融資案件組成を改善

6ステップガイドでファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットを最適化
融資案件組成を改善

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボット融資案件組成ワークフローの最適化

当社のプラットフォームは、重要なビジネスプロセス内に隠れた非効率性やボトルネックを発見するのに役立ちます。初期申込から最終完了までのどこで遅延が発生するかを簡単に特定でき、全体的な速度とコンプライアンスに影響を与えます。プロセスフローを可視化することで、業務を合理化し、手戻りを削減し、より迅速でコンプライアンスに準拠した成果を達成できます。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

融資案件組成プロセスを最適化すべき理由

融資案件組成は、金融機関にとって生命線であり、最初の申込から最終的な資金実行までの複雑な道のりをたどります。ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットを活用する組織にとって、このプロセスの効率性は収益性、顧客満足度、規制遵守に直接影響します。高度なシステムを導入していても、プロセスに内在する複雑さ、手動での引き継ぎ、予期せぬ変動が重大なボトルネックを引き起こし、運用コストの増大と融資サイクルタイムの長期化を招く可能性があります。今日の競争の激しい市場において、迅速かつコンプライアンスに準拠した融資承認は、単なる目標ではなく、顧客を維持し、市場シェアを獲得するために不可欠な要素です。

融資案件組成における非効率性は、申込者の長期にわたる待機期間、融資担当者の業務負担増大、申込の離脱率の増加、さらには潜在的なコンプライアンス違反として現れることがあります。真のプロセスフローを理解し、申込がどこで停滞したり理想的な経路から逸脱したりするのかを特定し、それらの問題の根本原因を突き止めることは、競争優位性を維持し、顧客とチームの両方にシームレスな体験を提供するために不可欠です。

プロセスマイニングが融資案件組成分析をどう変革するか

プロセスマイニングは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボット内での融資案件組成プロセスを分析するための客観的でデータに基づいたアプローチを提供します。システムが生成するイベントログを分析することで、すべての融資申込の実際のエンドツーエンドの道のりを再構築します。これにより、プロセスがあるべき姿ではなく、実際にどのように実行されているかについての比類のない視点が得られます。

融資案件組成においては、これにより「申込提出済み」のステータスから「信用調査完了」、「引受開始」、「融資決定済み」、そして最終的な「資金実行済み」まで、各申込を正確に追跡できます。この包括的な可視性により、以下のことが可能になります。

  • 実際のワークフローを可視化: 標準的な運用手順からの逸脱を含む、すべての既存のプロセスバリアントを発見します。
  • ボトルネックを特定: 過負荷の引受チーム、文書取得の遅延、予期せぬ承認キューなど、申込が停滞する特定のステップや引き渡し地点を特定します。
  • パフォーマンスを正確に測定: 各アクティビティおよび全体のサイクルタイムに関する正確な指標を取得し、どこで処理時間が過剰になっているか、そしてその理由を理解するのに役立ちます。
  • 手戻りループを特定: 申込が追加情報や再審査のために繰り返し差し戻されるケースを検出し、初期のデータ収集や意思決定における潜在的な問題を示します。

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットから得られるきめ細かいデータを活用することで、プロセスマイニングは、仮定に頼るのではなく、データに基づいたプロセス改善の意思決定を行うために必要なインサイトを提供します。

プロセスマイニングで明らかになる主要な改善領域

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットの融資案件組成データにプロセスマイニングを適用すると、最適化に適したいくつかの共通領域がしばしば明らかになります。

  • 文書収集と検証の効率化: どの種類の文書や検証段階が最も長い遅延を引き起こしているかを発見し、自動化やワークフローの見直しの機会へとつなげます。
  • 引受とリスク評価の最適化: これらの重要な段階を不必要に長期化させているキュー、並行作業、または順次依存関係を特定します。これにより、追加のリソースが必要な箇所やポリシーを調整できる箇所が浮き彫りになります。
  • 意思決定効率の向上: 承認、拒否、または撤回といった異なる決定結果に至る経路を分析し、矛盾点や条件付き承認を加速する機会を明らかにします。
  • 手動での引き継ぎと手戻りの削減: 申込が頻繁に前のステップに戻される段階を特定し、より明確な指示、より良いシステム統合、または改善されたトレーニングの必要性を示唆します。
  • コンプライアンス遵守の改善: 規制要件や内部ポリシーからの逸脱を自動的に検出し、プロアクティブなリスク軽減と監査準備を可能にします。

