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Mejore su proceso de originación de préstamos

Guía de 6 pasos para optimizar su proceso de originación de préstamos en Blend
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Optimice la originación de préstamos en Blend para acelerar las aprobaciones

Los procesos de originación de préstamos suelen sufrir retrasos debido a workflows complejos y controles de cumplimiento. Nuestra plataforma ofrece información clara y práctica para identificar exactamente dónde se ralentiza su proceso. Descubra cómo optimizar las operaciones, reducir los tiempos de ciclo y mejorar significativamente la experiencia del solicitante.

Descargue nuestro Template de datos preconfigurado y aborde los desafíos habituales para alcanzar sus objetivos de eficiencia. Siga nuestro plan de mejora de seis pasos y consulte la guía del Template de datos para transformar sus operaciones.

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¿Por qué optimizar la originación de préstamos?

La originación de préstamos es un proceso fundamental para cualquier institución financiera, ya que influye directamente en los ingresos, la satisfacción de los clientes y la competitividad en el mercado. En el dinámico entorno digital actual, los solicitantes esperan experiencias rápidas, transparentes y sencillas. Los procesos lentos o complejos dentro de su Workflow de originación de préstamos, incluso cuando utiliza plataformas avanzadas como Blend, pueden generar problemas importantes. Entre ellos se encuentran la frustración de los solicitantes, el aumento de los costes operativos debido a los reprocesos manuales, el incumplimiento de los objetivos de ingresos por el abandono de solicitudes e incluso el riesgo de incumplir los requisitos normativos. Comprender y agilizar este proceso no consiste únicamente en mejorar la eficiencia, sino también en proteger el crecimiento de su institución y mantener una reputación positiva en un mercado muy competitivo. Cada retraso, cada paso innecesario y cada cuello de botella aumentan sus costes y perjudican la experiencia del cliente, por lo que la optimización del proceso debe ser una prioridad continua.

Cómo ayuda el Process Mining a mejorar la originación de préstamos en Blend

El Process Mining ofrece una visibilidad incomparable sobre la ejecución real de su proceso de originación de préstamos en Blend, mucho más allá de lo que pueden proporcionar las herramientas tradicionales de generación de informes. Al analizar los datos de eventos, que a menudo proceden directamente de su sistema Blend, el Process Mining construye un mapa preciso y de principio a fin del recorrido de cada solicitud de préstamo, desde el envío hasta el desembolso de los fondos. Esta perspectiva, centrada en Loan Application ID, permite descubrir el flujo real, identificar todas las variantes del proceso y localizar con precisión los puntos de retraso o ineficiencia. Puede ver claramente dónde se atascan las solicitudes, qué pasos implican demasiados reprocesos o dónde no se aplican los controles de cumplimiento de forma coherente. Por ejemplo, puede medir el tiempo exacto entre Credit Check Initiated y Credit Check Completed, o descubrir ciclos frecuentes entre Underwriting Commenced y Supporting Documents Requested, lo que puede indicar que falta información en etapas anteriores. Este enfoque basado en datos convierte las suposiciones en hechos, lo que le permite abordar las causas raíz de los problemas y reducir significativamente el tiempo de ciclo de la originación de préstamos.

Principales áreas de mejora para su proceso en Blend

Con la información obtenida mediante Process Mining, puede centrarse en áreas concretas para lograr mejoras significativas en su proceso de originación de préstamos en Blend. Una de las principales es la reducción del tiempo de ciclo. Al identificar qué actividades o traspasos contribuyen más a los retrasos, puede agilizar los workflows, automatizar potencialmente las tareas repetitivas y optimizar la asignación de recursos. Otra área crítica es la eliminación de los reprocesos. El Process Mining suele revelar patrones en los que las solicitudes regresan repetidamente a etapas anteriores, quizá debido a información incompleta o aprobaciones incoherentes. Abordar directamente estos reprocesos reduce el esfuerzo operativo y acelera la tramitación. Además, puede reforzar el cumplimiento asegurándose de que todos los pasos normativos se sigan de forma coherente en cada solicitud, reduciendo los riesgos durante las auditorías. Identificar las variaciones del proceso también permite estandarizar las mejores prácticas, lo que produce resultados más coherentes y previsibles entre todas las personas responsables de los préstamos y los tipos de producto. Estas mejoras aprovechan directamente su inversión en Blend al hacer que la plataforma digital de concesión de préstamos funcione de forma más eficiente para su institución.

