融資実行データテンプレート

この属性は、「申請提出」、「信用照会完了」、「融資決定済み」など、融資実行ライフサイクルにおける各ステップの名称を記録します。これらのアクティビティは、発見されたプロセスマップのノードを形成します。

これらのアクティビティの順序と頻度を分析することが、プロセスマイニングの核となります。これにより、実際のプロセスフローを理解し、標準手順からの逸脱を特定し、ボトルネックや手戻り率が高い領域を特定するのに役立ちます。特定のアクティビティ名は、アンダーライティング処理時間のようなステージ固有のKPIを計算するために不可欠です。

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。

この情報は通常、Finastra Fusion Mortgagebot内のシステムイベントログ、ステータス変更記録、またはタスク完了エントリから生成されます。

イベントタイムスタンプ、または開始時刻は、アクティビティが発生した正確な瞬間を捉えます。この時間データは、イベントを時系列で並べ、プロセスフローの正確な表現を構築するために不可欠です。

分析では、タイムスタンプは全体のサイクルタイム、個々のアクティビティの処理時間、およびステップ間の待機時間を含む、すべての期間ベースのメトリックを計算するために使用されます。これにより、ボトルネックの特定、SLA遵守の監視、および時間の経過に伴うパフォーマンス傾向の追跡が可能になり、これらは「全体の融資処理時間分析」や「融資承認サイクルタイムトレンド」のようなダッシュボードにとって重要です。

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。

このデータは通常、システムのイベントログまたはトランザクションテーブル内のアクティビティまたはステータス更新レコードとともに見つかり、「作成日」または「ステータスタイムスタンプ」とラベル付けされていることがよくあります。

「融資申請ID」は、個々の融資申請をそのライフサイクル全体を通じて一意に識別します。これは、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エンティティとして機能し、特定の融資の発生から完了までの全過程を完全に追跡可能にします。

プロセス分析において、このIDは各ケースのエンドツーエンドのビューを構築するための基本的な要素です。「申請提出」から「資金払い出し」または「却下による融資クローズ」までのすべてのアクティビティがこの単一の識別子にリンクされており、これによりサイクルタイムの計算、プロセスバリアントの特定、および特定の融資ジャーニーの追跡が可能になります。

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。

これはFinastra Fusion Mortgagebot内の融資申請の主要な識別子であり、通常、融資処理に関連するすべてのモジュールとテーブルで利用可能です。

この属性は、データの発生元システム（例：「Finastra Fusion Mortgagebot」）を特定します。複数の統合システムを持つ環境では、このフィールドがデータソースの区別に役立ちます。

単一システム分析では静的な値となることが多いですが、別のCRMや文書管理システムなど、異なるプラットフォームからのデータを統合する際には極めて重要になります。これにより、データの履歴が明確になり、データ品質の問題を正しいソースに遡ってトラブルシューティングするのに役立ちます。

データ元の重要なコンテキストを提供し、トレーサビリティを確保し、特に複数システム環境におけるデータガバナンスを支援します。

これは通常、データ抽出・変換（ETL）プロセス中に、ソースとして「Finastra Fusion Mortgagebot」を識別するために追加される静的な値です。

この属性は、ソースシステムからデータを最後に取得した日時を記録します。これにより、分析対象データの鮮度に関する情報が提供されます。

あらゆる分析やダッシュボードにおいて、データの鮮度を知ることは情報に基づいた意思決定を行う上で不可欠です。このタイムスタンプは、ユーザーがリアルタイム情報を見ているのか、それとも特定の時点のスナップショットを見ているのかを理解するのに役立ちます。これは、運用監視と戦略的分析とを区別する上で重要です。

データの適時性についてユーザーに通知し、分析が既知の許容可能な期間のデータに基づいていることを保証します。

この値は、データ抽出・変換（ETL）プロセス中にデータセット上で生成され、付与されます。

StartTimeはアクティビティが開始された時刻を捉えるのに対し、EndTimeはその完了を示します。融資実行における多くのイベントでは、開始時刻と終了時刻が同一であり、瞬時のイベントを表す場合があります。しかし、「アンダーライティング審査」のように測定可能な期間を持つアクティビティでは、このフィールドは極めて重要です。

明確なEndTimeを持つことで、次のアクティビティの開始時刻から処理時間を推測するのではなく、アクティビティの処理時間を直接計算できます。これは、実際の処理時間とアイドル時間や待ち時間を分離するためにより正確であり、「アンダーライティングボトルネック詳細分析」ダッシュボードにとって不可欠です。

