ローン組成データテンプレート

この属性には、ローン組成のライフサイクルにおける各ステップの名前が記録されます。例として、「申請送信済み」「信用審査完了」「ローン判断確定」などがあります。これらのアクティビティが、検出されたプロセスマップのノードを構成します。

アクティビティの順序と頻度を分析することは、プロセスマイニングの中心です。実際のプロセスフローを把握し、標準手順からの逸脱を特定し、ボトルネックや手戻り率の高い箇所を見つけるのに役立ちます。具体的なアクティビティ名は、引受処理時間など、段階別KPIの計算にも欠かせません。

アクティビティはプロセスの各ステップを定義します。その順序、頻度、所要時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。

通常は、Finastra Fusion Mortgagebot内のシステムイベントログ、ステータス変更記録、またはタスク完了記録から生成されます。

イベントタイムスタンプまたは開始時刻は、アクティビティが実行された正確な瞬間を記録します。この時間データは、イベントを時系列に並べ、正確なプロセスフローを構築するうえで欠かせません。

分析では、タイムスタンプを使って、全体のサイクル時間、個々のアクティビティの処理時間、ステップ間の待ち時間など、時間に基づくすべての指標を計算します。これにより、ボトルネックの特定、SLA遵守状況の監視、時間経過に伴うパフォーマンス傾向の追跡が可能になります。「ローン処理時間全体分析」や「ローン承認サイクル時間の推移」などのダッシュボードに欠かせない情報です。

タイムスタンプはイベントの時系列を示し、サイクル時間や待ち時間など、すべてのパフォーマンス指標の計算に欠かせません。

通常は、システムのイベントログや取引テーブルで、アクティビティまたはステータス更新の記録とともに保存されます。「作成日」や「ステータスタイムスタンプ」などの名前で記録されることがあります。

ローン申請IDは、個々のローン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エンティティとして機能し、特定のローンの組成プロセスを最初から最後まで追跡できます。

プロセス分析では、このIDが各ケースのエンドツーエンドのビューを構築する基盤となります。「申請送信済み」から「資金実行」または「却下によるローンクローズ」まで、すべてのアクティビティがこの単一の識別子に紐づくため、サイクル時間の計算、プロセスバリアントの特定、個々のローンの進行状況の追跡が可能になります。

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です。あらゆるプロセスマイニング分析の基盤となります。

Finastra Fusion Mortgagebot内でローン申請を識別する主要な識別子です。通常、ローン処理に関連するすべてのモジュールとテーブルで利用できます。

この属性には、データの発生元システムが記録されます。例として「Finastra Fusion Mortgagebot」があります。複数のシステムを連携している環境では、データソースの識別に役立ちます。

単一システムの分析では固定値であることが多い一方、別のCRMや書類管理システムなど、複数のプラットフォームからデータを統合する場合には重要になります。データの系譜を明確にし、データ品質の問題を正しい発生元までたどって調査できます。

データの発生元に関する重要な背景情報を提供し、追跡可能性を確保します。特に複数システムの環境では、データガバナンスにも役立ちます。

通常は、データ抽出・変換（ETL）プロセスで追加される固定値で、「Finastra Fusion Mortgagebot」をソースとして識別します。

この属性には、ソースシステムからデータを最後に取得した日時が記録されます。分析対象データの鮮度を把握するための情報です。

分析やダッシュボードでは、データがいつ更新されたかを把握することが、適切な判断に欠かせません。このタイムスタンプにより、リアルタイムの情報を見ているのか、特定時点のスナップショットを見ているのかを確認できます。業務監視と戦略分析を区別するうえでも重要です。

データの適時性を把握できるため、分析が既知の適切な経過時間のデータに基づいていることを確認できます。

データ抽出・変換（ETL）プロセスでデータセットに生成・付与されます。

StartTimeがアクティビティの開始時刻を記録するのに対し、EndTimeは完了時刻を示します。ローン組成における多くのイベントでは、瞬時に発生するため開始時刻と終了時刻が同じになる場合があります。一方、「引受審査」のように所要時間を測定できるアクティビティでは、このフィールドが重要です。

