> Perbaikan proses berkelanjutan > Pengajuan Pinjaman > Finastra Fusion Mortgagebot

Tingkatkan proses pengajuan pinjaman Anda

Optimalkan Finastra Fusion Mortgagebot dengan panduan 6 langkah kami
Tingkatkan proses pengajuan pinjaman Anda
Pengajuan Pinjaman
Finastra Fusion Mortgagebot

Pilih proses

Pilih proses untuk melanjutkan pekerjaan di ruang kerja yang terhubung.

Proses yang tersedia
Proses umum 1 Dari prospek hingga pembayaran 7 Layanan pelanggan 7 Manajemen gudang 6 Manajemen kualitas 6 Manajemen Siklus Pendapatan 6 Order to Cash - Pemrosesan pesanan penjualan 8 Order to Cash, penagihan dan faktur 8 Orientasi karyawan 6 Orientasi pelanggan KYC 6 Pembelian hingga pembayaran, pesanan pembelian 8 Pemeliharaan aset 6 Pemrosesan faktur utang usaha 7 Pemrosesan invoice dari pengadaan hingga pembayaran 8 Pemrosesan pembayaran 7 Pemrosesan pembayaran utang usaha 7 Pemrosesan penggajian 7 Pemrosesan retur dan pengembalian dana 7 Penanganan klaim 6 Pengajuan pinjaman 6 Pengelolaan insiden 6 Pengelolaan kontrak 6 Pengelolaan kredit dan penagihan 7 Pengelolaan masalah 6 Pengelolaan pengeluaran 6 Pengelolaan Permintaan Layanan 7 Pengelolaan persediaan 7 Pengelolaan perubahan 6 Pengelolaan rantai pasok 7 Pengelolaan transportasi 6 Perencanaan produksi 6 Perjalanan pasien 6 Piutang Usaha 7 Purchase to Pay - Permintaan pembelian 8 Record to Report - Jurnal 7 Record to Report, penutupan periode, dan rekonsiliasi 7 Rekrutmen dan akuisisi talenta 6 Rekrutmen hingga pensiun, manajemen posisi 4 Siklus hidup pengembangan perangkat lunak 6 Siklus karyawan dari perekrutan hingga pensiun 8
Sistem yang tersedia
Tantangan(10)Target(11)6 langkahPratinjauHasilDataFAQ(5)

Tingkatkan Alur Kerja Pengajuan Pinjaman di Finastra Fusion Mortgagebot

Platform kami membantu Anda menemukan inefisiensi dan hambatan tersembunyi dalam proses bisnis yang penting. Ketahui dengan tepat di mana keterlambatan terjadi, dari pengajuan awal hingga penyelesaian, dan bagaimana dampaknya terhadap kecepatan serta kepatuhan. Dengan melihat alur proses, Anda dapat menyederhanakan operasional, mengurangi pengerjaan ulang, dan mempercepat hasil sekaligus meningkatkan kepatuhan.

Unduh templat data yang telah disiapkan dan atasi tantangan umum untuk mencapai target efisiensi Anda. Ikuti rencana perbaikan enam langkah dan lihat Panduan Templat Data untuk meningkatkan operasional Anda.

Tampilkan deskripsi lengkap

Mengapa meningkatkan proses pengajuan pinjaman?

Pengajuan pinjaman menjadi inti kegiatan lembaga pemberi pinjaman. Prosesnya panjang, dari pengajuan awal hingga pencairan dana. Bagi organisasi yang menggunakan Finastra Fusion Mortgagebot, efisiensi proses ini berdampak langsung pada keuntungan, kepuasan nasabah, dan kepatuhan terhadap peraturan. Meski sistemnya canggih, proses yang rumit, perpindahan tugas secara manual, dan variasi yang tak terduga dapat menimbulkan hambatan besar. Akibatnya, biaya operasional meningkat dan waktu siklus pinjaman bertambah. Di tengah persaingan saat ini, persetujuan pinjaman yang cepat dan patuh bukan sekadar sasaran, tetapi kebutuhan untuk mempertahankan nasabah dan meningkatkan pangsa pasar.

Proses pengajuan pinjaman yang tidak efisien dapat membuat pemohon menunggu lebih lama, menambah beban kerja petugas pinjaman, meningkatkan jumlah pengajuan yang ditinggalkan, bahkan memicu pelanggaran kepatuhan. Untuk menjaga daya saing dan memberikan pengalaman yang lancar bagi nasabah maupun tim, Anda perlu memahami alur sebenarnya, mengetahui bagian yang memperlambat atau menyimpang dari jalur ideal, serta menemukan akar masalahnya.

Cara process mining membantu analisis pengajuan pinjaman

Process mining memberikan cara objektif berbasis data untuk menganalisis proses pengajuan pinjaman di Finastra Fusion Mortgagebot. Dengan menganalisis log peristiwa yang dihasilkan sistem, process mining merekonstruksi perjalanan nyata setiap pengajuan pinjaman dari awal hingga akhir. Anda dapat melihat bagaimana proses benar-benar berjalan, bukan hanya bagaimana seharusnya proses berjalan.

