para los Oficiales

Distribución optimizada de recursos

Analizar y redistribuir las asignaciones de casos entre los oficiales de préstamos para asegurar una distribución equitativa de la carga de trabajo, mejorando la eficiencia y la satisfacción del empleado.

Los resultados varían según las complejidades específicas de su proceso de originación de préstamos y la calidad de los datos. Las cifras aquí presentadas representan mejoras típicas observadas en diversas implementaciones.

Datos Recomendados

Comienza con los atributos y actividades más importantes, y luego amplía según sea necesario.
¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

Atributos

Puntos de datos clave a capturar para el análisis

El identificador único para cada solicitud de préstamo individual presentada a través de la plataforma Blend.

Por qué es importante

Este es el ID de Caso esencial que conecta todos los pasos del proceso, permitiendo la reconstrucción y el análisis de todo el recorrido de originación de préstamos para cada solicitante.

El nombre del evento de negocio o tarea específica que ocurrió en un momento dado para una solicitud de préstamo.

Por qué es importante

Este atributo constituye la columna vertebral del mapa de procesos, definiendo los pasos y los hitos que conforman el recorrido de originación del préstamo.

El timestamp que indica cuándo comenzó oficialmente una actividad o evento específico.

Por qué es importante

Este timestamp es crucial para ordenar eventos, calcular duraciones de procesos e identificar cuellos de botella y retrasos en el flujo de trabajo de originación de préstamos.

El timestamp que indica cuándo se completó una actividad. A menudo, es el mismo que la hora de inicio para los eventos de hito.

Por qué es importante

Permite el cálculo de tiempos de procesamiento precisos para las actividades, ayudando a distinguir el tiempo de trabajo activo del tiempo de espera inactivo.

El nombre o ID del agente de préstamos o evaluador de riesgos responsable de manejar la actividad.

Por qué es importante

Vincula las actividades del proceso a individuos específicos, permitiendo el análisis de la carga de trabajo, el monitoreo del rendimiento y la optimización de recursos.

El tipo específico de producto de préstamo que se solicita, como una hipoteca o un préstamo personal.

Por qué es importante

Permite la segmentación del análisis de procesos, revelando cómo el rendimiento y los flujos de procesos difieren entre varios productos de préstamo.

El resultado final de la solicitud de préstamo, como Aprobado, Rechazado o Retirado.

Por qué es importante

Esto es esencial para el análisis basado en resultados, permitiendo comparaciones entre instancias de proceso exitosas y no exitosas para mejorar las tasas de aprobación.

El canal a través del cual se presentó inicialmente la solicitud de préstamo.

Por qué es importante

Permite la comparación del rendimiento entre diferentes canales de envío, ayudando a identificar las formas más efectivas y eficientes de adquirir solicitudes.

Actividades

Pasos del proceso a seguir y optimizar

Marca el momento en que un agente de préstamos o solicitante comienza a crear una nueva solicitud de préstamo en el sistema Blend. Suele ser el primer registro creado, incluso antes de que se recopile y envíe formalmente toda la información requerida.

Por qué es importante

Esta actividad sirve como el disparador inicial para el proceso de originación de préstamos, ayudando a medir el tiempo que tardan los solicitantes en completar y enviar su solicitud y a analizar las tasas de abandono de solicitudes.

Representa la presentación formal de la solicitud de préstamo completada por el solicitante o el agente de préstamos para su procesamiento. Este es un evento crítico que inicia oficialmente el cronograma de procesamiento y evaluación de riesgos.

Por qué es importante

Este es el punto de partida oficial para medir el tiempo de procesamiento de extremo a extremo y los acuerdos de nivel de servicio (SLA). Ayuda a diferenciar entre la fase de redacción de la solicitud y la fase de procesamiento activo.

Representa el inicio del proceso de evaluación de riesgos, donde un evaluador de riesgos comienza su revisión detallada de la solicitud de préstamo y los documentos de respaldo. Esto se suele registrar cuando un evaluador de riesgos se asigna el caso a sí mismo o el estado del caso cambia a 'En Evaluación de Riesgos'.

Por qué es importante

Este es un hito importante que marca el comienzo de la fase de toma de decisiones más crítica. Es el punto de partida para medir el KPI de Tasa de Adhesión al SLA de Evaluación de Riesgos e identificar los cuellos de botella previos a la evaluación de riesgos.

Marca la finalización de la revisión del suscriptor, lo que resulta en una decisión como 'Aprobado', 'Aprobado con Condiciones' o 'Denegado'. Este evento concluye el análisis central de suscripción.

Por qué es importante

Esta actividad es el punto final para medir el tiempo de ciclo de la evaluación de riesgos y la adhesión al SLA. El resultado de la decisión es un atributo crítico para analizar las tasas de aprobación y las razones de rechazo.

