融資組成データテンプレート

アクティビティ名は、融資組成の過程における個別の工程やマイルストーンを表します。「申請受付」や「信用情報の照会完了」などが該当します。これらのアクティビティがプロセスマップの基盤となり、融資申請ごとのイベントの順序を示します。

アクティビティを分析すると、プロセスの流れを可視化し、よくある経路や逸脱を見つけ、ボトルネックを特定できます。アクティビティの順序と頻度を確認することは、設計どおりのプロセスと実際の運用状況を比較するうえで欠かせません。

プロセスの各工程を定義し、プロセスマップの可視化や、プロセスの流れ、ボトルネック、逸脱の分析に役立ちます。

通常、Temenos内のイベントログ、ステータス変更レコード、または監査証跡テーブルから取得します。技術的なステータスコードやイベント種別を、ユーザーにわかりやすいアクティビティ名に対応付ける必要がある場合があります。

イベントのタイムスタンプには、アクティビティが発生した正確な時刻が記録されます。イベントを正しい順序に並べ、時間に基づくプロセス分析を行ううえで欠かせないデータです。

この属性を使うと、サイクルタイム、処理時間、アクティビティ間の待ち時間など、重要業績評価指標を算出できます。遅延の特定、サービスレベル合意（SLA）に対する実績の測定、融資組成プロセスの時間的な動きの把握にも役立ちます。正確なタイムスタンプがなければ、プロセスマイニングは行えません。

イベントを正しい順序に並べ、サイクルタイムやボトルネックなど、所要時間に関する指標を算出するために欠かせません。

通常、Temenos内のイベントログや監査証跡テーブルで、アクティビティまたはステータスのフィールドとともに記録されています。「TIMESTAMP」や「EVENT_DATE」などのフィールドを確認してください。

融資申請IDは、申請の提出から最終判断、資金提供まで、融資申請をライフサイクル全体にわたって一意に識別します。関連するすべてのアクティビティとデータをまとめる中心的な識別子となり、個々の融資申請の組成過程を最初から最後まで追跡できます。

プロセスマイニングでは、この属性を使ってケースビューを構成します。各融資申請IDが、最初から最後までの1つのプロセスインスタンスを表します。このIDに基づいてデータを分析すると、ケース単位の総サイクルタイム、手戻りのループ、最終結果などを算出でき、融資組成の流れを詳しく把握できます。

関連するすべてのイベントを1つのプロセスとしてつなぐ、必須のケース識別子です。これによりプロセス分析が可能になります。

通常、Temenosの主要な融資申請または取引エンティティにある主キーです。AA.ARRANGEMENTモジュールに関連するテーブルやフィールド名など、具体的な情報はTemenosの文書で確認してください。

この属性は、アクティビティデータの発生元となる情報システムを示します。複雑なIT環境では、融資組成に関するイベントが、フロントエンドのポータル、コアバンキングプラットフォーム、文書管理システムなど、複数のシステムに記録されることがあります。

ソースシステムを指定すると、データガバナンスや問題の調査に役立ち、プロセスで使われている技術やシステムを把握できます。データの正確性を確認できるほか、異なるプラットフォーム間でプロセスが分断されている状況も明らかになります。

データの出所を示します。データの検証や問題の調査、プロセス間のシステム連携を把握するうえで重要です。

データの抽出と変換の際に追加するメタデータ属性です。たとえば、そのシステムから取得したすべてのレコードに「Temenos Transact」という固定値を設定できます。

このメタデータ属性には、ソースシステムからデータを最後に抽出または更新した日時が記録されます。業務イベントの発生時刻ではなく、分析対象データの新しさを示します。

プロセスマイニング分析のデータがどの程度新しいかを把握し、データガバナンスを行ううえで重要な情報です。リアルタイム、日次、週次のどのデータを見ているかがわかるため、分析結果や判断の背景を理解できます。

