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6つのステップで進めるFinastra Fusion Mortgagebotの最適化ガイド

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Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請ワークフローを改善

ProcessMindを使うと、重要な業務プロセスに潜む非効率やボトルネックを明らかにできます。申請から完了までのどこで遅延が発生し、全体の処理速度やコンプライアンスに影響しているかを簡単に特定できます。プロセスの流れを可視化することで、業務を効率化し、手戻りを減らして、より迅速でコンプライアンスに沿った結果につなげられます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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融資申請プロセスを改善する理由

融資申請は、貸付機関の事業を支える重要なプロセスです。最初の申請から融資実行まで、複雑な手順が続きます。Finastra Fusion Mortgagebotを利用する組織では、このプロセスの効率が収益性、顧客満足度、規制要件への適合に直結します。高度なシステムを導入していても、プロセス自体の複雑さ、手作業による引き継ぎ、想定外のばらつきがボトルネックとなり、業務コストの増加や融資サイクルの長期化を招くことがあります。競争の激しい現在、迅速かつコンプライアンスに沿った融資承認は、顧客の維持と市場シェアの拡大に欠かせません。

融資申請の非効率は、申請者の待ち時間の長期化、融資担当者の業務負荷の増加、申請取り下げ率の上昇、さらにはコンプライアンス違反のリスクとして表れます。実際の業務の流れを把握し、申請が滞ったり、想定した手順から外れたりする箇所を見つけ、その原因を特定することが、競争力の維持と顧客・チーム双方にとってスムーズな手続きの実現につながります。

プロセスマイニングによる融資申請分析

プロセスマイニングを使うと、Finastra Fusion Mortgagebot内の融資申請プロセスを客観的にデータから分析できます。システムが記録したイベントログを分析し、融資申請ごとの実際の流れを最初から最後まで再構成します。これにより、想定上の手順ではなく、プロセスが実際にどのように進んでいるかを把握できます。

融資申請では、「申請提出」から「信用調査完了」、「審査開始」、「融資判断確定」、そして「融資実行」まで、申請ごとの進捗を正確に追跡できます。プロセスを可視化することで、次のことが可能になります。

実際のワークフローを可視化：標準手順からの逸脱を含め、プロセスのすべてのバリアントを把握できます。
ボトルネックを特定：審査チームの業務過多、書類取得の遅れ、承認待ちの滞留など、申請が止まる具体的なステップや引き継ぎ箇所を特定できます。
実績を正確に測定：各アクティビティとプロセス全体のサイクルタイムを正確に把握し、処理時間が長い箇所とその理由を確認できます。
手戻りのループを特定：追加情報や再審査のために申請が繰り返し差し戻される状況を検出し、初期のデータ収集や意思決定に潜む問題を把握できます。

Finastra Fusion Mortgagebotの詳細なデータを分析することで、推測に頼らず、プロセス改善に向けたデータに基づく判断が可能になります。

プロセスマイニングで見つかる主な改善領域

Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請データをプロセスマイニングで分析すると、次のような改善領域が見つかることがあります。

書類の収集と確認を効率化：遅延が長引く書類の種類や確認段階を特定し、自動化やワークフローの見直しにつなげます。
融資審査とリスク評価を改善：重要な段階で、待ち行列、並行作業、不要な順次処理が発生していないかを確認します。追加の人員が必要な箇所や、方針の見直しが可能な箇所も把握できます。
意思決定を効率化：承認、否決、取り下げなど、判断結果ごとの経路を分析し、一貫性のない判断や条件付き承認を早める機会を見つけます。
手作業の引き継ぎと手戻りを削減：申請が前のステップに戻ることの多い段階を特定し、指示の明確化、システム連携の改善、研修の見直しにつなげます。
コンプライアンスの遵守状況を改善：規制要件や社内方針からの逸脱を自動で検出し、リスクの予防と監査準備に役立てます。

こうしたインサイトをもとに、範囲の広い推測的な取り組みではなく、効果の大きい具体的な変更に取り組めます。

期待できる成果：融資業務の改善を数値で確認

プロセスマイニングで得たインサイトをもとに、Finastra Fusion Mortgagebotを使った融資申請プロセスで、具体的かつ測定可能な改善を目指せます。