Resultados esperados de la optimización del proceso de originación de préstamos

La aplicación de estrategias de optimización para la originación de préstamos basadas en la información del Process Mining suele generar resultados medibles y relevantes. Puede esperar una reducción apreciable del tiempo de ciclo general de la originación de préstamos, lo que se traduce en aprobaciones más rápidas y desembolsos más ágiles, y mejora significativamente la experiencia del solicitante. Esta eficiencia se traduce en menores costes operativos al reducir el trabajo manual, minimizar los errores y optimizar los niveles de personal. Un mayor cumplimiento normativo implica menos riesgos regulatorios y un proceso más sólido y auditable. En última instancia, estas mejoras se traducen en una mayor satisfacción de los clientes, tasas de conversión de préstamos más altas y una posición competitiva más sólida en el mercado. Al asegurarse de que su plataforma Blend se utiliza plenamente, no solo acelera el proceso, sino que también lo hace más fiable, rentable y centrado en el cliente, impulsando un crecimiento empresarial sostenible.

Cómo empezar a optimizar la originación de préstamos en Blend

Iniciar el proceso de optimización de la originación de préstamos con Blend es sencillo si cuenta con la orientación adecuada. Esta plantilla y los recursos complementarios están diseñados para ayudarle a conectar rápidamente sus datos de Blend, visualizar su proceso y descubrir esos cuellos de botella e ineficiencias críticos. No necesita conocimientos técnicos avanzados para empezar a obtener resultados tangibles. Al centrarse en la información derivada del Process Mining, podrá tomar decisiones fundamentadas para perfeccionar sus workflows, mejorar las configuraciones del sistema y aplicar una formación específica para sus equipos. Dé el primer paso hacia un proceso de originación de préstamos más eficiente, conforme y orientado al cliente, y transforme sus operaciones de concesión de préstamos desde dentro.

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Problemas y desafíos habituales

Identifique los desafíos que le afectan

Los retrasos en el análisis de riesgo o las comprobaciones crediticias generan una mala experiencia para los solicitantes, aumentan las tasas de abandono y reducen las oportunidades de ingresos. Estos periodos de espera prolongados pueden hacer que los solicitantes busquen financiación en otra entidad, lo que afecta directamente al crecimiento y a la cuota de mercado. ProcessMind identifica dónde se atascan las solicitudes y revela cuellos de botella en el proceso de originación de préstamos, como pasos específicos del análisis de riesgo o retrasos en la verificación de documentos dentro de Blend. Al analizar los datos de eventos, destacamos las causas raíz y sugerimos mejoras prácticas para acelerar las aprobaciones.

Las incoherencias en el seguimiento de las directrices normativas o las políticas internas durante la originación de préstamos exponen a la organización a importantes riesgos de cumplimiento, sanciones y daños reputacionales. Los controles manuales y las distintas interpretaciones de las reglas en Blend pueden provocar errores críticos que afecten a la confianza y a la situación jurídica. ProcessMind descubre las desviaciones respecto a las rutas de cumplimiento previstas en el proceso de originación de préstamos y muestra exactamente dónde y por qué se producen los pasos no conformes. Esto le permite hacer cumplir los procedimientos operativos estándar y garantizar que cada solicitud de préstamo tramitada en Blend cumpla todas las normativas necesarias.

Las solicitudes que regresan con frecuencia a etapas anteriores para aportar documentación adicional o corregir errores generan ineficiencias y aumentan considerablemente los costes de tramitación. Estos reprocesos en Blend consumen un tiempo valioso del personal, frustran a los solicitantes y prolongan innecesariamente los tiempos de ciclo. ProcessMind traza todos los ciclos de reproceso e identifica su origen, como envíos iniciales incompletos o una validación insuficiente de documentos en el proceso de originación de préstamos. Le ofrecemos información sobre las causas habituales de los reenvíos para que pueda rediseñar el proceso de forma específica y reducir su frecuencia.

Sin información clara y en tiempo real sobre el avance de una solicitud, tanto los solicitantes como las personas responsables de los préstamos se sienten frustrados, lo que aumenta las llamadas al servicio de soporte y reduce la satisfacción del cliente. Esta falta de transparencia sobre el estado en Blend dificulta la resolución proactiva de problemas y la comunicación eficiente durante todo el proceso de originación de préstamos. ProcessMind ofrece una vista completa y actualizada del recorrido de cada solicitud de préstamo, haciendo transparentes su estado exacto y los siguientes pasos. Esto permite a sus equipos proporcionar actualizaciones precisas y gestionar las expectativas de forma proactiva, mejorando significativamente la experiencia del solicitante en Blend.