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。

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのドキュメントまたはシステムログを参照してください。これは「完了日」、「終了日」として記録されているか、明示的に利用できない場合は導出する必要があるかもしれません。

この属性は、プロセスの重要なアンダーライティング（審査）段階を担当するアンダーライターを具体的に識別します。アンダーライターは融資のリスクを評価し、承認または却下の推奨を行います。

「アンダーライティングボトルネック詳細分析」ダッシュボードにとって、この属性は不可欠です。これにより、アンダーライティング処理時間とキュー時間を個々のアンダーライターごとにセグメント化できます。これは、パフォーマンスのばらつきを理解し、意思決定の一貫性を確保し、アンダーライティングチーム内のワークロードを管理するのに役立ちます。

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。

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのドキュメントを参照してください。この情報は通常、ケースが引受キューまたは特定の引受審査人に割り当てられたときに記録されます。

この属性は、申請を処理する主要な従業員である融資担当者を識別します。この担当者は、申請者との主要な連絡窓口となることが多く、プロセスを通じて申請を導く責任を負います。

このディメンションは、パフォーマンスとワークロード分析にとって重要です。「融資担当者ワークロード分布」のようなダッシュボードは、この属性を直接使用して、担当者あたりのアクティブな融資数と平均処理時間を視覚化します。これにより、経営陣は優秀な担当者、過負荷の可能性のある担当者、およびリソースのバランス調整やトレーニングの機会を特定するのに役立ちます。

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。

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのドキュメントを参照してください。これは融資申込ヘッダーデータまたは割り当てテーブルに保存され、ユーザー管理モジュールにリンクされている可能性があります。

この属性は、各申請における融資実行プロセスの最終的なビジネス結果を捉えます。これは、プロセスインスタンスの成功または失敗を定義する、ケースレベルの重要な属性です。

この属性は、「融資申請却下傾向」ダッシュボードおよび「リスク別融資決定の一貫性」分析の基盤となります。結果によってプロセスマップをフィルタリングおよびセグメント化することで、アナリストは却下または承認につながる共通のプロセスパターンを特定できます。これは、「融資申請却下率」KPIの計算を直接サポートします。

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。

これは通常、Finastra Fusion Mortgagebot内の主要なケースまたは申請テーブルに見られる、融資申請ケースの最終ステータスです。

この属性は、申請の発生源（例：オンラインポータル、モバイルアプリ、融資担当者経由、第三者ブローカー経由など）を特定します。

チャネルを理解することは、運用分析と戦略分析にとって重要です。「全体的な融資処理時間分析」ダッシュボードは、この属性を使用して異なるチャネルの効率性を比較します。これにより、特定のチャネルが処理時間の長期化、却下率の増加、またはより多くの手戻りを引き起こしているかどうかを明らかにすることができ、プロセス最適化とマーケティング戦略のための洞察を提供します。

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。

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのドキュメントを参照してください。この情報は、通常、申込作成時に捕捉されます。

このブール属性は、ステージの実際の期間と目標SLAを比較した結果です。例えば、「アンダーライティング開始」と「アンダーライティング完了」の間の時間が「アンダーライティングSLA目標」よりも長い場合、「true」となります。

このフラグは、「SLA遵守と違反分析」ダッシュボードでの分析を簡素化し、フィルタリングと集計のための明確なバイナリディメンションを作成します。「SLA遵守率」KPIの迅速な計算を可能にし、SLAを頻繁に違反する申請の特定の特性（融資タイプや支店など）にドリルダウンするのに役立ちます。

特定のケースに対するSLA違反のシンプルで明確な指標を提供し、違反の根本原因をフィルタリング、集計、分析しやすくします。

この属性はデータ準備中に計算されます。ロジックは次のとおりです: (実際の期間 > UnderwritingSlaTarget) ? true : false。

この属性は、アンダーライティング（審査）プロセスの期間に関するサービスレベルアグリーメント（SLA）の目標を規定し、通常は営業時間または日数で表されます。この目標は、融資タイプやリスクカテゴリなどの要因によって異なる場合があります。

これは、「SLA遵守と違反分析」ダッシュボードおよび「全体SLA遵守率」KPIにとって重要な入力です。実際のアンダーライティング処理時間をこの目標と比較することで、各ケースを「達成」または「違反」としてフラグ付けできます。これにより、顧客への約束や社内目標に対するパフォーマンスを監視し、SLA違反の根本原因を特定することが可能になります。