これらのインサイトにより、広範で推測的なイニシアチブよりも、特定の、影響の大きい変更をターゲットにすることができます。

期待される成果: 融資業務への測定可能なメリット

プロセスマイニングから得られたインサイトを適用することで、貴社はファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットを活用した融資案件組成プロセスにおいて、具体的で測定可能な改善を達成できます。

  • 融資サイクルタイムの短縮: 融資プロセス全体を加速させ、より迅速な承認と資金実行を実現し、顧客満足度と貸付機関の評判を向上させます。
  • 運用コストの削減: 非効率なステップを排除し、手戻りを削減し、リソース配分を最適化することで、大幅なコスト削減を実現します。
  • コンプライアンスとリスク管理の強化: プロセス逸脱をプロアクティブに特定し修正することで、規制要件への遵守を確保し、監査リスクを最小限に抑えます。
  • 顧客体験の向上: より迅速な対応とスムーズな申込プロセスを提供し、顧客のロイヤルティと良い口コミを促進します。
  • 処理能力の向上: 既存のリソースでより多くの融資申込を処理し、金融機関の融資能力を向上させます。
  • リソース活用の改善: 融資担当者とサポートスタッフが付加価値のある業務に集中できるようになり、士気と生産性を向上させます。

最終的に、プロセス最適化は、よりアジャイルで、コンプライアンスに準拠し、収益性の高い融資業務へとつながります。

融資案件組成プロセス最適化の開始

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットの融資案件組成プロセス最適化への取り組みは、明確で定量的な結果をもたらす戦略的な一手です。当社のプロセスマイニングアプローチは、データに迅速に接続し、真のプロセスを可視化し、実用的なインサイトを発見するためのツールとフレームワークを提供します。今日からデータの力を活用し、融資業務を変革し、ボトルネックを削減し、優れた効率性とコンプライアンスを達成しましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

申込提出から資金実行までの長いサイクルタイムは、顧客満足度と収益目標に影響を与えます。引受審査や文書検証などの主要な段階での遅延は、申込者を苛立たせ、運用コストを増加させる可能性があります。
ProcessMindは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットの融資案件組成プロセスにおいて、これらの長期化を引き起こす正確なステップと経路を明らかにします。隠れたボトルネックを特定し、プロセスバリエーションが完了時間の長期化につながる箇所を浮き彫りにし、融資を加速するための目標を定めた改善を可能にします。

アンダーライティング(審査)段階は、しばしばボトルネックとなり、業務の滞留やサービスレベルアグリーメント(SLA)の未達を引き起こします。融資担当者の過負荷、複雑なケース処理、または非効率な審査プロセスは、融資承認に大幅な遅延をもたらし、Finastra Fusion Mortgagebotワークフロー全体の速度に影響を与えます。
ProcessMindは、アンダーライティングを通じた業務の流れを可視化し、待ち時間、最も遅延を引き起こす特定のリソースや融資タイプを明らかにします。これにより、これらの重要なボトルネックの根本原因を特定し、迅速な解決を支援します。

かなりの数の融資申込がプロセスの後半で却下され、貴重なリソースを浪費し、申込者を苛立たせています。これは、不適切な申込を早期に特定できていないことや、異なるチャネルや担当者間で意思決定基準が一貫していないことを示唆していることがよくあります。
ProcessMindは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボット内での申込却下につながる一般的な経路を明らかにします。早期警告の兆候と、介入によって申込者の資格を向上させたり、より好ましい結果につながる可能性のあるプロセスステップを特定し、リソース配分を最適化します。

