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Améliorer votre octroi de prêts

Optimiser Finastra Fusion Mortgagebot avec notre guide en 6 étapes
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Améliorer votre octroi de prêts
Défis (10) Objectifs (11) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (5)

Optimiser les flux de travail d'octroi de prêts Finastra Fusion Mortgagebot

Notre plateforme vous aide à découvrir les inefficacités cachées et les goulots d'étranglement au sein de vos processus métier critiques. Identifiez facilement où les retards se produisent, de la demande initiale à l'achèvement final, impactant la vitesse globale et la conformité. En visualisant vos flux de processus, vous pouvez rationaliser les opérations, réduire le retravail et obtenir des résultats plus rapides et plus conformes.

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 votre processus d'octroi de prêts ?

Le processus d'octroi de prêts est le moteur de toute institution financière, un parcours complexe allant de la demande initiale au décaissement final des fonds. Pour les organisations utilisant Finastra Fusion Mortgagebot, l'efficacité de ce processus a un impact direct sur la rentabilité, la satisfaction client et la conformité réglementaire. Malgré des systèmes sophistiqués, les complexités inhérentes au processus, les transferts manuels et les variations imprévues peuvent introduire des goulots d'étranglement significatifs, augmentant les coûts opérationnels et allongeant les cycles de prêt. Dans le paysage concurrentiel actuel, des approbations de prêt rapides et conformes ne sont pas seulement un objectif, mais une nécessité pour fidéliser les clients et gagner des parts de marché.

Les inefficacités dans l'octroi de prêts peuvent se manifester par des délais d'attente prolongés pour les demandeurs, une charge de travail accrue pour les agents de crédit, des taux d'abandon de demande plus élevés et même des violations potentielles de la conformité. Comprendre le flux réel, identifier où les demandes ralentissent ou s'écartent du chemin idéal, et déceler les causes profondes de ces problèmes est crucial pour maintenir un avantage concurrentiel et garantir une expérience fluide pour vos clients comme pour votre équipe.

Comment le Process Mining transforme l'analyse de l'octroi de prêts

Le Process Mining offre une approche objective, basée sur les données, pour disséquer votre processus d'octroi de prêts au sein de Finastra Fusion Mortgagebot. En analysant les journaux d'événements générés par votre système, il reconstitue le parcours réel, de bout en bout, de chaque demande de prêt. Cela offre une vision inégalée de la manière dont votre processus fonctionne réellement, et pas seulement de la manière dont il est censé fonctionner.

Pour l'octroi de prêts, cela signifie que vous pouvez suivre précisément chaque demande, de son statut « Demande soumise » en passant par « Vérification de crédit effectuée », « Souscription commencée », « Décision de prêt rendue » et enfin « Fonds décaissés ». Cette visibilité complète vous permet de :

  • Visualiser les flux de travail réels : Découvrez toutes les variantes de processus existantes, y compris les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard.
  • Identifier les goulots d'étranglement : Décelez les étapes spécifiques ou les transferts où les demandes sont bloquées, qu'il s'agisse d'une équipe de souscription surchargée, d'un retard dans la récupération des documents ou d'une file d'attente d'approbation inattendue.
  • Mesurer les performances avec précision : Obtenez des métriques précises pour chaque activité et les temps de cycle globaux, vous aidant à comprendre où les temps de traitement sont excessifs et pourquoi.
  • Détecter les boucles de retravail : Identifiez les cas où les demandes sont renvoyées à plusieurs reprises pour des informations ou des révisions supplémentaires, signalant des problèmes potentiels dans la collecte initiale de données ou la prise de décision.

En exploitant les données granulaires de Finastra Fusion Mortgagebot, le Process Mining fournit les informations nécessaires pour aller au-delà des suppositions et prendre des décisions basées sur des données pour l'amélioration des processus.

