Votre modèle de données pour l’octroi de prêts

L’horodatage de l’événement, ou l’heure de début, indique le moment précis où une activité a eu lieu. Ces données temporelles sont indispensables pour ordonner les événements chronologiquement et représenter fidèlement le déroulement du processus.

Dans le cadre de l’analyse, les horodatages servent à calculer toutes les métriques fondées sur la durée, notamment le temps de cycle global, la durée de traitement de chaque activité et les temps d’attente entre les étapes. Ils permettent ainsi de repérer les goulots d’étranglement, de suivre le respect des SLA et d’observer l’évolution des performances au fil du temps. Ces éléments sont essentiels pour des Dashboards tels que « Overall Loan Processing Time Analysis » et « Loan Approval Cycle Time Trend ».

Les horodatages indiquent l’ordre chronologique des événements et sont indispensables au calcul des indicateurs de performance, notamment des temps de cycle et des temps d’attente.

Ces données figurent généralement avec l’activité ou la mise à jour du statut dans les journaux d’événements ou les tables de transactions du système. Elles sont souvent désignées par « Creation Date » ou « Status Timestamp ».

L’ID de demande de prêt identifie de manière unique chaque demande tout au long de son cycle de vie. Il constitue l’entité centrale à laquelle rattacher toutes les activités et données associées, afin de retracer intégralement le parcours d’octroi d’un prêt donné.

Dans l’analyse des processus, cet ID est indispensable pour reconstituer le parcours de bout en bout de chaque cas. Toutes les activités, de « Application Submitted » à « Funds Disbursed » ou « Loan Closed as Rejected », sont rattachées à cet identifiant unique. Cela permet de calculer les temps de cycle, de repérer les variantes du processus et de suivre le parcours de chaque prêt.

Il s’agit de l’identifiant de cas essentiel qui relie tous les événements associés en une seule instance de processus, base de toute analyse de Process Mining.

Il s’agit de l’identifiant principal d’une demande de prêt dans Finastra Fusion Mortgagebot. Il est généralement disponible dans tous les modules et toutes les tables liés au traitement des prêts.

Cet attribut indique le nom de chaque étape du cycle d’octroi du prêt, par exemple « Application Submitted », « Credit Check Completed » ou « Loan Decision Rendered ». Ces activités constituent les nœuds de la cartographie du processus découverte.

L’analyse de leur séquence et de leur fréquence est au cœur du Process Mining. Elle permet de comprendre le déroulement réel du processus, de repérer les écarts par rapport à la procédure standard et d’identifier les goulots d’étranglement ou les étapes qui entraînent de nombreuses reprises. Les noms précis des activités sont essentiels au calcul d’indicateurs clés de performance propres à chaque étape, comme la durée de traitement de l’évaluation du dossier.

Les activités définissent les étapes du processus. L’analyse de leur séquence, de leur fréquence et de leur durée est indispensable pour comprendre et améliorer son déroulement.

Ces informations proviennent généralement des journaux d’événements du système, des enregistrements de changement de statut ou des entrées de fin de tâche dans Finastra Fusion Mortgagebot.

Cet attribut indique la date et l’heure de la dernière extraction des données du système source. Il permet de connaître leur degré d’actualité.

Pour prendre des décisions éclairées à partir d’une analyse ou d’un Dashboard, il est essentiel de savoir quand les données ont été mises à jour. Cet horodatage permet de déterminer si les informations sont en temps réel ou correspondent à un instant précis, ce qui est important pour distinguer le suivi opérationnel de l’analyse stratégique.

Indique l’ancienneté des données afin que les utilisateurs sachent si les analyses reposent sur des informations suffisamment récentes.

Cette valeur est générée et ajoutée au jeu de données lors de l’extraction et de la transformation des données (ETL).

Cet attribut indique le système d’origine des données, par exemple « Finastra Fusion Mortgagebot ». Dans un environnement où plusieurs systèmes sont intégrés, il permet de distinguer les sources de données.

