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Améliorez votre processus d'octroi de prêts

Un guide en 6 étapes pour optimiser votre processus d'octroi de prêts dans Blend
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Améliorez votre processus d'octroi de prêts
Défis (11) Objectifs (11) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (5)

Optimisez l'Origination de prêts dans Blend pour des approbations plus rapides

Les processus d'octroi de prêts rencontrent souvent des retards en raison de workflows complexes et de vérifications de conformité. Notre plateforme fournit des insights clairs et exploitables pour identifier précisément où votre processus ralentit. Vous pouvez découvrir comment rationaliser les opérations, réduire les temps de cycle et améliorer significativement l'expérience du demandeur.

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 toute institution financière, impactant directement les revenus, la satisfaction client et la compétitivité du marché. Dans le paysage numérique actuel, en constante évolution, les demandeurs attendent des expériences rapides, transparentes et sans tracas. Des processus lents ou complexes au sein de votre flux d'octroi de prêts, même en utilisant des plateformes avancées comme Blend, peuvent entraîner des problèmes importants. Ceux-ci incluent la frustration des demandeurs, l'augmentation des coûts opérationnels due aux retouches manuelles, le manque à gagner dû aux demandes abandonnées, et même le risque de non-conformité aux exigences réglementaires. Comprendre et rationaliser ce processus ne concerne pas seulement l'efficacité; il s'agit d'assurer la croissance de votre institution et de maintenir une réputation positive sur un marché très concurrentiel. Chaque délai, chaque étape inutile et chaque goulot d'étranglement augmente vos coûts et nuit à l'expérience client, faisant de l'optimisation des processus un impératif continu.

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

Le process mining offre une visibilité inégalée sur l'exécution réelle de votre processus d'octroi de prêts au sein de Blend, bien au-delà de ce que les outils de reporting traditionnels peuvent offrir. En analysant les données d'événements, souvent dérivées directement de votre système Blend, le process mining construit une carte précise et de bout en bout du parcours de chaque demande de prêt, de la soumission au décaissement des fonds. Cette perspective, axée sur l'ID de la demande de prêt, vous permet de découvrir le véritable flux, d'identifier toutes les variantes du processus et de localiser les points exacts de retard ou d'inefficacité. Vous pouvez clairement voir où les demandes sont bloquées, quelles étapes impliquent des retouches excessives ou où les vérifications de conformité ne sont pas appliquées de manière cohérente. Par exemple, vous pouvez suivre le temps précis passé entre "Vérification de crédit initiée" et "Vérification de crédit terminée", ou découvrir des boucles courantes entre "Souscription commencée" et "Documents justificatifs demandés", indiquant des informations manquantes à des étapes antérieures. Cette approche basée sur les données transforme les hypothèses en faits, vous permettant de cibler les causes profondes des problèmes et de réduire considérablement le cycle d'octroi de prêts.

Domaines d'amélioration clés pour votre processus Blend

Grâce aux insights du process mining, vous pouvez cibler des domaines spécifiques pour une amélioration significative de votre processus d'octroi de prêts Blend. Un domaine principal est la réduction du temps de cycle. En identifiant les activités ou les transferts qui contribuent le plus aux retards, vous pouvez rationaliser les workflows, potentiellement automatiser les tâches répétitives et optimiser l'allocation des ressources. Un autre domaine critique est l'élimination des retouches. Le process mining révèle souvent des schémas de demandes retournant à plusieurs reprises à des étapes antérieures, peut-être en raison d'informations incomplètes ou d'approbations incohérentes. La résolution directe de ces retouches réduit l'effort opérationnel et accélère le traitement. De plus, vous pouvez améliorer la conformité en veillant à ce que toutes les étapes réglementaires soient suivies de manière cohérente pour chaque demande, réduisant ainsi les risques d'audit. L'identification des variations dans le processus vous permet également de standardiser les meilleures pratiques, conduisant à des résultats plus cohérents et prévisibles pour tous les agents de prêt et types de produits. Ces améliorations exploitent directement votre investissement dans Blend en rendant la plateforme de prêt numérique plus efficace pour votre institution.