Principaux domaines d'amélioration révélés par le Process Mining

L'application du Process Mining aux données d'octroi de prêts de votre Finastra Fusion Mortgagebot révèle souvent plusieurs domaines courants propices à l'optimisation :

  • Rationalisation de la collecte et de la validation des documents : Découvrez quels types de documents ou quelles étapes de vérification causent les retards les plus longs, ouvrant des opportunités d'automatisation ou de révision des flux de travail.
  • Optimisation de la souscription et de l'évaluation des risques : Identifiez les files d'attente, le travail parallèle ou les dépendances séquentielles qui prolongent inutilement ces phases critiques. Cela peut mettre en évidence les besoins en ressources supplémentaires ou les ajustements de politiques possibles.
  • Amélioration de l'efficacité des décisions : Analysez les parcours menant à différents résultats de décision, tels que l'approbation, le refus ou le retrait, pour découvrir les incohérences ou les opportunités d'accélérer les approbations conditionnelles.
  • Réduction des transferts manuels et du retravail : Décelez les étapes où les demandes reviennent fréquemment aux étapes antérieures, suggérant des besoins en instructions plus claires, une meilleure intégration des systèmes ou une formation améliorée.
  • Amélioration de la conformité réglementaire : Détectez automatiquement les écarts par rapport aux exigences réglementaires ou aux politiques internes, permettant une atténuation proactive des risques et une préparation aux audits.

Ces informations vous permettent de cibler des changements spécifiques à fort impact plutôt que des initiatives larges et spéculatives.

Résultats attendus : Bénéfices mesurables pour vos opérations de prêt

En appliquant les informations tirées du Process Mining, votre organisation peut réaliser des améliorations tangibles et mesurables dans votre processus d'octroi de prêts alimenté par Finastra Fusion Mortgagebot :

  • Réduction du temps de cycle des prêts : Accélérez l'ensemble du parcours de prêt, menant à des approbations et décaissements de fonds plus rapides, améliorant la satisfaction client et la réputation du prêteur.
  • Baisse des coûts opérationnels : Éliminez les étapes inefficaces, réduisez le retravail et optimisez l'allocation des ressources, entraînant des économies significatives.
  • Conformité et gestion des risques renforcées : Identifiez et corrigez de manière proactive les écarts de processus, assurant le respect des exigences réglementaires et minimisant les risques d'audit.
  • Expérience client améliorée : Offrez des réponses plus rapides et un processus de demande plus fluide, favorisant la fidélité et le bouche-à-oreille positif.
  • Augmentation du débit : Traitez plus de demandes de prêt avec les ressources existantes, renforçant la capacité de prêt de votre institution.
  • Meilleure utilisation des ressources : Assurez-vous que vos agents de crédit et le personnel de soutien se concentrent sur les tâches à valeur ajoutée, améliorant le moral et la productivité.

En fin de compte, l'optimisation des processus se traduit par une opération de prêt plus agile, conforme et rentable.

Démarrer l'optimisation de votre processus d'octroi de prêts

Se lancer dans un parcours d'optimisation des processus pour votre processus d'octroi de prêts Finastra Fusion Mortgagebot est une démarche stratégique qui produit des résultats clairs et quantifiables. Notre approche de Process Mining fournit les outils et le cadre pour se connecter rapidement à vos données, visualiser vos processus réels et découvrir des informations exploitables. Commencez dès aujourd'hui à exploiter la puissance des données pour transformer vos opérations de prêt, réduire les goulots d'étranglement et atteindre une efficacité et une conformité supérieures.

Octroi de prêts Prêts hypothécaires Processus de souscription Approbation de crédit Traitement des prêts Efficacité des prêts Gestion de la conformité Services financiers Flux de travail de la demande

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les longs temps de cycle, de la soumission de la demande au décaissement des fonds, impactent la satisfaction client et les objectifs de revenus. Les retards dans des étapes clés comme la souscription ou la validation des documents peuvent frustrer les demandeurs et augmenter les coûts opérationnels.
ProcessMind éclaire les étapes et les chemins exacts qui causent ces durées prolongées dans votre processus d'octroi de prêts Finastra Fusion Mortgagebot. Il identifie les goulots d'étranglement cachés et met en évidence où les variations de processus entraînent des temps d'achèvement plus longs, permettant des améliorations ciblées pour accélérer l'octroi de prêts.