Souvent statique lorsque l’analyse porte sur un seul système, ce champ devient essentiel lorsque des données provenant de différentes plateformes sont réunies, par exemple celles d’un CRM distinct ou d’un système de gestion documentaire. Il assure la traçabilité des données et facilite le diagnostic des problèmes de qualité en permettant de remonter à la source concernée.

Cet attribut précise l’origine des données, garantit leur traçabilité et contribue à leur gouvernance, en particulier dans les environnements faisant appel à plusieurs systèmes.

Il s’agit généralement d’une valeur statique ajoutée lors de l’extraction et de la transformation des données (ETL), qui identifie « Finastra Fusion Mortgagebot » comme système source.

Cet attribut identifie l’employé principal, l’agent de crédit, qui traite la demande. Cette personne est souvent l’interlocuteur principal du demandeur et l’accompagne tout au long du processus.

Cette dimension est essentielle à l’analyse des performances et de la charge de travail. Des Dashboards comme « Loan Officer Workload Distribution » utilisent directement cet attribut pour représenter le nombre de prêts en cours et les durées moyennes de traitement par agent. Il aide la direction à repérer les meilleurs résultats, les agents en surcharge et les possibilités de mieux répartir les ressources ou de proposer des formations.

Permet d’analyser la répartition de la charge de travail et la performance des ressources, ainsi que de repérer les goulots d’étranglement liés aux ressources et les bonnes pratiques.

Consultez la documentation de Finastra Fusion Mortgagebot. Cette information est probablement enregistrée dans les données d’en-tête de la demande de prêt ou dans une table d’affectation liée au module de gestion des utilisateurs.

Cet attribut identifie précisément l’analyste de crédit responsable de l’étape d’évaluation du dossier. Il évalue le risque du prêt et recommande de l’approuver ou de le rejeter.

Cet attribut est essentiel au Dashboard « Underwriting Bottleneck Deep Dive ». Il permet de comparer les durées de traitement et d’attente dans la file par analyste. Ces comparaisons aident à comprendre les écarts de performance, à garantir la cohérence des décisions et à gérer la charge de travail de l’équipe d’évaluation.

Indispensable à l’analyse détaillée de l’étape d’évaluation du dossier, cet attribut permet de comparer les performances et de gérer la charge de travail de l’équipe.

Consultez la documentation de Finastra Fusion Mortgagebot. Cette information est généralement enregistrée lorsque le dossier est affecté à la file d’évaluation ou à un analyste de crédit en particulier.

Cet attribut indique l’origine de la demande : portail en ligne, application mobile, agent de crédit ou courtier tiers, par exemple.

La connaissance du canal est importante pour les analyses opérationnelles et stratégiques. Le Dashboard « Overall Loan Processing Time Analysis » s’appuie sur cet attribut pour comparer l’efficacité des différents canaux. L’analyse peut révéler si certains canaux entraînent des délais de traitement plus longs, des taux de rejet plus élevés ou davantage de reprises. Ces constats peuvent guider l’optimisation des processus et la stratégie marketing.

Permet de comparer les performances des différents canaux destinés aux clients et d’optimiser les processus propres à chaque canal ainsi que l’affectation des ressources.

Consultez la documentation de Finastra Fusion Mortgagebot. Cette information est souvent enregistrée lors de la création de la demande.

Alors que StartTime indique le début d’une activité, EndTime en marque la fin. Pour de nombreux événements liés à l’octroi d’un prêt, les heures de début et de fin peuvent être identiques, car l’événement est instantané. En revanche, pour les activités dont la durée peut être mesurée, comme « Underwriting Review », ce champ est essentiel.

Un champ EndTime distinct permet de calculer directement la durée de traitement de l’activité, plutôt que de la déduire de l’heure de début de l’activité suivante. Le calcul est ainsi plus précis, car il distingue le temps de traitement effectif des périodes d’inactivité ou d’attente. Cette distinction est indispensable au Dashboard « Underwriting Bottleneck Deep Dive ».