La distribución desigual de las solicitudes de préstamo entre el personal hace que algunas personas estén sobrecargadas, lo que provoca agotamiento y retrasos, mientras que otras no aprovechan toda su capacidad. Este desequilibrio en Blend afecta a la eficiencia general del equipo y a la velocidad de tramitación de la originación de préstamos. ProcessMind analiza la distribución de la carga de trabajo y los tiempos de tramitación entre las distintas personas responsables de los préstamos, e identifica dónde se producen cuellos de botella debido a asignaciones desiguales. Ofrecemos recomendaciones basadas en datos para optimizar la asignación de recursos y garantizar un proceso de originación de préstamos más equilibrado y eficiente.

Solicitar repetidamente a los solicitantes los mismos documentos o documentos que faltan genera una frustración considerable, prolonga los tiempos de tramitación y a menudo provoca el abandono de la solicitud. Esta ineficiencia en Blend se debe a requisitos iniciales poco claros o a procesos de recopilación inadecuados durante la originación de préstamos. ProcessMind rastrea cada solicitud de documentos y señala exactamente dónde y por qué se realizan varias solicitudes para una misma solicitud de préstamo. Al identificar estos puntos, ayudamos a agilizar los pasos de recopilación y validación de documentos, mejorando la eficiencia y la satisfacción de los solicitantes en Blend.

No cumplir los acuerdos de nivel de servicio internos o externos para el análisis de riesgo puede provocar sanciones económicas, dañar la reputación de la empresa y generar una mala experiencia para los solicitantes. Incumplir sistemáticamente estos objetivos en Blend indica la existencia de problemas estructurales en el proceso de originación de préstamos que requieren atención inmediata. ProcessMind señala las etapas exactas y las razones de los incumplimientos de SLA, como actividades o equipos concretos que superan sistemáticamente sus objetivos durante el análisis de riesgo. Ofrecemos información para abordar estas ineficiencias y ayudarle a cumplir y superar de forma proactiva sus compromisos de servicio en Blend.

Las solicitudes que siguen rutas de proceso no estándar o «paralelas», en lugar del flujo óptimo definido, introducen incoherencias, aumentan las tasas de error y dificultan el control del proceso. Estas variaciones en Blend generan resultados imprevisibles y reducen la eficiencia durante la originación de préstamos. ProcessMind visualiza todas las rutas reales que siguen las solicitudes de préstamo y destaca las desviaciones habituales respecto al «camino ideal». Esto le permite estandarizar los workflows y hacer cumplir las mejores prácticas para garantizar una tramitación coherente y eficiente de todas las solicitudes en Blend.

Las solicitudes suelen quedar detenidas al pasar entre distintos equipos o sistemas, lo que genera tiempos de inactividad y prolonga la duración total de la tramitación. Estos traspasos ineficientes en Blend provocan fallos de comunicación y pueden afectar considerablemente a la velocidad del proceso de originación de préstamos. ProcessMind analiza los puntos de transferencia entre actividades y departamentos, y revela dónde las solicitudes esperan demasiado tiempo el siguiente paso. Identificamos los retrasos concretos en los traspasos y sus causas, lo que le permite agilizar las transiciones y aumentar el rendimiento en Blend.

Un porcentaje elevado 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 los motivos del rechazo en Blend es fundamental para perfeccionar los criterios y mejorar las tasas de conversión en Loan Origination. ProcessMind relaciona los atributos de las solicitudes y las rutas del proceso con los resultados de la decisión final para identificar patrones comunes que conducen al rechazo. Le ayudamos a determinar si los rechazos se deben a deficiencias en las primeras etapas del proceso o a puntos de decisión concretos, lo que permite aplicar mejoras específicas en Blend.

Depender demasiado de tareas manuales, especialmente en actividades repetitivas como la introducción o verificación de datos, aumenta el riesgo de errores humanos, prolonga los tiempos de procesamiento y eleva los costes operativos. Identificar y automatizar estos puntos de intervención en Blend es clave para crecer y mejorar la eficiencia en Loan Origination. ProcessMind traza todas las actividades y destaca las que son manuales y propensas a sufrir retrasos o errores. Identificamos las áreas de mayor impacto en las que puede introducirse automatización o mejorarse la ya existente, optimizando el Workflow y reduciendo el esfuerzo manual en Blend.