La phase de souscription devient souvent un goulot d'étranglement, entraînant des retards et le non-respect des accords de niveau de service. Des agents de crédit surchargés, un traitement de dossier complexe ou des processus d'examen inefficaces peuvent provoquer des retards importants dans l'approbation des prêts, ce qui a un impact sur la vitesse globale de votre workflow Finastra Fusion Mortgagebot.
ProcessMind visualise le flux à travers la souscription, révélant les temps d'attente (queueing times), identifiant les ressources spécifiques ou les types de prêts qui causent le plus de retards, et localisant les causes profondes de ces goulots d'étranglement critiques pour une résolution plus rapide.

Un nombre significatif de demandes de prêt sont rejetées tardivement dans le processus, gaspillant des ressources précieuses et frustrant les demandeurs. Cela indique souvent un échec à identifier les demandes inappropriées plus tôt ou des critères de décision incohérents entre les différents canaux ou agents.
ProcessMind révèle les chemins communs qui mènent aux rejets de demande au sein de Finastra Fusion Mortgagebot. Il identifie les signes avant-coureurs et les étapes du processus où des interventions pourraient améliorer la qualification des demandeurs ou conduire à des résultats plus favorables, optimisant ainsi l'allocation des ressources.

Les écarts par rapport aux étapes réglementaires requises ou aux politiques internes dans l'octroi de prêts exposent l'organisation à des risques de conformité significatifs et à d'éventuels échecs d'audit. Ces variations non autorisées peuvent entraîner des amendes, une atteinte à la réputation et des inefficacités opérationnelles.
ProcessMind détecte automatiquement toutes les variations de processus et les séquences non standard au sein de votre environnement Finastra Fusion Mortgagebot. Il met en évidence les cas spécifiques de non-conformité, vous permettant d'appliquer des flux de travail standardisés et de garantir que chaque prêt respecte les exigences réglementaires.

Des demandes répétées des mêmes documents, des retards dans la réception des documents nécessaires ou l'égarement des formulaires soumis prolongent le cycle d'octroi de prêts. Cette inefficacité frustre les demandeurs et ajoute des efforts manuels et un temps de traitement inutiles pour vos équipes.
ProcessMind cartographie l'ensemble du cycle de demande et de réception de documents au sein de Finastra Fusion Mortgagebot. Il identifie où les documents sont fréquemment demandés plusieurs fois ou où des retards de réception se produisent, permettant l'optimisation des stratégies de communication et de collecte.

Un manque de transparence ou de standardisation dans la manière dont les décisions de prêt sont prises peut entraîner des résultats incohérents, affectant l'équité, la conformité et la confiance du demandeur. Différents agents de crédit ou succursales pourraient appliquer des critères variés, menant à des résultats imprévisibles.
ProcessMind retrace le parcours décisionnel complet de chaque prêt dans Finastra Fusion Mortgagebot. Il relie les résultats de décision finaux à des activités spécifiques, des attributs tels que les scores de crédit, et les raisons associées, révélant les incohérences et permettant une standardisation pour des prêts équitables et prévisibles.

Certains agents de crédit, équipes ou succursales sont constamment surchargés, tandis que d'autres disposent d'une capacité inutilisée significative. Ce déséquilibre entraîne l'épuisement professionnel, des temps de traitement prolongés dans certaines zones et une inefficacité opérationnelle globale.
ProcessMind analyse la distribution des activités entre vos ressources Finastra Fusion Mortgagebot. Il identifie qui travaille sur quoi, pendant combien de temps, et met en évidence où les charges de travail sont inégalement réparties, fournissant des informations pour optimiser la dotation en personnel et l'attribution des tâches.

Votre organisation ne parvient pas systématiquement à respecter les accords de niveau de service internes ou externes pour le traitement de différents types de produits de prêt ou d'étapes spécifiques. Cela peut nuire à la satisfaction client, impacter la réputation sur le marché et entraîner des pénalités. ProcessMind surveille en permanence votre processus d'octroi de prêt Finastra Fusion Mortgagebot par rapport aux objectifs SLA définis. Il identifie les étapes ou chemins spécifiques qui causent les violations de SLA et fournit une analyse des causes profondes pour aider à prévenir de futures violations.