実際のパフォーマンスが測定されるベンチマークを提供し、SLA遵守の直接的な監視と違反の特定を可能にします。

これは、静的なビジネスルールとして、または融資申請自体に関するフィールドとして保存される場合があり、Finastra Fusion Mortgagebot内のルールエンジンによって導き出される可能性があります。

このメトリックは、信用照会が完了した後、アンダーライティングが実際に開始されるまでの融資申請のアイドル時間を測定します。「信用照会完了」のタイムスタンプと「アンダーライティング開始」の間の期間として計算されます。

このKPIは、アクティブな処理時間から待ち時間を分離するため、「アンダーライティングボトルネック詳細分析」にとって非常に重要です。長いキュー時間は、リソース不足、非効率な作業割り当て、またはシステム遅延を示唆する可能性があります。このキュー時間の短縮は、プロセスの全体的な速度と効率を向上させるための重要な目標となることがよくあります。

重要なプロセス段階前の待機時間を分離し、アイドル時間を削減し、フロー効率を向上させるための明確な目標を提供します。

この属性は、データ分析またはETL中に、各ケースの「信用照会完了」イベントと「アンダーライティング開始」イベントの間の時間差を求めることで計算されます。

「リスクカテゴリ」とは、信用スコア、DTI比率（返済負担率）、LTV比率（融資率）など、さまざまな要因に基づいて融資申請に割り当てられる分類です。これにより、リスク評価がいくつかの分かりやすい段階に簡素化されます。

この属性は、「リスク別融資決定の一貫性」ダッシュボードに不可欠です。融資をカテゴリに分類することで、類似のリスクプロファイルを持つ申請に対して決定結果が一貫しているかどうかを視覚化しやすくなります。この分析は、規制コンプライアンスをサポートし、内部のリスク評価モデルを洗練させるのに役立ちます。

複雑なリスクデータを簡素化し、決定の一貫性や企業リスク戦略との整合性の高レベル分析を可能にします。

これは、Finastra Fusion Mortgagebotの内部意思決定エンジンまたは関連するリスク管理モジュールによって計算され、保存されるフィールドである可能性があります。

この属性には、「信用照会完了」アクティビティ中に信用情報機関から取得された数値の信用スコアが含まれます。これは、申請者の信用力を評価する上で重要な要素です。

「リスク別融資決定の一貫性」ダッシュボードでは、信用スコアが最終決定結果に対してプロットされます。この分析は、融資決定が公正かつ一貫しており、金融機関のリスク許容度と一致していることを確認するのに役立ちます。類似のスコアを持つ申請者が異なる結果を受け取る可能性のある不整合を浮き彫りにすることができます。

リスク評価にとって重要なデータポイントであり、この属性は融資決定の一貫性と公平性を分析するのに役立ちます。

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのドキュメントを参照してください。このデータは通常、信用情報機関から連携を介して取得された後、専用フィールドに保存されます。

このメトリックは、アクティビティの「EndTime」と「StartTime」の差として計算される、アクティビティが完了するまでにかかった実際の時間を表します。これは、アクティビティ間のアイドル時間や待ち時間とは異なる、実際の作業時間を測定します。

処理時間は、パフォーマンス分析とボトルネック特定のための主要なメトリックです。「アンダーライティングボトルネック詳細分析」において、アンダーライティングアクティビティに関するこのメトリックは、アンダーライターがケースにどれくらいの時間を費やしているかを示します。ケース内のすべてのアクティビティの処理時間を合計すると、プロセスの効率性の主要な尺度である総「タッチタイム」が得られます。

アクティビティの実際の作業期間を測定し、付加価値のある時間と付加価値のない待機時間を区別するのに役立ち、正確な効率性分析を可能にします。

この属性は、ソースシステムに直接存在するものではなく、データ準備中にEventTimestampからEventEndTimeを差し引くことで計算されます。

融資の「決定結果」が「却下済み」である場合、この属性は具体的な原因を提供します。原因は、低い信用履歴、不十分な収入、不完全な書類、または物件鑑定の問題など多岐にわたります。

これは「融資申請却下傾向」ダッシュボードにとって極めて重要な属性です。最も頻繁な却下理由を分析することで、プロセス改善のための実用的な洞察が得られます。例えば、書類不備による却下が多い場合、書類収集プロセスや申請者とのコミュニケーションを改善する必要があることを示唆している可能性があります。

