ローン申請データテンプレート

Blend

融資実行の属性 (20) 融資実行のアクティビティ (16) 抽出ガイド (3)

ローン申請データテンプレート

このテンプレートは、ローン申請プロセスの分析に必要なデータを収集するための手順を示します。収集すべき主要な属性、追跡すべき重要なアクティビティ、Blendシステムから情報を抽出するための具体的な方法をまとめています。プロセスマイニングに必要なデータを確実に準備するためにご利用ください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
抽出方法

イベントログを初めて扱いますか。学ぶプロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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融資実行の属性

これらのデータ項目は、信頼性の高いイベントログを作成し、融資実行プロセスを詳細に分析するために欠かせません。

5 必須 5 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	融資申請について、ある時点で発生した特定の業務イベントまたはタスクの名称です。
説明この属性は、「申請送信済み」、「信用審査完了」、「資金実行完了」など、融資組成プロセスにおける1つのステップまたは節目を表します。各アクティビティは、プロセスのライフサイクルにおける個別のイベントです。これらのアクティビティの順序と所要時間を分析することで、詳細なプロセスマップを作成できます。このマップを使うと、一般的なプロセス経路、標準手順からの逸脱、申請が滞留するボトルネックを特定できます。アクティビティの流れを把握することは、プロセス改善の第一歩です。重要な理由この属性はプロセスマップの基盤となり、融資組成プロセスを構成するステップと節目を定義します。入手先通常、Blend内のイベントログ、ステータス変更記録、または監査証跡から生成され、融資ワークフローの主要な節目に対応します。例申請提出引受審査を開始資金実行完了申請否認
	融資申請ID LoanApplicationId	Blendプラットフォームを通じて送信された各融資申請を一意に識別する識別子です。
説明融資申請IDは、各融資依頼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エンティティとして機能し、特定の融資について、組成プロセス全体を追跡できます。プロセスマイニングでは、エンドツーエンドのプロセスマップを作成するための基本情報です。記録されたすべてのイベントを特定の申請に関連付ける必要があるためです。これにより、申請ごとの経路の分析、異なる経路の比較、ケース単位での指標の集計が可能になります。指標には、総サイクルタイムや手戻りの頻度などがあります。重要な理由すべてのプロセスステップをつなぐ基本的なCase IDであり、申請者ごとの融資組成プロセス全体を再構築して分析できます。入手先 Blendの融資申請に関する中核データエンティティ内の主キーです。通常、融資関連のすべてのデータエクスポートとAPIエンドポイントで利用できます。例 APP-2024-10583BLND-0034981-A1800123987
	開始時刻 EventStartTime	特定のアクティビティまたはイベントが正式に開始された時点を示すタイムスタンプです。
説明 Event Start Timeは、プロセスステップが開始された正確な日時です。このタイムスタンプは、イベントを正しい順序に並べ、アクティビティの所要時間やアクティビティ間の待ち時間を計算するうえで重要です。分析では、このタイムスタンプを使って融資申請ごとのアクティビティを並べ、時系列のイベントログを作成します。サイクルタイム、処理時間、待ち時間など、時間に関するすべての計算の基礎となります。これらは、遅延の特定やサービスレベル合意（SLA）に対するパフォーマンス評価に欠かせません。重要な理由イベントの順序付け、プロセス所要時間の計算、融資組成ワークフローにおけるボトルネックや遅延の特定に欠かせないタイムスタンプです。入手先 Blendのイベントログまたは監査証跡テーブルにあるイベントレコードの作成または開始タイムスタンプに対応します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-11-15T14:35:10Z2024-01-05T09:12:45Z
	ソースシステム SourceSystemName	イベントデータの抽出元システムを識別します。この値は「Blend」です。
説明データの発生元である記録システムを指定する属性です。このプロセスビューでは、値は常に「Blend」になります。すべてのデータが1つのシステムから取得される場合は冗長に見えるかもしれませんが、含めておくことが推奨されます。基幹銀行プラットフォームやCRMなど、他のシステムのデータを統合する際に、データの系譜を追跡し、連携上の問題を調査するうえで役立ちます。重要な理由プロセスデータの発生元を明確にし、データの系譜を把握するために欠かせません。統合環境では特に重要です。入手先通常、レコードの発生元を示すため、データの抽出・変換処理中に静的な値（「Blend」）として付与されます。例 BlendBlend_ProductionBlend_US
	最終データ更新時刻 LastDataUpdateTime	このイベントのデータがソースシステムから最後に更新または抽出された時点を示すタイムスタンプです。
説明 Blendからデータが最後に取得された時点を示します。イベントが発生した時刻ではなく、分析に使用するデータセット内のレコードが更新された時刻を表します。データガバナンスと品質保証に欠かせないメタデータ属性です。分析対象データの鮮度を把握するのに役立ちます。特にほぼリアルタイムの監視では、ダッシュボードやレポートの信頼性を検証するうえで重要です。重要な理由情報がどの程度最新であるかを示し、プロセス分析の正確性を信頼するための透明性を確保します。入手先データ取り込みパイプラインがBlendのソースシステムに問い合わせ、データを抽出した時点で付与されます。例 2024-03-10T02:00:00Z2024-03-11T02:00:00Z2024-03-12T02:00:00Z
	判定結果 DecisionOutcome	融資申請の最終結果です。「承認」、「却下」、「取下げ」などがあります。
説明融資申請の最終ステータスまたは判定を記録するケースレベルの属性です。最終的に融資が承認され資金実行されたのか、貸し手に否認されたのか、申請者が取り下げたのかを示します。結果分析に欠かせない属性です。承認された申請と却下された申請のプロセス経路を比較し、成功または失敗につながる要因を特定できます。「融資判定結果分析」ダッシュボードと「融資申請否認率」KPIはこのデータを直接利用し、承認率の把握と改善に役立てます。重要な理由結果に基づく分析に欠かせません。成功したプロセスインスタンスと成功しなかったプロセスインスタンスを比較し、承認率を改善できます。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。通常、クローズ済みの融資申請レコードにある最終ステータス項目です。例承認済み否決取り下げ
