Votre modèle de données pour le traitement des prêts

Cet attribut représente une tâche ou une étape du cycle de vie d’une demande de prêt, par exemple « Examen initial effectué » ou « Étude du dossier terminée ». Ces activités constituent les nœuds de la carte du processus, et leur ordre définit le déroulement du processus.

L’analyse de leur séquence, de leur fréquence et de leur durée permet de repérer les parcours courants, les écarts et les goulots d’étranglement. Elle est essentielle pour comprendre quelles tâches sont réalisées et dans quel ordre, et constitue le fondement de toute analyse en Process Mining.

Cet attribut définit les étapes du processus et permet de visualiser et d’analyser son déroulement, au cœur du Process Mining.

Il est généralement déduit des changements apportés aux champs « Stage » ou « Status » de l’objet Loan dans nCino, ou des enregistrements Task ou Event associés.

L’heure de début, ou horodatage de l’événement, indique la date et l’heure exactes auxquelles une activité a eu lieu. Ces données chronologiques sont indispensables pour remettre les événements dans le bon ordre et reconstituer le déroulement réel du processus.

Cet horodatage est à la base de toutes les analyses temporelles. Il sert à calculer les temps de cycle entre les activités, à repérer les temps d’attente et les retards, et à mesurer la durée totale d’un cas. Des horodatages exacts sont essentiels au suivi des performances et à l’analyse des goulots d’étranglement.

Cet horodatage établit l’ordre chronologique des événements, indispensable au calcul des indicateurs de performance, notamment des temps de cycle et des durées.

Il peut provenir d’horodatages générés par le système, comme « CreatedDate » sur les enregistrements associés, ou de l’horodatage d’une modification précise dans l’historique des champs.

L’identifiant de la demande de prêt distingue 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 de montage d’un prêt donné.

En Process Mining, cet identifiant sert d’ID de cas. Chaque événement, de la soumission à la décision finale, lui est associé. Il est ainsi possible de reconstituer le parcours de bout en bout de chaque demande, ce qui est indispensable pour analyser les temps de cycle, les variantes et les goulots d’étranglement.

Il s’agit de l’ID de cas essentiel qui relie toutes les étapes du processus et permet d’analyser le parcours de bout en bout de chaque demande de prêt.

Il s’agit généralement de la clé primaire de l’objet Loan dans nCino, souvent référencée sous le nom LLC_Loan__c.Name ou par un champ d’identifiant unique similaire.

Cet attribut enregistre la date et l’heure de la dernière extraction des données depuis le système source. Il indique à quel point les données analysées sont récentes.

Dans les Dashboards et les rapports, cette information aide les utilisateurs à savoir de quand date l’analyse. Elle permet de définir les attentes et de prendre des décisions en tenant compte de la période couverte par les données sous-jacentes.

Indique à quel point les données sont récentes, afin que les utilisateurs sachent si l’analyse du processus est à jour.

Cet horodatage est généré par l’outil d’extraction des données ou le processus ETL au moment de leur extraction.

Cet attribut identifie l’application source des données d’événement. Pour ce processus, il s’agit généralement de « nCino ».

Même si cela peut sembler redondant lorsque toutes les données proviennent d’un seul système, cet attribut est essentiel à la gouvernance des données. Il devient indispensable lorsque des données issues de plusieurs systèmes sont réunies, par exemple celles d’un moteur distinct de calcul du score de crédit ou d’une plateforme de gestion documentaire. Il permet de connaître clairement la provenance des données.

Indique l’origine des données, un élément essentiel pour leur gouvernance, le dépannage et le rapprochement de données issues de plusieurs systèmes.

Il s’agit d’une valeur statique, « nCino », appliquée lors de l’extraction et de la transformation des données.

Cet attribut indique le canal par lequel la demande de prêt a été soumise. Selon le canal, les données peuvent être plus ou moins complètes et les échanges avec le client différents, ce qui peut influer sur la suite du processus.

L’analyse par canal permet d’en évaluer l’efficacité. Vous pouvez, par exemple, comparer les temps de cycle et les taux de reprises des demandes soumises en ligne à ceux des demandes déposées en agence. Ces analyses peuvent éclairer les décisions stratégiques concernant les investissements dans les canaux et l’optimisation des processus propres à chacun.

Permet de comparer l’efficacité, la rapidité et la qualité des différents canaux de soumission, afin d’orienter les améliorations et les investissements.

Cette information est généralement enregistrée dans un champ de liste de sélection de l’objet Loan, souvent nommé « Channel » ou « Source ».

L’heure de fin marque l’achèvement d’une activité. L’écart entre l’heure de début et l’heure de fin correspond à sa durée de traitement.

Cet attribut permet de distinguer le temps de traitement, consacré au travail, du temps d’attente entre les activités. L’analyse des durées de traitement aide à repérer les étapes les plus longues, tandis que l’écart entre l’heure de fin d’une activité et l’heure de début de la suivante révèle les retards lors des transferts.

Permet de calculer précisément la durée de traitement des activités et de distinguer le temps de travail effectif du temps d’attente.