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

La mise en œuvre de stratégies d'optimisation des processus pour l'octroi de prêts basées sur les insights du process mining produit généralement des résultats mesurables et impactants. Vous pouvez vous attendre à une réduction notable du temps de cycle global de votre processus d'octroi de prêts, ce qui se traduit par des approbations plus rapides et des décaissements de fonds plus rapides, améliorant considérablement l'expérience du demandeur. Cette efficacité se traduit par des coûts opérationnels réduits en diminuant l'effort manuel, en minimisant les erreurs et en optimisant les niveaux de personnel. Une meilleure conformité signifie moins de risques réglementaires et un processus plus robuste et auditable. En fin de compte, ces améliorations conduisent à une satisfaction client accrue, à des taux de conversion de prêts plus élevés et à une position concurrentielle plus forte sur le marché. En veillant à ce que votre plateforme Blend soit exploitée à son plein potentiel, vous ne rendez pas seulement votre processus plus rapide, vous le rendez plus fiable, plus rentable et plus axé sur le client, favorisant une croissance commerciale durable.

Démarrer l'optimisation de l'octroi de prêts Blend

Entreprendre votre parcours d'optimisation du processus d'octroi de prêts avec Blend est simple avec les bonnes orientations. Ce modèle et les ressources d'accompagnement sont conçus pour vous aider à connecter rapidement vos données Blend, à visualiser votre processus et à découvrir les goulots d'étranglement et les inefficacités critiques. Vous n'avez pas besoin d'une expertise technique approfondie pour commencer à voir des résultats tangibles. En vous concentrant sur les insights dérivés du process mining, vous pouvez prendre des décisions éclairées pour affiner vos workflows, améliorer les configurations système et mettre en œuvre une formation ciblée pour vos équipes. Faites le premier pas vers un processus d'octroi de prêts plus efficace, conforme et axé sur le client, transformant vos opérations de prêt de l'intérieur.

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Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les retards dans la souscription ou les vérifications de crédit entraînent une mauvaise expérience pour le demandeur, augmentant les taux d'abandon et les opportunités de revenus manquées. Ces périodes d'attente prolongées peuvent amener les demandeurs à chercher un financement ailleurs, impactant directement la croissance de l'entreprise et la part de marché. ProcessMind identifie où les demandes sont bloquées, révélant les goulots d'étranglement dans le processus d'octroi de prêts, tels que des étapes de souscription spécifiques ou des retards de vérification de documents au sein de Blend. En analysant les données d'événements, nous mettons en évidence les causes profondes et suggérons des améliorations actionnables pour accélérer les approbations.

Les incohérences dans le respect des directives réglementaires ou des politiques internes lors de l'octroi de prêts exposent l'organisation à des risques de conformité importants, à des amendes et à des atteintes à sa réputation. Les vérifications manuelles et les interprétations variées des règles au sein de Blend peuvent entraîner des erreurs critiques, affectant la confiance et la position juridique. ProcessMind découvre les déviations par rapport aux chemins de conformité prévus dans le processus d'octroi de prêts, en soulignant précisément où et pourquoi des étapes non conformes se produisent. Cela vous permet d'appliquer des procédures d'exploitation standard, garantissant que chaque demande de prêt traitée dans Blend adhère à toutes les réglementations nécessaires.

Les demandes retournant fréquemment à des étapes antérieures pour des documents supplémentaires ou des corrections créent des inefficacités et augmentent considérablement les coûts de traitement. Ce retravail au sein de Blend consomme un temps précieux du personnel et frustre les demandeurs, prolongeant inutilement les temps de cycle globaux. ProcessMind cartographie toutes les boucles de retravail et identifie leurs origines, telles que des soumissions initiales incomplètes ou une validation de documents insuffisante dans le processus d'octroi de prêts. Nous fournissons des insights sur les causes courantes de resoumission, permettant des refontes de processus ciblées pour réduire ces occurrences.

Sans une visibilité claire et en temps réel sur l'avancement d'une demande, les demandeurs et les agents de prêt éprouvent de la frustration, ce qui entraîne une augmentation des appels au support et une réduction de la satisfaction client. Cet état opaque au sein de Blend entrave la résolution proactive des problèmes et une communication efficace tout au long du parcours d'Origination de Prêts.ProcessMind offre une vue complète et en direct du parcours de chaque demande de prêt, rendant son statut exact et les étapes suivantes transparents. Cela permet à vos équipes de fournir des mises à jour précises et de gérer proactivement les attentes, améliorant ainsi considérablement l'expérience du demandeur dans Blend.