	担当融資担当者 AssignedLoanOfficer	アクティビティを担当する融資担当者または引受担当者の氏名またはIDです。
説明融資担当者や引受担当者など、特定のタスクを実行した、または融資申請を担当する従業員を識別する属性です。業務量の分布や個人のパフォーマンスを把握するうえで欠かせません。分析では、ユーザーやチームでプロセスマップを絞り込み、パフォーマンスを比較し、トレーニングの機会を特定できます。「融資担当者の業務量とパフォーマンス」ダッシュボードはこの属性を直接利用し、担当者ごとの案件分布と平均処理時間を可視化します。これにより、業務量を適切かつ効率的に配分できます。重要な理由プロセスアクティビティを特定の担当者に関連付け、業務量の分析、パフォーマンスの監視、リソース配分の最適化を可能にします。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。融資申請レコードまたは特定のタスクに関連付けられたユーザー割り当て項目に保存されている可能性があります。例 John SmithJane Doej.smith@lender.comuser_1024
	申請チャネル ApplicationChannel	融資申請が最初に送信されたチャネルです。
説明申請の発生元または送信チャネルを指定する属性です。「オンラインポータル」、「モバイルアプリ」、「支店」、「ブローカー」などがあります。チャネルごとにプロセスフローや効率が異なる場合があります。チャネル別にパフォーマンスを分析することで、最も効率が高いチャネル、承認率が最も高いチャネル、手戻りが最も多いチャネルを特定できます。「申請チャネルのパフォーマンス概要」ダッシュボードはこの属性を使って比較分析を行い、プロセス改善に向けたリソース配分の判断を支援します。重要な理由異なる申請チャネルのパフォーマンスを比較し、申請を獲得するうえで最も効果的かつ効率的な方法を特定できます。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。初回申請時のメタデータの一部として記録されている可能性があります。例オンラインポータルモバイルアプリ支店窓口ブローカー
	終了時刻 EventEndTime	アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプです。節目となるイベントでは、開始時刻と同じになることがよくあります。
説明アクティビティが終了した正確な日時を示す属性です。「申請送信済み」のような節目となるイベントでは、終了時刻が開始時刻と同じになる場合があります。「引受審査開始」から「引受判定完了」までのように所要時間を伴うアクティビティでは、完了時刻を示します。開始時刻と終了時刻の両方があれば、アクティビティの処理時間を正確に計算できます。タスクに実際に取り組んでいた時間と、開始を待っていた時間を区別できるため、ボトルネックを正確に分析できます。重要な理由アクティビティの正確な処理時間を計算し、実作業時間と待機時間を区別できます。入手先 Blendのイベントログまたは監査証跡テーブルにあるイベントレコードの完了または終了タイムスタンプに対応します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-11-15T18:02:15Z2024-01-05T09:12:45Z
	融資商品 LoanProduct	申請対象となる融資商品の種類です。住宅ローンや個人ローンなどがあります。
説明申請者が希望する金融商品の種類によって融資申請を分類する属性です。「30年固定住宅ローン」、「ホームエクイティ信用枠」、「自動車ローン」などがあります。融資商品別にプロセスを分析することは、特定の商品に固有のサイクルタイム、承認率、プロセス経路の違いを特定するうえで重要です。単純な個人ローンと複雑な住宅ローンではプロセスが大きく異なる場合があるため、対象を絞った改善が可能になります。ダッシュボードでは、この属性を使ってKPIを分類し、異なる事業領域のパフォーマンスを比較することがよくあります。重要な理由プロセス分析を分類し、融資商品ごとのパフォーマンスやプロセスフローの違いを明らかにします。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。通常、融資申請レコードの中核項目です。例 30年固定住宅ローン15年固定住宅ローンホームエクイティ信用枠自動車ローン
	ケース所要時間 CaseDuration	融資申請について、最初のイベントから最後のイベントまでの合計時間を計算したものです。
説明融資申請ごとのエンドツーエンドの総サイクルタイムを測定する指標です。特定の「LoanApplicationId」について、最後に記録されたイベントのタイムスタンプから最初のイベントのタイムスタンプを差し引いて算出します。ケース所要時間は、プロセス全体の効率を測る主要なKPIです。「融資承認エンドツーエンドサイクルタイム」ダッシュボードで、パフォーマンスの概要を把握するために使用します。融資商品やチャネルなどの属性によるこの指標の違いを分析することは、融資組成プロセス全体の速度を理解し、改善するうえで欠かせません。重要な理由融資申請のエンドツーエンドの総サイクルタイムを表し、プロセス全体の速度と効率を測る重要なKPIです。入手先ケースごとに、最後のイベントのタイムスタンプから最初のイベントのタイムスタンプを差し引いて、プロセスマイニングツールで算出します。例 25日8時間42日3時間15日12時間
	信用スコア CreditScore	信用審査時点における申請者の信用スコアです。
説明「信用審査完了」アクティビティで信用情報機関から返された数値の信用スコアを保存する属性です。信用スコアは、申請者の信用力を評価し、融資判定を行う際の重要な要素です。プロセス分析では、信用スコアを使って申請を分類し、この重要なデータがプロセス結果に与える影響を把握できます。たとえば、信用スコアが低い申請ほど引受審査に時間がかかるか、否認率が高いかを分析できます。これにより、リスク評価がプロセス効率に与える影響を詳しく把握できます。重要な理由申請者のリスクプロファイルがプロセスフロー、所要時間、結果に与える影響を分析するための重要な判定要素です。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。通常、連携を通じて第三者の信用情報機関から取得され、申請者のプロフィールに保存されます。例 780650815
	否認理由 RejectionReason	融資申請が否認された際に示される具体的な理由です。
説明融資申請の「判定結果」が「却下」の場合に、否認の根本的な理由を示す属性です。「信用スコア不足」、「債務所得比率が高い」、「書類不備」などが一般的な理由です。根本原因分析に非常に役立つデータです。よくある否認理由を分析することで、申請プロセス、申請者の適格性、融資基準における構造的な問題を特定できます。「融資判定結果分析」ダッシュボードはこの情報を使い、承認率全体の改善につながる具体的な分析を提供します。重要な理由融資が否認された理由を明らかにし、よくある問題への対策を講じて申請の成功率を高められます。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。否認された申請の判定履歴またはステータス履歴で利用できる可能性があります。例債務所得比率が高すぎます低いクレジットスコア申請書類の不備