失敗したプロセスの根本原因を提供し、承認率を高め、無駄な労力を削減するための目標を定めた改善を可能にします。

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのドキュメントを参照してください。これは通常、最終決定ステータスに関連付けられた理由コードまたはメモフィールドに保存されます。

このブール属性は、「追加書類要請」や「アンダーライティング審査差し戻し」などの特定のアクティビティが、同じ「融資申請ID」に対して複数回発生した場合に「true」に設定されます。これにより、手戻りループを明示的にタグ付けし、定量化するのに役立ちます。

「手戻りおよび冗長ステップマップ」ダッシュボードでは、このフラグを使用して手戻りループを視覚的に強調表示したり、手戻りレベルが高いケースをフィルタリングしたりできます。「手戻りアクティビティ率」KPIの計算は、「IsRework」がtrueのイベントを数えるだけの簡単な作業になります。これは、不明確なコミュニケーションやデータ入力エラーなど、繰り返し作業の根本原因に改善努力を集中させるのに役立ちます。

手戻りを明確に特定し定量化することで、プロセス非効率性やループの原因と影響を分析しやすくします。

この属性は、データ変換レイヤーで、特定のCaseIdに対して同じアクティビティ名がすでに発生しているかどうかを確認することによって計算されます。

この属性は、融資を担当する特定の支店またはオフィスを識別します。複数の拠点を持つ大規模な組織にとって、これは重要な組織的ディメンションです。

「融資担当者ワークロード分布」ダッシュボードで使用されるこの属性により、パフォーマンス分析を拠点レベルで集計できます。これにより、異なる支店間の効率性、ワークロード、および結果を比較し、地域ごとのパフォーマンスの違いを浮き彫りにし、組織全体のリソース配分に情報を提供します。

異なる地理的または組織単位間でのパフォーマンスベンチマーキングと業務量分析を可能にします。

ファイナストラ・フュージョン・モーゲージボットのドキュメントを参照してください。これは融資担当者のユーザープロファイルに関連付けられているか、申込受付時に選択される可能性があります。

このブール属性は、最初の信用照会や標準開示の生成など、システムによって自動的に実行されるタスクと、従業員が手動で実行するタスクを区別します。

この属性を分析することは、プロセスにおける自動化のレベルを理解するのに役立ちます。自動化されたステップと手動のステップの速度と一貫性を比較するために使用できます。これは、効率を改善し、人的エラーのリスクを減らすためのさらなる自動化の機会を特定する上で貴重です。

プロセスにおける自動化の度合いを測定し、新たな自動化イニシアチブを通じてさらなる効率化の機会を特定するのに役立ちます。

これは通常、アクティビティに関連付けられた「ユーザー」を確認することで導き出されます。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である場合、このフラグはtrueに設定されます。

この属性は、申請者が要求している特定の住宅ローン商品に基づいて融資申請を分類します。異なる融資タイプは、多くの場合、異なるプロセス要件、コンプライアンス規則、およびリスクプロファイルを持っています。

「融資タイプ」によるプロセス分析は基本的な手法です。特定の商品のサイクルタイムが著しく長かったり、却下率が高かったりすることが明らかになる場合があります。このセグメンテーションは、製品固有のボトルネックを特定し、「コンプライアンス違反経路」分析のようなコンプライアンスチェックが正しく適用されていることを確認するために不可欠です。

異なる融資商品はしばしば異なるプロセスパスとSLAを持つため、この属性は意味のある比較分析とフィルタリングに不可欠です。

これは、申請プロセスの開始時に選択され、Finastra Fusion Mortgagebotの主要な融資申請データに保存される基本的なデータポイントです。

この属性は、申請されている住宅ローンの元本額を表します。これは各申請にとって重要な財務指標であり、例えばより高額な「ジャンボローン」では追加の承認ステップが必要となるなど、プロセス自体に影響を与えることがよくあります。

分析において、融資額はプロセスをセグメント化し、融資額と処理時間、承認率、または適用される審査レベルとの相関関係を調査するために使用できます。例えば、特定のしきい値を超える融資は、アンダーライティング段階で一貫して時間がかかることが判明する場合があります。これにより、プロセスフローに貴重なビジネスコンテキストが提供されます。

融資ポートフォリオの財務分析を可能にし、融資額がサイクルタイムや承認率などのプロセス挙動に影響を与えるかどうかを調査するのに役立ちます。

これは、申請提出プロセス中に入力され、Finastra Fusion Mortgagebot内の主要な融資申請データに保存されるコアフィールドです。