Il peut provenir d’horodatages générés par le système, comme « LastModifiedDate » sur les enregistrements associés, ou de l’horodatage d’une modification ultérieure dans l’historique des champs.

Cet attribut représente le capital du prêt demandé. Le montant peut influer fortement sur la complexité et la durée du processus de montage : les prêts plus élevés ou plus complexes nécessitent souvent des vérifications ou des étapes supplémentaires.

Dans l’analyse, le montant du prêt est un critère de segmentation utile. Il permet de vérifier si les prêts de montant élevé prennent plus de temps à traiter, entraînent davantage de reprises ou suivent des parcours différents. Il est également essentiel aux rapports financiers et à l’évaluation de la valeur du portefeuille de prêts en cours de traitement.

Apporte un contexte financier essentiel et permet de segmenter l’analyse pour déterminer si le montant du prêt est lié à la complexité, à la durée ou aux résultats du processus.

Enregistré dans un champ monétaire de l’objet Loan, souvent nommé « Amount » (LLC_Loan__c.LLC_BI__Amount__c).

Cet attribut enregistre le résultat de l’activité « Décision de prêt rendue ». Il s’agit d’un attribut essentiel au niveau du cas, qui définit l’état final d’une demande de prêt une fois le processus terminé.

Cet attribut est indispensable à l’analyse des résultats. Il permet de comparer les parcours qui aboutissent à des résultats différents, par exemple les parcours courants des demandes approuvées et refusées. Il sert également de base au calcul d’indicateurs clés, comme le taux de refus des prêts.

Permet de filtrer et de comparer les processus selon leur résultat métier final, afin de repérer les parcours associés à une réussite ou à un échec.

Cette information figure généralement dans un champ « Status » ou « Stage » de l’objet Loan une fois le processus terminé. Les valeurs possibles dépendent de la configuration.

Cet attribut indique le groupe fonctionnel, par exemple « Origination », « Underwriting » ou « Closing », responsable de l’activité. Il peut être déduit du profil de l’utilisateur affecté ou d’un champ dédié dans l’enregistrement du prêt.

L’analyse du processus par service est essentielle pour comprendre la collaboration entre les différentes fonctions. Elle permet de mesurer les délais de transfert entre services, de repérer les retards liés à ces transferts et d’obtenir une vue d’ensemble des services où le travail est effectué.

Essentiel pour analyser les transferts entre services, mesurer les performances des équipes et repérer les goulots d’étranglement entre fonctions.

Cette information peut être déduite du champ Department de l’enregistrement User de l’utilisateur affecté, ou d’un champ personnalisé « Team » ou « Queue » de l’objet Loan.

Cet attribut classe les demandes de prêt selon le produit financier proposé. Les différents produits de prêt suivent souvent des parcours distincts, avec des temps de cycle et des profils de risque différents.

Pour comparer les processus de manière pertinente, il est essentiel de segmenter l’analyse par type de produit de prêt. Cela permet de comprendre l’incidence des différents produits sur l’efficacité du processus et de créer des Dashboards adaptés, par exemple pour comparer le rythme de décaissement des prêts hypothécaires et des prêts automobiles. Les performances sont ainsi évaluées dans le bon contexte métier.

Permet de segmenter l’analyse du processus selon le contexte métier et de voir comment les différents produits influent sur l’efficacité, la durée et les parcours.

Cette information est généralement enregistrée dans un champ « Product » ou « Loan Type » de l’objet Loan de nCino (LLC_Loan__c).

Cet attribut identifie l’employé qui a effectué une tâche précise ou qui est affecté à la demande de prêt à une étape donnée. Dans nCino, cette information est souvent suivie au moyen du champ « Owner » de l’enregistrement.

L’analyse par utilisateur permet de comprendre la répartition de la charge de travail, les performances individuelles et l’affectation des ressources. Elle peut mettre en évidence les employés ou les équipes surchargés et repérer les personnes les plus performantes, ce qui est utile pour gérer les ressources et organiser les formations.

Permet d’analyser la répartition de la charge de travail, les performances des équipes et l’affectation des ressources, et de repérer les goulots d’étranglement liés à certains utilisateurs ou à certaines équipes.

Provient généralement du champ « OwnerId » de l’objet Loan ou des objets Task associés. Ces enregistrements peuvent être reliés à l’objet User pour obtenir le nom de l’utilisateur.

Cet indicateur distingue les tâches effectuées par une personne des événements automatisés par le système. Par exemple, une vérification de solvabilité peut être automatisée, tandis qu’une décision d’étude du dossier est généralement prise manuellement.

Repérer les étapes automatisées est essentiel pour analyser les possibilités d’automatisation. Cela permet de mesurer l’incidence de l’automatisation sur les temps de cycle et l’efficacité, et de repérer les activités manuelles qui pourraient être automatisées ultérieurement.

Distingue les activités effectuées par le système de celles réalisées par une personne. Cette distinction est essentielle pour mesurer l’incidence de l’automatisation et repérer de nouvelles possibilités d’automatisation.