	引受審査SLA目標 UnderwritingSlaTarget	引受審査を完了するまでの目標時間です。時間または日数で指定します。
説明融資組成プロセスの引受審査段階におけるサービスレベル合意（SLA）の目標を定義する属性です。引受審査の開始から判定が下されるまでに許容される最大時間を表します。パフォーマンスを評価する基準として使用します。実際の引受審査時間とSLA目標を比較することで、「引受審査SLA遵守率」KPIを算出し、違反を特定できます。「引受審査サービスレベル遵守」ダッシュボードの基礎となる情報であり、コンプライアンスを監視し、SLA違反のリスクがある申請の優先順位付けに役立ちます。重要な理由パフォーマンスを評価する明確な基準となり、SLA遵守状況の測定と引受審査の遅延の特定を可能にします。入手先 Blendのドキュメントまたは業務ルール設定を確認してください。融資商品などの条件に基づいて設定できる項目である可能性があります。例 48時間3日24時間
	引受審査SLA違反の有無 IsUnderwritingSlaBreached	引受審査の所要時間が定義されたSLA目標を超えたかどうかを示す計算フラグです。
説明引受審査の実際の所要時間と「UnderwritingSlaTarget」を比較して導出するブール型（True／False）の属性です。実際の所要時間が目標を超えると、このフラグはTrueになります。複雑な時間比較を単純な二値の指標に変換するため、分析やダッシュボードで扱いやすくなります。「引受審査サービスレベル遵守」ダッシュボードで違反件数を数え、「引受審査SLA遵守率」KPIを算出するために直接使用します。サービス基準を満たさなかったすべてのケースをすばやく特定できます。重要な理由 SLA違反を明確に示す二値の指標となり、レポート作成を簡単にし、違反した申請をすばやく絞り込めます。入手先計算フィールドです。ロジックは次のとおりです： (UnderwritingDecisionRendered.Timestamp - UnderwritingCommenced.Timestamp) > UnderwritingSlaTarget 例 truefalse
	手戻りの有無 IsRework	同じケース内で、以前のステップを繰り返しているアクティビティかどうかを示す計算フラグです。
説明同じ融資申請ケース内で同一のアクティビティが以前に発生している場合、このブール型フラグはTrueになります。たとえば、同じ融資について「書類依頼」が2回目に発生した場合、2回目の発生が手戻りとして記録されます。手戻りを特定することは、プロセスの非効率、障壁、ループを把握するうえで重要です。「手戻りと再提出の分析」ダッシュボードと「融資申請あたりの手戻り率」KPIは、この属性を使って繰り返し作業の頻度と影響を定量化します。こうした事例を明らかにすることで、最初から正しく処理するための改善に注力できます。重要な理由プロセスの非効率やループを直接検出し、繰り返し作業の影響を簡単に定量化・分析できます。入手先通常は、ケーストレース内の繰り返しアクティビティを検出できるプロセスマイニングツールが計算します。データ準備の段階で計算することもできます。例 truefalse
	書類種別 DocumentType	依頼または受領する書類の種類です。「給与明細」や「銀行取引明細書」などがあります。
説明「書類依頼」や「書類受領」などのアクティビティで扱う補足書類の正確な種類を指定する属性です。融資プロセスにおける書類管理を把握するうえで重要な詳細情報です。書類種別で分析すると、「再依頼が最も多い書類はどれか」、「申請者からの提出に最も時間がかかる書類はどれか」といった問いに答えられます。「書類依頼効率分析」ダッシュボードはこの属性を使って、書類収集プロセスのパターンや非効率を特定し、手戻りと遅延の削減を目指します。重要な理由書類関連アクティビティの詳細を把握し、特定の書類に関する非効率や依頼の繰り返しを特定できます。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。文書管理タスクまたはイベントの詳細で利用できるはずです。例給与明細W-2フォーム銀行取引明細書納税申告書
	物件所在州 PropertyState	融資対象物件が所在する米国の州です。
説明融資対象となる物件の所在州を識別する属性です。住宅ローン申請では特に重要です。融資規制や市場環境は州によって大きく異なる場合があります。分析に地理的な視点を加えられます。地域ごとのサイクルタイムや承認率など、プロセスパフォーマンスを比較できます。地域ごとのボトルネックを特定し、地域の規制がプロセスに与える影響を把握し、より効果的にリソースを配分できます。重要な理由融資組成プロセスを地理的に分析し、地域ごとのパフォーマンスの違いや規制の影響を明らかにします。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。住宅ローン申請の物件情報として収集される標準項目です。例 CANYTXFL
	申請者種別 ApplicantType	「新規顧客」や「既存顧客」など、申請者を分類したものです。
説明融資機関との関係に基づいて申請者を分類する属性です。「新規顧客」、「既存顧客」、「社内従業員」、「パートナー紹介」などがあります。申請者の種類によって異なるプロセスルールが適用されたり、既存データを利用できたりするため、処理時間や承認率に影響する可能性があります。申請者種別ごとのプロセスの違いを分析することで、既存顧客の手続きを効率化する機会や、新規顧客が感じる障壁を特定できます。重要な理由顧客との関係に基づくプロセスの違いを分析できます。データの利用可能性、リスク評価、全体の処理速度に影響する可能性があります。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。申請者の情報を顧客マスターデータベースと照合して導出するか、直接記録する場合があります。例新規顧客既存顧客優先パートナー
	融資額 LoanAmount	申請者が希望する融資の総額です。
説明申請対象となる融資の元本額を含む属性です。融資額は、引受審査の複雑さや厳格さに大きく影響する可能性があります。融資額に基づいてプロセスを分析すると、有用な分類が可能になります。たとえば、高額融資では少額融資とは異なる、より厳格なプロセス経路をたどる場合があります。これにより、サイクルタイムや承認率の違いを説明し、分析用に案件を金額帯へ分類できます。重要な理由重要な業務上の背景情報を提供し、申請の金銭的価値に基づく分析を可能にします。金銭的価値は、プロセスの複雑さと相関することがよくあります。入手先 Blendのドキュメントを確認してください。融資申請書に必ず含まれる標準的かつ重要な項目です。例 350000.0050000.001250000.00