融資案件組成における必須の規制ステップや内部ポリシーからの逸脱は、組織を重大なコンプライアンスリスクと潜在的な監査失敗にさらします。これらの不正なバリエーションは、罰金、評判の損害、および運用上の非効率性につながる可能性があります。
ProcessMindは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボット環境内のすべてのプロセスバリエーションと非標準シーケンスを自動的に検出します。特定の非遵守事例を浮き彫りにし、標準化されたワークフローを強制し、すべての融資が規制要件を遵守することを保証します。

同じ書類の繰り返し要求、必要な書類の受領遅延、または提出されたフォームの紛失は、融資案件組成サイクルを長期化させます。この非効率性は、申込者を苛立たせ、チームにとって不必要な手作業と処理時間を増加させます。
ProcessMindは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボット内での文書の要求と受領のライフサイクル全体をマッピングします。書類が頻繁に複数回要求される箇所や受領の遅延が発生する箇所を特定し、コミュニケーションと収集戦略の最適化を可能にします。

融資決定に至るまでの透明性や標準化の欠如は、一貫性のない結果につながり、公平性、コンプライアンス、申込者の信頼に影響を与える可能性があります。異なる融資担当者や支店が様々な基準を適用することで、予測不能な結果が生じるかもしれません。
ProcessMindは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットにおける各融資の完全な意思決定パスを追跡します。最終的な決定結果を特定の活動、信用スコアなどの属性、および関連する理由に紐付け、矛盾点を明らかにし、公平で予測可能な融資のための標準化を可能にします。

特定の融資担当者、チーム、または支店は常に過負荷状態にある一方で、他の担当者はかなりの未使用容量を抱えています。この不均衡は、燃え尽き症候群、一部エリアでの処理時間の延長、および全体的な運用非効率性につながります。
ProcessMindは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのリソース全体でのアクティビティの分配を分析します。誰が、何を、どのくらいの期間作業しているかを特定し、業務量が不均等に配分されている箇所を浮き彫りにし、人員配置とタスク割り当てを最適化するためのインサイトを提供します。

貴社は、異なる融資商品タイプや特定の段階における処理に関して、社内外のサービスレベルアグリーメント(SLA)を継続的に達成できていません。これは顧客満足度を損ない、市場での評判に影響を与え、ペナルティを発生させる可能性があります。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotの融資実行プロセスを定義されたSLA目標に対して継続的に監視します。SLA違反を引き起こしている特定のステップやパスを特定し、将来の違反を防ぐための根本原因分析を提供します。

融資申込は、再検証、修正、または不必要な冗長ステップのために頻繁に循環し、かなりの時間と労力を浪費しています。これらの手戻りループは運用コストを増加させ、処理期間を延長させます。
ProcessMindは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのワークフロー内のすべて手戻りループと冗長なアクティビティを可視化します。これらの非効率性の頻度と影響を定量化し、プロセスを合理化し、不要なステップを排除することを可能にします。

申込者はしばしば、長期にわたる待機時間、一貫性のないコミュニケーション、または複雑な申込プロセスに直面し、不満や潜在的なビジネス損失につながります。不適切な体験は、ブランドの評判と紹介率に悪影響を与える可能性があります。
ProcessMindは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのプロセスにおける、申込提出から資金実行までの申込者の全ジャーニーをマッピングします。申込者が大幅なアイドル時間、頻繁な説明要求、または予期せぬ遅延を経験する箇所を浮き彫りにし、よりスムーズな体験のための改善を可能にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、Finastra Fusion Mortgagebot融資において、申請提出から資金払い出しまでの総時間を短縮することに焦点を当てています。処理時間の短縮は、収益化の加速と申請者の満足度の大幅な向上に直結し、申請者が代替の貸し手を探すリスクを低減します。ProcessMindは、実際のエンドツーエンド処理時間を明らかにし、融資実行の各段階における遅延とその根本原因を特定し、ボトルネックを浮き彫りにします。活動期間とリソース配分を分析することで、平均処理時間を潜在的に15〜20%削減するための的を絞った介入を可能にします。