Objetivos habituales

Defina cómo es el éxito

Este objetivo se centra en reducir significativamente el tiempo total transcurrido desde el envío inicial de la solicitud hasta el desembolso final del préstamo. Lograr aprobaciones más rápidas mejora directamente la satisfacción de los clientes, reduce los costes operativos asociados a procesamientos prolongados y aumenta el volumen total de préstamos que pueden procesarse en la plataforma Blend. Esto permite que los solicitantes reciban sus fondos antes, mejorando su experiencia y su ventaja competitiva. Las capacidades de ProcessMind permiten analizar en detalle todo el recorrido de Loan Origination e identificar las actividades y transferencias que contribuyen a los retrasos. Al visualizar los cuellos de botella y medir la duración de las actividades, puede localizar las áreas que deben rediseñarse y lograr posibles reducciones del 20-30 % en el tiempo total del ciclo. El éxito se mide mediante el seguimiento de la duración media del procesamiento de principio a fin.

Este objetivo busca garantizar que cada paso del proceso de Loan Origination cumpla estrictamente todas las normativas financieras pertinentes y las políticas internas en el entorno de Blend. El incumplimiento puede provocar multas elevadas, daños reputacionales y problemas legales. Garantizar el cumplimiento protege a la institución y genera confianza entre los solicitantes al demostrar prácticas responsables de concesión de préstamos. ProcessMind ayuda a descubrir y visualizar automáticamente todas las rutas reales del proceso, lo que permite compararlas con Workflows ideales que cumplen la normativa. Identifica desviaciones respecto a la secuencia prevista de actividades o a las comprobaciones obligatorias, como evaluaciones crediticias ausentes o divulgaciones tardías. Al supervisar el cumplimiento de reglas predefinidas, ProcessMind permite intervenir de forma proactiva y garantiza que todas las solicitudes de préstamo se procesen conforme a los estándares normativos. El resultado se mide mediante la reducción de las infracciones de cumplimiento.

El objetivo es reducir drásticamente los casos en los que las solicitudes de préstamo requieren repetir pasos, volver a introducir datos o solicitar varias veces la misma información a los solicitantes. Las tasas elevadas de reprocesamiento desperdician tiempo valioso, aumentan los costes operativos, frustran a los solicitantes y pueden incrementar el abandono dentro de su sistema Blend. Este objetivo busca hacer bien el proceso desde el primer intento. ProcessMind identifica bucles y actividades repetitivas en el proceso de Loan Origination, como los pasos repetidos «Supporting Documents Requested» o «Application Received and Validated». Al analizar estos patrones de reprocesamiento, puede descubrir causas raíz como requisitos iniciales poco claros, formularios incompletos o transferencias de datos ineficientes. ProcessMind ayuda a reducir el reprocesamiento hasta un 15-25 % al destacar los puntos concretos de fallo, medidos por la frecuencia de estas actividades en cada solicitud de préstamo.

Este objetivo se centra en mejorar la visibilidad del estado actual y la evolución de cada solicitud de préstamo dentro de la plataforma Blend. La falta de transparencia puede provocar ineficiencias, incumplimiento de plazos y un servicio deficiente, ya que los agentes de préstamos tienen dificultades para proporcionar actualizaciones. Un seguimiento mejorado proporciona al personal y a los solicitantes información precisa y actualizada. ProcessMind ofrece una representación visual y dinámica de todo el proceso de Loan Origination, lo que permite a las partes interesadas ver en qué punto del ciclo de vida se encuentra cada solicitud en cualquier momento. Identifica actividades concretas y su duración, y destaca las solicitudes bloqueadas o retrasadas. Al integrar datos de eventos, ProcessMind ofrece una visión en tiempo real del proceso, permite una gestión proactiva y reduce las consultas. El éxito se mide mediante la mejora de la actualización y la precisión de los datos.