Les demandes de prêt reviennent fréquemment pour une nouvelle vérification, correction ou subissent des étapes redondantes inutiles, gaspillant un temps et des efforts considérables. Ces boucles de retravail augmentent les coûts opérationnels et prolongent les durées de traitement.
ProcessMind visualise toutes les boucles de retravail et les activités redondantes au sein de vos flux de travail Finastra Fusion Mortgagebot. Il quantifie la fréquence et l'impact de ces inefficacités, vous permettant de rationaliser les processus et d'éliminer les étapes inutiles.

Les demandeurs sont souvent confrontés à des délais d'attente prolongés, à une communication incohérente ou à des parcours de demande complexes, entraînant frustration et perte potentielle d'affaires. Une mauvaise expérience peut avoir un impact négatif sur la réputation de votre marque et les taux de recommandation.
ProcessMind cartographie l'intégralité du parcours du demandeur à travers le processus Finastra Fusion Mortgagebot, de la soumission au décaissement. Il met en évidence les points où les demandeurs subissent des temps d'inactivité importants, des demandes fréquentes de clarification ou des retards inattendus, permettant des améliorations pour une expérience plus fluide.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Cet objectif vise à réduire le temps total entre la soumission de la demande et le décaissement des fonds pour les prêts Finastra Fusion Mortgagebot. Des temps de traitement plus courts se traduisent directement par une réalisation de revenus plus rapide et une satisfaction du demandeur significativement améliorée, réduisant le risque que les demandeurs ne recherchent des prêteurs alternatifs. ProcessMind révèle les temps de traitement réels de bout en bout, identifie les retards et leurs causes profondes à chaque étape de l'octroi de prêt, et met en évidence les goulots d'étranglement. En analysant les durées d'activité et l'allocation des ressources, il permet des interventions ciblées pour réduire le temps de traitement moyen de potentiellement 15 à 20%.

Ceci vise à rendre la phase de souscription de l'octroi de prêt Finastra Fusion Mortgagebot plus efficace, en supprimant les étapes inutiles et en réduisant les temps d'inactivité. Un processus de souscription optimisé signifie des décisions plus rapides et une progression accélérée des demandes de prêt, abordant directement un goulot d'étranglement critique. ProcessMind visualise les parcours de souscription complexes, révélant les déviations du processus idéal et identifiant les activités spécifiques ou les contraintes de ressources qui causent des retards. Il aide à analyser le débit (throughput), à identifier les boucles de retravail et à simuler les changements de processus pour atteindre jusqu'à 25% d'amélioration du temps de cycle de souscription.

Atteindre cet objectif signifie réduire le pourcentage de demandes de prêt refusées au sein de Finastra Fusion Mortgagebot, tout en maintenant les standards de risque. Un taux de rejet plus faible indique une meilleure qualification initiale, des exigences de demande plus claires et un traitement amélioré, menant à des taux de conversion plus élevés et de meilleurs résultats commerciaux. ProcessMind analyse le parcours des demandes rejetées, identifiant les schémas courants, les points de décision spécifiques ou les activités précédentes qui mènent fréquemment au refus. Il identifie les points où les demandeurs pourraient être mal guidés ou où des problèmes de qualité des données surviennent, permettant des actions pour réduire les rejets de 10 à 15 % en améliorant les processus des premières étapes.

Cet objectif vise à garantir que chaque processus d'octroi de prêt Finastra Fusion Mortgagebot adhère strictement à toutes les réglementations financières pertinentes et aux politiques internes. Le non-respect (non-compliance) peut entraîner des amendes importantes, des atteintes à la réputation et des problèmes juridiques, rendant une adhésion robuste cruciale pour la viabilité à long terme de l'entreprise. ProcessMind utilise la vérification de conformité (conformance checking) pour comparer l'exécution réelle du processus aux modèles de conformité prédéfinis, mettant immédiatement en évidence toute déviation ou étape non autorisée. Il offre une visibilité claire sur les chemins non conformes et leur fréquence, permettant des mesures proactives pour assurer une conformité à 100% sur toutes les demandes de prêt.