必須推奨任意

融資実行のアクティビティ

正確なプロセスディスカバリーとボトルネックの特定のため、イベントログで追跡すべき重要なプロセス手順とマイルストーンです。

7 推奨 9 任意

	アクティビティ	説明
	引受審査の判断を確定	引受審査の完了を示し、「承認」、「条件付き承認」、「否認」などの判定につながります。このイベントによって、引受審査の中核となる分析が完了します。
重要な理由このアクティビティは、引受審査のサイクルタイムとSLA遵守状況を測定する際の終点です。判定結果は、承認率や否認理由を分析するうえで重要な属性です。入手先通常、引受担当者がシステムに判定を登録した際に、明示的なイベントとして記録されます。また、「承認」や「否認」など、引受審査中のステータスから別のステータスへ変更されたことから推定することもできます。取得引受担当者が判定を登録したイベント、またはその後のステータス変更のタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	引受審査を開始	引受審査の開始を示します。引受担当者が融資申請と補足書類の詳細な確認を始める段階です。通常は、引受担当者が案件を自分に割り当てた時点、または案件のステータスが「In Underwriting」に変わった時点で記録されます。
重要な理由最も重要な判断段階の始まりを示す主要なマイルストーンです。Underwriting SLA Adherence Rate KPIの測定開始点となり、引受審査前のボトルネックを特定する際にも役立ちます。入手先申請のステータスが「Underwriting in Progress」または「Assigned to Underwriter」に変わったことと、その日時から推定できます。取得融資ステータスが引受審査中の状態に変わった日時を特定します。イベントタイプ inferred
	申請否認	引受審査の結果、融資申請が正式に否認されたことを示します。プロセスが成功しなかった別の終了パターンです。
重要な理由重要な「不成功パターン」の終了イベントです。否認件数と理由を分析することは、融資基準の見直しや「融資申請否認率」KPIの改善に欠かせません。入手先引受担当者が下した「否認」判定に対応するイベントです。Blendの最終ステータス更新として、関連するタイムスタンプと理由コードとともに記録されます。取得最終ステータスが「否認」または「却下」に変更された時点のタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	申請提出	申請者または融資担当者が、完成した融資申請を処理のために正式に提出したことを示します。処理と引受審査のタイムラインが正式に始まる重要なイベントです。
重要な理由エンドツーエンドの処理時間とサービスレベル合意（SLA）を測定する正式な開始点です。申請書の作成段階と、実際の処理段階を区別するのに役立ちます。入手先 Blendでは、明示的なイベント、または融資申請の監査証跡内のステータス変更として記録される可能性があります。たとえば、ステータスが「Draft」から「Submitted」に変わるケースです。取得申請提出に関するイベントログまたはステータス変更の日時を特定します。イベントタイプ explicit
	申請開始	融資担当者または申請者がBlendシステムで新しい融資申請の作成を開始した時点を示します。必要な情報がすべて集まり、正式に提出される前であっても、最初に作成される記録になることがよくあります。
重要な理由このアクティビティは融資のLoan Originationプロセスの最初のトリガーとなり、申請者が申請を完成させて提出するまでの時間の測定や、申請の離脱率の分析に役立ちます。入手先このイベントは、Blendの主要な申請テーブルにある融資申請レコードの作成日時として記録される可能性があります。Loan Application IDに関連付けられた最も早い日時から推定できます。取得主要な融資申請レコードの作成日時を使用します。イベントタイプ inferred
	融資オファー受諾	申請者が融資オファーとその条件を正式に受諾したことを表します。申請者が融資手続きを進める意思を示す重要な節目です。
重要な理由このアクティビティは、承認からクロージングまでの転換が成功したことを示す重要な指標です。受諾までにかかった時間を分析することで、オファーの競争力を把握できます。入手先申請者がBlendポータルで電子署名を行うか、その他の方法で受諾を示した際に、このイベントが記録され、タイムスタンプ付きでステータスが更新されます。取得申請者がシステム上で行った電子署名または受諾操作のタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	資金実行完了	融資組成プロセスが正常に完了し、融資額が申請者または関係者に振り込まれたことを表します。このイベントによって、融資申請が成功裏に完了します。
重要な理由プロセスにおける主要な「成功パターン」の終了イベントです。このアクティビティまでの時間を測定することで、融資組成全体のサイクルタイムという重要なKPIを算出できます。入手先通常、融資担当者が資金実行部門から確認を受けた後、Blendで申請ステータスを「資金実行済み」または「クローズ済み」に更新した際に記録されます。基幹銀行システムとの連携から取得される場合もあります。取得ステータスが「資金実行済み」、「払い出し済み」、または「完了」に変更された時点のタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	クロージング開示書類送付	署名前の確認用として、法令で定められた最終的なクロージング書類一式を申請者に送付したことを示します。最終クロージングに先立って実施する必要がある、期限管理が重要なコンプライアンス上のステップです。
重要な理由このイベントを追跡することは、TILA-RESPA統合開示（TRID）規則における3日間の確認期間など、義務付けられた待機期間を遵守するうえで欠かせません。入手先クロージング開示書類一式を送付した正確な時刻とともに、Blendの通信ログまたは文書管理ログに記録されている可能性があります。取得「Closing Disclosure」書類一式の送付に関連する、タイムスタンプ付きのイベントログを探します。イベントタイプ explicit
	信用確認を完了	申請者の信用報告書とスコアが信用情報機関から正常に受信され、融資ファイルに添付された時点を示します。信用データを確認できる状態になったことを示すイベントです。
重要な理由信用確認の開始から完了までの時間は、外部サービスの効率を測定する指標です。このデータは、その後の引受審査とリスク評価に欠かせません。入手先信用情報機関のAPIから正常な応答を受信した時点で記録されます。Blendのログ、または信用確認タスクのステータス更新として日時とともに保存されます。取得信用報告書の応答に関する日時付きのログエントリ、または「Completed」ステータスへの更新を探します。イベントタイプ explicit
	信用確認を開始	信用情報機関から申請者の信用報告書を取得する依頼が開始されたことを示します。申請者の信用力を評価するための重要なステップです。
重要な理由重要なデータ収集ステップです。信用確認の開始から完了までにかかった時間を分析することで、外部サービスとの連携に関する遅延を特定できます。入手先通常は信用情報機関へのAPI呼び出しとして記録され、Blendのシステムログまたは監査証跡に日時とともに保存されます。取得信用報告書の取得依頼に関する、日時付きのログエントリを探します。イベントタイプ explicit
	初期開示書類を送付	法令で求められる初期開示書類一式を申請者に送付した時点を示します。プロセスの早い段階で実施する必要がある、重要なコンプライアンス上のステップです。
重要な理由このコンプライアンスに関わるアクティビティを追跡することは、規制監査に不可欠です。実施時期を分析することで、RESPAやTILAなどの規制への適合状況を確認できます。入手先 Blend内の通信または文書管理モジュールに、開示書類一式が生成されて送付された日時として記録される可能性があります。取得「Initial Disclosure」書類一式の送付に関する、日時付きのイベントログを探します。イベントタイプ explicit
	書類を依頼	システムまたは融資担当者が、給与明細や銀行取引明細など、必要な補足書類を申請者に依頼したことを示します。申請ワークフロー内で自動または手動で行われるアクションです。
重要な理由このアクティビティを分析することで、書類収集に関するボトルネックを特定できます。同じCaseで複数回発生している場合は、手戻りやプロセスの非効率を示します。Repeated Document Request Rate KPIで測定できます。入手先通常はBlend内の書類追跡またはチェックリストモジュールに、依頼ごとの日時とともに記録されます。取得書類管理機能または申請者とのコミュニケーション機能からイベントログを取得します。イベントタイプ explicit
	書類を受領	申請者が依頼された補足書類のすべて、または一部をアップロードまたは提出した時点を示します。通常は、申請を次の段階、たとえば引受審査へ進めるための前提となるイベントです。
重要な理由書類の依頼から受領までの時間は、遅延が発生しやすい箇所です。追跡することで、申請者の対応速度と書類収集プロセスの効率を測定できます。入手先 Blendの文書管理システムで書類がアップロードされた日時、またはステータスが「Received」に変更された日時として記録されます。取得書類チェックリストのアップロード日時またはステータス更新日時を使用します。イベントタイプ explicit
	申請取下げ	最終判定または資金実行の前に、申請者が申請を取り下げたことを示します。プロセスが成功しなかった結果を表します。
重要な理由主要な「不成功パターン」の終了イベントです。申請がいつ、なぜ取り下げられたかを分析することで、顧客体験、競合状況、プロセス上の障壁を把握できます。入手先 Blendでステータスが「取下げ」に変更されたことで記録されます。申請者がポータルから操作する場合と、融資担当者が手動で変更する場合があります。取得イベントまたはステータスが「取下げ」に変更された時点のタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	融資オファー生成	「承認」の引受判定後に発生するアクティビティで、申請者に送付する正式な融資オファー文書の作成を表します。承認された融資条件を正式な形にします。
重要な理由引受判定からオファー生成までの時間から、事務処理の遅延を把握できます。融資の受諾に至るまでの重要なステップです。入手先 Blend内の文書生成ログに、融資オファー文書が作成された時刻を示すタイムスタンプとともに記録されている可能性があります。取得融資オファー文書レコードの作成タイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	融資契約署名	申請者がクロージング書類一式への最終署名を完了し、融資契約に法的拘束力が生じたことを示します。資金を払い出す前に申請者が行う必要がある最終ステップです。
重要な理由申請者による最終確認であり、資金実行の前提条件です。この段階の遅延は、資金実行のスケジュールや顧客満足度に影響する可能性があります。入手先 Blendと連携した電子署名プラットフォームを通じて記録され、最終署名が完了した時刻のタイムスタンプが保存されます。取得最終融資書類一式の電子署名プロセスが完了した時点のタイムスタンプを取得します。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Blendからデータを取得する方法