Este objetivo busca garantizar que la carga de trabajo entre los agentes de préstamos y los equipos de procesamiento que participan en Loan Origination esté equilibrada y se gestione de forma eficiente. Una distribución desigual sobrecarga a algunos agentes, lo que provoca retrasos y agotamiento, mientras que otros pueden estar infrautilizados. Optimizar este equilibrio mejora la productividad y reduce los tiempos de ciclo en todo el proceso. ProcessMind visualiza el flujo de trabajo entre los distintos recursos e identifica dónde se acumulan las tareas o dónde determinados agentes experimentan colas más largas de forma constante. Al analizar la utilización de los recursos y los cuellos de botella relacionados con cada persona colaboradora, ProcessMind ayuda a detectar oportunidades para reasignar tareas o mejorar la estructura de los equipos. Esto puede generar un rendimiento más equilibrado y reducir potencialmente entre un 10 y un 20 % el tiempo medio de espera de las solicitudes, medido mediante métricas de utilización de recursos.

El objetivo es minimizar el número de veces que se solicita a los solicitantes la misma documentación o información durante el proceso de Loan Origination en Blend. Las solicitudes repetidas generan una experiencia frustrante, aumentan la probabilidad de abandono y añaden una carga administrativa innecesaria para el personal. Agilizar este proceso mejora significativamente la satisfacción de los clientes. ProcessMind analiza los registros de eventos para detectar patrones en los que las actividades «Supporting Documents Requested» aparecen varias veces en una misma solicitud de préstamo. Ayuda a identificar las etapas o condiciones en las que se producen estas repeticiones y revela problemas como requisitos iniciales poco claros, una gestión documental ineficiente o una comunicación deficiente entre los pasos del proceso. Al identificar estas ineficiencias, ProcessMind permite ajustar el proceso para reducir entre un 20 y un 30 % las solicitudes repetidas, medido mediante el número medio de ciclos de solicitud de documentos por aplicación.

Este objetivo busca garantizar que se cumplan de forma constante todos los Acuerdos de Nivel de Servicio, especialmente los que regulan la fase de suscripción de Loan Origination. Incumplir los SLA puede provocar sanciones, pérdida de confianza y, en última instancia, un impacto negativo en la satisfacción de los clientes y la reputación de la empresa dentro del ecosistema Blend. Cumplirlos de forma constante demuestra fiabilidad y eficiencia. ProcessMind permite supervisar los pasos del proceso de suscripción frente a objetivos de tiempo y rutas críticas predefinidos. Destaca automáticamente los casos en los que las actividades de suscripción superan el tiempo asignado y señala los cuellos de botella o recursos concretos que causan el retraso. Al proporcionar información práctica sobre los casos que no cumplen las condiciones, ProcessMind ayuda a aumentar entre un 10 y un 15 % las tasas de cumplimiento de los SLA, medidas por el porcentaje de procesos de suscripción que cumplen sus plazos objetivo.

Este objetivo se centra en reducir las variaciones no deseadas y las desviaciones respecto al Workflow óptimo o diseñado para Loan Origination en Blend. Las variaciones de proceso no controladas pueden provocar inconsistencias en la calidad, riesgos de incumplimiento, tiempos de ciclo impredecibles y un aumento de los costes operativos. La estandarización garantiza resultados previsibles y una mayor eficiencia. ProcessMind descubre y visualiza automáticamente todas las rutas reales que siguen las solicitudes de préstamo, mostrando tanto las variantes previstas como las no deseadas. Cuantifica la frecuencia de cada ruta para que pueda identificar los flujos predominantes y las desviaciones anómalas. Al destacar dónde y por qué se producen las variaciones, ProcessMind proporciona la información necesaria para aplicar las mejores prácticas y reducir entre un 15 y un 20 % las variaciones del proceso, medido mediante el número de rutas de proceso únicas observadas.

El objetivo es identificar y eliminar los puntos críticos o las ineficiencias que ralentizan considerablemente el proceso general de originación de préstamos, especialmente las relacionadas con los traspasos entre equipos o sistemas. Los cuellos de botella provocan retrasos, aumentan los tiempos de espera e impiden que las solicitudes avancen con fluidez, lo que afecta tanto a la eficiencia como a la experiencia del cliente en Blend.ProcessMind utiliza mapas de procesos y Dashboards de rendimiento para localizar visualmente las actividades o los recursos donde se acumula el trabajo, señal de que existe un cuello de botella. Cuantifica la duración de las colas y los tiempos de espera entre actividades, lo que permite priorizar los cuellos de botella que deben abordarse. Al identificar las causas raíz de los retrasos, ProcessMind ayuda a eliminar puntos críticos concretos, conseguir un flujo más fluido y reducir los tiempos de procesamiento en todo el proceso de concesión.