Permet de calculer précisément la durée de traitement d’une activité et de la distinguer du temps d’attente qui suit, pour analyser les goulots d’étranglement avec plus de précision.

Consultez la documentation de Finastra Fusion Mortgagebot ou les journaux du système. Cette information peut être enregistrée sous « Completion Date » ou « End Date », ou devoir être calculée si elle n’est pas disponible explicitement.

Cet attribut indique le résultat final de l’octroi du prêt pour chaque demande. Il s’agit d’un attribut essentiel au niveau du cas, qui détermine si l’instance du processus a abouti ou non.

Cet attribut est à la base du Dashboard « Loan Application Rejection Trends » et de l’analyse « Loan Decision Consistency by Risk ». En filtrant et en segmentant la cartographie du processus selon le résultat, les analystes peuvent repérer les schémas qui conduisent le plus souvent à un rejet ou à une approbation. Cet attribut contribue directement au calcul de l’indicateur clé de performance du taux de rejet des demandes de prêt.

Définit le résultat métier de chaque cas et permet de comparer les processus qui aboutissent à ceux qui échouent afin d’en déterminer les causes profondes.

Il s’agit généralement du statut final d’une demande de prêt, enregistré dans la table principale des cas ou des demandes de Finastra Fusion Mortgagebot.

Cet attribut booléen distingue les tâches exécutées automatiquement par le système, comme une première vérification de solvabilité ou la génération d’un document d’information standard, de celles réalisées manuellement par les employés.

L’analyse de cet attribut permet d’évaluer le degré d’automatisation du processus et de comparer la rapidité et la régularité des étapes automatisées et manuelles. Elle aide à repérer d’autres possibilités d’automatisation pour améliorer l’efficacité et réduire le risque d’erreur humaine.

Permet de mesurer le degré d’automatisation du processus et de repérer les possibilités d’améliorer encore l’efficacité grâce à de nouvelles initiatives d’automatisation.

Cet attribut est généralement déterminé en vérifiant l’utilisateur associé à une activité. Si le compte correspond à un compte système ou de service, l’indicateur prend la valeur vrai.

La catégorie de risque classe une demande de prêt en fonction de plusieurs facteurs, notamment le score de crédit, le ratio d’endettement et le ratio prêt-valeur. Elle résume l’évaluation du risque en quelques catégories faciles à comprendre.

Cet attribut est essentiel au Dashboard « Loan Decision Consistency by Risk ». Le regroupement des prêts par catégorie permet de visualiser plus facilement la cohérence des décisions pour les demandes présentant des profils de risque similaires. Cette analyse contribue au respect de la réglementation et à l’amélioration du modèle interne d’évaluation des risques.

Résume des données complexes sur les risques et permet d’analyser à un niveau global la cohérence des décisions et leur conformité à la stratégie de risque de l’entreprise.

Il peut s’agir d’un champ calculé et enregistré par le moteur de décision interne de Finastra Fusion Mortgagebot ou par un module de gestion des risques associé.

Cet attribut booléen résulte de la comparaison entre la durée réelle d’une étape et son objectif SLA. Par exemple, il prend la valeur « vrai » si le temps écoulé entre « Début de l’étude du dossier » et « Fin de l’étude du dossier » dépasse l’objectif SLA de cette étape.

Cet indicateur facilite l’analyse dans le Dashboard « Analyse du respect et des dépassements des SLA » en fournissant une dimension binaire claire pour le filtrage et l’agrégation. Il permet de calculer rapidement le KPI de respect des SLA et d’examiner les caractéristiques, comme le type de prêt ou l’agence, des demandes qui dépassent fréquemment leurs engagements de service.

Signale clairement le non-respect du SLA pour chaque dossier et facilite le filtrage, l’agrégation et l’analyse des causes des dépassements.

