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Améliorez votre processus d’octroi de prêts

Guide en 6 étapes pour optimiser votre processus d’octroi de prêts dans Blend
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Optimisez l’octroi de prêts dans Blend pour accélérer les approbations

Les processus d’octroi de prêts subissent souvent des retards en raison de flux de travail complexes et des contrôles de conformité. Notre plateforme fournit des analyses claires et concrètes pour localiser précisément les points de ralentissement du processus. Vous pouvez découvrir comment optimiser les opérations, réduire les temps de cycle et améliorer sensiblement l’expérience des demandeurs.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d’efficacité. Suivez notre plan d’amélioration en six étapes et consultez le guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi optimiser l’octroi de prêts ?

L’octroi de prêts est un processus essentiel pour tout établissement financier. Il a une incidence directe sur les revenus, la satisfaction des clients et la compétitivité sur le marché. Dans l’environnement numérique actuel, où le rythme est soutenu, les demandeurs attendent une expérience rapide, transparente et simple. Des processus lents ou complexes dans votre flux de travail d’octroi de prêts, même lorsque vous utilisez des plateformes avancées comme Blend, peuvent entraîner des problèmes importants : frustration des demandeurs, hausse des coûts opérationnels due aux reprises manuelles, objectifs de revenus non atteints en raison des demandes abandonnées, voire risques de non-conformité réglementaire. Comprendre et optimiser ce processus ne consiste pas seulement à gagner en efficacité. Il s’agit aussi de soutenir la croissance de votre établissement et de préserver sa réputation sur un marché très concurrentiel. Chaque retard, chaque étape inutile et chaque goulot d’étranglement augmente vos coûts et dégrade l’expérience client, ce qui fait de l’optimisation des processus une démarche permanente.

Comment le Process Mining améliore l’octroi de prêts dans Blend

Le Process Mining offre une visibilité incomparable sur l’exécution réelle de votre processus d’octroi de prêts dans Blend, bien au-delà de ce que peuvent fournir les outils de reporting traditionnels. En analysant les données d’événements, souvent issues directement de votre système Blend, le Process Mining reconstitue avec précision le parcours de bout en bout de chaque demande de prêt, de sa soumission au décaissement des fonds. En vous concentrant sur l’ID de la demande de prêt, vous pouvez découvrir le flux réel, identifier toutes les variantes du processus et localiser précisément les points de retard ou d’inefficacité. Vous voyez clairement où les demandes restent bloquées, quelles étapes entraînent trop de reprises ou dans quels cas les contrôles de conformité ne sont pas appliqués de manière uniforme. Vous pouvez par exemple mesurer précisément le temps écoulé entre « Vérification de crédit lancée » et « Vérification de crédit terminée », ou repérer les boucles fréquentes entre « Souscription commencée » et « Documents justificatifs demandés », qui peuvent révéler des informations manquantes à des étapes antérieures. Cette approche fondée sur les données transforme les suppositions en faits, vous permet de traiter les causes profondes des problèmes et réduit considérablement le temps de cycle de l’octroi de prêts.

Principaux axes d’amélioration de votre processus Blend

Les analyses issues du Process Mining vous permettent de cibler des domaines précis afin d’améliorer sensiblement votre processus d’octroi de prêts dans Blend. La réduction du temps de cycle constitue un premier axe majeur. En identifiant les activités ou les transferts de responsabilité qui contribuent le plus aux retards, vous pouvez optimiser les flux de travail, automatiser certaines tâches répétitives et mieux répartir les ressources. La réduction des reprises constitue un autre axe important. Le Process Mining révèle souvent des demandes qui reviennent à plusieurs reprises à des étapes antérieures, par exemple en raison d’informations incomplètes ou d’approbations incohérentes. En traitant directement ces reprises, vous réduisez l’effort opérationnel et accélérez le traitement. Vous pouvez également renforcer la conformité en vérifiant que toutes les étapes réglementaires sont suivies de manière uniforme pour chaque demande, ce qui réduit les risques liés aux audits. L’identification des variations du processus vous aide par ailleurs à standardiser les bonnes pratiques et à obtenir des résultats plus cohérents et prévisibles pour tous les chargés de prêts et tous les types de produits. Ces améliorations vous permettent de tirer pleinement parti de votre investissement dans Blend en rendant la plateforme de prêt numérique plus efficace pour votre établissement.