Este objetivo consiste en optimizar la toma de decisiones dentro de Loan Origination para aumentar el porcentaje de solicitudes que finalmente se aprueban sin comprometer los estándares de riesgo. Las tasas elevadas de rechazo pueden indicar problemas en la cualificación inicial, una suscripción ineficiente u oportunidades perdidas de ofrecer alternativas, lo que afecta al crecimiento del negocio. ProcessMind analiza las rutas que siguen las solicitudes de préstamo aprobadas y rechazadas, e identifica las características comunes o las desviaciones del proceso asociadas a cada resultado. Puede descubrir las etapas en las que las solicitudes se rechazan con frecuencia y proporcionar información sobre los motivos de la decisión. Al comprender estos patrones, ProcessMind ayuda a perfeccionar la evaluación inicial y la suscripción, con un posible aumento del 5-10 % en las tasas de aprobación sin modificar los parámetros de riesgo. El resultado se mide mediante la proporción entre solicitudes aprobadas y solicitudes enviadas.

Este objetivo busca reducir el número de intervenciones humanas y transferencias manuales de datos dentro del proceso de Loan Origination 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 del proceso y destaca las que son manuales, repetitivas y buenas candidatas para la automatización. Cuantifica el tiempo dedicado a las transferencias manuales y a la introducción de datos, mostrando el ahorro potencial de la automatización robótica de procesos (RPA) o de las integraciones entre sistemas. Al identificar oportunidades concretas de automatización, ProcessMind ayuda a reducir entre un 20 y un 40 % el esfuerzo manual, medido mediante el número de puntos de intervención manual por solicitud de préstamo.

La ruta de mejora de 6 pasos para Loan Origination

1

Descargar el Template
2

Exportar sus datos de Blend
3

Cargar su conjunto de datos
4

Analizar su proceso de préstamos
5

Implementar mejoras clave
6

Supervisar el progreso continuo
1

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Qué hacer

Obtenga el Template de Excel preconfigurado y adaptado a los procesos de Loan Origination. Este Template garantiza que sus datos tengan la estructura correcta para el análisis.

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Por qué es importante

Utilizar desde el principio la estructura de datos adecuada evita errores y garantiza un análisis preciso, sentando una base sólida para obtener conclusiones relevantes.

Resultado esperado

Un Template de Excel claro y listo para usar, diseñado para capturar datos de Loan Origination de Blend.

LO QUE OBTENDRÁ

Descubra los retrasos ocultos en la originación de préstamos de Blend

ProcessMind revela el recorrido real de cada préstamo en Blend y ofrece visualizaciones claras de los workflows y los cuellos de botella ocultos. Obtenga información práctica para optimizar su proceso y acelerar las aprobaciones.
  • Visualice el recorrido completo del préstamo en Blend
  • Identifique los cuellos de botella exactos del workflow
  • Identifique los retrasos en las aprobaciones de cumplimiento
  • Compare 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 HABITUALES

Liberar la eficiencia en Loan Origination

Estos resultados ilustran las mejoras medibles que las instituciones financieras logran al aplicar Process Mining a sus procesos de concesión de préstamos. Al analizar minuciosamente cada paso, las organizaciones pueden localizar ineficiencias y optimizar sus Workflows en sistemas como Blend.

0 %
Aprobaciones de préstamos más rápidas

Reducción del tiempo de ciclo de principio a fin

Agilice todo el proceso de Loan Origination, reduzca el tiempo desde el envío de la solicitud hasta el desembolso de los fondos y acelere las aprobaciones.
0 %
Mayor conformidad del proceso

Aumento del cumplimiento del proceso estándar

Garantice que todas las solicitudes de préstamo sigan de forma constante los flujos de proceso estándar predefinidos, minimizando las desviaciones y mejorando el cumplimiento normativo.
0 %
Menos reprocesamiento

Reducción de las actividades repetidas

Identifique y elimine reenvíos innecesarios y solicitudes repetidas de información o documentos para ofrecer una experiencia más fluida a los solicitantes y aumentar la eficiencia.
0 %
Eliminación de cuellos de botella

Reducción de los tiempos medios de espera

Localice y elimine transferencias ineficientes y bloqueos en actividades críticas como la suscripción o las comprobaciones crediticias para acelerar significativamente el flujo del proceso.
0 %
Mejores tasas de aprobación

Aumento de las solicitudes aprobadas

Comprenda las causas raíz de los rechazos de solicitudes y optimice los pasos y criterios del proceso para aumentar el porcentaje total de préstamos aprobados.
0 %
Cargas de trabajo equilibradas para los agentes

Distribución optimizada de los recursos

Analice y redistribuya la asignación de casos entre los agentes de préstamos para garantizar una distribución justa de la carga de trabajo y mejorar la eficiencia y la satisfacción del personal.