EndTimeを個別に保持すると、次のアクティビティの開始時刻から推定するのではなく、アクティビティの処理時間を直接計算できます。実際の処理時間とアイドル時間や待ち時間を分けて把握できるため、「引受ボトルネック詳細分析」ダッシュボードに欠かせません。

アクティビティの処理時間を正確に計算し、その後に続く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。

Finastra Fusion Mortgagebotのドキュメントまたはシステムログを確認します。「完了日」や「終了日」として記録されている場合があります。明示的に存在しない場合は、別のデータから導出する必要があります。

この属性には、各申請におけるローン組成プロセスの最終的な業務結果が記録されます。プロセスインスタンスの成否を定義する、ケースレベルの重要な属性です。

「ローン申請却下傾向」ダッシュボードと「リスク別ローン判断の一貫性」分析の基盤となります。結果でプロセスマップをフィルタリングまたは分類すると、却下と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。ローン申請却下率KPIの計算にも直接役立ちます。

各ケースの業務結果を定義し、成功したプロセスフローと成功しなかったプロセスフローを比較して根本原因を特定できます。

通常はローン申請ケースの最終ステータスであり、Finastra Fusion Mortgagebotの主要ケーステーブルまたは申請テーブルに保存されています。

この属性は、申請を担当する主要な従業員であるローン担当者を識別します。ローン担当者は申請者の主な窓口となり、プロセス全体を案内する役割を担うことが多いです。

このディメンションは、パフォーマンスと業務量の分析に欠かせません。「ローン担当者の業務量分布」などのダッシュボードでは、この属性を使って担当者ごとの進行中ローン数や平均処理時間を可視化します。管理者は、成果の高い担当者、業務が集中している担当者、リソース配分やトレーニングの機会を特定できます。

業務量の分布やリソースの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実践方法を特定できます。

Finastra Fusion Mortgagebotのドキュメントを確認します。通常はローン申請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と紐付けられています。

この属性は、プロセスの重要な引受段階を担当する引受担当者を識別します。引受担当者はローンのリスクを評価し、承認または却下を推奨します。

「引受ボトルネック詳細分析」ダッシュボードでは、この属性が欠かせません。引受担当者ごとに引受処理時間とキュー時間を分けて分析できます。担当者間のパフォーマンス差を把握し、判断の一貫性を確保し、引受チーム内の業務量を管理するのに役立ちます。

引受段階を詳細に分析し、引受チームのパフォーマンス比較と業務量管理を行ううえで欠かせません。

Finastra Fusion Mortgagebotのドキュメントを確認します。通常は、ケースが引受キューまたは特定の引受担当者に割り当てられた際に記録されます。

この属性には申請の経路が記録されます。オンラインポータル、モバイルアプリ、ローン担当者への直接申請、第三者ブローカー経由などが該当します。

チャネルを把握することは、業務分析と戦略分析に重要です。「ローン処理時間全体分析」ダッシュボードでは、この属性を使ってチャネルごとの効率を比較します。特定のチャネルで処理時間が長い、却下率が高い、手戻りが多いといった傾向を明らかにし、プロセス改善やマーケティング戦略に役立てられます。

顧客向けの各チャネルのパフォーマンスを比較し、チャネルごとのプロセスとリソース配分を改善できます。

Finastra Fusion Mortgagebotのドキュメントを確認します。通常は申請の作成時に記録されます。

このブール型属性は、ステージの実績所要時間と目標SLAを比較した結果です。たとえば、「Underwriting Commenced」から「Underwriting Completed」までの時間が「Underwriting SLA Target」を超えている場合、値は「true」になります。

