Hitelügyintézési adatainak sablonja

A hitelkérelem-azonosító egyedileg azonosítja az egyes hiteligényléseket a teljes életciklusuk során. Ez az azonosító kapcsolja össze a kérelemhez tartozó összes tevékenységet és adatot, így a hitelügyintézés teljes menete visszakövethető.

A process mining során ez az azonosító szolgál Case ID-ként. Minden esemény, a kérelem benyújtásától a végleges döntésig, ehhez az azonosítóhoz kapcsolódik. Így minden kérelemhez rekonstruálható a teljes folyamat, ami az átfutási idő, a folyamatváltozatok és a szűk keresztmetszetek elemzésének alapja.

Ez az alapvető Case ID kapcsolja össze a folyamat összes lépését, így elemezhető az egyes hitelkérelmek teljes folyamata.

Ez általában az nCino Loan objektumának elsődleges kulcsa, amelyre gyakran LLC_Loan__c.Name néven vagy hasonló egyedi azonosítómezőként hivatkoznak.

A kezdési idő, vagyis az esemény időbélyege rögzíti a tevékenység pontos dátumát és időpontját. Ez az időrendi adat szükséges az események helyes sorrendbe állításához és a folyamat valós menetének rekonstruálásához.

Ez az időbélyeg minden időalapú elemzés alapja. Segítségével kiszámítható a tevékenységek közötti átfutási idő, feltárhatók a várakozások és késedelmek, valamint mérhető az ügy teljes időtartama. A pontos időbélyegek elengedhetetlenek a teljesítmény nyomon követéséhez és a szűk keresztmetszetek elemzéséhez.

Az időbélyeg megadja az események időrendi sorrendjét, ami az átfutási időhöz és az időtartamhoz hasonló teljesítménymutatók kiszámításához szükséges.

Származhat a rendszer által rögzített időbélyegből, például a kapcsolódó rekord „CreatedDate” mezőjéből, vagy egy mezőváltozás mezőelőzményekben rögzített időpontjából.

Ez az attribútum a hitelkérelem életciklusának egy-egy feladatát vagy mérföldkövét jelöli, például az „Első felülvizsgálat elvégezve” vagy a „Hitelbírálat befejezve” eseményt. Ezek a tevékenységek alkotják a folyamattérkép csomópontjait, sorrendjük pedig meghatározza a folyamat menetét.

A tevékenységek sorrendjének, gyakoriságának és időtartamának elemzése segít feltárni a gyakori folyamatútvonalakat, az eltéréseket és a szűk keresztmetszeteket. Megmutatja, milyen munka történik és milyen sorrendben, így minden process mining elemzés alapját adja.

Ez az attribútum határozza meg a folyamat lépéseit, és lehetővé teszi a folyamatmenet megjelenítését és elemzését, ami a process mining alapja.

Ez jellemzően az nCino Loan objektumának „Stage” vagy „Status” mezőjében bekövetkező változásokból, illetve a kapcsolódó Task- vagy Event-rekordokból állapítható meg.

Ez az attribútum rögzíti a forrásrendszerből történő utolsó adatkinyerés dátumát és időpontját. Segít megítélni, mennyire frissek az elemzett adatok.

A dashboardokon és jelentésekben ez az információ segít a felhasználóknak megérteni, mennyire aktuális az elemzés. Tisztázza az adatok időbeli érvényességét, így a döntések az adatok ismert időkeretére támaszkodhatnak.

Megmutatja, mennyire frissek az adatok, így a felhasználók tudják, mennyire aktuális a folyamatelemzés.

Ezt az időbélyeget az adatkinyerő eszköz vagy az ETL-folyamat hozza létre az adatok betöltésekor.

Ez az attribútum azonosítja azt a forrásalkalmazást, ahonnan az eseményadatok származnak. Ennél a folyamatnál ez általában az „nCino”.

Ha minden adat egyetlen rendszerből érkezik, ez az attribútum feleslegesnek tűnhet. Az adatirányítás szempontjából azonban fontos, és több rendszer, például külön hitelpontszámító vagy dokumentumkezelő platform adatainak összekapcsolásakor nélkülözhetetlen. Egyértelművé teszi az adatok eredetét.

Azonosítja az adatok forrását, ami fontos az adatirányításhoz, a hibakereséshez és a több rendszerből származó adatok összekapcsolásához.

Ez egy rögzített „nCino” érték, amelyet az adatok kinyerése és átalakítása során rendelnek hozzá.