これは、Finastra Fusion Mortgagebotの融資実行プロセスにおけるアンダーライティング(審査)フェーズを効率化し、不要なステップを排除し、アイドル時間を削減することを目的としています。最適化されたアンダーライティングプロセスは、迅速な意思決定と融資申請の迅速な進行を意味し、重要なボトルネックに直接対処します。ProcessMindは、複雑なアンダーライティングパスを可視化し、理想的なプロセスからの逸脱を明らかにするとともに、遅延の原因となっている特定のアクティビティやリソースの制約を特定します。これにより、スループットの分析、手戻りループの特定、およびプロセス変更のシミュレーションを支援し、アンダーライティングのサイクルタイムを最大25%改善することを目指します。

この目標を達成することは、リスク基準を維持しつつ、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボット内で却下される融資申込の割合を減らすことを意味します。却下率が低いほど、初期の資格審査の向上、より明確な申込要件、および処理の改善を示し、高いコンバージョン率とより良い事業成果につながります。ProcessMindは、却下された申込のジャーニーを分析し、頻繁に却下につながる共通のパターン、特定の決定ポイント、または先行する活動を特定します。申込者が不適切に誘導されている可能性のある箇所や、データ品質の問題が発生する箇所を正確に突き止め、初期段階のプロセスを改善することで却下を10~15%削減するための行動を可能にします。

この目標は、Finastra Fusion Mortgagebotのすべての融資実行プロセスが、関連するすべての金融規制および社内ポリシーに厳密に準拠することを保証することを目的としています。非遵守は、多額の罰金、評判の損害、および法的問題につながる可能性があり、ビジネスの長期的な存続にとって強固な遵守が不可欠です。ProcessMindは、コンフォーマンスチェックを使用して、実際のプロセス実行を事前定義されたコンプライアンスモデルと比較し、逸脱や不正なステップを即座に強調表示します。これにより、非遵守パスとその頻度を明確に可視化し、すべての融資申請において100%のコンプライアンスを確保するためのプロアクティブな対策を可能にします。

文書収集の最適化とは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットの融資申込における補足書類の要求、受領、および検証プロセスを加速させることを意味します。文書収集の迅速化は、処理の遅延を減らし、申込者の体験を向上させ、融資担当者の時間を他の重要な業務のために解放します。ProcessMindは文書収集サブプロセスをマッピングし、「補足書類要求済み」と「補足書類受領済み」のような活動間の特定のボトルネック、繰り返しの要求、または長い待機時間を明らかにします。収集プロセスをデジタル化、自動化、または再設計する機会を特定するのに役立ち、この段階を30%削減する可能性があります。

この目標は、類似するFinastra Fusion Mortgagebot融資申請の決定方法におけるばらつきを減らし、公平性と予測可能性を確保することを目指しています。一貫した決定は信頼を築き、異議申し立てを減らし、主観的な偏見を最小限に抑え、確立された融資基準への準拠を確保することで、業務効率を向上させます。ProcessMindは、類似の「申請者タイプ」および「リスクカテゴリ」のケースにおける異なる「決定結果」属性につながるパスを分析し、不整合が発生する場所と理由を特定します。これにより、「アンダーライティング開始」または「リスク評価実施」アクティビティのばらつきを明らかにし、意思決定プロセスを標準化し、ばらつきを20%削減するための洞察を提供します。

この目標を達成することは、ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボット内で融資申込業務を融資担当者間でより均等に分散させ、燃え尽き症候群を防ぎ、チーム全体の生産性を向上させることを意味します。バランスの取れたワークロードは、誰もが過負荷にならず、他の人が活用不足になることもなく、より効率的な処理とより良いサービス品質につながります。ProcessMindは、「担当融資担当者」属性を使用してリソース配分とタスク分配を分析し、各担当者ごとの作業キューと処理時間の不均衡を特定します。不均一な分配によって引き起こされるボトルネックを浮き彫りにし、全体のスループットを10~15%向上させることができる再配分戦略を可能にします。