Cet indicateur est généralement défini à partir de l’utilisateur associé à l’événement. Si l’utilisateur est un compte « System » ou « Integration », l’indicateur prend la valeur true.

Cette métrique calculée mesure le temps de cycle de bout en bout de chaque demande de prêt. Elle correspond à la durée totale pendant laquelle un cas suit le processus.

La durée du cas est un indicateur clé de l’efficacité globale du processus. Elle permet de visualiser la répartition des temps de cycle dans les Dashboards, de repérer les cas qui s’éternisent et de suivre l’évolution des performances. Dans de nombreux projets de Process Mining, l’analyse des facteurs associés aux cas les plus longs constitue un objectif important.

Représente le temps de cycle global de bout en bout, un indicateur clé de la santé du processus et de l’expérience client.

Cette valeur est calculée en soustrayant l’EventTime minimum de l’EventTime maximum pour chaque LoanApplicationId.

Cet attribut indique le résultat d’une vérification du SLA, généralement pour une étape précise comme l’étude du dossier. Il compare le temps de cycle réel à la cible du SLA définie et attribue un statut tel que « Respecté » ou « Dépassé ».

Cet attribut est essentiel au suivi des performances au regard des engagements métier. Il alimente directement le Dashboard et l’indicateur « Respect du SLA pour l’étude du dossier », en fournissant un signal clair et immédiat sur le respect des engagements. Il permet aussi d’examiner les caractéristiques des demandes pour lesquelles le SLA a été dépassé et d’en comprendre les causes.

Indique clairement si les objectifs de performance sont atteints, ce qui facilite le suivi du respect des SLA et l’analyse des dépassements.

Cet attribut est calculé lors de la transformation des données en comparant la durée réelle d’un segment du processus, par exemple le temps de cycle de l’étude du dossier, à l’attribut « UnderwritingSlaTarget ».

Lorsque le « Résultat de la décision » d’un prêt est « Refusé », cet attribut précise le motif du refus. Il peut s’agir d’un score de crédit faible, de revenus insuffisants ou d’un dossier incomplet.

L’analyse des motifs de refus est essentielle à l’amélioration de l’activité. Elle peut révéler des tendances liées aux critères de prêt, à l’adéquation du produit au marché ou au processus de demande lui-même. Ces analyses peuvent aider l’entreprise à ajuster ses stratégies et à augmenter le taux d’approbation.

Indique la cause des refus et permet de repérer des tendances pour améliorer les critères de prêt ou le processus de demande.

Cette information est généralement enregistrée dans un champ de liste de sélection ou de texte de l’objet Loan, qui devient obligatoire lorsque le statut du prêt passe à « Declined ».

Cet attribut définit l’accord de niveau de service (SLA) attendu pour la partie du processus consacrée à l’étude du dossier. Il sert de référence pour mesurer les performances réelles.

Cette cible permet de calculer le taux de respect du SLA. En comparant le temps de cycle réel de l’étude du dossier à cette cible, les demandes peuvent être marquées comme « Respecté » ou « Dépassé ». Cet attribut est indispensable au Dashboard « Respect du SLA pour l’étude du dossier » et aux indicateurs associés.

Fournit la référence nécessaire pour mesurer le respect des accords de niveau de service et en suivre les résultats.

Cette valeur peut être enregistrée dans l’objet Loan ou calculée à partir de règles métier fondées sur des attributs comme le type de produit de prêt ou le montant du prêt.

Cet attribut booléen prend la valeur true lorsqu’une activité, comme « Pièces justificatives demandées », se produit plusieurs fois pour une même demande de prêt. Il repère les reprises, qui sont souvent une source d’inefficacité.

L’analyse des reprises est un cas d’usage central du Process Mining. L’indicateur « IsRework » permet de filtrer et de quantifier facilement les reprises. Il alimente des Dashboards comme « Analyse des reprises des demandes de prêt » et sert à calculer des indicateurs tels que le taux de reprises, afin de repérer les étapes qui échouent dès le premier passage.

Met en évidence les inefficacités en repérant les tâches répétées, afin d’analyser les boucles coûteuses et de les réduire.

Cet attribut est calculé lors de la transformation des données à l’aide de fonctions de fenêtrage, qui vérifient si la même activité a déjà eu lieu pour un ID de cas donné.

Cet attribut contient le score de crédit numérique transmis par une agence de crédit lors de l’activité « Vérification de solvabilité terminée ». Il s’agit d’un facteur important dans l’étude du dossier et la prise de décision.

En Process Mining, le score de crédit peut servir à analyser les liens entre ce score et le déroulement du processus. Par exemple, les demandes associées à un score plus faible nécessitent-elles davantage d’étapes manuelles, prennent-elles plus de temps à étudier ou sont-elles plus souvent refusées ? Cette analyse peut éclairer les différences de parcours liées au niveau de risque.

Permet d’analyser les liens entre le score de crédit, facteur important dans la prise de décision, et les parcours, les durées et les résultats du processus.

Ces données sont souvent enregistrées dans un champ dédié d’un objet « Credit Report » ou « Financials » associé à l’objet Loan principal.