Une distribution inégale des demandes de prêt parmi le personnel conduit à une surcharge de certains agents, provoquant épuisement professionnel et retards, tandis que d'autres sont sous-utilisés, entraînant un gaspillage de capacité. Ce déséquilibre au sein de Blend a un impact sur l'efficacité globale de l'équipe et la vitesse de traitement pour l'Origination de Prêts.ProcessMind analyse la distribution de la charge de travail et les temps de traitement entre les différents agents de prêt, identifiant où les goulots d'étranglement surviennent en raison d'affectations inégales. Nous fournissons des recommandations basées sur les données pour optimiser l'allocation des ressources, garantissant un processus d'Origination de Prêts plus juste et plus efficace.

Demander à plusieurs reprises aux demandeurs les mêmes documents ou des documents manquants engendre une frustration significative, prolonge les délais de traitement et conduit souvent à l'abandon de la demande. Cette inefficacité au sein de Blend découle d'exigences initiales peu claires ou de processus de collecte inadéquats durant l'Origination de prêts. ProcessMind retrace chaque instance de demande de documents, identifiant précisément où et pourquoi plusieurs demandes sont effectuées pour la même candidature. En identifiant ces points, nous aidons à rationaliser les étapes de collecte et de validation des documents, améliorant ainsi l'efficacité et la satisfaction des demandeurs dans Blend.

Le non-respect des accords de niveau de service (SLA) internes ou externes pour la souscription peut entraîner des pénalités financières, nuire à la réputation de l'entreprise et offrir une mauvaise expérience aux demandeurs. Le fait de manquer constamment ces objectifs dans Blend indique des problèmes systémiques au sein du processus d'octroi de prêts qui nécessitent une attention immédiate. ProcessMind identifie les étapes exactes et les raisons des violations de SLA, telles que des activités ou des équipes spécifiques qui dépassent constamment leurs objectifs pendant la souscription. Nous fournissons des insights pour résoudre ces inefficacités, vous aidant à respecter et dépasser de manière proactive vos engagements de service dans Blend.

Les demandes qui suivent des chemins de processus non standard ou « fantômes », plutôt que le flux optimal défini, introduisent des incohérences, augmentent les taux d'erreur et compliquent le contrôle des processus. Ces variations dans Blend mènent à des résultats imprévisibles et sapent l'efficacité lors de l'octroi de prêts. ProcessMind visualise tous les chemins de processus réels empruntés par les demandes de prêt, mettant en évidence les écarts courants par rapport au « chemin idéal ». Cela vous permet de standardiser les workflows et d'appliquer les meilleures pratiques, garantissant un traitement cohérent et efficace pour toutes les demandes dans Blend.

Les demandes stagnent souvent lors des transitions entre différentes équipes ou systèmes, créant des temps d'inactivité et prolongeant les durées de traitement globales. Ces transferts inefficaces au sein de Blend entraînent des ruptures de communication et peuvent impacter significativement la rapidité du processus d'octroi de prêts. ProcessMind analyse les points de transfert entre les activités et les départements, révélant où les demandes passent un temps excessif à attendre la prochaine étape. Nous identifions les retards spécifiques de transfert et leurs causes, vous permettant de fluidifier les transitions et d'accélérer le débit dans Blend.

Un pourcentage élevé de demandes de prêt rejetées représente non seulement des opportunités de revenus perdues, mais indique également des problèmes potentiels dans le ciblage des demandeurs ou l'évaluation initiale. Comprendre les raisons du rejet au sein de Blend est crucial pour affiner les critères et améliorer les taux de conversion dans l'octroi de prêts. ProcessMind corrèle les attributs des demandes et les chemins de processus avec les résultats des décisions finales, identifiant les schémas courants menant au rejet. Nous aidons à découvrir si les rejets proviennent de défauts de processus précoces ou de points de décision spécifiques, permettant des améliorations ciblées dans Blend.

La dépendance excessive aux tâches manuelles, en particulier pour les activités répétitives comme la saisie ou la vérification des données, entraîne des erreurs humaines, augmente le temps de traitement et gonfle les coûts opérationnels. L'identification et l'automatisation de ces points de contact dans Blend sont essentielles pour la mise à l'échelle et l'efficacité de l'Origination de prêts. ProcessMind cartographie chaque activité, en soulignant celles qui sont manuelles et sujettes aux retards ou aux erreurs. Nous identifions les domaines à fort impact où l'automatisation peut être introduite ou où l'automatisation existante peut être améliorée, optimisant ainsi le workflow et réduisant l'effort manuel dans Blend.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Cet objectif vise à réduire considérablement le temps total écoulé entre la soumission initiale de la demande et le décaissement final du prêt. L'obtention de délais d'approbation plus rapides améliore directement la satisfaction client, réduit les coûts opérationnels associés à un traitement plus long et augmente le volume global de prêts pouvant être traités au sein de la plateforme Blend. Cela signifie que les demandeurs obtiennent leurs fonds plus rapidement, améliorant leur expérience et votre avantage concurrentiel. Les capacités de ProcessMind permettent une analyse détaillée du parcours complet d'Origination de prêts, identifiant les activités spécifiques et les transferts qui contribuent aux retards. En visualisant les goulots d'étranglement et en mesurant les durées d'activité, vous pouvez identifier les domaines de refonte du processus, conduisant à des réductions potentielles de 20 à 30 % du temps de cycle global. Le succès est mesuré par le suivi de la durée moyenne de traitement de prêt de bout en bout.