この目標は、Finastra Fusion Mortgagebotのすべての融資申請が、定義されたサービスレベルアグリーメント(SLA)目標、特に「アンダーライティングSLA目標」を満たすか上回ることを確実にすることに焦点を当てています。一貫したSLA遵守は、顧客の信頼を築き、ペナルティを回避し、適切に管理され予測可能なプロセスを反映します。ProcessMindは、実際のプロセス期間を「アンダーライティングSLA目標」およびその他の暗黙的なSLAと直接比較し、どのケースがどの段階で目標に違反しているかを明確に特定します。SLA違反の根本原因を特定し、遵守率を20%以上向上させるための的を絞った介入を可能にします。

この目標は、Finastra Fusion Mortgagebotの融資実行プロセスにおける不要な繰り返しや重複した作業を排除することを目的としています。手戻りをなくすことで、処理コストを削減し、サイクルタイムを短縮し、融資業務全体の効率と品質を向上させます。ProcessMindは、プロセスのループや繰り返されるアクティビティ(例:最初の提出が不完全だったために「追加書類要請」が再度発生するケース)を視覚的に明らかにします。手戻りの影響を定量化し、冗長なステップを排除し、効率を15~20%改善するためのプロセス再設計を可能にします。

この目標は、Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請プロセスをエンドツーエンドでよりスムーズに、より透明性高く、申請者にとって負担の少ないものにすることを目指しています。優れた申請者体験は、高い満足度、より良いコンバージョン率、肯定的な紹介、そして強固な顧客ロイヤルティにつながります。ProcessMindは、「申請提出」から「資金払い出し」までのフローを分析することで、申請者の視点から摩擦点、長い待ち時間、または混乱を招くプロセスステップを特定します。コミュニケーションの途絶や過度なやり取りが発生する可能性のある箇所を浮き彫りにし、申請者満足度スコアを10%向上させる改善を可能にします。

この目標は、Finastra Fusion Mortgagebotにおける融資申請が最終的な「融資決定済み」のステータスに至るまでの時間を大幅に短縮することを目指しています。承認の迅速化は競争力を向上させ、申請者の離脱率を低減し、全体の処理能力を高め、収益に直接影響を与えます。ProcessMindは、最初のレビューから信用照会、アンダーライティング、そして最終決定に至るまでの承認サブプロセスの期間を綿密に追跡します。遅延を引き起こす特定の活動や意思決定ポイントを特定し、承認サイクルを最大20%削減するための的を絞った介入を可能にし、より迅速なサービスを保証します。

融資案件組成のための6ステップ改善パス

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テンプレートをダウンロード

実施すること

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットデータに合わせた、融資案件組成用の事前設定済みExcelテンプレートを入手します。このテンプレートは、プロセスデータに正しい構造を提供します。

その重要性

標準化されたテンプレートは、ProcessMindとのデータ一貫性と互換性を確保し、分析設定を簡素化し、一般的なデータインポートの問題を防ぎます。

期待される成果

Finastra Fusion Mortgagebotデータを入力するための、正しいデータテンプレートが準備できます。

提供内容

Finastra融資実行の効率性を解き放つ

ProcessMindは、貴社のファイナストラ融資案件組成ワークフローのすべてのステップを可視化し、隠れた非効率性やコンプライアンスリスクを明らかにします。承認を加速し、融資パフォーマンス全体を向上させるための正確なインサイトを発見しましょう。
  • 実際の融資実行パスを可視化する
  • 申込から実行までの遅延を正確に特定
  • コンプライアンスリスクと逸脱を特定
  • 承認時間とリソース利用の最適化
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

想定される成果

融資案件組成における卓越性の達成

これらの成果は、Finastra Fusion Mortgagebotを活用した融資実行プロセスを最適化することで、企業が通常実現する重要な業務改善と経済的利益を浮き彫りにします。「融資申請ID」データの詳細な分析を通じて、当社のプラットフォームはボトルネックと非効率性を特定し、業務の合理化と顧客満足度の向上へと導きます。