Dalam proses pengajuan pinjaman, Anda dapat melacak setiap pengajuan mulai dari status "Application Submitted", lalu "Credit Check Completed", "Underwriting Commenced", "Loan Decision Rendered", hingga akhirnya "Funds Disbursed". Visibilitas ini membantu Anda:

  • Melihat alur kerja yang sebenarnya: Temukan semua variasi proses, termasuk penyimpangan dari prosedur standar.
  • Menemukan hambatan: Identifikasi langkah atau perpindahan tugas yang membuat pengajuan tertahan, misalnya tim penilaian kredit yang kewalahan, keterlambatan pengambilan dokumen, atau antrean persetujuan yang tak terduga.
  • Mengukur kinerja secara akurat: Dapatkan metrik yang tepat untuk setiap aktivitas dan waktu siklus keseluruhan. Dengan begitu, Anda dapat memahami bagian yang memakan waktu terlalu lama dan penyebabnya.
  • Menemukan pengulangan pekerjaan: Deteksi pengajuan yang berulang kali dikembalikan untuk meminta informasi tambahan atau ditinjau ulang. Hal ini dapat menunjukkan masalah dalam pengumpulan data awal atau pengambilan keputusan.

Dengan memanfaatkan data terperinci dari Finastra Fusion Mortgagebot, process mining memberi Anda wawasan untuk mengambil keputusan perbaikan proses berdasarkan data, bukan asumsi.

Area utama yang dapat diperbaiki dengan process mining

Penerapan process mining pada data pengajuan pinjaman Finastra Fusion Mortgagebot sering kali mengungkap beberapa area yang dapat ditingkatkan:

  • Menyederhanakan pengumpulan dan validasi dokumen: Temukan jenis dokumen atau tahap verifikasi yang paling lama, lalu cari peluang untuk mengotomatiskan atau memperbaiki alur kerja.
  • Meningkatkan proses penilaian kredit dan penilaian risiko: Temukan antrean, pekerjaan paralel, atau ketergantungan berurutan yang memperpanjang tahap penting ini tanpa perlu. Hasilnya dapat menunjukkan kebutuhan akan sumber daya tambahan atau penyesuaian kebijakan.
  • Mempercepat pengambilan keputusan: Analisis jalur yang menghasilkan keputusan berbeda, seperti persetujuan, penolakan, atau pembatalan, untuk menemukan ketidakkonsistenan atau peluang mempercepat persetujuan bersyarat.
  • Mengurangi perpindahan tugas manual dan pengerjaan ulang: Temukan tahap ketika pengajuan sering kembali ke langkah sebelumnya. Hal ini dapat menunjukkan perlunya petunjuk yang lebih jelas, integrasi sistem yang lebih baik, atau pelatihan tambahan.
  • Meningkatkan kepatuhan: Deteksi secara otomatis penyimpangan dari peraturan atau kebijakan internal agar Anda dapat mengurangi risiko lebih awal dan menyiapkan audit.

Wawasan ini membantu Anda menyasar perubahan tertentu yang berdampak besar, bukan menjalankan inisiatif luas yang belum tentu tepat.

Hasil yang diharapkan: manfaat terukur bagi operasional pemberian pinjaman

Dengan menerapkan wawasan dari process mining, organisasi Anda dapat memperoleh peningkatan nyata dan terukur dalam proses pengajuan pinjaman yang didukung Finastra Fusion Mortgagebot:

  • Mempersingkat waktu siklus pinjaman: Percepat seluruh proses pinjaman, termasuk persetujuan dan pencairan dana. Hal ini meningkatkan kepuasan nasabah dan reputasi pemberi pinjaman.
  • Menurunkan biaya operasional: Hilangkan langkah yang tidak efisien, kurangi pengerjaan ulang, dan optimalkan alokasi sumber daya untuk menghemat biaya.
  • Meningkatkan kepatuhan dan manajemen risiko: Temukan dan perbaiki penyimpangan proses lebih awal, patuhi peraturan, dan kurangi risiko audit.
  • Meningkatkan pengalaman nasabah: Berikan tanggapan lebih cepat dan proses pengajuan yang lebih lancar untuk membangun loyalitas dan rekomendasi positif.
  • Meningkatkan kapasitas pemrosesan: Proses lebih banyak pengajuan pinjaman dengan sumber daya yang ada sehingga kapasitas pemberian pinjaman lembaga Anda meningkat.
  • Memanfaatkan sumber daya dengan lebih baik: Pastikan petugas pinjaman dan staf pendukung berfokus pada tugas yang memberi nilai tambah. Hal ini dapat meningkatkan semangat kerja dan produktivitas.

Pada akhirnya, perbaikan proses membantu operasional pemberian pinjaman menjadi lebih tangkas, patuh, dan menguntungkan.

Memulai perbaikan proses pengajuan pinjaman

Memulai perbaikan proses pengajuan pinjaman di Finastra Fusion Mortgagebot merupakan langkah strategis yang memberikan hasil jelas dan terukur. Pendekatan process mining kami menyediakan alat dan kerangka kerja untuk menghubungkan data dengan cepat, melihat proses yang sebenarnya, dan menemukan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Manfaatkan data mulai hari ini untuk meningkatkan operasional pemberian pinjaman, mengurangi hambatan, serta mencapai efisiensi dan kepatuhan yang lebih baik.