A befejezési idő jelzi egy tevékenység végét. A kezdési és befejezési idő különbsége adja a tevékenység feldolgozási idejét.

Ez az attribútum segít elkülöníteni a feldolgozási időt, vagyis az aktív munkát, a várakozási időtől, vagyis a tevékenységek közötti tétlen időtől. A feldolgozási idők elemzése megmutatja, mely lépések tartanak a legtovább. Az egyik tevékenység befejezési ideje és a következő kezdési ideje közötti különbség pedig feltárja az átadások késedelmét.

Lehetővé teszi a tevékenységek pontos feldolgozási idejének kiszámítását, így elkülöníthető az aktív munka a tétlen várakozástól.

Származhat a rendszer által rögzített időbélyegből, például a kapcsolódó rekord „LastModifiedDate” mezőjéből, vagy egy későbbi mezőváltozás mezőelőzményekben rögzített időpontjából.

Ez az attribútum a „Hitelbírálati döntés meghozva” tevékenység eredményét rögzíti. Fontos, az ügy egészére vonatkozó attribútum, amely meghatározza a lezárt hitelkérelem végső állapotát.

Az eredmény szerinti elemzéshez elengedhetetlen. Lehetővé teszi a különböző kimenetelű folyamatok összehasonlítását, például a jóváhagyott és az elutasított kérelmek gyakori útvonalainak elemzését. Emellett olyan fontos mutatók kiszámításának alapja, mint a hitelkérelmek elutasítási aránya.

Lehetővé teszi a folyamatok végső üzleti eredmény szerinti szűrését és összehasonlítását, így feltárhatók a sikerhez vagy sikertelenséghez vezető folyamatminták.

A folyamat lezárása után általában a Loan objektum „Status” vagy „Stage” mezőjében található. A konkrét értékek a rendszer beállításaitól függenek.

Ez az attribútum azonosítja azt a munkatársat, aki elvégezte az adott feladatot, vagy aki a hitelkérelem egy adott szakaszában felelős az ügyért. Az nCino rendszerben ezt gyakran a rekord „Owner” mezője tartalmazza.

A felhasználónkénti elemzés megmutatja a munkaterhelés eloszlását, az egyéni teljesítményt és az erőforrások kihasználtságát. Segít felismerni a túlterhelt munkatársakat vagy csapatokat, valamint azonosítani a kiemelkedő teljesítményt nyújtókat. Ez hasznos az erőforrások kezeléséhez és a képzések megtervezéséhez.

Lehetővé teszi a munkaterhelés eloszlásának, a csapatok teljesítményének és az erőforrások elosztásának elemzését, valamint az egyes felhasználókhoz vagy csapatokhoz köthető szűk keresztmetszetek feltárását.

Az adat jellemzően a Loan objektum „OwnerId” mezőjéből vagy a kapcsolódó Task objektumokból származik. A felhasználó nevének lekéréséhez ezeket össze lehet kapcsolni a User objektummal.

Ez az attribútum jelzi, melyik szervezeti egység, például a „Hitelügyintézés”, a „Hitelbírálat” vagy a „Lezárás” felelős a tevékenységért. Az érték származhat a kijelölt felhasználó profiljából vagy a hitelrekord erre szolgáló mezőjéből.

A folyamat részlegek szerinti elemzése segít megérteni az együttműködést. Mérhetővé teszi a részlegek közötti átadások idejét, feltárja az átadások okozta késedelmeket, és megmutatja, hol végzik a munkát a szervezeten belül.

Segít elemezni a részlegek közötti átadásokat, mérni a csapatok teljesítményét és feltárni a több szervezeti egységet érintő szűk keresztmetszeteket.

Az adat származhat a kijelölt felhasználó User rekordjának „Department” mezőjéből, vagy a Loan objektum egyéni „Team” vagy „Queue” mezőjéből.

Ez az attribútum az igényelt hitel tőkeösszegét jelöli. A hitelösszeg jelentősen befolyásolhatja a hitelügyintézés összetettségét és időtartamát. A nagyobb vagy összetettebb hitelek gyakran további ellenőrzést vagy lépéseket igényelnek.

Az elemzésben a hitelösszeg fontos szempont a folyamat szegmensekre bontásához. Segítségével megvizsgálható, hogy a nagyobb összegű hitelek feldolgozása tovább tart-e, gyakrabban kell-e újramunkálni őket, vagy más folyamatútvonalat követnek-e. A pénzügyi jelentésekhez és a feldolgozás alatt álló hitelportfólió értékének megértéséhez is szükséges.