ステップ

API認証情報を取得：開始前に、Blendの管理者またはBlendサポートへ連絡し、API認証情報を取得してください。Reporting APIへのアクセス権限を持つClient IDとClient Secretが必要です。
抽出スクリプトを設定：以下のQueryセクションにあるスクリプトをextract_blend_data.shというファイル名で保存してください。ファイルを開き、CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、START_DATE（例：'2023-01-01'）、END_DATE（例：'2023-06-30'）のプレースホルダーを実際の値に置き換えてください。
スクリプトを実行可能にする：ターミナルまたはコマンドラインを開き、スクリプトを保存したディレクトリへ移動して、chmod +x extract_blend_data.shを実行してください。
抽出スクリプトを実行：./extract_blend_data.shを実行してください。スクリプトはまずBlendで認証し、loan_applicationsとmilestonesの2つのレポートを要求します。その後、レポートをダウンロードできる状態になるまでAPIをポーリングします。
ダウンロードしたファイルを確認：スクリプトが正常に完了すると、同じディレクトリにloan_applications.csv.gzとmilestones.csv.gzという2つの圧縮ファイルが作成されます。gunzipなどのツールで解凍し、loan_applications.csvとmilestones.csvに変換してください。
生のデータを確認：loan_applications.csvには、ローン申請1件につき1行のディメンション属性が含まれます。milestones.csvには、ローン申請ごとに複数の行が含まれ、それぞれ特定のマイルストーンイベントとタイムスタンプを表します。
データをイベントログに変換：生のファイルを1つのイベントログに変換する必要があります。PythonとPandas、データベース、ETLツールなどを使い、次の処理を行ってください。 a. データを読み込む：loan_applications.csvとmilestones.csvの両方をツールに取り込んでください。 b. 申請開始イベントを作成：loan_applicationsデータから、申請作成時刻を使ってApplication Startedイベントを作成してください。これが最初の行群になります。 c. マイルストーンデータをアンピボット：milestonesデータを処理します。必要なアクティビティ（例：ApplicationSubmitted、Funded）に該当する各マイルストーンレコードについて、イベントログに新しい行を作成してください。Blendのマイルストーン名を必要なActivityNameにマッピングします。 d. 属性を結合：アンピボットしたマイルストーンデータとloan_applicationsデータをローン申請IDで結合します。これにより、すべてのイベント行にLoanProductやApplicationChannelなどの属性が追加されます。
列をProcessMindのスキーマにマッピング：必要な列名を持つ最終イベントログテーブルを作成してください。マッピング方法は次のとおりです。
- LoanApplicationId：blend_loan_uuidまたは同等のID列から取得します。
- ActivityName：マイルストーン名、または初期作成イベントに基づいて設定します。
- EventStartTime：マイルストーンのcompletedAtタイムスタンプ、または申請のcreatedAtタイムスタンプから取得します。
- EventEndTime：マイルストーンイベントではEventStartTimeと同じ値を設定できます。
- SourceSystemName：静的な値Blendを設定します。
- LastDataUpdateTime：スクリプトを実行した時刻を設定します。
- 結合したloan_applicationsデータからAssignedLoanOfficerなどの推奨属性を設定します。
CSVにエクスポート：変換後のデータを1つのCSVファイルにエクスポートします。UTF-8でエンコードし、ヘッダーが指定された属性名と完全に一致していることを確認してください。このファイルをProcessMindにアップロードできます。

設定

API認証情報：認証には有効なClient IDとClient Secretが必要です。これらはBlendに申請してください。
API環境：Blend環境に対応する正しいベースURLを使用していることを確認してください（本番環境では例：api.blend.com）。
レポートタイプ：この抽出方法では、申請属性用のloan_applicationsとイベントデータ用のmilestonesという2つの標準レポートタイプを使用します。カスタムレポートを利用できる場合もありますが、この方法の対象外です。
期間：スクリプトにはSTART_DATEとEND_DATEをYYYY-MM-DD形式で指定する必要があります。初回分析では、データ量とプロセスに関する情報量のバランスを取るため、3～6か月の期間を推奨します。期間が長すぎると、APIによるレポート生成がタイムアウトしたり、完了までに長時間かかったりする場合があります。
権限：使用するAPI認証情報には、レポートデータを要求・ダウンロードするために必要なスコープと権限が付与されている必要があります。
データ形式：APIはGZIP圧縮されたCSVファイルとしてデータを返します。環境にファイルを解凍するツール（例：gunzip）が必要です。

a サンプルクエリ bash

#!/bin/bash

# === Configuration ===
# Replace with your Blend API credentials and desired date range.
CLIENT_ID="[Your Blend Client ID]"
CLIENT_SECRET="[Your Blend Client Secret]"