Optimiser la collecte de documents signifie accélérer le processus de demande, de réception et de validation des documents justificatifs pour les demandes de prêt Finastra Fusion Mortgagebot. Une collecte de documents plus rapide réduit les délais de traitement, améliore l'expérience du demandeur et libère du temps pour les agents de crédit pour d'autres tâches critiques. ProcessMind cartographie le sous-processus de collecte de documents, révélant les goulots d'étranglement spécifiques, les demandes répétées ou les longs temps d'attente entre des activités comme « Documents justificatifs demandés » et « Documents justificatifs reçus ». Il aide à identifier les opportunités de numériser, d'automatiser ou de réingénier le processus de collecte, réduisant potentiellement cette phase de 30 %.

Cet objectif vise à réduire les variations dans la manière dont les demandes de prêt Finastra Fusion Mortgagebot similaires sont décidées, garantissant équité et prévisibilité. Des décisions cohérentes renforcent la confiance, réduisent les appels et améliorent l'efficacité opérationnelle en minimisant les biais subjectifs et en assurant l'adhésion aux critères de prêt établis. ProcessMind analyse les chemins menant à différents attributs de "Résultat de Décision" pour des dossiers de "Type de Demandeur" et de "Catégorie de Risque" similaires, identifiant où et pourquoi des incohérences se produisent. Il révèle des variations dans les activités "Souscription commencée" ou "Évaluation des risques effectuée", fournissant des informations pour standardiser les processus de prise de décision et réduire la variabilité de 20%.

Atteindre cet objectif signifie répartir plus équitablement les tâches de demande de prêt parmi les agents de crédit au sein de Finastra Fusion Mortgagebot, prévenant l'épuisement professionnel et améliorant la productivité globale de l'équipe. Des charges de travail équilibrées garantissent qu'aucun agent n'est surchargé tandis que d'autres sont sous-utilisés, ce qui conduit à un traitement plus efficace et à une meilleure qualité de service. ProcessMind analyse l'allocation des ressources et la distribution des tâches à l'aide de l'attribut « Agent de crédit assigné », identifiant les déséquilibres dans les files d'attente de travail et les temps de traitement par agent. Il met en évidence les goulots d'étranglement causés par une distribution inégale, permettant des stratégies de réallocation qui peuvent améliorer le débit global de 10 à 15 %.

Cet objectif vise à garantir que toutes les demandes de prêt Finastra Fusion Mortgagebot respectent ou dépassent leurs objectifs d'Accord de Niveau de Service (SLA) définis, en particulier pour l'"Objectif SLA de souscription". Une adhésion cohérente aux SLA renforce la confiance des clients, évite les pénalités et reflète un processus bien géré et prévisible. ProcessMind compare directement les durées réelles des processus aux "Objectifs SLA de souscription" et à d'autres SLA implicites, identifiant clairement les dossiers qui violent les objectifs et à quelle étape. Il identifie les causes profondes des échecs de SLA, permettant des interventions ciblées pour augmenter l'adhésion de 20% ou plus.

Cet objectif vise à éliminer les répétitions inutiles et les efforts redondants au sein du processus d'octroi de prêt Finastra Fusion Mortgagebot. L'élimination du retravail réduit les coûts de traitement, raccourcit les temps de cycle et améliore l'efficacité globale et la qualité de l'opération de prêt. ProcessMind découvre visuellement les boucles de processus et les activités répétées, telles que "Documents justificatifs demandés" suivies d'une autre "Documents justificatifs demandés" en raison de soumissions initiales incomplètes. Il quantifie l'impact du retravail, permettant la refonte du processus pour supprimer les étapes redondantes et améliorer l'efficacité de 15 à 20%.

Cet objectif vise à rendre le processus de demande de prêt Finastra Fusion Mortgagebot de bout en bout plus fluide, plus transparent et moins frustrant pour les demandeurs. Une expérience demandeur supérieure entraîne une satisfaction accrue, de meilleurs taux de conversion, des recommandations positives et une fidélité client renforcée. ProcessMind identifie les points de friction, les longs temps d'attente ou les étapes de processus confuses du point de vue du demandeur en analysant le flux de "Demande soumise" à "Fonds décaissés". Il met en évidence les endroits où des ruptures de communication ou des allers-retours excessifs pourraient se produire, permettant des améliorations qui augmentent les scores de satisfaction des demandeurs de 10%.