Résultats attendus de l’optimisation du processus d’octroi de prêts

La mise en œuvre de stratégies d’optimisation fondées sur les analyses du Process Mining produit généralement des résultats mesurables et significatifs. Vous pouvez vous attendre à une réduction sensible du temps de cycle global de l’octroi de prêts, à des décisions plus rapides et à un décaissement accéléré des fonds, ce qui améliore nettement l’expérience des demandeurs. Cette efficacité se traduit par une baisse des coûts opérationnels grâce à la réduction des interventions manuelles, à la diminution des erreurs et à une meilleure adaptation des effectifs. Une meilleure conformité réduit les risques réglementaires et permet de disposer d’un processus plus fiable et plus facile à auditer. Au final, ces améliorations entraînent une hausse de la satisfaction client, des taux de conversion des prêts et de la compétitivité sur le marché. En veillant à tirer le meilleur parti de votre plateforme Blend, vous ne rendez pas seulement votre processus plus rapide. Vous le rendez aussi plus fiable, plus économique et davantage centré sur le client, ce qui soutient une croissance durable.

Premiers pas pour optimiser l’octroi de prêts dans Blend

Avec un accompagnement adapté, l’optimisation de votre processus d’octroi de prêts dans Blend est simple à engager. Ce modèle et les ressources associées vous aident à connecter rapidement vos données Blend, à visualiser votre processus et à faire apparaître les goulots d’étranglement et les inefficacités. Vous n’avez pas besoin d’une expertise technique approfondie pour obtenir rapidement des résultats concrets. En vous appuyant sur les analyses issues du Process Mining, vous pouvez prendre des décisions éclairées, affiner vos flux de travail, ajuster la configuration des systèmes et mettre en place des formations ciblées pour vos équipes. Faites le premier pas vers un processus d’octroi de prêts plus efficace, conforme et adapté aux attentes des clients, en transformant vos opérations de crédit de l’intérieur.

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Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous concernent

Les retards au niveau de la souscription ou des vérifications de crédit dégradent l’expérience des demandeurs, augmentent les taux d’abandon et entraînent une perte d’occasions de revenus. Ces délais d’attente prolongés peuvent inciter les demandeurs à chercher un financement ailleurs, ce qui affecte directement la croissance et la part de marché. ProcessMind identifie les points de blocage des demandes et révèle les goulots d’étranglement du processus d’octroi de prêts, notamment certaines étapes de souscription ou des retards dans la vérification des documents au sein de Blend. En analysant les données d’événements, nous mettons en évidence les causes profondes et suggérons des améliorations concrètes pour accélérer les décisions.

Le non-respect des directives réglementaires ou des politiques internes lors de l’octroi de prêts expose l’organisation à des risques importants en matière de conformité, à des sanctions et à une atteinte à sa réputation. Les contrôles manuels et les interprétations variables des règles dans Blend peuvent entraîner des erreurs importantes, qui nuisent à la confiance et à la sécurité juridique. ProcessMind révèle les écarts par rapport aux parcours de conformité prévus dans le processus d’octroi de prêts et indique précisément où et pourquoi les étapes non conformes se produisent. Vous pouvez ainsi faire appliquer les procédures opérationnelles standard et garantir que chaque demande traitée dans Blend respecte toutes les réglementations nécessaires.

Les demandes qui reviennent fréquemment à des étapes antérieures pour fournir des documents supplémentaires ou corriger des informations créent des inefficacités et augmentent fortement les coûts de traitement. Ces reprises dans Blend mobilisent un temps précieux des équipes, frustrent les demandeurs et prolongent inutilement les délais globaux. ProcessMind cartographie toutes les boucles de reprise et en identifie l’origine, par exemple des soumissions initiales incomplètes ou une validation insuffisante des documents dans le processus d’octroi de prêts. Nous mettons en évidence les causes fréquentes des nouvelles soumissions afin de vous permettre de repenser précisément les étapes concernées et d’en réduire la fréquence.

Sans visibilité claire et en temps réel sur l’avancement d’une demande, les demandeurs comme les agents de crédit sont frustrés. Cela entraîne davantage de demandes d’assistance et une baisse de la satisfaction client. Ce manque de transparence sur le statut dans Blend complique la résolution proactive des problèmes et la communication tout au long du parcours d’octroi de prêts. ProcessMind offre une vue complète et actualisée du parcours de chaque demande de prêt, en rendant transparents son statut exact et les prochaines étapes. Vos équipes peuvent ainsi fournir des informations précises et gérer les attentes de manière proactive, ce qui améliore nettement l’expérience des demandeurs dans Blend.