# Date range for the report in YYYY-MM-DD format.
START_DATE="[YYYY-MM-DD]"
END_DATE="[YYYY-MM-DD]"

# Blend API Environment URL
BASE_URL="https://api.blend.com"

# === Script Body ===
echo "Starting Blend data extraction..."

# 1. Authenticate and get a bearer token
echo "Authenticating with Blend API..."
TOKEN_RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/oauth/token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "client_id": "'"${CLIENT_ID}"'",
    "client_secret": "'"${CLIENT_SECRET}"'",
    "grant_type": "client_credentials"
  }')

ACCESS_TOKEN=$(echo ${TOKEN_RESPONSE} | sed -E 's/.*"access_token":"([^"]+)".*/\1/')

if [ -z "${ACCESS_TOKEN}" ] || [ "${ACCESS_TOKEN}" == "null" ]; then
  echo "Authentication failed. Check your credentials."
  echo "Response: ${TOKEN_RESPONSE}"
  exit 1
fi
echo "Authentication successful."

# Function to request, poll, and download a report
fetch_report() {
  local report_type=$1
  echo "\nRequesting report: ${report_type}"

  # 2. Request the report
  REQUEST_RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/reporting/reports" \
    -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "type": "'"${report_type}"'",
      "startDate": "'"${START_DATE}"'",
      "endDate": "'"${END_DATE}"'"
    }')

  REPORT_ID=$(echo ${REQUEST_RESPONSE} | sed -E 's/.*"id":"([^"]+)".*/\1/')

  if [ -z "${REPORT_ID}" ] || [ "${REPORT_ID}" == "null" ]; then
    echo "Failed to request report ${report_type}."
    echo "Response: ${REQUEST_RESPONSE}"
    return 1
  fi
  echo "Report requested successfully. Report ID: ${REPORT_ID}"

  # 3. Poll for report completion
  while true; do
    STATUS_RESPONSE=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/reporting/reports/${REPORT_ID}" \
      -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}")
    
    REPORT_STATUS=$(echo ${STATUS_RESPONSE} | sed -E 's/.*"status":"([^"]+)".*/\1/')
    echo "Current status for ${report_type}: ${REPORT_STATUS}"

    if [ "${REPORT_STATUS}" == "complete" ]; then
      DOWNLOAD_URL=$(echo ${STATUS_RESPONSE} | sed -E 's/.*"url":"([^"]+)".*/\1/')
      break
    elif [ "${REPORT_STATUS}" == "failed" ]; then
      echo "Report generation failed for ${report_type}."
      return 1
    fi
    sleep 30 # Wait for 30 seconds before checking again
  done

  # 4. Download the report
  echo "Report is ready. Downloading from ${DOWNLOAD_URL}"
  curl -s -o "${report_type}.csv.gz" "${DOWNLOAD_URL}"

  if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "Successfully downloaded ${report_type}.csv.gz"
  else
    echo "Download failed for ${report_type}."
    return 1
  fi
}

# Fetch both required reports
fetch_report "loan_applications"
fetch_report "milestones"

echo "\nExtraction script finished."
echo "Next steps: Decompress the .csv.gz files and use a transformation tool to create the final event log."

ステップ

Blendでデータ配信を有効化：BlendのCustomer Success ManagerまたはBlendサポートに連絡し、アカウントでデータ自動配信機能を有効にするよう依頼してください。設定を行うための前提条件です。
AWS S3バケットを準備：データエクスポートを受け取る専用のAmazon S3バケットを作成してください。対象バケットへのプログラムによるアクセス（s3:PutObject）をBlendに許可するIAMポリシーが必要です。信頼ポリシーに使用するBlendのAWSアカウントIDは、Blendから提供されます。
データ配信先を設定：Blendの管理パネルで、Data DeliveryまたはIntegrationsセクションへ移動します。新しい配信先を追加し、S3 Bucketを選択して、S3バケット名、バケットのリージョン、Blend用に作成したIAMロールのARNを入力してください。
エクスポートするデータオブジェクトを選択：新しいエクスポートジョブを設定し、必要なマイルストーン情報を含むデータオブジェクトを選択してください。主なオブジェクトは通常、LoanApplication、MilestoneEvents、ApplicationDecision、DocumentEventsです。必要なアクティビティのタイムスタンプを含むすべてのフィールドがエクスポートスキーマに含まれていることを確認してください。
エクスポートジョブをスケジュール：エクスポートの配信頻度を設定します。データを適度に最新の状態に保つため、プロセスマイニングでは毎日のスケジュールを推奨します。初回実行を開始して、最初のデータファイルを取得してください。
ETL変換プロセスを設定：Blendから配信されるデータは、ローン申請1件につき1行のJSONやCSVなど、生の形式で提供されることが多いです。AWS Glue、Python、その他のデータ連携プラットフォームなどを使い、自動ETL（Extract、Transform、Load）スクリプトを作成してください。このスクリプトでS3から生のファイルを読み込みます。
データをイベントログに変換：ETLスクリプトの中心的な処理は、生の横持ちデータを縦持ちのイベントログ形式にアンピボットすることです。各ローン申請について、タイムスタンプ項目をActivityName列にマッピングし、主要なマイルストーンまたはアクティビティごとに個別の行を生成します。この変換には、提供されているクエリロジックをテンプレートとして使用してください。
ProcessMind向けに読み込み・整形：ETLスクリプトで、変換後のイベントログを新しい保存先またはデータベースに書き込んでください。最終テーブルをCSVファイルにエクスポートします。プロセスマイニングツールにアップロードする前に、列ヘッダーが必要な属性（LoanApplicationId、ActivityName、EventStartTimeなど）と一致していることを確認してください。