Cet objectif vise à accélérer considérablement le temps nécessaire pour qu'une demande de prêt dans Finastra Fusion Mortgagebot reçoive une "Décision de prêt rendue" finale. Des approbations plus rapides améliorent la compétitivité, réduisent les taux d'abandon des demandeurs et augmentent le débit global (throughput), impactant directement les revenus. ProcessMind suit méticuleusement la durée du sous-processus d'approbation, depuis l'examen initial jusqu'aux vérifications de crédit et à la souscription, jusqu'à la décision finale. Il identifie les activités spécifiques ou les portes de décision qui introduisent des retards, permettant des interventions ciblées pour réduire le cycle d'approbation jusqu'à 20%, assurant un service plus rapide.

Le parcours d'amélioration en 6 étapes pour l'octroi de prêts

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Exportez vos données
3

Importez votre jeu de données
4

Analysez votre processus
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Mettre en œuvre des améliorations
6

Surveillez votre processus
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Que faire

Obtenez le modèle Excel pré-configuré pour l'octroi de prêts, adapté aux données Finastra Fusion Mortgagebot. Ce modèle fournit la structure correcte pour vos données de processus.

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Pourquoi c'est important

Un modèle standardisé assure la cohérence des données et la compatibilité avec ProcessMind, simplifiant la configuration de l'analyse et prévenant les problèmes courants d'importation de données.

Résultat attendu

Vous disposerez du modèle de données correct prêt à être rempli avec vos données Finastra Fusion Mortgagebot.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Optimisez l'efficacité de l'octroi de prêts Finastra

ProcessMind visualise chaque étape de votre flux de travail d'octroi de prêts Finastra, révélant les inefficacités cachées et les risques de conformité. Découvrez des informations précises pour accélérer les approbations et améliorer la performance globale des prêts.
  • Visualiser les parcours réels d'octroi de prêt
  • Identifiez les retards de la demande au décaissement
  • Identifier les risques et les écarts de conformité
  • Optimiser les temps d'approbation et l'utilisation des ressources
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 TYPIQUES

Atteindre l'excellence dans l'octroi de prêts

Ces résultats soulignent les améliorations opérationnelles et les gains financiers significatifs que les organisations réalisent généralement en optimisant leurs processus d'octroi de prêt pilotés par Finastra Fusion Mortgagebot. Grâce à une analyse approfondie des données d'ID de demande de prêt, notre plateforme identifie les goulots d'étranglement et les inefficacités, ouvrant la voie à des opérations rationalisées et à une satisfaction client accrue.

0 %
Approbations de prêt plus rapides

Réduction moyenne du temps de cycle de bout en bout

Identifiez et éliminez les goulots d'étranglement pour accélérer considérablement l'ensemble du processus d'octroi de prêts, en obtenant des fonds plus rapidement pour les demandeurs.
0 %
Souscription rationalisée

Diminution du temps de traitement de la souscription

Optimiser le flux de travail de souscription en identifiant les temps d'inactivité et les transferts inefficaces, conduisant à des décisions plus rapides et à une meilleure utilisation des ressources.
0 %
Taux de rejet réduit

Diminution des demandes de prêt non éligibles

Comprenez les causes profondes des rejets pour affiner les processus de demande et les critères de décision, augmentant ainsi les taux d'approbation et le volume d'affaires.
0 %
Amélioration du respect des SLA

Augmentation du respect des Accords de Niveau de Service

Surveiller et faire respecter les accords de niveau de service et les exigences réglementaires critiques, réduisant les risques de conformité et assurant un traitement en temps voulu.
0 %
Retravail éliminé

Diminution des étapes de processus redondantes

Identifiez et supprimez les répétitions et boucles inutiles au sein du processus de prêt, économisant des coûts opérationnels et accélérant le débit.
0 %
Satisfaction améliorée des demandeurs

Taux d'acceptation des offres de prêt plus élevé

Rationalisez les interactions avec les demandeurs, telles que la collecte de documents, et améliorez la communication, conduisant à une expérience plus positive et à un taux d'acceptation des offres plus élevé.