Une répartition inégale des demandes de prêt entre les collaborateurs surcharge certains chargés de prêts, ce qui entraîne de l’épuisement et des retards, tandis que d’autres sont sous-utilisés, ce qui gaspille des capacités. Ce déséquilibre dans Blend affecte l’efficacité globale de l’équipe et la vitesse de traitement de l’octroi de prêts. ProcessMind analyse la répartition de la charge et les temps de traitement entre les différents chargés de prêts afin d’identifier les goulots d’étranglement liés à une attribution inégale. Nous fournissons des recommandations fondées sur les données pour optimiser la répartition des ressources et garantir un processus d’octroi de prêts plus équitable et plus efficace.

Demander à plusieurs reprises les mêmes documents ou des documents manquants aux demandeurs génère une forte frustration, prolonge les délais de traitement et conduit souvent à l’abandon des demandes. Cette inefficacité dans Blend provient d’exigences initiales peu claires ou de processus de collecte insuffisants lors de l’octroi de prêts. ProcessMind retrace chaque demande de document et indique précisément où et pourquoi plusieurs demandes sont formulées pour une même demande de prêt. En identifiant ces points, nous vous aidons à simplifier la collecte et la validation des documents, tout en améliorant l’efficacité et la satisfaction des demandeurs dans Blend.

Le non-respect des accords de niveau de service internes ou externes applicables à l’évaluation des risques peut entraîner des pénalités financières, nuire à la réputation de l’entreprise et dégrader l’expérience des demandeurs. Le dépassement régulier de ces objectifs dans Blend révèle des problèmes structurels au sein du processus d’octroi de prêts, qui nécessitent une intervention rapide. ProcessMind localise les étapes et les causes précises des dépassements de SLA, par exemple les activités ou les équipes qui dépassent régulièrement leurs objectifs pendant l’évaluation des risques. Nous fournissons des analyses permettant de traiter ces inefficacités et de vous aider à respecter, voire à dépasser, vos engagements de service dans Blend.

Les demandes qui suivent des parcours non standard ou « parallèles », au lieu du flux optimal défini, créent des incohérences, augmentent le taux d’erreur et compliquent le contrôle du processus. Dans Blend, ces variations entraînent des résultats imprévisibles et nuisent à l’efficacité de l’octroi de prêts. ProcessMind visualise tous les parcours réellement suivis par les demandes de prêt et met en évidence les écarts fréquents par rapport au « parcours nominal ». Vous pouvez ainsi standardiser les flux de travail et faire appliquer les bonnes pratiques, afin de garantir un traitement cohérent et efficace de toutes les demandes dans Blend.

Les demandes restent souvent bloquées lors de leur passage d’une équipe ou d’un système à un autre, ce qui crée du temps d’attente et prolonge la durée globale du traitement. Dans Blend, ces transferts inefficaces entraînent des ruptures de communication et peuvent ralentir considérablement le processus d’octroi de prêts. ProcessMind analyse les points de transfert entre les activités et les services afin de révéler les moments où les demandes attendent trop longtemps l’étape suivante. Nous identifions les retards précis liés aux transferts et leurs causes, ce qui vous permet de mieux coordonner les transitions et d’accélérer le traitement dans Blend.

Un pourcentage élevé de demandes de prêt rejetées représente non seulement un manque à gagner, mais peut également révéler des problèmes liés au ciblage des demandeurs ou à l’évaluation initiale. Comprendre les raisons des rejets dans Blend est essentiel pour affiner les critères et améliorer les taux de conversion dans le processus d’octroi de prêts. ProcessMind met en relation les attributs des demandes et les parcours suivis avec les décisions finales afin d’identifier les schémas récurrents à l’origine des rejets. Vous pouvez ainsi déterminer si les rejets résultent de défauts survenus au début du processus ou de points de décision précis, puis mettre en place des améliorations ciblées dans Blend.