Cet objectif vise à garantir que chaque étape du processus d'Origination de prêts respecte scrupuleusement toutes les réglementations financières pertinentes et les politiques internes au sein de l'environnement Blend. Le non-respect peut entraîner de lourdes amendes, des atteintes à la réputation et des problèmes juridiques. Assurer la conformité protège l'institution et renforce la confiance des demandeurs en démontrant des pratiques de prêt responsables. ProcessMind aide en découvrant et en visualisant automatiquement tous les chemins de processus réels, vous permettant de les comparer aux workflows conformes idéaux. Il identifie les écarts par rapport à la séquence attendue d'activités ou aux vérifications obligatoires, telles que les évaluations de crédit manquantes ou les divulgations tardives. Par le suivi du respect des règles prédéfinies, ProcessMind permet une intervention proactive et garantit que toutes les demandes de prêt sont traitées selon les normes réglementaires, mesurée par une réduction des violations de conformité.

L'objectif est de réduire drastiquement les cas où les demandes de prêt nécessitent des étapes répétées, une nouvelle saisie de données ou des demandes multiples pour la même information de la part des demandeurs. Des taux de retravail élevés gaspillent un temps précieux, augmentent les coûts opérationnels, frustrent les demandeurs et peuvent entraîner des taux d'abandon plus élevés au sein de votre système Blend. Cet objectif vise à rendre le processus 'correct du premier coup'. ProcessMind identifie les boucles et les activités répétitives au sein du processus d'Origination de prêts, telles que les étapes répétées 'Documents justificatifs demandés' ou 'Demande reçue et validée'. En analysant ces schémas de retravail, vous pouvez découvrir les causes profondes comme des exigences initiales peu claires, des formulaires incomplets ou des transferts de données inefficaces. ProcessMind aide à réduire le retravail jusqu'à 15-25 % en soulignant les points de défaillance spécifiques, mesurable par la fréquence de ces activités par demande de prêt.

Cet objectif vise à améliorer la visibilité sur le statut actuel et la progression de chaque demande de prêt au sein de la plateforme Blend. Un manque de transparence peut entraîner des inefficacités, des délais non respectés et un service client médiocre, car les agents de crédit peinent à fournir des mises à jour. Un suivi amélioré donne au personnel et aux demandeurs des informations précises et à jour. ProcessMind fournit une représentation dynamique et visuelle de l'ensemble du processus d'Origination de prêts, permettant aux parties prenantes de voir où en est chaque demande dans son cycle de vie à tout moment donné. Il identifie les activités spécifiques et leurs durées, mettant en évidence les demandes bloquées ou retardées. En intégrant les données d'événements, ProcessMind offre un aperçu en temps réel du processus, permettant une gestion proactive et réduisant les demandes de renseignements, avec un succès mesuré par une amélioration de la fraîcheur et de la précision des données.

Cet objectif vise à garantir que la charge de travail des agents de crédit et des équipes de traitement impliqués dans l'Origination de prêts est équilibrée et gérée efficacement. Une répartition inégale conduit à la surcharge de certains agents, provoquant des retards et l'épuisement professionnel, tandis que d'autres peuvent être sous-utilisés. L'optimisation de cet équilibre améliore la productivité et réduit les temps de cycle de manière générale. ProcessMind visualise le flux de travail sur différentes ressources, identifiant où les tâches s'accumulent ou où des agents spécifiques connaissent constamment des files d'attente plus longues. En analysant l'utilisation des ressources et les goulots d'étranglement liés aux contributeurs individuels, ProcessMind aide à identifier les opportunités de réaffectation des tâches ou d'amélioration des structures d'équipe. Cela peut conduire à un débit plus équilibré et potentiellement réduire le temps d'attente moyen des demandes de 10 à 20 %, mesuré par des métriques d'utilisation des ressources.