融資サイクルタイムの短縮：融資申請全体を迅速化し、承認と融資実行を早めることで、顧客満足度と貸付機関の評価を高めます。
業務コストの削減：非効率なステップをなくし、手戻りを減らし、リソース配分を見直すことで、大幅なコスト削減につなげます。
コンプライアンスとリスク管理の強化：プロセスの逸脱を早期に特定・是正し、規制要件の遵守と監査リスクの低減を図ります。
顧客体験の向上：回答を迅速化し、申請手続きをスムーズにすることで、顧客の信頼と好意的な評価につなげます。
処理件数の増加：既存のリソースでより多くの融資申請を処理し、組織の融資対応力を高めます。
リソース配分の改善：融資担当者やサポートスタッフが付加価値の高い業務に集中できるようにし、意欲と生産性の向上につなげます。

プロセスを改善することで、変化に対応しやすく、コンプライアンスを守り、収益性の高い融資業務を実現できます。

融資申請プロセスの改善を始める

Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請プロセス改善に取り組むことは、明確で定量的な成果につながる戦略的な一歩です。プロセスマイニングを使えば、データにすばやく接続し、実際のプロセスを可視化して、具体的な改善案を見つけるためのツールと枠組みを利用できます。今日からデータに基づく分析を始め、融資業務を見直し、ボトルネックを減らして、業務効率とコンプライアンスの向上を目指しましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

申請提出から融資実行までのサイクルタイムが長いと、顧客満足度や収益目標に影響します。審査や書類確認などの重要な段階で遅延が起きると、申請者の不満や業務コストの増加につながります。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請プロセスで、長期化の原因となっているステップや経路を明らかにします。隠れたボトルネックを特定し、プロセスのばらつきによって完了までの時間が延びている箇所を示すことで、融資処理を早めるための改善を支援します。

審査段階が滞留の原因となり、未処理案件の増加やサービスレベル合意の未達につながることがあります。融資担当者の業務過多、複雑な案件対応、非効率な審査手順により、融資承認が大幅に遅れ、Finastra Fusion Mortgagebotのワークフロー全体の処理速度に影響する場合があります。
ProcessMindは審査段階の流れを可視化し、待ち時間を明らかにします。遅延の大きな原因となっている担当者や融資の種類を特定し、重大なボトルネックの根本原因を突き止めることで、迅速な解決につなげます。

プロセスの後半で多くの融資申請が却下されると、貴重なリソースが無駄になり、申請者の不満にもつながります。適さない申請を早い段階で見極められていない、またはチャネルや担当者によって判断基準にばらつきがある可能性があります。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotで申請却下につながる一般的な経路を明らかにします。早期の兆候や、申請者の適格性を高めたり、より望ましい結果につなげたりするために介入できるステップを特定し、リソース配分の改善を支援します。

融資申請で規制上必要な手順や社内方針から逸脱すると、組織は重大なコンプライアンスリスクや監査不備のリスクにさらされます。承認されていない手順のばらつきは、罰金、評判の低下、業務の非効率につながるおそれがあります。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebot環境内のプロセスのばらつきや標準外の手順を自動で検出します。コンプライアンス違反の具体例を示し、標準化されたワークフローの徹底と、すべての融資における規制要件の遵守を支援します。

同じ書類を何度も求める、必要書類の受領が遅れる、提出済みの書類を紛失するといった問題により、融資実行までの期間が長引きます。こうした非効率は申込者の不満につながるだけでなく、チームに不要な手作業や処理時間をもたらします。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotにおける書類の依頼から受領までの流れを可視化します。書類の再依頼が頻発する箇所や、受領が遅れている箇所を特定し、連絡方法や書類回収の進め方を見直すための情報を提供します。

融資判断の基準や手順が不透明、または標準化されていないと、結果にばらつきが生じ、公平性やコンプライアンス、申込者からの信頼に影響するおそれがあります。担当者や支店によって異なる基準が適用され、結果を予測しにくくなることもあります。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotにおける融資ごとの判断プロセスを追跡します。最終的な判断結果を、関連するアクティビティや信用スコアなどの属性、判断理由と結び付けて、ばらつきの原因を明らかにします。これにより、公平で予測しやすい融資判断に向けた標準化を進められます。

特定の融資担当者やチーム、支店に業務が集中する一方で、十分に活用されていないキャパシティが生じていることがあります。この偏りは、担当者の疲弊、一部の処理時間の長期化、業務全体の非効率につながります。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotのリソース間でアクティビティがどのように分配されているかを分析します。誰が何をどれくらいの時間担当しているかを明らかにし、業務負荷の偏りを特定することで、人員配置やタスクの割り当てを見直すための情報を提供します。