Representa la aceptación formal del solicitante de la oferta de préstamo y sus términos. Este es un hito crítico que indica la intención del solicitante de proceder con el préstamo.

Por qué es importante

Esta actividad es un indicador clave de una conversión exitosa de la aprobación al cierre. Analizar el tiempo que lleva la aceptación puede proporcionar información sobre la competitividad de la oferta.

Representa la finalización exitosa del proceso de originación de préstamos, donde el monto del préstamo se transfiere al solicitante o a la parte relevante. Este evento marca el final de un recorrido exitoso de solicitud de préstamo.

Por qué es importante

Este es el evento final principal de 'ruta feliz' para el proceso. Medir el tiempo hasta esta actividad proporciona el tiempo de ciclo general de originación de préstamos, un KPI crítico.

Esta actividad significa que la solicitud de préstamo ha sido oficialmente denegada después de la revisión de evaluación de riesgos. Este es un final alternativo y no exitoso del proceso.

Por qué es importante

Este es un evento final crítico de 'ruta infeliz'. Analizar el volumen y los motivos de las denegaciones es esencial para refinar los criterios de préstamo y mejorar el KPI de Tasa de Rechazo de Solicitudes de Préstamo.

Preguntas Frecuentes

Preguntas frecuentes

El Process Mining ayuda a identificar cuellos de botella en las aprobaciones de préstamos, descubrir pasos no conformes y revelar bucles de retrabajo dentro de Blend. Visualiza el flujo de proceso real, mostrando dónde ocurren los retrasos y dónde se pueden optimizar los puntos de contacto manuales. Esto conduce a tiempos de ciclo más rápidos y a una mayor eficiencia operativa.

Principalmente necesitará registros de eventos de Blend. Esto incluye un ID de Caso, como el ID de Solicitud de Préstamo, un Nombre de Actividad para cada paso y un Timestamp de cuándo ocurrió cada actividad. Atributos adicionales, como el agente de préstamos, el estado de la solicitud o el tipo de préstamo, pueden enriquecer su análisis.

El Process Mining ayuda a acelerar los tiempos de ciclo de aprobación de préstamos al identificar ineficiencias y cuellos de botella. También puede esperar reducir el retrabajo y las tasas de reenvío, mejorar la adhesión a los SLA de evaluación de riesgos y optimizar el seguimiento de solicitudes en tiempo real. Esto conduce a un mejor control operativo y una mayor satisfacción del solicitante.

La fase inicial de configuración y extracción de datos puede oscilar entre unas pocas semanas y un par de meses, dependiendo de la accesibilidad y complejidad de los datos. Una vez que el registro de eventos está preparado, los conocimientos iniciales y la identificación de los principales cuellos de botella se pueden lograr en cuestión de días. El análisis exhaustivo y las recomendaciones prácticas suelen seguir en 4-6 semanas.

El Process Mining crea una vista de rayos X de su proceso real de originación de préstamos, visualizando cada paso que toma una solicitud de préstamo desde la presentación hasta la aprobación. Esta transparencia expone todas las variaciones, el retrabajo oculto y los tiempos de ciclo reales que a menudo no son visibles a través de los informes tradicionales.

Los data suelen extraerse de Blend a través de sus funciones de informes, integraciones de API o consultando su base de datos subyacente si se permite el acceso directo. El objetivo es recopilar data a nivel de evento, capturando cada acción y su marca de tiempo para cada solicitud de préstamo. Estos data luego se formatean en un event log para la herramienta de process mining.

Además de tener acceso a los data de eventos de Blend, necesitará una plataforma de software de process mining. Estas herramientas ingieren los event logs y visualizan los procesos. Por lo general, no se requiere hardware especializado más allá de la infraestructura informática estándar para el software en sí, que a menudo está basado en la nube.

Sí, el Process Mining es excelente para el monitoreo de cumplimiento. Puede detectar automáticamente desviaciones de las reglas de proceso predefinidas y los requisitos regulatorios. Esto le permite identificar rápidamente pasos o rutas no conformes tomadas por las solicitudes de préstamo, asegurando que todo el procesamiento se adhiera a los estándares necesarios.

No, el Process Mining no es intrusivo. Analiza datos de eventos históricos extraídos de Blend, por lo que no interfiere con las operaciones en vivo ni requiere cambios en sus sistemas activos. El análisis se realiza completamente offline, lo que garantiza que no haya interrupciones en su procesamiento diario de préstamos.

El Process Mining puede revelar desequilibrios en la carga de trabajo al analizar los registros de actividad e identificar qué agentes de préstamos o equipos manejan constantemente más tareas o experimentan colas más largas. Esta información ayuda a redistribuir las tareas de manera más equitativa y a mejorar la eficiencia general del equipo.

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