このフラグにより、SLA遵守・違反分析ダッシュボードで、フィルタリングや集計に使える明確な二値の軸を作成できます。SLA遵守率KPIをすばやく計算できるほか、Loan TypeやBranchなど、サービスレベル合意に頻繁に違反する申請の具体的な特徴まで掘り下げて分析できます。

個々のケースにおけるSLA違反を、シンプルで明確に示します。違反の根本原因を簡単にフィルタリング、集計、分析できます。

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：(Actual Duration > UnderwritingSlaTarget) ? true : false。

リスクカテゴリーは、信用スコア、負債比率、ローン・トゥ・バリュー比率など、さまざまな要素に基づいてローン申請に付与される分類です。リスク評価を、理解しやすいいくつかの段階に整理します。

「リスク別ローン判断の一貫性」ダッシュボードに欠かせない属性です。ローンをカテゴリー別にまとめることで、似たリスク特性を持つ申請に対して判断結果が一貫しているかを可視化できます。この分析は規制上のコンプライアンスを支え、社内のリスク評価モデルの改善にも役立ちます。

複雑なリスクデータを整理し、判断の一貫性と企業のリスク戦略との整合性を高いレベルで分析できます。

Finastra Fusion Mortgagebotの内部判断エンジンまたは関連するリスク管理モジュールが計算し、保存するフィールドである可能性があります。

この属性は、申請者が希望する住宅ローン商品に基づいてローン申請を分類します。ローン種別によって、プロセス要件、コンプライアンス規則、リスク特性が異なることがあります。

ローン種別ごとにプロセスを分析することは基本的な取り組みです。特定の商品でサイクル時間が大幅に長い、または却下率が高いといった傾向を明らかにできます。商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」分析などの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うえで欠かせません。

ローン商品によってプロセス経路やSLAが異なることが多いため、意味のある比較分析とフィルタリングに欠かせない属性です。

申請プロセスの開始時に入力され、Finastra Fusion Mortgagebotの主要なローン申請データに保存される基本的なデータ項目です。

申請する住宅ローンの元本額を示します。各申請における重要な財務指標であり、たとえば高額な「ジャンボローン」では追加の承認ステップが必要になるなど、プロセス自体に影響することがあります。

分析では、ローン金額でプロセスを分類し、ローン金額と処理時間、承認率、審査の厳格さとの関係を調べられます。たとえば、一定額を超えるローンは引受段階に一貫して時間がかかることがあります。プロセスフローに重要な業務上の背景を加えられます。

ローンポートフォリオの財務分析に役立ち、ローン金額がサイクル時間や承認率などのプロセス動向に影響するかを調べられます。

申請送信時に入力され、Finastra Fusion Mortgagebot内の主要なローン申請データに保存される基本フィールドです。

「信用審査完了」アクティビティで信用情報機関から取得した数値の信用スコアです。申請者の信用力を評価する重要な要素です。

「リスク別ローン判断の一貫性」ダッシュボードでは、信用スコアと最終判断結果を照合します。融資判断が公平かつ一貫しており、金融機関のリスク許容度に沿っているかを確認できます。似たスコアの申請者に異なる結果が出ているなど、判断の不整合を明らかにできます。

リスク評価における重要なデータポイントであり、ローン判断の一貫性と公平性を分析するのに役立ちます。

Finastra Fusion Mortgagebotのドキュメントを確認します。通常は、連携を通じて信用情報機関から取得した後、専用フィールドに保存されます。

ローンの「判断結果」が「却下」の場合、この属性に具体的な原因が記録されます。信用履歴の問題や収入不足、書類の不備、物件評価の問題などが理由になります。

「ローン申請却下傾向」ダッシュボードに欠かせない属性です。却下理由の頻度を分析すると、プロセス改善につながる具体的な情報を得られます。たとえば、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可能性があります。