Pengajuan Pinjaman Pemberian Pinjaman Hipotek Proses Penilaian Kredit Persetujuan Kredit Pemrosesan Pinjaman Efisiensi Pemberian Pinjaman Manajemen Kepatuhan Layanan Keuangan Alur Kerja Pengajuan Keputusan Kredit Proses Hipotek Siklus Pinjaman

Masalah dan tantangan umum

Tentukan tantangan yang Anda hadapi

Waktu siklus yang panjang, dari pengajuan hingga pencairan dana, berdampak pada kepuasan nasabah dan sasaran pendapatan. Keterlambatan pada tahap penting seperti penilaian kredit atau validasi dokumen dapat membuat pemohon frustrasi dan meningkatkan biaya operasional.
ProcessMind menunjukkan langkah dan jalur yang menyebabkan durasi panjang dalam proses pengajuan pinjaman Finastra Fusion Mortgagebot Anda. Platform ini menemukan hambatan tersembunyi dan menunjukkan variasi proses yang memperpanjang waktu penyelesaian, sehingga Anda dapat melakukan perbaikan terarah dan mempercepat pemberian pinjaman.

Tahap penilaian kredit sering menjadi titik penumpukan pekerjaan dan menyebabkan antrean serta target tingkat layanan yang terlewat. Beban petugas pinjaman yang berlebihan, penanganan kasus yang rumit, atau proses peninjauan yang tidak efisien dapat menunda persetujuan pinjaman secara signifikan. Hal ini memperlambat keseluruhan alur kerja Finastra Fusion Mortgagebot Anda.
ProcessMind memvisualisasikan alur penilaian kredit, menunjukkan waktu antrean, menemukan sumber daya atau jenis pinjaman yang paling banyak menyebabkan keterlambatan, serta mengungkap akar masalah hambatan tersebut agar dapat segera diatasi.

Banyak pengajuan pinjaman ditolak pada tahap akhir proses. Hal ini membuang sumber daya berharga dan membuat pemohon frustrasi. Kondisi ini sering menunjukkan bahwa pengajuan yang tidak memenuhi syarat tidak terdeteksi sejak awal atau kriteria pengambilan keputusan berbeda antar kanal atau petugas.
ProcessMind menemukan jalur umum yang berujung pada penolakan pengajuan di Finastra Fusion Mortgagebot. Platform ini mengidentifikasi tanda peringatan dini dan tahap proses yang dapat menjadi titik intervensi untuk meningkatkan kelayakan pemohon atau menghasilkan keputusan yang lebih baik, sekaligus mengoptimalkan alokasi sumber daya.

Penyimpangan dari tahapan peraturan atau kebijakan internal dalam proses pengajuan pinjaman menimbulkan risiko kepatuhan yang besar dan dapat menyebabkan kegagalan audit. Variasi yang tidak diizinkan ini dapat berujung pada denda, kerusakan reputasi, dan operasional yang tidak efisien.
ProcessMind mendeteksi secara otomatis semua variasi proses dan urutan yang tidak standar di lingkungan Finastra Fusion Mortgagebot Anda. Platform ini menandai kasus ketidakpatuhan tertentu agar Anda dapat menerapkan alur kerja standar dan memastikan setiap pinjaman memenuhi persyaratan peraturan.

Permintaan dokumen yang sama berulang kali, keterlambatan menerima dokumen yang diperlukan, atau formulir yang sudah dikirim terselip dapat memperpanjang proses pengajuan pinjaman. Inefisiensi ini membuat pemohon frustrasi dan menambah pekerjaan manual serta waktu pemrosesan bagi tim Anda.
ProcessMind memetakan seluruh siklus permintaan dan penerimaan dokumen di Finastra Fusion Mortgagebot. Platform ini menunjukkan dokumen yang sering diminta berulang kali dan titik terjadinya keterlambatan, sehingga Anda dapat memperbaiki strategi komunikasi dan pengumpulan dokumen.

Kurangnya transparansi atau standardisasi dalam pengambilan keputusan pinjaman dapat menghasilkan keputusan yang tidak konsisten. Hal ini berdampak pada keadilan, kepatuhan, dan kepercayaan pemohon. Petugas pinjaman atau cabang yang berbeda mungkin menerapkan kriteria yang berbeda, sehingga hasilnya sulit diprediksi.
ProcessMind menelusuri seluruh jalur pengambilan keputusan untuk setiap pinjaman di Finastra Fusion Mortgagebot. Platform ini menghubungkan hasil keputusan akhir dengan aktivitas tertentu, atribut seperti skor kredit, dan alasan terkait. Dengan begitu, Anda dapat melihat ketidakkonsistenan dan menyeragamkan proses agar keputusan pinjaman lebih adil dan dapat diprediksi.