Une dépendance excessive aux tâches manuelles, notamment pour les activités répétitives comme la saisie ou la vérification des données, favorise les erreurs humaines, allonge les délais de traitement et augmente les coûts opérationnels. L’identification et l’automatisation de ces points de contact dans Blend sont essentielles pour développer l’activité et gagner en efficacité dans l’octroi de prêts. ProcessMind cartographie chaque activité et met en évidence celles qui sont manuelles et susceptibles d’entraîner des retards ou des erreurs. Nous identifions les domaines à fort impact où l’automatisation peut être introduite ou améliorée, afin d’optimiser le flux de travail et de réduire les interventions manuelles dans Blend.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Cet objectif consiste à réduire sensiblement le temps total écoulé entre le dépôt initial de la demande et le décaissement final du prêt. Des délais d’approbation plus courts améliorent directement la satisfaction des clients, réduisent les coûts opérationnels liés aux traitements prolongés et augmentent le volume global de prêts pouvant être traités dans la plateforme Blend. Les demandeurs reçoivent leurs fonds plus rapidement, ce qui améliore leur expérience et votre avantage concurrentiel. Les fonctionnalités de ProcessMind permettent d’analyser en détail l’ensemble du parcours d’octroi de prêts et d’identifier les activités et les transferts de responsabilité qui contribuent aux retards. En visualisant les goulots d’étranglement et en mesurant la durée des activités, vous pouvez cibler les domaines à revoir et réduire potentiellement de 20 à 30 % le délai global du processus. La réussite se mesure en suivant la durée moyenne de traitement d’un prêt de bout en bout.

Cet objectif vise à garantir que chaque étape du processus d’octroi de prêts respecte strictement l’ensemble des réglementations financières et des politiques internes applicables dans l’environnement Blend. La non-conformité peut entraîner de lourdes amendes, une atteinte à la réputation et des problèmes juridiques. Le respect des exigences protège l’établissement et renforce la confiance des demandeurs en démontrant des pratiques de crédit responsables. ProcessMind vous aide en découvrant et en visualisant automatiquement tous les parcours réellement suivis, afin de les comparer aux flux de travail conformes attendus. Il identifie les écarts par rapport à la séquence prévue des activités ou aux contrôles obligatoires, comme l’absence d’évaluation du crédit ou des communications réglementaires tardives. En surveillant le respect de règles prédéfinies, ProcessMind permet d’intervenir en amont et de garantir que toutes les demandes de prêt sont traitées conformément aux normes réglementaires, avec une réduction mesurable des violations de conformité.

L’objectif est de réduire fortement les situations dans lesquelles une demande de prêt nécessite de répéter certaines étapes, de saisir à nouveau des données ou de demander plusieurs fois les mêmes informations au demandeur. Un taux élevé de reprises fait perdre un temps précieux, augmente les coûts opérationnels, frustre les demandeurs et peut accroître les abandons dans votre système Blend. Il s’agit de réussir du premier coup. ProcessMind identifie les boucles et les activités répétitives du processus d’octroi de prêts, comme les étapes « Supporting Documents Requested » ou « Application Received and Validated » répétées. L’analyse de ces schémas de reprise permet de mettre au jour leurs causes profondes, par exemple des exigences initiales peu claires, des formulaires incomplets ou des transferts de données inefficaces. ProcessMind contribue à réduire les reprises de 15 à 25 % en mettant en évidence les points précis de défaillance. La mesure s’effectue selon la fréquence de ces activités par demande de prêt.

Cet objectif consiste à améliorer la visibilité sur le statut actuel et l’avancement de chaque demande de prêt dans la plateforme Blend. Le manque de transparence peut entraîner des inefficacités, des échéances manquées et une qualité de service insuffisante, lorsque les chargés de prêts peinent à fournir des informations à jour. Un suivi amélioré donne aux équipes comme aux demandeurs accès à des informations précises et actualisées. ProcessMind fournit une représentation visuelle et dynamique de l’ensemble du processus d’octroi de prêts, afin que les parties prenantes puissent voir à tout moment où se trouve chaque demande dans son cycle de vie. La solution identifie les activités concernées et leur durée, et met en évidence les demandes bloquées ou retardées. En intégrant les données d’événements, ProcessMind fournit une vision en temps réel de l’état du processus, ce qui permet une gestion proactive et réduit le nombre de demandes d’information. La réussite se mesure par l’amélioration de l’actualisation et de l’exactitude des données.

Cet objectif vise à garantir une répartition équilibrée et une gestion efficace de la charge entre les chargés de prêts et les équipes de traitement participant à l’octroi de prêts. Une répartition inégale surcharge certains collaborateurs, ce qui entraîne des retards et de l’épuisement professionnel, tandis que d’autres peuvent être sous-utilisés. Un meilleur équilibre améliore la productivité et réduit les délais de traitement pour l’ensemble des équipes. ProcessMind visualise la circulation du travail entre les différentes ressources et identifie les endroits où les tâches s’accumulent ou certains chargés de prêts font régulièrement face à des files d’attente plus longues. En analysant l’utilisation des ressources et les goulots d’étranglement associés à chaque contributeur, ProcessMind aide à repérer les possibilités de réaffectation des tâches ou d’amélioration de l’organisation des équipes. Cette démarche peut équilibrer le débit de traitement et réduire potentiellement de 10 à 20 % le temps d’attente moyen des demandes. La mesure s’effectue à l’aide des indicateurs d’utilisation des ressources.