Fontos pénzügyi szempontot ad az elemzéshez, és lehetővé teszi annak vizsgálatát, hogy a hitelösszeg összefügg-e a folyamat összetettségével, időtartamával vagy eredményével.

A Loan objektum pénznemmezőjében található, amelynek neve gyakran „Amount” (LLC_Loan__c.LLC_BI__Amount__c).

Ez az attribútum a kínált pénzügyi termék szerint kategorizálja a hitelkérelmet. Az egyes hiteltermékek folyamata, átfutási ideje és kockázati profilja eltérhet.

A folyamat hiteltermék típusa szerinti bontása érdemi összehasonlítást tesz lehetővé. Segít megérteni, hogyan befolyásolják az egyes termékek a folyamat hatékonyságát, és lehetővé teszi célzott dashboardok készítését, például a jelzáloghitelek és az autóhitelek folyósítási teljesítményének követését. Így a teljesítmény a megfelelő üzleti környezetben értékelhető.

Lehetővé teszi a folyamat üzleti környezet szerinti bontását, és megmutatja, hogyan hatnak az egyes termékek a folyamat hatékonyságára, időtartamára és útvonalaira.

Ez általában az nCino Loan objektumának (LLC_Loan__c) „Product” vagy „Loan Type” mezőjében található.

Ez az attribútum azonosítja a hitelkérelem benyújtási forrását. Az egyes csatornákon eltérhet az adatok teljessége és az ügyfélkapcsolat módja, ami hatással lehet a folyamat további menetére.

A csatornánkénti elemzés segít felmérni az egyes csatornák hatékonyságát. Összehasonlítható például az online és a bankfiókban benyújtott kérelmek átfutási ideje és újramunkálási aránya. Az eredmények segíthetnek a csatornák fejlesztéséről és az egyes forrásokhoz tartozó folyamatok javításáról szóló döntésekben.

Segít összehasonlítani a benyújtási csatornák hatékonyságát, gyorsaságát és minőségét, így megalapozhatók a fejlesztési és beruházási döntések.

Ez általában a Loan objektum választólistájában található, gyakran „Channel” vagy „Source” néven.

Ez a jelző különbséget tesz az ember által végzett feladatok és a rendszer automatikus eseményei között. A hitelképesség ellenőrzése például lehet automatikus, míg a hitelbírálati döntést általában ember hozza meg.

Az automatizált lépések azonosítása fontos az automatizálási lehetőségek feltárásához és elemzéséhez. Segítségével mérhető az automatizálás hatása az átfutási időre és a hatékonyságra, valamint felismerhetők a később automatizálható manuális tevékenységek.

Elkülöníti a rendszer által végzett és az emberi tevékenységeket, így mérhető az automatizálás hatása és feltárhatók az új automatizálási lehetőségek.

Ez általában az eseményhez kapcsolódó felhasználó alapján állapítható meg. Ha a felhasználó „System” vagy „Integration”, a jelző értéke igaz.

Ha a hitel „Döntés eredménye” értéke „Elutasítva”, ez az attribútum részletezi az elutasítás okát. Ilyen ok lehet például az alacsony hitelpontszám, az elégtelen jövedelem vagy a hiányos dokumentáció.

Az elutasítási okok elemzése segít a működés fejlesztésében. Az eredményekből kiderülhet, hogy a hitelezési feltételek, a termék és a piac illeszkedése vagy maga az igénylési folyamat okoz-e problémát. Ezek az információk segíthetnek a stratégia finomításában és a jóváhagyási arány javításában.

Feltárja az elutasított kérelmek kiváltó okait, így azonosíthatók a tendenciák, és javíthatók a hitelezési feltételek vagy az igénylési folyamatok.

Általában a Loan objektum választólistájában vagy szövegmezőjében tárolják. A mező kitöltése kötelezővé tehető, amikor a hitel státusza „Declined” értékre változik.

Ez az attribútum határozza meg a folyamat hitelbírálati szakaszára vonatkozó elvárt szolgáltatási szintet (SLA). Viszonyítási alapként szolgál a tényleges teljesítmény méréséhez.

A célérték alapján kiszámítható az SLA teljesítési aránya. A tényleges hitelbírálati átfutási idő és a célérték összevetésével a kérelmek „Teljesítve” vagy „Túllépve” jelölést kaphatnak. Ez szükséges a „Hitelbírálati SLA teljesítése” dashboardhoz és a kapcsolódó KPI-khoz.