Petugas pinjaman, tim, atau cabang tertentu terus-menerus kelebihan beban, sementara yang lain memiliki kapasitas yang belum dimanfaatkan. Ketimpangan ini dapat menyebabkan kelelahan, memperpanjang waktu pemrosesan di beberapa bagian, dan menurunkan efisiensi operasional secara keseluruhan.
ProcessMind menganalisis pembagian aktivitas di antara sumber daya Finastra Fusion Mortgagebot Anda. Platform ini menunjukkan siapa mengerjakan apa dan berapa lama, serta menyoroti ketimpangan beban kerja. Informasi ini membantu Anda mengoptimalkan penempatan staf dan pembagian tugas.

Organisasi Anda terus gagal memenuhi perjanjian tingkat layanan internal atau eksternal untuk berbagai jenis produk pinjaman atau tahap tertentu. Hal ini dapat menurunkan kepuasan pelanggan, merusak reputasi di pasar, dan menimbulkan penalti.
ProcessMind memantau proses pengajuan pinjaman di Finastra Fusion Mortgagebot secara berkelanjutan berdasarkan target SLA yang ditetapkan. Platform ini menunjukkan langkah atau jalur yang menyebabkan pelanggaran SLA dan membantu menemukan akar masalah agar pelanggaran serupa dapat dicegah.

Pengajuan pinjaman sering dikembalikan untuk verifikasi atau koreksi, atau melewati langkah berulang yang sebenarnya tidak perlu. Akibatnya, banyak waktu dan tenaga terbuang. Siklus pengerjaan ulang ini meningkatkan biaya operasional dan memperpanjang waktu pemrosesan.
ProcessMind memvisualisasikan semua siklus pengerjaan ulang dan aktivitas berulang yang tidak perlu dalam alur kerja Finastra Fusion Mortgagebot Anda. Platform ini mengukur frekuensi dan dampaknya, sehingga Anda dapat menyederhanakan proses dan menghapus langkah yang tidak diperlukan.

Pemohon sering harus menunggu lama, menerima komunikasi yang tidak konsisten, atau menjalani proses pengajuan yang rumit. Hal ini menimbulkan frustrasi dan berisiko membuat mereka beralih ke penyedia lain. Pengalaman yang buruk juga dapat merusak reputasi merek dan mengurangi jumlah rujukan.
ProcessMind memetakan perjalanan pemohon di seluruh proses Finastra Fusion Mortgagebot, dari pengajuan hingga pencairan dana. Platform ini menunjukkan waktu tunggu yang lama, permintaan klarifikasi berulang, atau keterlambatan yang tidak terduga, sehingga Anda dapat membuat proses lebih lancar.

Tujuan umum

Tentukan seperti apa keberhasilan itu

Tujuan ini berfokus pada pengurangan waktu sejak pengajuan masuk hingga dana dicairkan untuk pinjaman Finastra Fusion Mortgagebot. Pemrosesan yang lebih cepat mempercepat realisasi pendapatan dan meningkatkan kepuasan pemohon. Hal ini juga mengurangi risiko pemohon beralih ke pemberi pinjaman lain. ProcessMind mengungkap waktu pemrosesan aktual dari awal hingga akhir, menemukan keterlambatan dan akar masalah di setiap tahap pengajuan pinjaman, serta menyoroti hambatan. Dengan menganalisis durasi aktivitas dan alokasi sumber daya, Anda dapat mengambil tindakan terarah untuk mengurangi rata-rata waktu pemrosesan hingga 15-20%.

Tujuan ini adalah meningkatkan efisiensi tahap penilaian pinjaman dalam proses pengajuan Finastra Fusion Mortgagebot dengan menghapus langkah yang tidak perlu dan mengurangi waktu tunggu. Proses penilaian yang lebih optimal mempercepat keputusan dan kelanjutan pengajuan pinjaman, sekaligus mengatasi hambatan penting. ProcessMind memvisualisasikan jalur penilaian yang kompleks, menunjukkan penyimpangan dari proses ideal dan aktivitas atau keterbatasan sumber daya tertentu yang menyebabkan keterlambatan. Anda dapat menganalisis kapasitas pemrosesan, menemukan siklus pengerjaan ulang, dan menyimulasikan perubahan proses untuk memangkas waktu siklus penilaian hingga 25%.

Tujuan ini adalah mengurangi persentase pengajuan pinjaman yang ditolak di Finastra Fusion Mortgagebot tanpa mengubah standar risiko. Tingkat penolakan yang lebih rendah menunjukkan bahwa kualifikasi awal dan persyaratan pengajuan lebih jelas, serta pemrosesan berjalan lebih baik. Hasilnya, tingkat konversi dan kinerja bisnis dapat meningkat. ProcessMind menganalisis perjalanan pengajuan yang ditolak untuk menemukan pola umum, titik keputusan tertentu, atau aktivitas sebelumnya yang sering berujung pada penolakan. Platform ini menunjukkan saat pemohon mungkin tidak mendapat arahan yang tepat atau ketika masalah kualitas data muncul. Anda dapat mengurangi penolakan sebesar 10-15% dengan memperbaiki proses di tahap awal.