設定

Blendのデータ配信機能：Blendサポートがインスタンスで有効にする必要があります。デフォルトでは利用できません。
AWS S3バケットとIAMロール：適切に設定したS3バケットと、BlendのAWSアカウントとの信頼関係を持つIAMロールが必要です。ポリシーにはs3:PutObject権限を付与してください。
エクスポートするデータオブジェクト：Blendからエクスポートするデータオブジェクトを慎重に選択してください。通常は、必要なアクティビティをすべて取得するため、ローン単位のデータ、マイルストーンデータ、意思決定データを組み合わせます。
ファイル形式：JSONやParquetなど、構造化されたファイル形式を選択してください。JSONは、ローン申請で一般的なネストされたデータ構造を柔軟に扱えることが多い形式です。
配信頻度：毎日（24 hours）の配信スケジュールを推奨します。より頻繁な配信も可能な場合がありますが、処理負荷が増加します。
履歴データ：標準設定では継続的なデータフィードが提供されます。完全な履歴分析を行うには、Blendサポートと調整し、1回限りの履歴データのバックフィルを手配してください。

a サンプルクエリ sql

/*
This is a conceptual transformation query executed by an ETL tool (e.g., AWS Glue, Python script)
on the raw data files (e.g., loan_applications.json) delivered by Blend to your S3 bucket.
The source 'blend_raw_data' represents the parsed file content.
*/
SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Application Started' AS ActivityName,
    createdAt AS EventStartTime,
    createdAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE createdAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Application Submitted' AS ActivityName,
    submittedAt AS EventStartTime,
    submittedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE submittedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Initial Disclosures Sent' AS ActivityName,
    milestones.initialDisclosuresSentAt AS EventStartTime,
    milestones.initialDisclosuresSentAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.initialDisclosuresSentAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Documents Requested' AS ActivityName,
    milestones.documentsFirstRequestedAt AS EventStartTime,
    milestones.documentsFirstRequestedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.documentsFirstRequestedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Documents Received' AS ActivityName,
    milestones.documentsAllReceivedAt AS EventStartTime,
    milestones.documentsAllReceivedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.documentsAllReceivedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Credit Check Initiated' AS ActivityName,
    milestones.creditCheckInitiatedAt AS EventStartTime,
    milestones.creditCheckInitiatedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.creditCheckInitiatedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Credit Check Completed' AS ActivityName,
    milestones.creditCheckCompletedAt AS EventStartTime,
    milestones.creditCheckCompletedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.creditCheckCompletedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Underwriting Commenced' AS ActivityName,
    milestones.underwritingStartedAt AS EventStartTime,
    milestones.underwritingStartedAt AS EventEndTime,
    underwriterName AS AssignedLoanOfficer, -- Assumes an underwriter field exists
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.underwritingStartedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Underwriting Decision Rendered' AS ActivityName,
    decision.timestamp AS EventStartTime,
    decision.timestamp AS EventEndTime,
    underwriterName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    decision.outcome AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE decision.timestamp IS NOT NULL AND decision.outcome IN ('Approved', 'Approved with Conditions', 'Denied')

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Loan Offer Generated' AS ActivityName,
    milestones.loanOfferGeneratedAt AS EventStartTime,
    milestones.loanOfferGeneratedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.loanOfferGeneratedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Closing Disclosures Sent' AS ActivityName,
    milestones.closingDisclosuresSentAt AS EventStartTime,
    milestones.closingDisclosuresSentAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.closingDisclosuresSentAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Loan Offer Accepted' AS ActivityName,
    milestones.loanOfferAcceptedAt AS EventStartTime,
    milestones.loanOfferAcceptedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.loanOfferAcceptedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Loan Agreement Signed' AS ActivityName,
    milestones.closingCompletedAt AS EventStartTime,
    milestones.closingCompletedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.closingCompletedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Funds Disbursed' AS ActivityName,
    fundedAt AS EventStartTime,
    fundedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE fundedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Application Withdrawn' AS ActivityName,
    withdrawnAt AS EventStartTime,
    withdrawnAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    'Withdrawn' AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE withdrawnAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Application Denied' AS ActivityName,
    decision.timestamp AS EventStartTime,
    decision.timestamp AS EventEndTime,
    underwriterName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    'Denied' AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE decision.outcome = 'Denied'

ステップ

前提条件と環境設定：システムにPython 3.6以降がインストールされていることを確認してください。pip install requests pandasを実行して必要なPythonライブラリをインストールします。Blendの管理者から、Client IDとClient Secretを含むAPI認証情報を取得してください。Blend Public APIで認証するために必要です。
Pythonスクリプトを設定：提供されているPythonスクリプトをテキストエディターで開きます。CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、API_BASE_URL、START_DATE、END_DATEのプレースホルダーを、Blendインスタンスの情報と抽出対象期間に置き換えてください。
マイルストーンのマッピングを確認：スクリプトは、Blendの特定のマイルストーンキーを必要なプロセスアクティビティにマッピングします。スクリプト内のMILESTONE_MAPPING辞書を確認してください。組織のBlend設定では、マイルストーンに異なるキーを使用している場合があります。Blend管理者またはAPIドキュメントに確認し、インスタンスに合うようキーを調整してください。
抽出スクリプトを実行：コマンドラインでpython your_script_name.pyを実行してください。スクリプトはまずBlend APIで認証し、アクセストークンを取得してから、指定期間のローンデータの取得を開始します。
データ取得の流れ：スクリプトは、指定期間内に作成されたすべてのローンを順番に処理します。各ローンについて、ローンの基本情報を取得した後、関連するすべてのマイルストーンを取得するために追加のAPI呼び出しを行います。処理済みのローン数を示す進捗状況がコンソールに表示されます。
イベントログを作成：スクリプトは取得したローンデータとマイルストーンデータをメモリ上で処理します。各ローン申請について、Application Started、Documents Received、Underwriting Decision Renderedなど、16個の必須アクティビティごとに個別の行を作成します。ローンオブジェクトのタイムスタンプとマイルストーンの完了日を使用します。
最終ステータスを処理：Application DeniedやApplication Withdrawnなどの終了アクティビティについては、ローンの最終ステータスを確認します。いずれかのステータスに該当する場合、ローンの最終更新時刻をイベント時刻として対応するイベントを作成します。
データを変換・整形：すべてのイベントを1つのPandas DataFrameにまとめます。データ型と列名（LoanApplicationId、ActivityName、EventStartTimeなど）がProcessMindの要件に一致することを確認します。EventStartTimeとEventEndTimeは、一貫したISO 8601形式の文字列に整形します。
CSVにエクスポート：すべてのローンの処理が完了したら、最終的なDataFrameを、スクリプトと同じディレクトリにblend_event_log.csvという名前で保存します。このファイルをProcessMindにアップロードできます。