Viszonyítási alapot ad a szolgáltatási szintre vonatkozó vállalások teljesítésének méréséhez, és lehetővé teszi az SLA-követést.

Ez az érték tárolható a Loan objektumon, vagy kiszámítható üzleti szabályok alapján, például a hiteltermék típusa vagy a hitelösszeg figyelembevételével.

Ez az attribútum a hitelirodától a „Hitelképesség ellenőrzése befejezve” tevékenység során kapott számszerű hitelpontszámot tartalmazza. Fontos tényező a hitelbírálatban és a döntéshozatalban.

A process mining során elemezhető, hogy a hitelpontszám összefügg-e a folyamat menetével. Az alacsonyabb pontszámú kérelmek például több manuális lépést igényelnek, tovább tart a hitelbírálatuk, vagy gyakrabban utasítják el őket? Ez értékes információt adhat a kockázat szerinti folyamateltérésekről.

Lehetővé teszi annak elemzését, hogy a döntésben fontos szerepet játszó hitelpontszám hogyan függ össze a folyamatútvonalakkal, az időtartammal és az eredményekkel.

Ezt az adatot gyakran a fő Loan objektumhoz kapcsolódó „Credit Report” vagy „Financials” objektum erre szolgáló mezőjében tárolják.

Ez az attribútum az SLA-ellenőrzés eredményét mutatja, általában egy adott szakaszra, például a hitelbírálatra vonatkozóan. Összeveti a tényleges átfutási időt az előre meghatározott SLA-célértékkel, majd „Teljesítve” vagy „Túllépve” állapotot rendel hozzá.

Ez az attribútum szükséges az üzleti vállalások teljesítésének nyomon követéséhez. Közvetlenül támogatja a „Hitelbírálati SLA teljesítése” dashboardot és KPI-t, és egyértelműen jelzi, hogy teljesült-e az elvárt szint. A célértéket túllépő kérelmek jellemzőinek részletes elemzésével feltárhatók a késedelmek kiváltó okai.

Egyértelmű kategóriába sorolja a célértékhez viszonyított teljesítményt, így egyszerűen nyomon követhető az SLA teljesítése és elemezhetők a túllépések okai.

Az adatátalakítási rétegben számítható ki a folyamat adott szakaszának tényleges időtartama, például a hitelbírálat átfutási ideje és a „UnderwritingSlaTarget” attribútum összevetésével.

Ez a számított mutató méri az egyes hitelkérelmek teljes átfutási idejét. Azt mutatja meg, mennyi ideig tart az ügy teljes folyamata.

Az ügy időtartama a folyamat egészének hatékonyságát mérő elsődleges teljesítménymutató. A dashboardokon megjeleníthető az átfutási idők eloszlása, azonosíthatók a hosszan elhúzódó ügyek, és nyomon követhetők a teljesítmény időbeli változásai. Számos process mining projekt egyik fő célja annak elemzése, hogy milyen tényezők járnak együtt a hosszabb ügyintézési idővel.

A teljes folyamat átfutási idejét mutatja, amely fontos KPI a folyamat állapotának és az ügyfélélménynek a méréséhez.

Ezt az értéket az egyes LoanApplicationId azonosítókhoz tartozó legnagyobb és legkisebb EventTime különbségeként számítjuk ki.

Ennek a logikai attribútumnak az értéke igaz, ha egy tevékenység, például az „Alátámasztó dokumentumok bekérése”, ugyanazon hitelkérelemnél többször is előfordul. Az ismételt munkát jelzi, amely gyakran rontja a folyamat hatékonyságát.

Az újramunkálás elemzése a process mining egyik alapvető felhasználási területe. Az „IsRework” jelzővel egyszerűen szűrhetők és számszerűsíthetők az ismételt munkák. Segítségével olyan dashboardok készíthetők, mint a „Hitelkérelmek újramunkálásának elemzése”, és kiszámíthatók az újramunkálási arányhoz hasonló KPI-k. Ezek megmutatják, mely lépések nem sikerülnek elsőre.

Az ismétlődő munkák jelölésével feltárja a folyamat hatékonysági problémáit, így célzottan elemezhetők és csökkenthetők a költséges folyamatkörök.

Ez az attribútum az adatok átalakításakor, ablakfüggvényekkel számítható ki. A számítás ellenőrzi, hogy az adott Case ID-hoz tartozó tevékenység előfordult-e már.