データの新しさを示します。データガバナンスや、分析のタイムリーさを把握するうえで重要です。

データの抽出、変換、読み込み（ETL）の際に追加するメタデータ属性です。通常、ETLの実行時刻が設定されます。

信用スコアは、信用情報機関から取得する、申請者の信用力を数値で表したものです。審査や融資判断における重要な要素です。

プロセスマイニングでは、信用スコアは分析のコンテキストとなる重要な属性です。最終結果とスコアの関係を調べることで、融資判断の一貫性を分析できます。また、スコアの低い申請は処理に時間がかかるのか、手作業による対応が多いのかを確認するために、申請を分類することもできます。

融資判断の分析に必要なコンテキストを提供し、信用力がプロセス経路、所要時間、結果に与える影響を調べられます。

通常は外部の信用情報機関サービスから取得し、Temenos内の顧客別または申請別のテーブルに保存されます。

「Decision Outcome」は、審査と承認の各段階が完了した後の融資申請の最終ステータスを示します。プロセス全体を評価するうえで重要な指標です。

この属性は、プロセスの有効性を分析するために欠かせません。承認率や却下率の算出に使うほか、信用スコアや申請者タイプなどの属性と組み合わせることで、融資判断の一貫性を評価できます。申請が却下される理由を把握することは、プロセスの改善につながります。

プロセスの最終的な業務結果を示し、承認率や却下理由、判断の一貫性を分析できます。

通常はTemenosの融資申請メインレコードにあるステータス項目に保存されます。この項目は一般に、「Loan Decision Rendered」アクティビティの時点で更新されます。

この属性は、融資組成プロセスの特定のタスクを実行した従業員またはチームメンバーを示します。プロセスマイニングでは「リソース」と呼ばれることもあります。

融資担当者ごとの実績を分析すると、業務量の分布を把握し、優れた実績を上げている担当者を特定できます。また、研修やプロセス標準化の機会も見つけられます。リソースパフォーマンスや業務量管理のダッシュボードを作成するうえで基本となる情報であり、管理者がチームの効率を高め、業務の割り当てを調整するのに役立ちます。

ユーザーの操作を個人またはチームに関連付け、業務量の分析、実績の比較、リソース配分の最適化に役立てます。

通常、監査証跡テーブルにあり、ユーザーIDと関連付けられています。Temenosのイベントまたは取引レコードで、「USER_ID」、「PROCESSED_BY」、「OWNER」などのフィールドを確認してください。

申請チャネルは、顧客が申請を提出した方法を示します。チャネルによってデータ品質、顧客の期待、処理要件が異なり、プロセス全体のパフォーマンスに影響することがあります。

チャネル別にプロセスを分析すると、効率の高いチャネルや改善が必要なチャネルを特定できます。たとえば、オンラインポータルからの申請は、支店で提出された申請より平均処理時間が短い場合があります。こうした分析結果は、チャネル戦略やリソース配分の見直しに役立ちます。

顧客との接点となるチャネルごとにパフォーマンスを分析し、各チャネルのプロセスや利用体験の改善に役立てられます。

通常はプロセスの開始時に取得され、融資申請のメインレコードに保存されます。Temenos内の「SOURCE」または「CHANNEL」項目を確認してください。

終了時刻は、特定のアクティビティが完了した時点を示します。開始時刻がイベントの開始を示すのに対し、終了時刻があれば所要時間を把握できます。瞬時に完了するイベントでは、終了時刻と開始時刻が同じになる場合があります。

プロセス分析では、アクティビティの処理時間を正確に算出するために、開始時刻と終了時刻の両方が必要です。これにより、申請を実際に処理している時間と、次の工程を待っている時間を区別できます。真の効率上のボトルネックを特定するうえで重要です。

アクティビティの処理時間を正確に算出できます。ボトルネック分析で、実作業の時間と待機時間を区別するために欠かせません。

監査ログに「END_TIME」という独立したフィールドがある場合があります。記録がない場合は、後続アクティビティの開始時刻を使って算出する必要があります。イベントの記録方法については、Temenosの文書を確認してください。