L’objectif est de réduire le nombre de fois où les demandeurs doivent fournir les mêmes documents ou informations au cours du processus d’octroi de prêts dans Blend. Les demandes répétées dégradent l’expérience des demandeurs, augmentent le risque d’abandon et ajoutent une charge administrative inutile pour les équipes. L’optimisation de ce processus améliore sensiblement la satisfaction des clients. ProcessMind analyse les journaux d’événements pour détecter les situations où l’activité « Supporting Documents Requested » se produit plusieurs fois pour une même demande de prêt. La solution aide à identifier les étapes ou les conditions à l’origine de ces répétitions et révèle des problèmes tels que des exigences initiales peu claires, une gestion documentaire inefficace ou une mauvaise communication entre les étapes du processus. En mettant ces inefficacités en évidence, ProcessMind permet d’ajuster le processus et de réduire de 20 à 30 % les demandes répétées. La mesure s’effectue selon le nombre moyen de cycles de demande de documents par demande.

Cet objectif vise à garantir le respect constant de tous les accords de niveau de service, en particulier ceux qui encadrent la phase d’étude des dossiers dans le processus d’octroi de prêts. Le non-respect des SLA peut entraîner des pénalités, une perte de confiance et, à terme, nuire à la satisfaction des clients et à la réputation de l’entreprise dans l’écosystème Blend. Le respect systématique des engagements témoigne de la fiabilité et de l’efficacité de l’organisation. ProcessMind permet de suivre les étapes du processus d’étude des dossiers par rapport à des objectifs de durée et à des parcours critiques prédéfinis. La solution met automatiquement en évidence les activités qui dépassent le temps qui leur est alloué et identifie les goulots d’étranglement ou les ressources à l’origine du retard. En fournissant des analyses concrètes sur les cas non conformes, ProcessMind aide à augmenter de 10 à 15 % le taux de respect des SLA. La mesure s’effectue selon le pourcentage de processus d’étude des dossiers respectant leurs échéances cibles.

Cet objectif consiste à réduire les variations et les écarts non souhaités par rapport au flux de travail optimal ou conçu pour l’octroi de prêts dans Blend. Des variations non maîtrisées peuvent entraîner une qualité inégale, des risques de conformité, des temps de cycle imprévisibles et une hausse des coûts opérationnels. La standardisation garantit des résultats prévisibles et une meilleure efficacité. ProcessMind découvre et visualise automatiquement tous les parcours réellement suivis par les demandes de prêt, en révélant les variantes prévues comme celles qui ne le sont pas. Il mesure la fréquence de chaque parcours afin de vous permettre d’identifier les flux dominants et les écarts inhabituels. En mettant en évidence les lieux et les causes des variations, ProcessMind fournit les analyses nécessaires pour faire appliquer les bonnes pratiques et réduire les variations de processus de 15 à 20 %, mesurées par le nombre de parcours uniques observés.

L’objectif est d’identifier et de supprimer les points de blocage ou les inefficacités qui ralentissent fortement l’ensemble du processus d’octroi de prêts, notamment lors des transferts entre équipes ou systèmes. Les goulots d’étranglement provoquent des retards, allongent les temps d’attente et empêchent les demandes de progresser correctement, ce qui nuit à l’efficacité comme à l’expérience client dans Blend. ProcessMind utilise des cartes de processus et des Dashboards de performance pour repérer visuellement les activités ou les ressources où le travail s’accumule, signe d’un goulot d’étranglement. La solution quantifie la durée des files d’attente et des temps d’attente entre les activités, afin de vous aider à hiérarchiser les goulots à traiter. En identifiant les causes profondes des retards, ProcessMind aide à supprimer les points de blocage et à réduire les délais de traitement sur l’ensemble du parcours d’octroi.

Cet objectif consiste à optimiser la prise de décision dans le processus d’octroi de prêts afin d’augmenter le pourcentage de demandes finalement approuvées, sans compromettre les critères de risque. Des taux de rejet élevés peuvent révéler des problèmes de qualification initiale, une étude des dossiers inefficace ou des possibilités manquées d’offres alternatives, ce qui freine la croissance de l’activité. ProcessMind analyse les parcours suivis par les demandes approuvées et rejetées, et identifie les caractéristiques communes ou les écarts de processus associés à chaque résultat. La solution peut révéler les étapes auxquelles les demandes sont fréquemment rejetées et fournir des analyses sur les motifs de décision. En comprenant ces schémas, ProcessMind aide à affiner le filtrage initial et l’étude des dossiers, avec une hausse potentielle de 5 à 10 % du taux d’approbation, tout en respectant les paramètres de risque. La mesure s’effectue selon le ratio entre les demandes approuvées et les demandes soumises.