L'objectif est de minimiser le nombre de fois où les demandeurs sont sollicités pour les mêmes documents ou informations pendant le processus d'Origination de prêts dans Blend. Les demandes répétées créent une expérience frustrante pour les demandeurs, augmentent la probabilité d'abandon et ajoutent une charge administrative inutile pour le personnel. La rationalisation de ce processus améliore considérablement la satisfaction client. ProcessMind analyse les journaux d'événements pour détecter les schémas où les activités 'Documents justificatifs demandés' se produisent plusieurs fois pour une seule demande de prêt. Il aide à identifier les étapes ou les conditions dans lesquelles ces répétitions se produisent, révélant des problèmes tels que des exigences initiales peu claires, une gestion inefficace des documents ou une mauvaise communication entre les étapes du processus. En identifiant ces inefficacités, ProcessMind permet des ajustements de processus pour réduire les demandes répétées de 20 à 30 %, mesurable par le nombre moyen de cycles de demande de documents par candidature.

Cet objectif vise à garantir que tous les accords de niveau de service (SLA), en particulier ceux régissant la phase de souscription de l'Origination de prêts, sont systématiquement respectés. Le non-respect des SLA peut entraîner des pénalités, une perte de confiance et, au final, un impact négatif sur la satisfaction client et la réputation commerciale au sein de l'écosystème Blend. Un respect constant démontre fiabilité et efficacité. ProcessMind permet de surveiller les étapes du processus de souscription par rapport à des objectifs de temps prédéfinis et des chemins critiques. Il met automatiquement en évidence les cas où les activités de souscription dépassent leur temps alloué, identifiant les goulots d'étranglement ou les ressources spécifiques à l'origine du retard. En fournissant des informations exploitables sur les cas non conformes, ProcessMind aide à augmenter les taux de respect des SLA de 10 à 15 %, mesuré par le pourcentage de processus de souscription qui respectent leurs délais cibles.

Cet objectif vise à réduire les variations et les écarts involontaires par rapport au workflow optimal ou conçu pour l'Origination de prêts dans Blend. Les variations de processus incontrôlées peuvent entraîner des incohérences de qualité, des risques de conformité, des temps de cycle imprévisibles et une augmentation des coûts opérationnels. La standardisation garantit des résultats prévisibles et une efficacité accrue. ProcessMind découvre et visualise automatiquement tous les chemins de processus réels empruntés par les demandes de prêt, révélant les variantes intentionnelles et non intentionnelles. Il quantifie la fréquence de chaque chemin, vous permettant d'identifier les flux dominants et les déviations anormales. En mettant en évidence où et pourquoi les variations se produisent, ProcessMind fournit les informations nécessaires pour appliquer les meilleures pratiques et réduire les variations de processus de 15 à 20 %, mesurable par le nombre de chemins de processus uniques observés.

L'objectif est d'identifier et de supprimer les points d'étranglement ou les inefficacités qui ralentissent considérablement le processus global d'Origination de prêts, en particulier ceux liés aux transferts entre équipes ou systèmes. Les goulots d'étranglement provoquent des retards, augmentent les temps d'attente et empêchent le bon déroulement des demandes, impactant à la fois l'efficacité et l'expérience client dans Blend. ProcessMind utilise des cartographies de processus et des tableaux de bord de performance pour identifier visuellement les activités ou les ressources où le travail s'accumule, indiquant un goulot d'étranglement. Il quantifie la durée des files d'attente et des temps d'attente entre les activités, vous permettant de prioriser les goulots d'étranglement à traiter. En identifiant les causes profondes des retards, ProcessMind aide à éliminer des points d'étranglement spécifiques, conduisant à un flux plus fluide et à des temps de traitement réduits tout au long du parcours de prêt.

Cet objectif consiste à optimiser le processus décisionnel au sein de l'Origination de prêts afin d'augmenter le pourcentage de demandes finalement approuvées, sans compromettre les normes de risque. Des taux de rejet élevés peuvent indiquer des problèmes de qualification initiale, une souscription inefficace ou des opportunités manquées pour des offres alternatives, impactant la croissance de l'entreprise. ProcessMind analyse les chemins empruntés par les demandes de prêt approuvées par rapport à celles rejetées, identifiant les caractéristiques communes ou les écarts de processus associés à chaque résultat. Il peut découvrir les étapes où les demandes sont fréquemment rejetées et fournir des informations sur les raisons de la décision. En comprenant ces schémas, ProcessMind aide à affiner la sélection des demandes et la souscription, augmentant potentiellement les taux d'approbation de 5 à 10 % tout en maintenant les paramètres de risque, mesurable par le ratio de demandes approuvées par rapport aux demandes soumises.