この属性は、申請された金融商品に基づいて融資申請を分類します。融資商品によって、プロセスの流れ、SLA、リスク特性が異なることがあります。

融資商品タイプ別にプロセスを分析すると、意味のある比較ができます。サイクルタイムや承認率、プロセス経路の違いを把握するのに役立ちます。たとえば、住宅ローンの申請は、個人ローンよりも複雑で時間がかかる傾向があります。この属性を使えば、条件をそろえて比較し、対象を絞った改善を進められます。

プロセスを分けて分析し、業務領域ごとのパフォーマンスを比較できます。業務領域ごとに異なるプロセス要件を踏まえ、違いを特定できます。

融資申請の基本属性で、通常はTemenosの申請メインテーブルにあります。「PRODUCT_ID」や「PRODUCT_CATEGORY」などの項目を確認してください。

この属性は、申請された融資の元本額を示します。融資額によって、プロセス経路や審査の厳しさ、必要な承認が大きく変わることがあります。

融資額に基づいてプロセスを分析すると、高額融資がより厳格な別のプロセスをたどるかどうかを把握できます。サイクルタイムや審査にかかる作業量の違いを説明するのにも役立ちます。たとえば、一定額を超える融資では追加の承認段階が必要になる場合があります。こうした違いをプロセスマイニングで可視化し、検証できます。

融資額がプロセスの複雑さ、サイクルタイム、必要な承認レベルに与える影響を、金額別に分析できます。

Temenosの融資申請レコードにある基本項目です。「AMOUNT」や「REQUESTED_AMOUNT」などの項目を確認してください。

この属性は、「Decision Outcome」の背景を示します。申請が却下された場合、「収入不足」「負債比率が高い」「信用履歴に問題がある」など、その理由を記録します。

却下の根本原因を分析するうえで、この情報は非常に役立ちます。よくある却下理由を調べることで、組織は事前審査の問題を特定し、顧客への説明を改善したり、融資基準を見直したりできます。また、手戻りの削減や、処理対象となる申請の品質向上にもつながります。

却下された申請の背景を把握し、根本原因を分析することで、申請の品質向上と不要な処理の削減に役立ちます。

Temenosでは、最終判断のステータスに関連付けられたメモ項目や理由コード項目に保存されることがよくあります。

審査SLA目標は、審査段階で求められるサービスレベルを定めたもので、通常は営業時間または日数で測定します。融資商品タイプや融資額などに応じて、目標は異なる場合があります。

この属性は、実績を測定するための基準となります。「審査SLAとコンプライアンス状況」ダッシュボードで直接使われ、「SLA違反率」KPIの算出にも必要です。目標超過を分析すると、遅延の原因を特定し、業務上およびコンプライアンス上のリスクを管理できます。

パフォーマンスを測定する明確な基準となり、SLAの遵守状況や、目標超過のリスクがある申請を特定できます。

業務ルールに基づく固定値として保存される場合や、融資申請の項目として保存される場合があります。Temenosの商品マスターデータから算出されることもあります。

この真偽値属性は、融資申請の審査段階でサービスレベル契約（SLA）に違反したかどうかを示す計算済みのフラグです。審査の実績時間と「審査SLA目標」を比較して判定します。

このフラグにより、SLAの遵守状況を明確な二値で示せるため、分析やレポート作成が容易になります。ダッシュボードやKPIで直接使用し、商品別や融資担当者別、期間別にSLA違反率を追跡できます。パフォーマンスとコンプライアンスリスクの先回りした管理にも役立ちます。