組織で、融資商品や特定の処理段階に関する社内外のサービスレベル合意（SLA）を継続的に達成できていない場合があります。顧客満足度や市場での評判が損なわれ、違約金が発生するおそれもあります。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotの融資実行プロセスを定められたSLA目標と照らし合わせて継続的に監視します。どの手順や経路がSLA未達につながっているかを特定し、再発防止に役立つ根本原因の分析を提示します。

融資申請が再確認や修正のために何度も差し戻されたり、不要な作業が繰り返されたりすると、多くの時間と労力が失われます。こうした手戻りは業務コストを押し上げ、処理期間を長引かせます。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotのワークフローにおける手戻りのループや重複アクティビティを可視化します。発生頻度と影響を数値で把握できるため、プロセスを見直し、不要な手順をなくせます。

申込者は、長い待ち時間、一貫性のない連絡、複雑な申請手順に直面し、不満を感じたり、申込みを取りやめたりすることがあります。体験の悪化は、ブランドの評判や紹介率にも影響します。
ProcessMindは、Finastra Fusion Mortgagebotのプロセスにおける申込者の流れを、申請から融資実行まで可視化します。待ち時間が長い箇所、確認依頼が繰り返される箇所、予期しない遅延が生じる箇所を明らかにし、よりスムーズな体験に向けた改善を支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、Finastra Fusion Mortgagebotで融資申請を受け付けてから資金を実行するまでの総時間を短縮します。処理時間が短くなれば、収益化を早められるだけでなく、申込者の満足度も大きく向上し、他の金融機関に流れるリスクを抑えられます。ProcessMindは、実際のエンドツーエンドの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根本原因、ボトルネックを特定します。アクティビティの所要時間やリソースの割り当てを分析し、平均処理時間を15～20％短縮するための的を絞った対策を検討できます。

この目標では、Finastra Fusion Mortgagebotの融資実行における審査段階から不要な手順をなくし、待ち時間を減らして効率を高めます。審査プロセスを最適化すれば、判断を早め、融資申請を次の段階へ迅速に進められるため、重大なボトルネックの解消につながります。ProcessMindは複雑な審査経路を可視化し、理想的なプロセスからの逸脱や、遅延の原因となるアクティビティ、リソースの制約を特定します。処理量の分析や手戻りループの特定、プロセス変更のシミュレーションを通じて、審査サイクルタイムを最大25％改善する方法を検討できます。

この目標では、リスク基準を維持しながら、Finastra Fusion Mortgagebotで却下される融資申請の割合を減らします。却下率の低下は、初期審査の精度向上、申請要件の明確化、処理の改善を示し、成約率や業績の向上につながります。ProcessMindは、却下された申請の流れを分析し、よく見られるパターンや判断の分岐点、却下につながりやすい前段階のアクティビティを特定します。申込者への案内が適切でない箇所やデータ品質の問題を明らかにし、初期段階のプロセスを改善することで、却下を10～15％減らすための対策を検討できます。

この目標では、Finastra Fusion Mortgagebotの融資実行プロセスが、関連する金融規制や社内方針をすべて厳格に遵守することを目指します。コンプライアンス違反は、多額の罰金や評判の低下、法的問題につながるおそれがあるため、長期的な事業継続には規制要件の遵守が欠かせません。ProcessMindは適合性チェックを使い、実際のプロセス実行を事前に定めたコンプライアンスモデルと比較して、逸脱や許可されていない手順をすぐに明らかにします。要件に適合しない経路とその発生頻度を把握し、すべての融資申請で100％のコンプライアンスを目指すための予防策を講じられます。

書類回収の最適化とは、Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請に必要な補足書類の依頼、受領、確認を迅速に進めることです。書類回収が早まれば、処理の遅延を減らし、申込者の体験を向上させるとともに、融資担当者がほかの重要な業務に時間を割けるようになります。ProcessMindは書類回収のサブプロセスを可視化し、「補足書類を依頼」から「補足書類を受領」までのボトルネックや再依頼、長い待ち時間を明らかにします。回収プロセスのデジタル化、自動化、再設計の機会を特定し、この段階の所要時間を最大30％短縮する方法を検討できます。

この目標では、Finastra Fusion Mortgagebotで類似する融資申請の判断に生じるばらつきを減らし、公平性と予測可能性を高めます。一貫した判断は信頼を築き、異議申し立てを減らします。また、主観的な偏りを抑え、定められた融資基準の遵守を徹底することで、業務効率の向上にもつながります。ProcessMindは、類似する「申込者タイプ」および「リスク区分」のケースについて、「判断結果」属性ごとに異なる結果へ至る経路を分析し、ばらつきが生じる箇所と理由を特定します。「審査開始」や「リスク評価実施」アクティビティの違いを明らかにし、判断プロセスの標準化とばらつきの20％削減に役立つ情報を提供します。