失敗したプロセスの根本原因を把握し、承認率の向上と無駄な作業の削減に向けた対策を講じられます。

Finastra Fusion Mortgagebotのドキュメントを確認します。通常は、最終判断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ています。

引受プロセスの所要時間に対するサービスレベル合意（SLA）の目標を指定します。通常は営業日または営業時間で表し、ローン種別やリスクカテゴリーなどによって異なる場合があります。

「SLA遵守・違反分析」ダッシュボードと全体SLA遵守率KPIへの重要な入力値です。実際の引受処理時間とこの目標を比較し、各ケースを「達成」または「違反」として判定できます。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未達の根本原因を特定できます。

実際のパフォーマンスを測定する基準となり、SLAコンプライアンスの監視と違反の特定を直接行えます。

固定の業務ルールとして保存される場合や、ローン申請自体のフィールドとして保存される場合があります。Finastra Fusion Mortgagebot内のルールエンジンから導出されることもあります。

この指標は、信用審査の完了後、引受が実際に開始されるまでにローン申請が待機する時間を測定します。「Credit Check Completed」のタイムスタンプから「Underwriting Commenced」のタイムスタンプまでの時間として計算されます。

このKPIは、アクティブな処理時間と待機時間を分けて把握できるため、「引受ボトルネック詳細分析」に欠かせません。キュー時間が長い場合、リソース不足、作業割り当ての非効率、システム遅延などが考えられます。キュー時間の短縮は、プロセス全体の速度と効率を高めるうえで重要な目標になることが多いです。

重要なプロセスステージの前に発生する待機時間を切り分け、アイドル時間を減らしてフロー効率を高めるための明確な改善対象を示します。

この属性は、各ケースの「Credit Check Completed」イベントと「Underwriting Commenced」イベントの時間差を求め、データ分析またはETLで計算されます。

同じLoan Application IDに対して、「Supporting Documents Requested」や「Underwriting Review Returned」などの特定のアクティビティが複数回発生した場合、このブール型属性は「true」に設定されます。手戻りのループを明示的に識別し、件数を把握できます。

「手戻りと重複ステップのマップ」ダッシュボードでは、このフラグを使って手戻りのループを視覚的に強調したり、手戻りが多いケースに絞り込んだりできます。「IsRework」がtrueのイベントを数えるだけで、手戻りアクティビティ率KPIを簡単に計算できます。これにより、コミュニケーションの不明確さやデータ入力ミスなど、作業の繰り返しを招く根本原因に改善の焦点を当てられます。

手戻りを明示的に識別して件数を把握できるため、プロセスの非効率やループが生じる原因と影響を分析しやすくなります。

この属性は、対象のCaseIdに同じアクティビティ名がすでに出現しているかを確認し、データ変換レイヤーで計算されます。

この属性は、ローン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金融機関にとって重要な組織ディメンションです。

「ローン担当者の業務量分布」ダッシュボードでは、この属性を使って拠点単位でパフォーマンスを集計できます。支店間の効率、業務量、結果を比較し、地域ごとのパフォーマンス差を明らかにして、組織全体のリソース配分に役立てられます。

地域または組織単位ごとのパフォーマンス比較と業務量分析が可能になります。

Finastra Fusion Mortgagebotのドキュメントを確認します。通常はローン担当者のユーザープロファイルに関連付けられるか、申請受付時に選択されます。

初回の信用審査や標準的な開示書の生成など、システムが自動的に実行したタスクと、従業員が手動で実行したタスクを区別するブール型属性です。

この属性を分析すると、プロセスの自動化レベルを把握できます。自動化されたステップと手動のステップの速度や一貫性を比較することも可能です。効率を高め、人為的ミスのリスクを減らすために、さらなる自動化の機会を特定するのに役立ちます。

プロセスの自動化度を測定し、新たな自動化施策によってさらに効率を高められる機会を特定できます。

通常は、アクティビティに関連付けられた「User」を確認して判定します。User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、フラグはtrueに設定されます。