Cet objectif vise à réduire le nombre d'interventions humaines et de transferts de données manuels au sein du processus d'Origination de Prêts dans Blend. Les tâches manuelles excessives sont sujettes aux erreurs, chronophages et détournent des ressources humaines précieuses d'activités plus complexes et à valeur ajoutée. L'automatisation favorise l'efficacité, la précision et l'évolutivité.ProcessMind identifie toutes les activités au sein du processus, en mettant en évidence celles qui sont manuelles, répétitives et de bonnes candidates à l'automatisation. Il quantifie le temps passé sur les transferts manuels et la saisie de données, révélant les économies potentielles grâce à l'automatisation robotisée des processus (RPA) ou aux intégrations de systèmes. En identifiant des opportunités spécifiques d'automatisation, ProcessMind contribue à réduire l'effort manuel de 20 à 40 %, mesurable par le nombre de points de contact manuels par demande de prêt.

Les 6 étapes pour améliorer l'Origination de prêts

1

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2

Exportez vos données Blend
3

Importez votre jeu de données
4

Analysez votre processus de prêt
5

Mettre en œuvre des améliorations clés
6

Suivre les progrès en cours
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Que faire

Obtenez le modèle Excel préconfiguré adapté aux processus d'Origination de prêts. Ce modèle garantit que vos données sont correctement structurées pour l'analyse.

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Pourquoi c'est important

Utiliser la bonne structure de données dès le départ prévient les erreurs et assure une analyse précise, jetant ainsi des bases solides pour des insights significatifs.

Résultat attendu

Un modèle Excel clair et prêt à l'emploi conçu pour la saisie des données d'octroi de prêts provenant de Blend.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Découvrez les Retards Cachés dans l'Origination de Prêts Blend

ProcessMind révèle le véritable parcours de chaque prêt dans Blend, offrant des visualisations claires des workflows et des goulots d'étranglement cachés. Obtenez des informations exploitables pour optimiser votre processus et accélérer les approbations.
  • Visualiser le parcours complet des prêts dans Blend
  • Identifier les goulots d'étranglement exacts du workflow
  • Identifier les retards d'approbation de conformité
  • Comparer la performance des processus entre les équipes
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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RÉSULTATS TYPIQUES

Déverrouiller l'Efficacité dans l'Origination de Prêts

Ces résultats illustrent les améliorations mesurables que les institutions financières obtiennent en appliquant le Process Mining à leur processus d'origination de prêts. En analysant méticuleusement chaque étape, les organisations peuvent identifier les inefficacités et optimiser leurs workflows au sein de systèmes comme Blend.

0 %
Approbations de prêts plus rapides

Réduction du temps de cycle de bout en bout

Rationaliser l'ensemble du processus d'origination de prêts, réduisant le temps entre la soumission de la demande et le décaissement des fonds, et accélérant les approbations.
0 %
Meilleure conformité des processus

Augmentation de l'adhérence aux processus standard

Assurer que toutes les demandes de prêt suivent systématiquement les flux de processus standard prédéfinis, minimisant les déviations et améliorant la conformité réglementaire.
0 %
Retravail Réduit

Diminution des activités répétées

Identifier et éliminer les resoumissions inutiles et les demandes répétées d'informations ou de documents, menant à une expérience de demandeur plus fluide et à une plus grande efficacité.
0 %
Goulots d'étranglement éliminés

Diminution des temps d'attente moyens

Identifier et éliminer les transferts inefficaces et les blocages dans les activités critiques comme la souscription ou les vérifications de crédit, accélérant considérablement le flux de processus.
0 %
Taux d'approbation améliorés

Augmentation du nombre de demandes acceptées

Comprenez les causes profondes des rejets de demandes et optimisez les étapes et critères de processus pour augmenter le pourcentage global de prêts approuvés.
0 %
Charges de travail équilibrées pour les agents

Répartition optimisée des ressources

Analysez et redistribuez les affectations de dossiers entre les agents de prêt pour assurer une répartition équitable de la charge de travail, améliorant ainsi l'efficacité et la satisfaction des employés.