Los resultados varían según la complejidad específica de su proceso de Loan Origination y la calidad de los datos. Las cifras que se presentan aquí representan mejoras habituales observadas en distintas implementaciones.

Datos recomendados

Comience con los atributos y las actividades más importantes y amplíe la información según sea necesario.
¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un registro de eventos de Process Mining.

Atributos

Datos clave que debe recopilar para el análisis

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

Por qué es importante

Es el Case ID esencial que conecta todos los pasos del proceso y permite reconstruir y analizar el recorrido completo de originación del préstamo para cada solicitante.

El nombre del evento empresarial o la tarea específicos que tuvieron lugar en un momento determinado para una solicitud de préstamo.

Por qué es importante

Este atributo constituye la base del mapa de proceso, ya que define los pasos y los hitos que forman el recorrido de originación del préstamo.

La marca de tiempo que indica cuándo comenzó oficialmente una actividad o un evento específicos.

Por qué es importante

Esta marca de tiempo es fundamental para ordenar los eventos, calcular la duración del proceso e identificar cuellos de botella y retrasos en el Workflow de originación del préstamo.

La marca de tiempo que indica cuándo se completó una actividad. En los eventos de hito, suele coincidir con la hora de inicio.

Por qué es importante

Permite calcular con precisión los tiempos de procesamiento de las actividades y ayuda a distinguir el tiempo de trabajo activo del tiempo de espera inactivo.

El nombre o ID del agente de préstamos o analista de crédito responsable de gestionar la actividad.

Por qué es importante

Vincula las actividades del proceso con personas concretas y permite analizar la carga de trabajo, supervisar el rendimiento y optimizar los recursos.

El tipo específico de producto de préstamo solicitado, como una hipoteca o un préstamo personal.

Por qué es importante

Permite segmentar el análisis del proceso y revela cómo varían el rendimiento y los flujos del proceso entre los distintos productos de préstamo.

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

Por qué es importante

Es esencial para el análisis basado en resultados, ya que permite comparar instancias de proceso exitosas y no exitosas para mejorar las tasas de aprobación.

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

Por qué es importante

Permite comparar el rendimiento entre distintos canales de envío y ayuda a identificar las formas más eficaces y eficientes de captar solicitudes.

Actividades

Pasos del proceso que debe supervisar y optimizar

Indica el momento en que un agente de préstamos o un solicitante comienza a crear una nueva solicitud de préstamo en el sistema Blend. A menudo es el primer registro que se crea, incluso antes de recopilar y enviar formalmente toda la información requerida.

Por qué es importante

Esta actividad actúa como desencadenante inicial del proceso de concesión de préstamos. Ayuda a medir el tiempo que tardan los solicitantes en completar y enviar su solicitud, así como a analizar las tasas de abandono.

Representa el envío formal de la solicitud de préstamo completada por parte del solicitante o del agente de préstamos para su procesamiento. Es un evento crítico que inicia oficialmente el plazo de procesamiento y suscripción.

Por qué es importante

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

Representa el inicio del proceso de suscripción, cuando un suscriptor comienza a revisar detalladamente la solicitud de préstamo y los documentos justificativos. Normalmente se captura cuando un suscriptor se asigna el caso o cuando el estado del caso cambia a «In Underwriting».

Por qué es importante

Es un hito importante que marca el comienzo de la fase de toma de decisiones más crítica. Constituye el punto de partida para medir el KPI de tasa de cumplimiento del SLA de suscripción e identificar cuellos de botella previos a la suscripción.

Marca la finalización de la revisión del analista de crédito y da lugar a una decisión como «Aprobado», «Aprobado con condiciones» o «Rechazado». Este evento concluye el análisis central de evaluación crediticia.

Por qué es importante

Esta actividad es el punto final para medir el tiempo del ciclo de evaluación crediticia y el cumplimiento del SLA. El resultado de la decisión es un atributo fundamental para analizar las tasas de aprobación y los motivos de rechazo.