Les résultats varient en fonction de la complexité du processus et de la qualité des données. Ces chiffres représentent des améliorations typiques observées sur l'ensemble des 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 attribué à chaque demande de prêt lors de sa création dans le système.

Pourquoi c'est important

C'est l'ID de dossier (Case ID) essentiel qui connecte tous les événements liés en une seule instance de processus, ce qui est le fondement de toute analyse de Process Mining.

Le nom de l'événement commercial ou de la tâche spécifique qui s'est produit à un moment donné dans le processus d'octroi de prêt.

Pourquoi c'est important

Les activités définissent les étapes du processus. L'analyse de leur séquence, fréquence et durée est fondamentale pour comprendre et améliorer le flux de processus.

La date et l'heure exactes auxquelles une activité spécifique a commencé ou s'est produite.

Pourquoi c'est important

Les timestamps fournissent l'ordre chronologique des événements et sont essentiels pour le calcul de toutes les métriques de performance, telles que les temps de cycle et les temps d'attente.

La date et l'heure exactes auxquelles une activité spécifique a été complétée.

Pourquoi c'est important

Permet le calcul précis du temps de traitement des activités, le distinguant du temps d'attente qui suit, conduisant à une analyse plus précise des goulots d'étranglement.

Le nom ou l'ID de l'agent de crédit responsable de la gestion de la demande de prêt.

Pourquoi c'est important

Permet l'analyse de la répartition de la charge de travail, de la performance des ressources et l'identification des goulots d'étranglement ou des meilleures pratiques liés aux ressources.

Le nom ou l'ID du souscripteur chargé d'évaluer le risque de la demande de prêt.

Pourquoi c'est important

Crucial pour une analyse détaillée de l'étape de souscription, permettant des comparaisons de performance et la gestion de la charge de travail pour l'équipe de souscription.

La décision finale prise concernant la demande de prêt, telle que Approuvée, Rejetée ou Retirée.

Pourquoi c'est important

Définit le résultat commercial de chaque dossier, permettant une analyse comparative entre les flux de processus réussis et échoués pour trouver les causes profondes.

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 en contact avec les clients, aidant à optimiser les processus spécifiques aux canaux et l'allocation des ressources.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque le début officiel du processus d'octroi de prêt, lorsqu'un emprunteur potentiel soumet formellement sa demande via le système. Cet événement est généralement capturé explicitement lorsqu'un nouvel enregistrement de demande de prêt est créé et se voit attribuer un ID de demande de prêt unique.

Pourquoi c'est important

C'est l'événement de départ principal du processus. Il est essentiel pour mesurer le temps de cycle global du prêt et le temps de décision de pré-approbation.

Représente l'achèvement de la vérification automatisée ou manuelle de l'historique de crédit du demandeur. Cet événement est souvent enregistré lorsque les résultats d'un bureau de crédit tiers intégré sont renvoyés et joints au dossier de prêt.

Pourquoi c'est important

C'est une étape clé avant le début de la phase de souscription. Elle fournit des données critiques pour l'évaluation des risques et la prise de décision.

Cette activité marque le début de la phase de souscription, lorsqu'un souscripteur commence officiellement son examen détaillé du dossier de prêt. Cela est presque toujours déduit d'un changement de statut, tel que 'En souscription', ou lorsqu'un souscripteur est formellement désigné.

Pourquoi c'est important

C'est le point de départ pour mesurer le Temps de Traitement de la Souscription et le point d'arrivée pour le Temps d'Attente de la Souscription (Underwriting Queue Time). Il met en évidence le temps que les demandes attendent l'attention du souscripteur.

Marque l'achèvement de l'examen du souscripteur et la préparation à une décision de prêt finale. Cela est inféré d'un changement de statut de « En souscription » à « Souscription terminée » ou « En attente de décision finale ».

Pourquoi c'est important

C'est l'événement final pour mesurer l'ICP (KPI) du Temps de Traitement de la Souscription. C'est une étape majeure indiquant que la phase d'évaluation des risques est terminée.

C'est l'événement critique où la décision finale sur la demande de prêt est prise, telle que 'Approuvé', 'Approuvé sous conditions' ou 'Rejeté'. Cet événement est déduit du timestamp lorsque le statut de décision finale est enregistré dans le système.