Tujuan ini adalah memastikan setiap proses pengajuan pinjaman di Finastra Fusion Mortgagebot mematuhi semua peraturan keuangan dan kebijakan internal yang berlaku. Pelanggaran dapat berujung pada denda besar, kerusakan reputasi, dan masalah hukum. Karena itu, kepatuhan yang kuat penting bagi keberlangsungan bisnis dalam jangka panjang. ProcessMind menggunakan pemeriksaan kesesuaian untuk membandingkan pelaksanaan proses aktual dengan model kepatuhan yang telah ditetapkan. Platform ini segera menyoroti penyimpangan atau langkah yang tidak diizinkan, serta menunjukkan jalur yang tidak patuh dan frekuensinya. Dengan begitu, Anda dapat mengambil tindakan lebih awal untuk memastikan seluruh pengajuan pinjaman mematuhi aturan.

Mempercepat pengumpulan dokumen berarti mempercepat proses permintaan, penerimaan, dan validasi dokumen pendukung untuk pengajuan pinjaman Finastra Fusion Mortgagebot. Pengumpulan dokumen yang lebih cepat mengurangi keterlambatan pemrosesan, meningkatkan pengalaman pemohon, dan memberi petugas pinjaman lebih banyak waktu untuk tugas penting lainnya. ProcessMind memetakan subproses pengumpulan dokumen dan menunjukkan hambatan, permintaan berulang, atau waktu tunggu yang lama di antara aktivitas seperti "Dokumen pendukung diminta" dan "Dokumen pendukung diterima". Platform ini membantu menemukan peluang untuk mendigitalkan, mengotomatiskan, atau merancang ulang proses pengumpulan, yang berpotensi memangkas durasi tahap ini hingga 30%.

Tujuan ini adalah mengurangi perbedaan dalam keputusan atas pengajuan pinjaman Finastra Fusion Mortgagebot yang serupa, agar hasilnya adil dan dapat diprediksi. Keputusan yang konsisten membangun kepercayaan, mengurangi banding, dan meningkatkan efisiensi operasional dengan menekan bias subjektif serta memastikan kriteria pinjaman diterapkan dengan benar. ProcessMind menganalisis jalur yang menghasilkan nilai atribut "Hasil Keputusan" berbeda untuk kasus dengan "Jenis Pemohon" dan "Kategori Risiko" yang serupa. Platform ini menunjukkan di mana dan mengapa ketidakkonsistenan terjadi, termasuk variasi dalam aktivitas "Penilaian pinjaman dimulai" atau "Penilaian risiko dilakukan". Temuan ini membantu menyeragamkan pengambilan keputusan dan mengurangi variasi hingga 20%.

Tujuan ini adalah membagi tugas pengajuan pinjaman secara lebih merata di antara petugas pinjaman di Finastra Fusion Mortgagebot, mencegah kelelahan, dan meningkatkan produktivitas tim. Beban kerja yang seimbang mencegah satu petugas kewalahan sementara yang lain kurang dimanfaatkan. Hasilnya, pemrosesan lebih efisien dan kualitas layanan meningkat. ProcessMind menganalisis alokasi sumber daya dan pembagian tugas menggunakan atribut "Petugas Pinjaman yang Ditugaskan". Platform ini menunjukkan ketimpangan dalam antrean kerja dan waktu pemrosesan tiap petugas, serta menyoroti hambatan akibat pembagian yang tidak merata. Anda dapat mengatur ulang pembagian tugas untuk meningkatkan kapasitas pemrosesan keseluruhan sebesar 10-15%.

Tujuan ini berfokus pada pemenuhan atau pelampauan target Perjanjian Tingkat Layanan (SLA) untuk semua pengajuan pinjaman Finastra Fusion Mortgagebot, terutama "Target SLA Penilaian Pinjaman". Kepatuhan SLA yang konsisten membangun kepercayaan pelanggan, menghindari penalti, dan mencerminkan proses yang dikelola dengan baik serta dapat diprediksi. ProcessMind membandingkan durasi proses aktual dengan "Target SLA Penilaian Pinjaman" dan SLA lain yang berlaku, lalu menunjukkan kasus yang melampaui target dan tahap terjadinya. Platform ini menemukan akar masalah kegagalan SLA agar Anda dapat mengambil tindakan terarah dan meningkatkan kepatuhan sebesar 20% atau lebih.

Tujuan ini adalah menghapus pengulangan dan pekerjaan duplikat yang tidak perlu dalam proses pengajuan pinjaman Finastra Fusion Mortgagebot. Mengurangi pengerjaan ulang menekan biaya pemrosesan, mempersingkat waktu siklus, serta meningkatkan efisiensi dan kualitas operasional pinjaman. ProcessMind menampilkan siklus proses dan aktivitas berulang, seperti "Dokumen pendukung diminta" yang diikuti permintaan serupa karena dokumen awal tidak lengkap. Platform ini mengukur dampak pengerjaan ulang, sehingga Anda dapat merancang ulang proses, menghapus langkah berulang, dan meningkatkan efisiensi sebesar 15-20%.