Cet attribut est calculé lors de la préparation des données selon la logique suivante : (durée réelle > UnderwritingSlaTarget) ? true : false.

Cet attribut identifie l’agence ou le bureau chargé du prêt. Il s’agit d’une dimension organisationnelle importante pour les grands établissements qui disposent de plusieurs sites.

Utilisé dans le Dashboard « Loan Officer Workload Distribution », cet attribut permet d’agréger les performances par site. Il aide à comparer l’efficacité, la charge de travail et les résultats des différentes agences, à repérer les écarts régionaux et à orienter la répartition des ressources dans l’ensemble de l’organisation.

Permet de comparer les performances et d’analyser la charge de travail entre différentes unités géographiques ou organisationnelles.

Consultez la documentation de Finastra Fusion Mortgagebot. Cette information est probablement associée au profil utilisateur de l’agent de crédit ou sélectionnée lors de la réception de la demande.

Cet attribut indique le montant principal du prêt hypothécaire demandé. Il s’agit d’un indicateur financier clé pour chaque demande, qui peut aussi influer sur le processus. Par exemple, les prêts jumbo de montant élevé peuvent nécessiter des étapes d’approbation supplémentaires.

L’analyse du montant du prêt permet de segmenter le processus et d’étudier les liens entre la valeur du prêt et les délais de traitement, les taux d’approbation ou le niveau de contrôle appliqué. Par exemple, les prêts dépassant un certain seuil peuvent systématiquement prendre plus de temps à l’étape d’évaluation du dossier. Cet attribut apporte un contexte métier utile à l’analyse du déroulement du processus.

Permet d’analyser le portefeuille de prêts et de déterminer si leur montant influe sur le déroulement du processus, notamment sur le temps de cycle ou les taux d’approbation.

Ce champ essentiel est renseigné lors de la soumission de la demande et enregistré dans les données principales de la demande de prêt de Finastra Fusion Mortgagebot.

Lorsque le « Decision Outcome » d’un prêt est « Rejected », cet attribut en indique la cause précise. Les motifs peuvent aller d’un historique de crédit défavorable ou de revenus insuffisants à des documents incomplets ou à des problèmes d’évaluation du bien.

Cet attribut est essentiel au Dashboard « Loan Application Rejection Trends ». L’analyse des motifs de rejet les plus fréquents fournit des pistes concrètes pour améliorer le processus. Par exemple, un nombre élevé de rejets dus à des documents incomplets peut indiquer qu’il faut revoir la collecte des pièces ou la communication avec les demandeurs.

Indique la cause profonde des échecs du processus et permet de cibler les améliorations pour augmenter le taux d’approbation et réduire les efforts inutiles.

Consultez la documentation de Finastra Fusion Mortgagebot. Cette information est généralement enregistrée dans un champ de code de motif ou de notes associé au statut de décision finale.

Cet attribut indique le délai cible de l’accord de niveau de service (SLA) pour l’évaluation du dossier, souvent exprimé en heures ouvrées ou en jours. Cet objectif peut varier selon le type de prêt ou la catégorie de risque, par exemple.

Il s’agit d’une donnée essentielle au Dashboard « SLA Adherence and Breach Analysis » et au calcul de l’indicateur clé de performance du taux global de respect des SLA. La comparaison entre la durée réelle de traitement du dossier et l’objectif permet de déterminer, pour chaque cas, si le délai a été « respecté » ou « dépassé ». Le suivi des engagements pris envers les clients ou des objectifs internes permet également d’identifier les causes profondes des dépassements de SLA.

Fournit la référence à laquelle comparer les performances réelles, afin de suivre directement le respect des SLA et de repérer les dépassements.

Cette valeur peut être enregistrée sous forme de règle métier statique ou de champ dans la demande de prêt elle-même. Elle peut aussi être calculée par un moteur de règles intégré à Finastra Fusion Mortgagebot.