Representa la aceptación formal de la oferta de préstamo y sus condiciones por parte del solicitante. Es un hito fundamental que indica la intención del solicitante de continuar 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 necesario para aceptar la oferta puede aportar información sobre su competitividad.

Representa la finalización exitosa del proceso de originación del préstamo, cuando el importe del préstamo se transfiere al solicitante o a la parte correspondiente. Este evento marca el final de un proceso exitoso de solicitud de préstamo.

Por qué es importante

Es el evento final principal del «camino feliz» del proceso. Medir el tiempo hasta esta actividad proporciona el tiempo total del ciclo de originación del préstamo, un KPI fundamental.

Esta actividad indica que la solicitud de préstamo se ha rechazado oficialmente después de la revisión de evaluación crediticia. Es un final alternativo y no exitoso del proceso.

Por qué es importante

Es un evento final crítico del «camino no deseado». Analizar el volumen y los motivos de los rechazos es esencial para perfeccionar los criterios de concesión y mejorar el KPI de tasa de rechazo de solicitudes de préstamo.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

Process Mining ayuda a identificar cuellos de botella en las aprobaciones de préstamos, descubrir pasos que no cumplen las normas y revelar ciclos de retrabajo en Blend. Visualiza el flujo real del proceso, muestra dónde se producen los retrasos y señala los puntos de intervención manual que pueden optimizarse. Esto permite reducir los tiempos de ciclo y aumentar la eficiencia operativa.

Principalmente necesitará registros de eventos de Blend. Estos deben incluir un Case ID, como el Loan Application ID, un Activity Name para cada paso y una Timestamp que indique cuándo ocurrió cada actividad. Atributos adicionales, como el agente de préstamos, el estado de la solicitud o el tipo de préstamo, pueden enriquecer el análisis.

Process Mining ayuda a acelerar los tiempos de ciclo de aprobación de préstamos al localizar ineficiencias y cuellos de botella. También puede reducir las tasas de retrabajo y reenvío de solicitudes, mejorar el cumplimiento de los SLA de evaluación crediticia y optimizar el seguimiento de solicitudes en tiempo real. Esto se traduce en un mejor control operativo y una mayor satisfacción de los solicitantes.

La fase inicial de configuración y extracción de datos puede durar desde unas semanas hasta un par de meses, según la accesibilidad y la complejidad de los datos. Una vez preparado el Registro de eventos, los primeros resultados y la identificación de los principales cuellos de botella pueden obtenerse en cuestión de días. El análisis exhaustivo y las recomendaciones útiles para la acción suelen llegar en un plazo de 4 a 6 semanas.

Process Mining crea una visión de rayos X de su proceso real de originación de préstamos y visualiza cada paso que sigue una solicitud desde el envío hasta la aprobación. Esta transparencia muestra todas las variaciones, los retrabajos ocultos y los tiempos de ciclo reales que a menudo no aparecen en los informes tradicionales.

Normalmente, los datos pueden extraerse de Blend mediante sus funciones de informes, integraciones de API o consultas a la base de datos subyacente, si se permite el acceso directo. El objetivo es recopilar datos a nivel de evento que capturen cada acción y su marca de tiempo para cada solicitud de préstamo. Después, estos datos se formatean como un Registro de eventos para la herramienta de Process Mining.

Además de tener acceso a los datos de eventos de Blend, necesitará una plataforma de software de Process Mining. Estas herramientas incorporan los registros de eventos y visualizan los procesos. Normalmente no se requiere hardware especializado, más allá de la infraestructura informática estándar necesaria para el propio software, que a menudo está basado en la nube.

Sí. Process Mining es excelente para supervisar el Cumplimiento. Puede detectar automáticamente las desviaciones respecto a las reglas de proceso predefinidas y los requisitos normativos. Esto permite identificar rápidamente los pasos o las rutas que no cumplen las normas y garantizar que toda la tramitación se ajuste a los estándares necesarios.

No. Process Mining no es intrusivo. Analiza datos históricos de eventos extraídos de Blend, por lo que no interfiere con las operaciones en curso ni exige cambios en sus sistemas activos. El análisis se realiza completamente sin conexión para garantizar que la tramitación diaria de préstamos no se vea afectada.

Process Mining puede revelar desequilibrios en la carga de trabajo al analizar los registros de actividades e identificar qué agentes o equipos gestionan constantemente más tareas o afrontan colas más largas. Esta información ayuda a redistribuir las tareas de forma más equitativa y a mejorar la eficiencia general del equipo.

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