Tujuan ini adalah membuat proses pengajuan pinjaman Finastra Fusion Mortgagebot dari awal hingga akhir lebih lancar, transparan, dan tidak membuat pemohon frustrasi. Pengalaman yang lebih baik meningkatkan kepuasan dan tingkat konversi, mendorong rujukan positif, serta memperkuat loyalitas pelanggan. ProcessMind menganalisis alur dari "Pengajuan dikirim" hingga "Dana dicairkan" untuk menemukan hambatan, waktu tunggu yang lama, atau langkah yang membingungkan dari sudut pandang pemohon. Platform ini menunjukkan titik terputusnya komunikasi atau terjadinya komunikasi bolak-balik yang berlebihan, sehingga Anda dapat meningkatkan skor kepuasan pemohon sebesar 10%.

Tujuan ini adalah memangkas waktu yang dibutuhkan hingga pengajuan pinjaman di Finastra Fusion Mortgagebot mendapat "Keputusan pinjaman diterbitkan". Persetujuan yang lebih cepat meningkatkan daya saing, mengurangi pemohon yang mengundurkan diri, dan meningkatkan kapasitas pemrosesan, sehingga berdampak langsung pada pendapatan. ProcessMind melacak durasi subproses persetujuan secara terperinci, dari peninjauan awal, pemeriksaan kredit, dan penilaian pinjaman hingga keputusan akhir. Platform ini menemukan aktivitas atau titik keputusan yang menyebabkan keterlambatan, sehingga Anda dapat mengambil tindakan terarah untuk memangkas siklus persetujuan hingga 20% dan mempercepat layanan.

6 langkah untuk meningkatkan proses pengajuan pinjaman

1
Unduh templat
2
Ekspor data Anda
3
Unggah kumpulan data Anda
4
Analisis proses Anda
5
Terapkan perbaikan
6
Pantau proses Anda
1

Unduh templat

Yang perlu dilakukan

Dapatkan templat Excel siap pakai untuk proses pengajuan pinjaman yang disesuaikan dengan data Finastra Fusion Mortgagebot. Templat ini menyediakan struktur yang tepat untuk data proses Anda.

Lihat panduan template data Unduh template

Mengapa ini penting

Templat standar menjaga konsistensi data dan kompatibilitas dengan ProcessMind. Dengan begitu, penyiapan analisis lebih mudah dan masalah umum saat mengimpor data dapat dihindari.

Hasil yang diharapkan

Anda akan mendapatkan templat data yang siap diisi dengan data Finastra Fusion Mortgagebot.

YANG AKAN ANDA DAPATKAN

Tingkatkan efisiensi pengajuan pinjaman di Finastra

ProcessMind memetakan setiap langkah dalam alur kerja pengajuan pinjaman Finastra Anda, sehingga inefisiensi tersembunyi dan risiko kepatuhan terlihat. Dapatkan wawasan yang jelas untuk mempercepat persetujuan dan meningkatkan kinerja penyaluran pinjaman.
  • Lihat jalur pengajuan pinjaman yang benar-benar terjadi
  • Temukan keterlambatan dari pengajuan hingga pencairan
  • Temukan risiko kepatuhan dan penyimpangan
  • Optimalkan waktu persetujuan dan penggunaan sumber daya
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

HASIL YANG UMUM DICAPAI

Meningkatkan proses pengajuan pinjaman

Hasil ini menunjukkan peningkatan operasional dan keuntungan finansial yang biasanya diperoleh organisasi dengan mengoptimalkan proses pengajuan pinjaman berbasis Finastra Fusion Mortgagebot. Dengan menganalisis data ID Pengajuan Pinjaman secara mendalam, platform kami menemukan hambatan dan inefisiensi, sehingga operasional dapat berjalan lebih lancar dan kepuasan pelanggan meningkat.

0 %
Persetujuan pinjaman lebih cepat

Rata-rata pengurangan waktu siklus dari awal hingga akhir

Temukan dan atasi hambatan untuk mempercepat seluruh proses pengajuan pinjaman, sehingga pemohon menerima dana lebih cepat.
0 %
Penilaian pinjaman lebih lancar

Pengurangan waktu pemrosesan penilaian pinjaman

Optimalkan alur kerja penilaian pinjaman dengan menemukan waktu tunggu dan serah terima yang tidak efisien. Hasilnya, keputusan lebih cepat dan sumber daya dimanfaatkan dengan lebih baik.
0 %
Tingkat penolakan lebih rendah

Pengurangan jumlah pengajuan pinjaman yang tidak memenuhi syarat

Pahami akar masalah penolakan untuk memperbaiki proses pengajuan dan kriteria keputusan. Dengan begitu, tingkat persetujuan dan volume bisnis dapat meningkat.
0 %
Kepatuhan SLA meningkat

Peningkatan pemenuhan perjanjian tingkat layanan

Pantau dan pastikan kepatuhan terhadap perjanjian tingkat layanan dan persyaratan peraturan yang penting. Langkah ini mengurangi risiko kepatuhan dan membantu pemrosesan tepat waktu.
0 %
Pengerjaan ulang dihapus

Pengurangan langkah proses yang berulang

Temukan dan hapus pengulangan serta siklus yang tidak perlu dalam proses pinjaman. Dengan begitu, biaya operasional berkurang dan kapasitas pemrosesan meningkat.
0 %
Kepuasan pemohon meningkat

Tingkat penerimaan penawaran pinjaman lebih tinggi

Sederhanakan interaksi dengan pemohon, misalnya saat mengumpulkan dokumen, dan perbaiki komunikasi. Hasilnya, pengalaman pemohon lebih baik dan lebih banyak penawaran diterima.