この目標では、Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請タスクを担当者間で均等に分配し、疲弊を防ぎながらチーム全体の生産性を高めます。業務負荷のバランスが取れていれば、特定の担当者に業務が集中したり、ほかの担当者のリソースが十分に使われなかったりすることを防ぎ、処理効率とサービス品質の向上につながります。ProcessMindは「割り当てられた融資担当者」属性を使ってリソースの配置とタスクの分配を分析し、担当者ごとの業務キューや処理時間の偏りを特定します。負荷の偏りによるボトルネックを明らかにし、全体の処理量を10～15％向上させるための再配分を検討できます。

この目標では、Finastra Fusion Mortgagebotのすべての融資申請について、定められたサービスレベル合意（SLA）の目標、特に「審査SLA目標」を達成または上回ることを目指します。SLAを一貫して遵守することで、顧客の信頼を築き、違約金を避け、プロセスを適切に管理して予測可能な状態に保てます。ProcessMindは実際のプロセス所要時間を「審査SLA目標」やその他の暗黙的なSLAと直接比較し、目標未達のケースと発生段階を明らかにします。SLA未達の根本原因を特定し、遵守率を20％以上高めるための的を絞った対策を検討できます。

この目標では、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作業をなくします。手戻りを減らすことで処理コストを抑え、サイクルタイムを短縮し、融資業務全体の効率と品質を高められます。ProcessMindは、「補足書類を依頼」の後に初回提出の不備を理由として同じ依頼が繰り返されるケースなど、プロセスのループや反復アクティビティを可視化します。手戻りの影響を数値で把握し、プロセスを再設計して重複手順をなくすことで、効率を15～20％向上させる方法を検討できます。

この目標では、Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請プロセスを最初から最後まで、よりスムーズで分かりやすく、申込者の負担が少ないものにします。申込者の体験が向上すれば、満足度や成約率、紹介、顧客ロイヤルティの向上につながります。ProcessMindは、「申請を提出」から「資金を実行」までの流れを分析し、申込者の視点から不便な箇所や長い待ち時間、分かりにくい手順を特定します。連絡の行き違いや過度なやり取りが生じる箇所を明らかにし、申込者の満足度スコアを10％高めるための改善を支援します。

この目標では、Finastra Fusion Mortgagebotの融資申請に最終的な「融資判断を提示」が行われるまでの時間を大幅に短縮します。承認が早まれば、競争力が高まり、申込者の離脱を抑え、全体の処理量を増やせるため、収益にも直接影響します。ProcessMindは、初期確認から信用調査、審査、最終判断まで、承認サブプロセスの所要時間を詳細に追跡します。遅延を生むアクティビティや判断のゲートウェイを特定し、承認サイクルを最大20％短縮して、より迅速なサービスを実現するための対策を検討できます。

融資実行を改善する6つのステップ

テンプレートをダウンロード

実施内容

Finastra Fusion Mortgagebotのデータに合わせて事前設定された融資実行用Excelテンプレートを入手します。このテンプレートには、プロセスデータを整理するための適切な形式が用意されています。

データテンプレートガイドを見るテンプレートをダウンロード

重要な理由

標準化されたテンプレートを使うと、データの一貫性とProcessMindとの互換性を保てます。分析の準備が簡単になり、よくあるデータ取り込みの問題も防げます。

期待される結果

Finastra Fusion Mortgagebotのデータを入力できる、適切な形式のテンプレートが用意されます。

利用できる内容

Finastraのローン組成を効率化

ProcessMindは、Finastraのローン組成ワークフローの各段階を可視化し、見えにくい非効率やコンプライアンス上のリスクを明らかにします。承認の迅速化と融資業務全体の改善につながる具体的なインサイトを得られます。

実際のローン組成の流れを可視化
申請から融資実行までの遅延箇所を特定
コンプライアンス上のリスクや逸脱を特定
承認時間とリソースの使い方を改善

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

一般的な成果

融資実行におけるプロセスエクセレンスの実現

これらの成果は、Finastra Fusion Mortgagebotを利用した融資実行プロセスを最適化することで、組織が一般に得られる業務改善と経済的な効果を示しています。融資申請IDのデータを詳しく分析することで、当社のプラットフォームはボトルネックや非効率を特定し、業務の効率化と顧客満足度の向上につなげます。