Cet objectif vise à réduire le nombre d’interventions humaines et de transferts manuels de données dans le processus d’octroi de prêts de Blend. Les tâches manuelles excessives sont sujettes aux erreurs, prennent du temps et détournent les ressources humaines d’activités plus complexes et créatrices de valeur. L’automatisation améliore l’efficacité, la précision et la capacité à changer d’échelle. ProcessMind identifie toutes les activités du processus et met en évidence celles qui sont manuelles, répétitives et adaptées à l’automatisation. La solution quantifie le temps consacré aux transferts manuels et à la saisie de données, afin de révéler les économies potentielles liées à la RPA ou aux intégrations entre systèmes. En identifiant les possibilités d’automatisation, ProcessMind aide à réduire de 20 à 40 % les efforts manuels. La mesure s’effectue selon le nombre d’interventions manuelles par demande de prêt.

Le parcours d’amélioration en 6 étapes pour Loan Origination

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Télécharger le modèle
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Exporter vos données Blend
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Importer votre jeu de données
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Analyser votre processus de prêt
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Mettre en œuvre les améliorations prioritaires
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Suivre les progrès dans la durée
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Que faire

Obtenez le modèle Excel préconfiguré, adapté aux processus Loan Origination. Il garantit une structure de données correcte pour l’analyse.

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Pourquoi c’est important

Une structure de données appropriée dès le départ évite les erreurs et garantit la précision de l’analyse, en établissant une base solide pour obtenir des résultats pertinents.

Résultat attendu

Un modèle Excel clair et prêt à l’emploi, conçu pour recueillir les données Loan Origination de Blend.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Révélez les délais cachés de l’octroi de prêts dans Blend

ProcessMind révèle le parcours réel de chaque prêt dans Blend et fournit des visualisations claires des flux de travail et des goulots d’étranglement cachés. Obtenez des analyses concrètes pour optimiser votre processus et accélérer les décisions.
  • Visualisez le parcours complet d’un prêt dans Blend
  • Localiser précisément les goulots d’étranglement du flux de travail
  • Identifiez les retards liés aux approbations de Conformité
  • Comparez les performances du processus entre les équipes
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS HABITUELS

Gagner en efficacité dans l’octroi de prêts

Ces résultats illustrent les améliorations mesurables que les établissements financiers obtiennent en appliquant le Process Mining à leur processus d’octroi de prêts. En analysant minutieusement chaque étape, les organisations peuvent localiser les inefficacités et optimiser leurs flux de travail dans des systèmes comme Blend.

0 %
Approbations de prêts plus rapides

Réduction du délai de traitement de bout en bout

Optimisez l’ensemble du processus d’octroi de prêts, réduisez le délai entre le dépôt de la demande et le décaissement des fonds, et accélérez les approbations.
0 %
Meilleure conformité au processus

Respect accru du processus standard

Garantissez que toutes les demandes de prêt suivent systématiquement les flux de processus standard prédéfinis, afin de limiter les écarts et de renforcer la conformité réglementaire.
0 %
Moins de reprises

Réduction des activités répétées

Identifiez et éliminez les nouvelles soumissions inutiles ainsi que les demandes répétées d’informations ou de documents, pour offrir une meilleure expérience aux demandeurs et gagner en efficacité.
0 %
Goulots d’étranglement éliminés

Réduction des temps d’attente moyens

Repérez et supprimez les transferts inefficaces et les blocages dans les activités essentielles, comme l’étude des dossiers ou les contrôles de crédit, afin d’accélérer sensiblement le flux du processus.
0 %
Taux d’approbation améliorés

Hausse du nombre de demandes approuvées

Comprenez les causes profondes des rejets et optimisez les étapes et les critères du processus afin d’augmenter le pourcentage global de prêts approuvés.
0 %
Charges équilibrées entre les chargés de prêts

Répartition optimisée des ressources

Analysez et redistribuez l’affectation des dossiers entre les chargés de prêts afin de garantir une répartition équitable de la charge, d’améliorer l’efficacité et de renforcer la satisfaction des collaborateurs.