Cet attribut booléen prend la valeur « vrai » lorsqu’une activité donnée, comme « Demande de pièces justificatives » ou « Retour de l’étude du dossier », se produit plusieurs fois pour le même identifiant de demande de prêt. Il permet de repérer et de quantifier explicitement les boucles de reprise.

Dans le Dashboard « Carte des reprises et des étapes redondantes », cet indicateur peut servir à mettre en évidence les boucles de reprise ou à filtrer les dossiers qui en comportent beaucoup. Le KPI de taux d’activités reprises se calcule simplement en comptant les événements pour lesquels IsRework est vrai. Vous pouvez ainsi concentrer les efforts d’amélioration sur les causes des tâches répétées, comme un manque de clarté dans les échanges ou des erreurs de saisie.

Repère et quantifie explicitement les reprises, ce qui facilite l’analyse des causes et des effets des inefficacités et des boucles dans le processus.

Cet attribut est calculé dans la couche de transformation des données en vérifiant si le même nom d’activité apparaît déjà pour le CaseId concerné.

Cet attribut contient le score de crédit numérique obtenu auprès d’une agence d’évaluation du crédit lors de l’activité « Credit Check Completed ». Il s’agit d’un facteur clé pour évaluer la solvabilité du demandeur.

Dans le Dashboard « Loan Decision Consistency by Risk », le score de crédit est comparé au résultat de la décision finale. Cette analyse permet de vérifier que les décisions de prêt sont équitables, cohérentes et conformes à l’appétence au risque de l’établissement. Elle peut mettre en évidence des incohérences, par exemple lorsque des demandeurs ayant des scores similaires obtiennent des résultats différents.

Cet attribut est un indicateur essentiel de l’évaluation du risque. Il permet d’analyser la cohérence et l’équité des décisions de prêt.

Consultez la documentation de Finastra Fusion Mortgagebot. Ces données sont généralement enregistrées dans un champ dédié après avoir été obtenues auprès d’une agence d’évaluation du crédit par le biais d’une intégration.

Cette métrique mesure le temps pendant lequel une demande de prêt reste en attente après la vérification de solvabilité et avant le début effectif de son étude. Elle correspond à la durée entre l’horodatage de « Vérification de solvabilité terminée » et celui de « Début de l’étude du dossier ».

Ce KPI est essentiel pour l’« Analyse approfondie du goulot d’étranglement dans l’étude des dossiers », car il distingue le temps d’attente du temps de traitement effectif. Un temps d’attente élevé peut révéler un manque de ressources, une répartition inefficace du travail ou des retards système. Réduire cette attente est souvent un objectif important pour accélérer l’ensemble du processus et en améliorer l’efficacité.

Isole le temps d’attente avant une étape importante du processus et fournit un objectif clair pour réduire les périodes d’inactivité et améliorer l’efficacité du flux.

Cet attribut est calculé lors de l’analyse des données ou de l’ETL en déterminant, pour chaque dossier, l’écart entre les événements « Vérification de solvabilité terminée » et « Début de l’étude du dossier ».

Cet attribut classe la demande selon le produit hypothécaire demandé. Les différents types de prêts peuvent être soumis à des exigences de processus, à des règles de conformité et à des profils de risque distincts.

L’analyse du processus par type de prêt est une pratique fondamentale. Elle peut révéler que certains produits présentent des temps de cycle nettement plus longs ou des taux de rejet plus élevés. Cette segmentation est essentielle pour repérer les goulots d’étranglement propres à chaque produit et vérifier que les contrôles de conformité, comme ceux de l’analyse « Compliance Violation Pathways », sont appliqués correctement.

Les processus et les SLA varient souvent selon le produit de prêt. Cet attribut est donc essentiel pour comparer les produits et filtrer les résultats de manière pertinente.

Cette donnée fondamentale est sélectionnée au début du processus de demande et enregistrée dans les données principales de la demande de prêt de Finastra Fusion Mortgagebot.