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融資承認を迅速化

エンドツーエンドのサイクルタイムを平均で短縮

ボトルネックを特定して解消し、融資実行プロセス全体を大幅に迅速化することで、申込者への資金実行を早めます。

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審査を効率化

審査処理時間を短縮

待ち時間や非効率な引き継ぎを特定して審査ワークフローを最適化し、判断の迅速化とリソース利用の改善につなげます。

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却下率を低減

融資申請の不適格判定を減少

却下の根本原因を把握し、申請プロセスと判断基準を見直すことで、承認率と融資実績の向上につなげます。

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SLA遵守率を向上

サービスレベル合意の達成率を向上

重要なサービスレベル合意と規制要件の遵守状況を監視し、徹底することで、コンプライアンスリスクを抑え、期限内の処理を実現します。

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手戻りを解消

重複するプロセス手順を削減

融資プロセスにおける不要な繰り返しやループを特定してなくし、業務コストを抑えながら処理量を増やします。

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申込者の満足度を向上

融資提案の承諾率を向上

書類回収など申込者とのやり取りを効率化し、連絡方法を改善することで、より良い体験と融資提案の承諾率向上につなげます。

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。これらの数値は、導入事例で一般的に確認された改善幅を示しています。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

システムで融資申請が作成されたときに割り当てられる、一意の識別子です。

重要な理由

関連するすべてのイベントを1つ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です。プロセスマイニング分析の基盤となります。

融資実行プロセスで、特定の時点に発生した業務イベントまたはタスクの名前です。

重要な理由

アクティビティはプロセスの各ステップを示します。順序、頻度、所要時間を分析することは、プロセスの流れを把握し、改善するうえで欠かせません。

特定のアクティビティが開始または発生した正確な日時です。

重要な理由

タイムスタンプはイベントの時系列を示し、サイクルタイムや待ち時間など、パフォーマンス指標の算出に欠かせません。

特定のアクティビティが完了した正確な日時です。

重要な理由

アクティビティの処理時間を正確に算出し、その後の待ち時間と区別できます。これにより、ボトルネックをより正確に分析できます。

融資申請の管理を担当する融資担当者の名前またはIDです。

重要な理由

業務量の分布やリソースパフォーマンスを分析し、リソースに起因するボトルネックや優れた取り組みを特定できます。

融資申請のリスク評価を担当する引受審査担当者の名前またはIDです。

重要な理由

引受審査の詳細な分析に欠かせません。審査チームのパフォーマンス比較や業務量の管理に役立ちます。

融資申請に対する最終判断です。「承認済み」「否決」「取り下げ」などが該当します。

重要な理由

各案件の業務結果を示します。成功したプロセスと成功しなかったプロセスを比較し、根本原因を特定できます。

融資申請を最初に提出したチャネルです。

重要な理由

顧客対応チャネルごとのパフォーマンスを比較し、チャネル別のプロセスやリソース配分の改善に役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

このアクティビティは、借入希望者がシステムを通じて正式に申請を提出した時点を示し、融資実行プロセスの開始となります。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が割り当てられた際に明示的に記録されます。

重要な理由

このプロセスの主な開始イベントです。融資サイクル全体の所要時間や事前承認までの時間を測定するうえで欠かせません。

申込者の信用履歴に関する自動または手動の調査が完了したことを示します。通常、連携先の信用情報機関から結果が返され、融資ファイルに添付された際に記録されます。

重要な理由

審査段階が始まる前の重要な節目です。リスク評価と判断に必要な重要データを提供します。

審査担当者が融資ファイルの詳細な確認を正式に開始した時点で、審査段階の開始を示します。ほとんどの場合、「審査中」へのステータス変更や、審査担当者の正式な割り当てから推定します。

重要な理由

審査処理時間の測定開始点であり、審査キュー時間の終点です。申請が審査担当者の対応を待つ時間を把握できます。

審査担当者による確認が完了し、最終的な融資判断を行える状態になったことを示します。「審査中」から「審査完了」または「最終判断待ち」へのステータス変更から推定します。

重要な理由

審査処理時間の重要業績評価指標（KPI）を測定する終点です。リスク評価段階の完了を示す重要な節目です。

融資申請に対する最終判断が行われる重要なイベントです。「承認済み」「条件付き承認」「否決」などが該当します。システムに最終判断のステータスが記録された時刻から、このイベントを特定します。