設定

API認証情報：Blend Public APIで認証するには、有効なClient IDとClient Secretを指定する必要があります。これらは安全に保管し、本番スクリプトに直接ハードコードしないでください。
APIベースURL：スクリプトには、BlendインスタンスのAPIベースURLが必要です。例：https://api.blend.com。
期間：START_DATEとEND_DATEのパラメーターで、ローン申請の作成日時に基づく抽出期間を指定します。データ量とAPI負荷を抑えるため、まずは3～6か月の期間から始めることを推奨します。
マイルストーンキーのマッピング：スクリプトは辞書（MILESTONE_MAPPING）を使って、Blend内部のマイルストーンキー（例：sent-initial-disclosure）を人が読みやすいアクティビティ名に変換します。これらのキーはBlend内で設定できるため、組織固有の設定に合わせて確認・調整する必要があります。
APIレート制限：Blend APIでは、1分間に実行できるリクエスト数に制限があります。提供されているスクリプトには基本的な待機タイマーが含まれていますが、非常に大規模なデータセットでは、制限に達しないよう、より信頼性の高い指数バックオフ戦略が必要になる場合があります。

a サンプルクエリ python

import requests
import pandas as pd
import time
import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
CLIENT_ID = class="hl-string">'YOUR_CLIENT_ID'
CLIENT_SECRET = class="hl-string">'YOUR_CLIENT_SECRET'
class=class="hl-string">"hl-comment"># Use https://api.blend.com for production or the appropriate sandbox URL
API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.blend.com'
class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for loan creation (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'2023-06-30'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Blend Milestone Key to Activity Name Mapping ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: These keys may differ based on your Blend configuration.
class=class="hl-string">"hl-comment"># Please verify and update them to match your instance.
MILESTONE_MAPPING = {
    class="hl-string">'sent-initial-disclosure': class="hl-string">'Initial Disclosures Sent',
    class="hl-string">'borrower-documents-requested': class="hl-string">'Documents Requested',
    class="hl-string">'borrower-documents-received': class="hl-string">'Documents Received',
    class="hl-string">'credit-report-ordered': class="hl-string">'Credit Check Initiated',
    class="hl-string">'credit-report-received': class="hl-string">'Credit Check Completed',
    class="hl-string">'underwriting-started': class="hl-string">'Underwriting Commenced',
    class="hl-string">'underwriting-decision-complete': class="hl-string">'Underwriting Decision Rendered',
    class="hl-string">'loan-terms-generated': class="hl-string">'Loan Offer Generated',
    class="hl-string">'sent-closing-disclosure': class="hl-string">'Closing Disclosures Sent',
    class="hl-string">'loan-terms-accepted': class="hl-string">'Loan Offer Accepted',
    class="hl-string">'signed-closing-documents': class="hl-string">'Loan Agreement Signed',
    class="hl-string">'funding-complete': class="hl-string">'Funds Disbursed'
}

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with the Blend API to get an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/oauth/token'
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    response = requests.post(auth_url, json=payload)
    response.raise_for_status()
    return response.json()[class="hl-string">'access_token']

def get_loans(token, start_date, end_date):
    class="hl-string">"""Fetches all loans within a specified date range."""
    loans_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/loans'
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}', class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'}
    params = {class="hl-string">'createdAfter': start_date, class="hl-string">'createdBefore': end_date, class="hl-string">'limit': 100}
    all_loans = []
    
    while loans_url:
        response = requests.get(loans_url, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        all_loans.extend(data[class="hl-string">'loans'])
        loans_url = data.get(class="hl-string">'nextLink')
        params = {}
        print(fclass="hl-string">'Fetched {len(all_loans)} loans so far...')
        time.sleep(1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect API rate limits
    return all_loans

def get_milestones_for_loan(token, loan_id):
    class="hl-string">"""Fetches all milestones for a specific loan ID."""
    milestones_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/loans/{loan_id}/milestones'
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}', class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'}
    response = requests.get(milestones_url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    return response.json().get(class="hl-string">'milestones', [])

def main():
    class="hl-string">"""Main function to orchestrate the extraction process."""
    print(class="hl-string">'Starting Blend data extraction...')
    try:
        access_token = get_access_token()
        loans = get_loans(access_token, START_DATE, END_DATE)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">'Error communicating with Blend API: {e}')
        return

    event_log = []
    last_data_update_time = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    for i, loan in enumerate(loans):
        print(fclass="hl-string">'Processing loan {i+1}/{len(loans)}: {loan["id"]}')
        loan_id = loan[class="hl-string">'id']
        common_attributes = {
            class="hl-string">'LoanApplicationId': loan_id,
            class="hl-string">'SourceSystemName': class="hl-string">'Blend',
            class="hl-string">'LastDataUpdateTime': last_data_update_time,
            class="hl-string">'LoanProduct': loan.get(class="hl-string">'loanType'),
            class="hl-string">'ApplicationChannel': loan.get(class="hl-string">'channel'),
            class="hl-string">'AssignedLoanOfficer': loan.get(class="hl-string">'loanTeam', [{}])[0].get(class="hl-string">'name'),
            class="hl-string">'DecisionOutcome': loan.get(class="hl-string">'status')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Application Started
        if loan.get(class="hl-string">'created'):
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Started',
                class="hl-string">'EventStartTime': loan[class="hl-string">'created'],
                class="hl-string">'EventEndTime': loan[class="hl-string">'created']
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Application Submitted
        if loan.get(class="hl-string">'submitted'):
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Submitted',
                class="hl-string">'EventStartTime': loan[class="hl-string">'submitted'],
                class="hl-string">'EventEndTime': loan[class="hl-string">'submitted']
            })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process milestones
        try:
            milestones = get_milestones_for_loan(access_token, loan_id)
            for milestone in milestones:
                activity_name = MILESTONE_MAPPING.get(milestone.get(class="hl-string">'key'))
                if activity_name and milestone.get(class="hl-string">'completedDate'):
                    event_log.append({
                        **common_attributes,
                        class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                        class="hl-string">'EventStartTime': milestone[class="hl-string">'completedDate'],
                        class="hl-string">'EventEndTime': milestone[class="hl-string">'completedDate']
                    })
            time.sleep(0.5) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect API rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">'Could not fetch milestones for loan {loan_id}: {e}')

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle terminal statuses from the loan object
        loan_status = loan.get(class="hl-string">'status')
        last_updated_time = loan.get(class="hl-string">'updated')
        if loan_status == class="hl-string">'withdrawn':
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Withdrawn',
                class="hl-string">'EventStartTime': last_updated_time,
                class="hl-string">'EventEndTime': last_updated_time
            })
        elif loan_status == class="hl-string">'declined':
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Denied',
                class="hl-string">'EventStartTime': last_updated_time,
                class="hl-string">'EventEndTime': last_updated_time
            })

    if not event_log:
        print(class="hl-string">'No events were generated. Please check your date range and configuration.')
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create and save DataFrame
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity
    column_order = [
        class="hl-string">'LoanApplicationId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventStartTime', class="hl-string">'EventEndTime',
        class="hl-string">'SourceSystemName', class="hl-string">'LastDataUpdateTime', class="hl-string">'AssignedLoanOfficer',
        class="hl-string">'LoanProduct', class="hl-string">'DecisionOutcome', class="hl-string">'ApplicationChannel'
    ]
    df = df[column_order]
    
    output_filename = class="hl-string">'blend_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">'Extraction complete. Event log saved to {output_filename}')

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

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