SLAを遵守したかどうかを簡潔に示し、SLA違反の頻度や根本原因を絞り込み、集計、分析しやすくします。

この属性はソースシステムにはありません。「審査開始」から「審査完了」までの時間を算出し、「UnderwritingSlaTarget」属性と比較して求めます。

この真偽値フラグは、手戻りに該当するアクティビティを特定します。手戻りとは、ある段階や一連の段階を繰り返す必要が生じることです。たとえば、「補足書類の依頼」が「審査開始」の後に発生した場合、プロセスが前の段階に戻ったことを示します。

手戻りの検出とフラグ付けは、プロセスマイニングの主な機能の1つです。この属性を使うと、「申請の手戻り率」KPIを簡単に定量化できます。初回提出時の不備など、手戻りの要因を分析することは、プロセスの効率化、コスト削減、サイクルタイム短縮につながります。

非効率なプロセスループに含まれるアクティビティを明らかにし、手戻りの定量化と根本原因の分析を容易にします。

この属性はソースシステムにはありません。プロセスマイニングエンジンが、1つのケース内でアクティビティの並びが繰り返されていることを検出して算出します。

この属性は、申請者を「新規顧客」「既存顧客」「法人」などのグループに分類します。申請者のタイプによってプロセスが異なる場合があります。たとえば、既存顧客は登録済みのデータがあるため、処理が速くなることがあります。

申請者タイプ別にプロセスを分析すると、顧客セグメントごとの利用状況を把握できます。既存顧客の手続きを簡略化したり、新規顧客へのサポートを充実させたりする機会が見つかることもあります。この分類は、「融資判断結果の一貫性」分析の鍵となります。

新規顧客と既存顧客でプロセスに違いがあるかを分析し、顧客体験の調整と改善に役立てられます。

通常は、申請時点でTemenosに既存の顧客プロファイルまたは顧客IDがあるかどうかを確認して判定します。

この真偽値属性は、人が実行したアクティビティと、自動信用調査や初期検証ルールなど、システムが自動実行したアクティビティを区別します。

自動化の度合いを把握することは、さらなる効率化の機会を見つけるうえで重要です。自動処理と手作業の速度や一貫性を比較できます。この分析は、今後の自動化施策の優先順位付けや、その効果の測定に役立ちます。

システムによるアクティビティと人によるアクティビティを区別できます。自動化の機会を特定し、既存の自動化の効果を測定するうえで重要です。

多くの場合、アクティビティに関連付けられたユーザーに基づいて判定します。ユーザーがシステムアカウントまたはサービスアカウントの場合、そのアクティビティは自動実行として扱われます。イベントタイプに基づいて判定することもできます。

この属性は、特定のアクティビティを実行した事業部門または部門を示します。例：「融資組成」「審査」「契約手続き」。組織内の各部門間で発生する業務の引き継ぎを把握するのに役立ちます。

部門別のプロセス分析は、部門をまたぐ非効率や引き継ぎ時の遅延を特定するうえで重要です。特定の部門におけるコミュニケーション不足やリソースの制約を明らかにし、組織内のボトルネックを把握できます。

チーム間の業務の流れを可視化し、引き継ぎにかかる時間の分析や、組織内のボトルネックの特定に役立ちます。

イベントログに直接記録されていないことが多い属性です。人事マスターデータを使い、ユーザー（「AssignedLoanOfficer」属性）を所属部門に対応付けて算出できます。

顧客地域は、申請者の地理的な所在地を示します。例：「北米」「ヨーロッパ」または特定の州。地域別にプロセスを分類できます。

地域別にパフォーマンスを分析すると、プロセス効率、承認率、商品の人気度における地域差を把握できます。分析結果は、対象を絞ったマーケティングやリソース配分、地域ごとの優れた取り組みや課題の特定に役立ちます。

地域別にプロセスのパフォーマンスを比較し、地域ごとのボトルネックを特定するとともに、市場の違いを把握できます。

この情報は、Temenos内の顧客情報ファイル（CIF）または同等の顧客マスターデータに保存された顧客プロファイルや住所情報に含まれています。