重要な理由

判断にかかる時間の測定や否決率の分析に欠かせない節目です。判断の一貫性や結果を把握するうえでも重要です。

融資実行が成功した場合の最終アクティビティで、融資資金が支払われた時点を示します。重要な金融取引であり、通常はシステムに時刻付きの明示的なイベントとして記録されます。

重要な理由

このアクティビティはプロセスの正常な完了を示します。融資サイクルタイムの全体平均を算出する際の終点です。

融資申請が最終ステータス「否決」で正式に終了したことを示す終了アクティビティです。判断そのものとは異なり、ファイルを事務処理上、最終的に終了したことを表します。

重要な理由

否決された申請の明確な終点となるため、この案件群のサイクルタイムを正確に分析でき、融資申請の否決率という重要業績評価指標（KPI）の算出にも役立ちます。

よくある質問

プロセスマイニングで、Finastra Fusion Mortgagebotの融資実行プロセスをどのように改善できますか？

プロセスマイニングは、既存の融資実行データを分析して実際のプロセスの流れを明らかにし、ボトルネックや逸脱、手戻りのループを特定します。非効率な箇所を把握してコンプライアンスを確保し、融資処理時間の短縮につなげられます。

Finastra Fusion Mortgagebotからプロセスマイニングに必要なデータは何ですか？

通常は、融資申請IDなどのケース識別子、各手順のアクティビティ名、各アクティビティの発生日時を含むイベントログが必要です。申込者の詳細、融資の種類、融資担当者などの属性を加えると、分析をさらに深められます。

融資実行プロセスをプロセスマイニングで分析すると、どのような結果が期待できますか？

融資の平均処理時間の大幅な短縮や、申請却下の減少が期待できます。また、規制要件への準拠や融資判断の一貫性、申込者の体験の向上にもつながります。

プロセスマイニングで、融資実行における審査のボトルネックを特定して解消できますか？

はい。プロセスマイニングでは、審査など特定の段階における遅延を可視化し、数値で把握できます。申請が滞る箇所、負荷が集中しているリソース、遅延を繰り返し引き起こす判断経路を特定できます。これにより、審査ワークフローの効率化に向けた的を絞った改善が可能になります。

プロセスマイニングでは、さまざまな経路を含む実際の融資実行の流れをどのように可視化しますか？

プロセスマイニングは、融資実行プロセス全体を動的なプロセスマップとして自動的に再構成します。このマップには理想的な経路だけでなく、頻繁に発生する逸脱やまれな逸脱、手戻りのループ、融資申請がたどる別の経路も表示されます。実際の業務の流れを客観的に把握できます。

プロセスマイニングを導入すると、Finastra Fusion Mortgagebotでの現在の融資実行業務に影響しますか？

いいえ。プロセスマイニングは、既存業務に介入しない分析手法です。過去のデータをエクスポートして分析するため、稼働中のシステムや融資処理には影響しません。分析は独立して行われるので、通常どおり業務を続けられます。

Finastra Fusion Mortgagebotのデータをプロセスマイニングで分析すると、最初のインサイトを得るまでどれくらいかかりますか？

必要なデータを抽出して準備した後、数日から2週間ほどで最初のインサイトを得られることがよくあります。具体的な期間は、データの複雑さやデータ基盤の準備状況によって異なります。

Finastra Fusion Mortgagebotでプロセスマイニングを導入する際の技術要件は何ですか？

主な技術要件は、イベントデータを抽出するためにFinastra Fusion Mortgagebotのデータベースまたはシステムログへアクセスできることです。抽出したデータの取り込みと分析には、プロセスマイニングソフトウェアを使用します。初期のデータコネクター設定や継続的なデータ更新に必要なITサポートは、通常、最小限です。

プロセスマイニングで、Finastra Fusion Mortgagebotの融資実行プロセスにおけるコンプライアンスをどのように確保できますか？

プロセスマイニングでは、コンプライアンスルールを定義し、すべての融資申請の流れがルールに適合しているか自動で確認できます。要件に適合しない経路や手順をすばやく明らかにするため、先回りした対応を取り、規制要件の遵守を徹底できます。

プロセスマイニングで、融資担当者間の業務負荷を最適化できますか？

はい。プロセスマイニングでは、担当者やチームごとのタスクの分配と処理状況を分析できます。業務負荷の偏りを特定し、特定のリソースに業務が集中している場合や、十分に使われていない場合を明らかにします。このデータをもとに、リソースを均等に配分し、効率を高められます。

ローン組成を効率化し、遅延を減らしましょう

Finastra Fusion Mortgagebotの遅延箇所を特定し、承認を50％迅速化しましょう。

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