Hasil dapat berbeda bergantung pada kompleksitas proses dan kualitas data. Angka ini menunjukkan peningkatan yang umum terlihat dalam berbagai penerapan.

Data yang disarankan

Mulailah dari atribut dan aktivitas yang paling penting, lalu tambahkan sesuai kebutuhan.
Baru mengenal log peristiwa? Pelajari cara membuat log peristiwa process mining.

Atribut

Data penting untuk dikumpulkan saat analisis

Pengenal unik yang diberikan kepada setiap pengajuan pinjaman saat dibuat di sistem.

Mengapa ini penting

Ini adalah ID Kasus penting yang menghubungkan semua peristiwa terkait ke dalam satu instans proses. ID ini menjadi dasar analisis process mining.

Nama peristiwa bisnis atau tugas tertentu yang terjadi pada suatu waktu dalam proses pengajuan pinjaman.

Mengapa ini penting

Aktivitas menentukan langkah-langkah dalam proses. Menganalisis urutan, frekuensi, dan durasinya penting untuk memahami dan memperbaiki alur proses.

Tanggal dan waktu persis saat aktivitas tertentu dimulai atau terjadi.

Mengapa ini penting

Stempel waktu menunjukkan urutan kronologis peristiwa dan penting untuk menghitung semua metrik kinerja, seperti waktu siklus dan waktu tunggu.

Tanggal dan waktu persis saat aktivitas tertentu selesai.

Mengapa ini penting

Memungkinkan penghitungan waktu pemrosesan aktivitas secara akurat dan membedakannya dari waktu tunggu setelahnya, sehingga analisis hambatan lebih tepat.

Nama atau ID petugas pinjaman yang bertanggung jawab menangani pengajuan pinjaman.

Mengapa ini penting

Mendukung analisis distribusi beban kerja dan kinerja sumber daya, serta membantu menemukan hambatan terkait sumber daya atau praktik yang baik.

Nama atau ID penilai kredit yang ditugaskan untuk menilai risiko pengajuan pinjaman.

Mengapa ini penting

Penting untuk menganalisis tahap penilaian kredit secara terperinci, membandingkan kinerja, dan mengelola beban kerja tim penilai kredit.

Keputusan akhir atas pengajuan pinjaman, seperti Disetujui, Ditolak, atau Ditarik.

Mengapa ini penting

Menentukan hasil bisnis setiap kasus dan memungkinkan perbandingan alur proses yang berhasil dan tidak berhasil untuk menemukan akar masalah.

Kanal yang digunakan untuk mengirim pengajuan pinjaman pertama kali.

Mengapa ini penting

Memungkinkan perbandingan kinerja berbagai kanal yang berhubungan langsung dengan nasabah, sehingga proses dan alokasi sumber daya untuk setiap kanal dapat diperbaiki.

Aktivitas

Langkah proses yang perlu dilacak dan dioptimalkan

Aktivitas ini menandai dimulainya proses pengajuan pinjaman secara resmi, saat calon peminjam mengirimkan pengajuan melalui sistem. Peristiwa ini biasanya tercatat secara eksplisit ketika sistem membuat catatan pengajuan pinjaman baru dan memberinya ID Pengajuan Pinjaman yang unik.

Mengapa ini penting

Ini adalah peristiwa awal utama dalam proses. Data ini penting untuk mengukur waktu siklus pinjaman secara keseluruhan dan waktu hingga keputusan pra-persetujuan.

Menandai selesainya pemeriksaan riwayat kredit pemohon, baik secara otomatis maupun manual. Peristiwa ini sering tercatat saat hasil dari biro kredit pihak ketiga yang terintegrasi diterima dan dilampirkan ke berkas pinjaman.

Mengapa ini penting

Ini adalah tonggak penting sebelum tahap penilaian pinjaman dimulai. Hasilnya menyediakan data penting untuk menilai risiko dan mengambil keputusan.

Aktivitas ini menandai dimulainya tahap penilaian pinjaman, saat penilai pinjaman mulai meninjau berkas pinjaman secara terperinci. Peristiwa ini hampir selalu disimpulkan dari perubahan status, seperti 'Dalam penilaian pinjaman', atau dari penugasan resmi kepada penilai.

Mengapa ini penting

Ini adalah titik awal untuk mengukur Waktu Pemrosesan Penilaian Pinjaman dan titik akhir untuk mengukur Waktu Antrean Penilaian Pinjaman. Data ini menunjukkan berapa lama pengajuan menunggu penilai.

Menandai selesainya peninjauan oleh penilai dan kesiapan untuk mengambil keputusan akhir atas pinjaman. Peristiwa ini disimpulkan dari perubahan status dari 'Dalam penilaian pinjaman' menjadi 'Penilaian pinjaman selesai' atau 'Menunggu keputusan akhir'.

Mengapa ini penting

Ini adalah peristiwa akhir untuk mengukur KPI Waktu Pemrosesan Penilaian Pinjaman. Tonggak ini menandakan tahap penilaian risiko telah selesai.