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融資承認の迅速化

エンドツーエンドのサイクルタイムの平均削減

ボトルネックを特定・排除し、融資案件組成プロセス全体を大幅に迅速化し、申込者への資金提供を早めます。

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合理化された引受審査

引受処理時間の短縮

アイドル時間と非効率な引き継ぎを特定することで、引受ワークフローを最適化し、より迅速な決定とリソース利用の改善につなげます。

0 %
却下率の削減

失格となった融資申込の減少

却下の根本原因を理解し、申請プロセスと決定基準を改善することで、最終的に承認率とビジネス量を向上させます。

0 %
SLA遵守率の向上

サービスレベル契約達成の増加

重要なサービスレベル契約と規制要件への遵守を監視・徹底し、コンプライアンスリスクを低減し、タイムリーな処理を確保します。

0 %
手戻りの排除

重複するプロセスステップの減少

融資プロセス内の不要な繰り返しとループを特定・排除し、運用コストを削減し、スループットを加速させます。

0 %
申込者満足度の向上

より高い融資オファー承諾率

文書収集などの申込者とのやり取りを合理化し、コミュニケーションを改善することで、よりポジティブな体験と高いオファー受諾率につながります。

結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に見られる改善幅です。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

システムで作成された際に各融資申請に割り当てられる一意の識別子です。

その重要性

これは、関連するすべてのイベントを単一のプロセスインスタンスに結び付ける不可欠なケースIDであり、あらゆるプロセスマイニング分析の基盤となります。

融資実行プロセスのある時点で発生した特定のビジネスイベントまたはタスクの名称です。

その重要性

アクティビティはプロセスのステップを定義します。その順序、頻度、期間を分析することは、プロセスフローを理解し改善するための基本です。

特定の活動が開始または発生した正確な日付と時刻。

その重要性

タイムスタンプはイベントの時系列順序を提供し、サイクルタイムや待ち時間など、すべてのパフォーマンスメトリックを計算するために不可欠です。

特定の活動が完了した正確な日付と時刻。

その重要性

アクティビティの処理時間を正確に計算し、それに続く待機時間と区別することを可能にし、より正確なボトルネック分析につながります。

融資申請の管理を担当する融資担当者の氏名またはIDです。

その重要性

業務量配分、リソースパフォーマンス、およびリソース関連のボトルネックやベストプラクティスの特定を可能にします。

融資申請のリスク評価を担当するアンダーライターの氏名またはIDです。

その重要性

引受段階の詳細な分析に不可欠であり、引受チームのパフォーマンス比較と業務量管理を可能にします。

承認、却下、または撤回など、融資申込に対して行われた最終決定。

その重要性

各ケースのビジネス成果を定義し、成功したプロセスフローと失敗したプロセスフローを比較分析して根本原因を見つけることを可能にします。

融資申込が最初に提出されたチャネル。

その重要性

異なる顧客対応チャネル間でのパフォーマンス比較を可能にし、チャネル固有のプロセスとリソース配分の最適化に役立ちます。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

このアクティビティは、将来の借り手がシステムを通じて正式に申請書を提出する際に、融資実行プロセスが正式に開始されることを示します。このイベントは通常、新しい融資申請レコードが作成され、一意の「融資申請ID」が割り当てられたときに明示的に記録されます。

その重要性

これはプロセスの主要な開始イベントです。全体の融資サイクルタイムと事前承認決定時間を測定するために不可欠です。

申込者に対する自動または手動の信用履歴確認の完了を表します。このイベントは、統合された第三者の信用調査機関からの結果が返され、融資ファイルに添付されたときにしばしば記録されます。

その重要性

これはアンダーライティング(審査)フェーズが始まる前の重要なマイルストーンです。リスク評価と意思決定のための重要なデータを提供します。

このアクティビティは、アンダーライターが融資書類の詳細なレビューを正式に開始する、アンダーライティング(審査)段階の始まりを示します。これは、「アンダーライティング中」のようなステータス変更、またはアンダーライターが正式に割り当てられたときに、ほぼ常に推測されます。

その重要性

これは「アンダーライティング処理時間」の測定開始点であり、「アンダーライティング待ち時間」の終了点です。申請がアンダーライターの注意を待つ時間を示します。

引受審査人のレビュー完了と最終融資決定への準備完了を示します。これは「引受審査中」から「引受審査完了」または「最終決定保留中」へのステータス変更から推測されます。