Les résultats varient selon la complexité propre à votre processus d’octroi de prêts et la qualité de vos données. Les chiffres présentés ici correspondent aux améliorations généralement observées dans différentes mises en œuvre.

Données recommandées

Commencez par les Attributs et les activités les plus importants, puis complétez-les selon vos besoins.
Vous découvrez les journaux d’événements ? En savoir plus sur la création d’un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Données clés à recueillir pour l’analyse

Identifiant unique de chaque demande de prêt individuelle soumise via la plateforme Blend.

Pourquoi c’est important

Il s’agit du Case ID essentiel qui relie toutes les étapes du processus et permet de reconstituer et d’analyser l’intégralité du parcours de montage du prêt pour chaque demandeur.

Nom de l’événement métier ou de la tâche précise qui s’est produite à un moment donné pour une demande de prêt.

Pourquoi c’est important

Cet attribut constitue l’ossature de la carte du processus, en définissant les étapes et les jalons qui composent le parcours de montage du prêt.

Horodatage indiquant le début officiel d’une activité ou d’un événement précis.

Pourquoi c’est important

Cet horodatage est essentiel pour ordonner les événements, calculer les durées du processus et identifier les goulots d’étranglement et les retards dans le flux de travail d’octroi de prêts.

Horodatage indiquant la fin d’une activité. Pour les événements jalons, il est souvent identique à l’heure de début.

Pourquoi c’est important

Permet de calculer précisément les temps de traitement des activités et de distinguer le temps de travail actif du temps d’attente.

Nom ou identifiant de l’agent de crédit ou du souscripteur chargé de l’activité.

Pourquoi c’est important

Relie les activités du processus à des personnes précises et permet d’analyser la charge de travail, de suivre la performance et d’optimiser les ressources.

Type précis de produit de prêt demandé, par exemple un prêt immobilier ou un prêt personnel.

Pourquoi c’est important

Permet de segmenter l’analyse du processus et de comprendre comment les performances et les parcours diffèrent selon les produits de prêt.

Résultat final de la demande de prêt, par exemple Approuvée, Rejetée ou Retirée.

Pourquoi c’est important

Cet attribut est essentiel à l’analyse fondée sur les résultats. Il permet de comparer les instances de processus abouties et non abouties afin d’améliorer les taux d’approbation.

Canal par lequel la demande de prêt a été initialement soumise.

Pourquoi c’est important

Permet de comparer les performances des différents canaux de soumission et d’identifier les moyens les plus efficaces d’acquérir de nouvelles demandes.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Indique le moment où un chargé de prêts ou un demandeur commence à créer une nouvelle demande de prêt dans le système Blend. Il s’agit souvent du premier enregistrement créé, avant même que toutes les informations requises aient été recueillies et que la demande ait été officiellement soumise.

Pourquoi c’est important

Cette activité constitue le déclencheur initial du processus d’octroi de prêts. Elle permet de mesurer le temps nécessaire aux demandeurs pour remplir et soumettre leur demande, ainsi que d’analyser les taux d’abandon.

Représente la soumission officielle de la demande de prêt complétée par le demandeur ou le chargé de prêts en vue de son traitement. Il s’agit d’un événement essentiel qui marque officiellement le début du traitement et de la période d’étude du dossier.

Pourquoi c’est important

Il s’agit du point de départ officiel pour mesurer le délai de traitement de bout en bout et les accords de niveau de service (SLA). Cet événement permet de distinguer la phase de préparation de la demande de la phase de traitement actif.

Représente le début de l’étude du dossier, lorsqu’un analyste commence l’examen détaillé de la demande de prêt et des documents justificatifs. Cet événement est généralement enregistré lorsqu’un analyste s’attribue le dossier ou lorsque son statut passe à « In Underwriting ».

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’une étape majeure qui marque le début de la phase de décision la plus importante. Elle constitue le point de départ pour mesurer le KPI du taux de respect des SLA de l’étude des dossiers et identifier les goulots d’étranglement en amont de cette phase.

Marque la fin de l’examen réalisé par le souscripteur et aboutit à une décision telle que « Approuvé », « Approuvé sous conditions » ou « Refusé ». Cet événement clôt l’analyse principale de la souscription.

Pourquoi c’est important

Cette activité constitue le point de référence pour mesurer la durée du cycle de souscription et le respect des SLA. Le résultat de la décision est un attribut essentiel pour analyser les taux d’approbation et les motifs de refus.

Représente l’acceptation formelle de l’offre de prêt et de ses conditions par le demandeur. Il s’agit d’une étape importante, qui confirme son intention de poursuivre la demande de prêt.