Les résultats varient en fonction des complexités spécifiques de votre processus d'origination de prêts et de la qualité des données. Les chiffres présentés ici représentent les améliorations typiques observées dans diverses implémentations.

Données recommandées

Commencez par les attributs et activités les plus importants, puis développez au besoin.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

L'identifiant unique pour chaque demande de prêt individuelle soumise via la plateforme Blend.

Pourquoi c'est important

Ceci est l'ID de Cas essentiel qui connecte toutes les étapes du processus, permettant la reconstruction et l'analyse de l'ensemble du parcours d'origination de prêt pour chaque demandeur.

Le nom de l'événement métier ou de la tâche spécifique qui s'est produit à un moment donné pour une demande de prêt.

Pourquoi c'est important

Cet attribut constitue la colonne vertébrale de la cartographie de processus, définissant les étapes et les jalons qui constituent le parcours d'origination de prêts.

L'horodatage indiquant le début officiel d'une activité ou d'un événement spécifique.

Pourquoi c'est important

Cet horodatage est crucial pour l'ordonnancement des événements, le calcul des durées de processus et l'identification des goulots d'étranglement et des retards dans le workflow d'origination de prêts.

L'horodatage indiquant la fin d'une activité. Il est souvent identique à l'heure de début pour les événements jalons.

Pourquoi c'est important

Permet le calcul des temps de traitement précis pour les activités, aidant à distinguer le temps de travail actif du temps d'attente inactif.

Le nom ou l'ID de l'agent de crédit ou du souscripteur responsable du traitement de l'activité.

Pourquoi c'est important

Lie les activités de processus à des individus spécifiques, permettant l'analyse de la charge de travail, le suivi des performances et l'optimisation des ressources.

Le type spécifique de produit de prêt demandé, tel qu'un prêt hypothécaire ou un prêt personnel.

Pourquoi c'est important

Permet la segmentation de l'analyse des processus, révélant comment la performance et les flux de processus diffèrent selon les divers produits de prêt.

Le résultat final de la demande de prêt, tel que Approuvé, Refusé ou Retiré.

Pourquoi c'est important

Ceci est essentiel pour l'analyse basée sur les résultats, permettant des comparaisons entre les instances de processus réussies et infructueuses afin d'améliorer les taux d'approbation.

Le canal par lequel la demande de prêt a été initialement soumise.

Pourquoi c'est important

Permet la comparaison des performances entre les différents canaux de soumission, aidant à identifier les moyens les plus efficaces et efficients d'acquérir des demandes.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Marque le moment où un agent de crédit 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 ne soient recueillies et soumises formellement.

Pourquoi c'est important

Cette activité sert de déclencheur initial au processus d'origination de prêts, aidant à mesurer le temps que les demandeurs mettent pour remplir et soumettre leur demande et à analyser les taux d'abandon des demandes.

Représente la soumission formelle de la demande de prêt remplie par le demandeur ou l'agent de crédit pour traitement. Il s'agit d'un événement critique qui marque officiellement le début du calendrier de traitement et de souscription.

Pourquoi c'est important

Ceci est le point de départ officiel pour mesurer le temps de traitement de bout en bout et les accords de niveau de service (SLA). Il aide à différencier la phase de rédaction de la demande de la phase de traitement active.

Représente le début du processus de souscription, où un souscripteur commence son examen détaillé de la demande de prêt et des documents justificatifs. Ceci est généralement capturé lorsqu'un souscripteur s'assigne le dossier ou que le statut du dossier passe à 'En souscription'.

Pourquoi c'est important

Il s'agit d'un jalon majeur qui marque le début de la phase décisionnelle la plus critique. C'est le point de départ pour mesurer le KPI du Taux de conformité aux SLA de souscription et identifier les goulots d'étranglement avant la souscription.

Marque la fin de l'examen du souscripteur, aboutissant à une décision telle que 'Approuvé', 'Approuvé avec conditions' ou 'Refusé'. Cet événement conclut l'analyse principale de la souscription.

Pourquoi c'est important

Cette activité est le point final pour mesurer le temps de cycle de souscription et le respect des SLA. Le résultat de la décision est un attribut critique pour analyser les taux d'approbation et les raisons de refus.

Représente l'acceptation formelle par le demandeur de l'offre de prêt et de ses conditions. Il s'agit d'une étape critique indiquant l'intention du demandeur de procéder au prêt.