その重要性

これは、「アンダーライティング処理時間」KPIを測定するための終了イベントです。リスク評価フェーズが完了したことを示す主要なマイルストーンです。

これは、融資申請に関する最終決定(「承認済み」、「条件付き承認済み」、「却下済み」など)が行われる重要なイベントです。このイベントは、最終決定ステータスがシステムに記録されたタイムスタンプから推測されます。

その重要性

これは、決定時間を測定し、却下率を分析するための重要なマイルストーンです。決定の一貫性と結果を理解する上で不可欠です。

これは、成功した融資実行プロセスにおける最終アクティビティであり、融資金が払い出される瞬間を表します。これは重要な金融取引であり、システム内で明示的なタイムスタンプ付きイベントとして記録されます。

その重要性

このアクティビティは、プロセスの成功裡の終了を示します。これは、全体の平均融資サイクルタイムを計算するための終点です。

融資申込が「却下済み」の最終ステータスで正式にクローズされたことを示す終了アクティビティ。これは決定そのものとは異なり、ファイルの最終的な管理上のクローズを表します。

その重要性

これは却下された申請の明確な終点を提供し、このコホートの正確なサイクルタイム分析を可能にし、「融資申請却下率」KPIをサポートします。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、既存の融資案件組成データを分析し、真のプロセスフローを明らかにし、ボトルネック、逸脱、および手戻りループを特定します。非効率な領域を正確に突き止め、コンプライアンスを確保し、最終的に融資処理時間を加速するのに役立ちます。

通常、融資申請IDのようなケース識別子、各ステップのアクティビティ名、および各アクティビティが発生した際のタイムスタンプを含むイベントログが必要です。申請者の詳細、融資タイプ、融資担当者などの追加属性は、分析を豊かにすることができます。

平均融資処理時間の大幅な短縮と申請却下数の減少が期待できます。さらに、規制コンプライアンスの向上、より一貫した融資決定結果、および全体的な申請者体験の改善にもつながります。

はい、プロセスマイニングはアンダーライティングのような特定の段階における遅延を視覚化し、定量化するのに優れています。これにより、申請が滞る正確なポイント、どのリソースが過負荷になっているか、または特定の決定パスが一貫して停滞を引き起こしているかを特定できます。これにより、アンダーライティングのワークフローを合理化するための的を絞った改善が可能になります。

プロセスマイニングは、融資案件組成プロセス全体を動的なプロセスマップに自動的に再構築します。このマップは、理想的なパスだけでなく、融資申込によって取られたすべての頻繁な、または稀な逸脱、手戻りループ、および代替経路も示します。これにより、作業が実際にどのように流れているかについての客観的な視点が得られます。

いいえ、プロセスマイニングは非侵襲的な分析手法です。履歴データのエクスポートを分析することで機能するため、ライブシステムや進行中の融資処理活動に干渉することはありません。分析は独立して行われるため、通常の業務を継続できます。

必要なデータが抽出・準備された後、初期のインサイトは数日から数週間以内に生成できることがよくあります。正確な期間は、データの複雑さとデータインフラの準備状況によって異なります。

主要な技術要件は、Finastra Fusion Mortgagebotのデータベースまたはシステムログにアクセスし、イベントデータを抽出することです。抽出したデータは、プロセスマイニングソフトウェアツールに取り込まれ、分析されます。通常、初期のデータコネクター設定や継続的なデータ更新には、最小限のITサポートで対応可能です。

プロセスマイニングにより、コンプライアンスルールを定義し、すべての融資申込のジャーニーがそれに準拠しているかを自動的にチェックできます。非遵守のプロセス経路や実行されたステップを迅速に浮き彫りにし、プロアクティブな介入を可能にし、完全な規制遵守を保証します。

はい、プロセスマイニングは、さまざまな融資担当者やチームによってタスクがどのように分散され、処理されているかを分析できます。これにより、ワークロードの不均衡を特定し、一部のリソースが一貫して過負荷または低利用されているケースを明らかにします。このデータは、バランスの取れたリソース配分と効率改善を支援します。

融資案件組成を合理化し、今日の遅延を削減

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