Pourquoi c’est important

Cette activité est un indicateur important de la conversion réussie entre l’approbation et la clôture. L’analyse du délai d’acceptation peut fournir des indications sur l’attractivité de l’offre par rapport à la concurrence.

Représente l’achèvement réussi du processus de montage du prêt, lorsque le montant du prêt est transféré au demandeur ou à la partie concernée. Cet événement marque la fin d’un parcours de demande de prêt abouti.

Pourquoi c’est important

Il s’agit de l’événement de fin du parcours nominal. Le délai jusqu’à cette activité fournit la durée globale du cycle de montage du prêt, un KPI essentiel.

Cette activité indique que la demande de prêt a été officiellement refusée à l’issue de l’examen de souscription. Il s’agit d’une issue finale alternative et défavorable du processus.

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’un événement de fin du parcours défavorable. L’analyse du volume et des motifs de refus est essentielle pour affiner les critères d’octroi et améliorer le KPI du taux de rejet des demandes de prêt.

FAQ

Questions fréquemment posées

Le Process Mining aide à identifier les goulots d’étranglement dans l’approbation des prêts, à repérer les étapes non conformes et à révéler les cycles de reprise dans Blend. Il visualise le déroulement réel du processus, montre où les retards surviennent et où les interventions manuelles peuvent être optimisées. Vous pouvez ainsi réduire les temps de cycle et accroître l’efficacité opérationnelle.

Vous aurez principalement besoin de journaux d’événements provenant de Blend. Ils doivent comprendre un Case ID, comme le Loan Application ID, un Activity Name pour chaque étape et un Timestamp indiquant le moment où chaque activité a eu lieu. Des attributs supplémentaires, comme le chargé de prêts, le statut de la demande ou le type de prêt, peuvent enrichir votre analyse.

Le Process Mining aide à réduire les temps de cycle d’approbation des prêts en repérant les inefficacités et les goulots d’étranglement. Vous pouvez également réduire les reprises et les taux de nouvelle soumission, améliorer le respect des SLA de souscription et renforcer le suivi en temps réel des demandes. Cela améliore le contrôle opérationnel et la satisfaction des demandeurs.

La configuration initiale et l’extraction des données peuvent prendre de quelques semaines à quelques mois, selon l’accessibilité et la complexité des données. Une fois le journal d’événements préparé, les premières analyses et l’identification des principaux goulots d’étranglement peuvent être obtenues en quelques jours. Une analyse complète et des recommandations concrètes suivent généralement dans un délai de 4 à 6 semaines.

Le Process Mining fournit une vue radiographique du processus réel de création d’un prêt et visualise chaque étape suivie par une demande, de sa soumission à son approbation. Cette transparence révèle toutes les variations, les reprises cachées et les temps de cycle réels, souvent invisibles dans les rapports traditionnels.

Les données peuvent généralement être extraites de Blend à l’aide de ses fonctionnalités de reporting, d’intégrations API ou d’une interrogation de sa base de données sous-jacente, si l’accès direct est autorisé. L’objectif est de recueillir des données au niveau des événements, en enregistrant chaque action et son horodatage pour chaque demande de prêt. Ces données sont ensuite mises en forme dans un journal d’événements destiné à l’outil de Process Mining.

Outre l’accès aux données d’événements de Blend, vous aurez besoin d’une plateforme logicielle de Process Mining. Ces outils importent les journaux d’événements et visualisent les processus. Aucun matériel spécialisé n’est généralement nécessaire au-delà de l’infrastructure informatique standard requise par le logiciel, qui est souvent hébergé dans le cloud.

Oui. Le Process Mining est particulièrement adapté au suivi de la conformité. Il peut détecter automatiquement les écarts par rapport aux règles de processus prédéfinies et aux exigences réglementaires. Vous pouvez ainsi identifier rapidement les étapes ou les parcours non conformes suivis par les demandes de prêt et garantir le respect des normes applicables.

Non. Le Process Mining est non intrusif. Il analyse les données historiques d’événements extraites de Blend, sans interférer avec les opérations en cours ni nécessiter de modification de vos systèmes actifs. L’analyse est réalisée hors ligne, sans perturber le traitement quotidien des prêts.

Le Process Mining peut révéler les déséquilibres de charge en analysant les journaux d’activités et en identifiant les chargés de prêts ou les équipes qui traitent régulièrement davantage de tâches ou subissent des files d’attente plus longues. Ces analyses vous aident à redistribuer les tâches plus équitablement et à améliorer l’efficacité globale de l’équipe.

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