Pourquoi c'est important

Cette activité est un indicateur clé de la réussite de la conversion de l'approbation à la clôture. L'analyse du temps nécessaire à l'acceptation peut fournir des informations sur la compétitivité de l'offre.

Représente la réussite du processus d'origination de prêt, où le montant du prêt est transféré au demandeur ou à la partie concernée. Cet événement marque la fin d'un parcours réussi de demande de prêt.

Pourquoi c'est important

Il s'agit de l'événement de fin principal du 'chemin idéal' pour le processus. Mesurer le temps jusqu'à cette activité fournit le temps de cycle global d'origination de prêt, un KPI critique.

Cette activité signifie que la demande de prêt a été officiellement refusée suite à l'examen de souscription. C'est une fin alternative, infructueuse, du processus.

Pourquoi c'est important

Il s'agit d'un événement de fin critique du 'chemin malheureux'. L'analyse du volume et des raisons des refus est essentielle pour affiner les critères de prêt et améliorer le KPI du Taux de rejet des demandes de prêt.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining aide à identifier les goulots d'étranglement dans les approbations de prêts, à découvrir les étapes non conformes et à révéler les boucles de retravail au sein de Blend. Il visualise le flux de processus réel, montrant où les retards se produisent et où les points de contact manuels peuvent être optimisés. Cela conduit à des délais de cycle plus rapides et à une efficacité opérationnelle accrue.

Vous aurez principalement besoin de journaux d'événements de Blend. Cela inclut un ID de cas, tel que l'ID de demande de prêt, un Nom d'activité pour chaque étape, et un horodatage pour le moment où chaque activité s'est produite. Des attributs supplémentaires, tels que l'agent de prêt, le statut de la demande ou le type de prêt, peuvent enrichir votre analyse.

Le Process Mining aide à accélérer les délais d'approbation des prêts en identifiant les inefficacités et les goulots d'étranglement. Vous pouvez également vous attendre à réduire les taux de retravail et de nouvelle soumission, à améliorer le respect des SLA de souscription et à optimiser le suivi des demandes en temps réel. Cela conduit à un meilleur contrôle opérationnel et à une satisfaction accrue des demandeurs.

La phase de configuration initiale et d'extraction des données peut varier de quelques semaines à quelques mois, selon l'accessibilité et la complexité des données. Une fois le journal d'événements préparé, les premières informations et l'identification des principaux goulots d'étranglement peuvent être obtenues en quelques jours. Une analyse complète et des recommandations exploitables suivent généralement dans les 4 à 6 semaines.

Le Process Mining offre une vue radiographique de votre processus réel d'origination de prêts, visualisant chaque étape d'une demande de prêt, de la soumission à l'approbation. Cette transparence expose toutes les variations, les retravaux cachés et les véritables durées de cycle qui ne sont souvent pas visibles via les rapports traditionnels.

Les données peuvent généralement être extraites de Blend via ses fonctionnalités de reporting, ses intégrations API, ou en interrogeant sa base de données sous-jacente si l'accès direct est autorisé. L'objectif est de collecter des données au niveau des événements, capturant chaque action et son horodatage pour chaque demande de prêt. Ces données sont ensuite formatées en un journal d'événements pour l'outil de process mining.

Au-delà de l'accès aux données d'événements de Blend, vous aurez besoin d'une plateforme logicielle de process mining. Ces outils ingèrent les journaux d'événements et visualisent les processus. Aucun matériel spécialisé n'est généralement requis au-delà d'une infrastructure informatique standard pour le logiciel lui-même, qui est souvent basé sur le cloud.

Oui, le Process Mining est excellent pour le monitoring de la conformité. Il peut détecter automatiquement les déviations des règles de processus prédéfinies et des exigences réglementaires. Cela vous permet d'identifier rapidement les étapes ou les chemins non conformes empruntés par les demandes de prêt, garantissant que tout traitement respecte les normes nécessaires.

Non, le Process Mining est non intrusif. Il analyse les données d'événements historiques extraites de Blend, il n'interfère donc pas avec les opérations en direct et ne nécessite aucune modification de vos systèmes actifs. L'analyse se fait entièrement hors ligne, garantissant ainsi aucune perturbation de votre traitement quotidien des prêts.

Le Process Mining peut révéler des déséquilibres dans la charge de travail en analysant les journaux d'activités et en identifiant les agents de crédit ou les équipes qui gèrent constamment plus de tâches ou connaissent des files d'attente plus longues. Cette information aide à redistribuer les tâches plus équitablement et à améliorer l'efficacité globale de l'équipe.

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