Ini adalah peristiwa penting saat keputusan akhir atas pengajuan pinjaman ditetapkan, misalnya 'Disetujui', 'Disetujui dengan Syarat', atau 'Ditolak'. Peristiwa ini disimpulkan dari stempel waktu saat status keputusan akhir dicatat di sistem.

Mengapa ini penting

Tonggak ini penting untuk mengukur waktu pengambilan keputusan dan menganalisis tingkat penolakan. Data ini membantu memahami konsistensi dan hasil keputusan.

Ini adalah aktivitas terakhir dalam proses pengajuan pinjaman yang berhasil, yaitu saat dana pinjaman dibayarkan. Transaksi keuangan penting ini dicatat secara langsung sebagai peristiwa dengan stempel waktu di sistem.

Mengapa ini penting

Aktivitas ini menandai keberhasilan proses. Inilah titik akhir untuk menghitung Rata-rata Waktu Siklus Pinjaman secara keseluruhan.

Aktivitas akhir yang menandakan pengajuan pinjaman resmi ditutup dengan status final 'Ditolak'. Ini berbeda dari keputusan penolakan itu sendiri, karena menandai penutupan administratif berkas.

Mengapa ini penting

Titik akhir yang pasti ini membantu menganalisis waktu siklus pengajuan yang ditolak secara akurat dan mendukung KPI Tingkat Penolakan Pengajuan Pinjaman.

FAQ

Pertanyaan yang sering diajukan

Process mining menganalisis data pengajuan pinjaman yang sudah ada untuk menunjukkan alur proses sebenarnya, termasuk hambatan, penyimpangan, dan siklus pengerjaan ulang. Anda dapat menemukan bagian yang tidak efisien, memastikan kepatuhan, dan mempercepat pemrosesan pinjaman.

Biasanya, Anda memerlukan event log yang berisi pengenal kasus, seperti ID Pengajuan Pinjaman, nama aktivitas untuk setiap langkah, dan stempel waktu setiap aktivitas. Atribut tambahan seperti detail pemohon, jenis pinjaman, atau petugas pinjaman dapat memperkaya analisis.

Anda dapat mengharapkan penurunan rata-rata waktu pemrosesan pinjaman yang signifikan dan lebih sedikit pengajuan yang ditolak. Process mining juga membantu meningkatkan kepatuhan terhadap peraturan, menjaga konsistensi keputusan pinjaman, dan memperbaiki pengalaman pemohon secara keseluruhan.

Ya. Process mining membantu memvisualisasikan dan mengukur keterlambatan pada tahap tertentu, seperti penilaian pinjaman. Anda dapat menemukan titik persis tempat pengajuan tertahan, sumber daya yang kelebihan beban, atau jalur keputusan yang berulang kali menyebabkan penundaan. Temuan ini membantu Anda memperbaiki alur kerja penilaian pinjaman secara terarah.

Process mining secara otomatis menyusun seluruh proses pengajuan pinjaman Anda menjadi peta proses dinamis. Peta ini menunjukkan jalur ideal serta penyimpangan yang sering maupun jarang terjadi, siklus pengerjaan ulang, dan jalur alternatif yang dilalui pengajuan pinjaman. Hasilnya, Anda mendapat gambaran objektif tentang alur kerja yang sebenarnya.

Tidak. Process mining adalah teknik analisis yang tidak mengganggu sistem. Analisis dilakukan pada ekspor data historis, sehingga tidak memengaruhi sistem aktif atau pemrosesan pinjaman yang sedang berjalan. Operasional dapat terus berlangsung seperti biasa.

Setelah data yang diperlukan diekstrak dan disiapkan, wawasan awal biasanya dapat diperoleh dalam beberapa hari hingga beberapa minggu. Waktu pastinya bergantung pada kompleksitas data dan kesiapan infrastruktur data Anda.

Persyaratan teknis utamanya adalah akses ke basis data atau log sistem Finastra Fusion Mortgagebot untuk mengekstrak data peristiwa. Selanjutnya, perangkat lunak process mining digunakan untuk memasukkan dan menganalisis data tersebut. Biasanya, dukungan TI yang dibutuhkan hanya sedikit untuk menyiapkan konektor data dan memperbarui data secara berkala.

Process mining memungkinkan Anda menetapkan aturan kepatuhan dan memeriksa perjalanan setiap pengajuan pinjaman secara otomatis berdasarkan aturan tersebut. Platform ini segera menyoroti jalur atau langkah yang tidak patuh, sehingga Anda dapat mengambil tindakan lebih awal dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan.

Ya. Process mining dapat menganalisis pembagian dan pemrosesan tugas di antara petugas pinjaman dan tim. Platform ini menemukan ketimpangan beban kerja, termasuk sumber daya yang terus-menerus kelebihan beban atau kurang dimanfaatkan. Data ini membantu menyeimbangkan alokasi sumber daya dan meningkatkan efisiensi.

Sederhanakan pengajuan pinjaman dan kurangi keterlambatan

Temukan keterlambatan di Finastra Fusion Mortgagebot dan percepat persetujuan hingga 50%.

Mulai uji coba gratis

Tidak perlu kartu kredit. Siapkan dalam hitungan menit.