Pourquoi c'est important

C'est une étape clé pour mesurer le temps de décision et analyser les taux de rejet. Elle est cruciale pour comprendre la cohérence des décisions et les résultats.

C'est l'activité finale d'un processus d'octroi de prêt réussi, représentant le moment où les fonds du prêt sont déboursés. Il s'agit d'une transaction financière critique et est capturée comme un événement explicite et horodaté dans le système.

Pourquoi c'est important

Cette activité marque la fin réussie du processus. C'est le point final pour le calcul du Temps de Cycle Moyen Global des Prêts.

Une activité finale indiquant que la demande de prêt a été officiellement clôturée avec un statut final de « Rejetée ». Cela est distinct de la décision elle-même et représente la clôture administrative finale du dossier.

Pourquoi c'est important

Ceci fournit un point final définitif pour les demandes rejetées, permettant une analyse précise du temps de cycle de cette cohorte et supportant l'ICP (KPI) du Taux de Rejet des Demandes de Prêt.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining analyse vos données d'octroi de prêts existantes pour révéler le flux de processus réel, identifiant les goulots d'étranglement, les déviations et les boucles de retravail. Il aide à localiser les zones d'inefficacité, assurant la conformité et, au final, accélérant les temps de traitement des prêts.

Vous avez généralement besoin d'un journal d'événements (event log) contenant un identifiant de dossier (case identifier), tel que l'ID de demande de prêt, un nom d'activité pour chaque étape et un timestamp pour le moment où chaque activité s'est produite. Des attributs supplémentaires comme les détails du demandeur, le type de prêt ou l'agent de crédit peuvent enrichir l'analyse.

Vous pouvez vous attendre à une réduction significative du temps de traitement moyen des prêts et à moins de rejets de demandes. Cela conduit également à une meilleure conformité réglementaire, à des résultats de décision de prêt plus cohérents et à une meilleure expérience globale du demandeur.

Oui, le Process Mining excelle à visualiser et à quantifier les retards au sein d'étapes spécifiques comme la souscription. Il peut identifier les points exacts où les demandes sont bloquées, quelles ressources sont surchargées, ou si certains chemins de décision causent systématiquement des blocages. Cela permet des améliorations ciblées pour rationaliser le workflow de souscription.

Le Process Mining reconstruit automatiquement l'ensemble de votre processus d'octroi de prêts en une carte de processus dynamique. Cette carte montre non seulement le chemin idéal, mais aussi toutes les déviations fréquentes et peu fréquentes, les boucles de retravail et les routes alternatives empruntées par les demandes de prêt. Il offre une vue objective de la façon dont le travail se déroule réellement.

Non, le Process Mining est une technique d'analyse non invasive. Il fonctionne en analysant les exportations de données historiques, de sorte qu'il n'interfère pas avec vos systèmes en direct ou les activités de traitement des prêts en cours. L'analyse se déroule indépendamment, permettant aux opérations de se poursuivre comme d'habitude.

Une fois les données nécessaires extraites et préparées, les premières informations peuvent souvent être générées en quelques jours à quelques semaines. Le délai exact dépend de la complexité des données et de la préparation de votre infrastructure de données.

L'exigence technique principale est l'accès à votre base de données Finastra Fusion Mortgagebot ou aux journaux système pour extraire les données d'événements. Un outil logiciel de Process Mining est ensuite utilisé pour ingérer et analyser ces données. Un support IT minimal est généralement nécessaire pour les connecteurs de données initiaux et les actualisations de données continues.

Le Process Mining vous permet de définir des règles de conformité et de vérifier automatiquement le parcours de chaque demande de prêt par rapport à celles-ci. Il met rapidement en évidence tout chemin de processus non conforme ou les étapes prises, permettant une intervention proactive et assurant une pleine adhésion réglementaire.

Oui, le Process Mining peut analyser la manière dont les tâches sont distribuées et traitées par différents agents de crédit et équipes. Il identifie une distribution inégale de la charge de travail, révélant les cas où certaines ressources sont constamment surchargées ou sous-utilisées. Ces données soutiennent une allocation équilibrée des ressources et une efficacité améliorée.

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