대출 실행 프로세스 개선

nCino 대출 프로세스를 최적화하는 6단계 가이드입니다.

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과제(10)목표(11)6단계 미리보기 결과 데이터 자주 묻는 질문(5)

nCino 대출 실행을 최적화해 승인을 앞당기세요

복잡한 워크플로를 간소화하기란 쉽지 않습니다. 처리 지연이 발생하고 규정 준수 문제가 생길 수도 있습니다. ProcessMind는 병목을 정확히 찾고, 의사결정 결과를 파악하며, 전체 운영 워크플로를 최적화하도록 지원합니다. 실제 프로세스를 분석해 효율성을 높이고 위험을 줄이며 고객 만족도를 개선하는 방법을 확인하세요.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

대출 실행 프로세스를 최적화해야 하는 이유

대출 실행 프로세스는 대출 기관의 수익, 고객 관계, 시장 경쟁력에 영향을 미칩니다. 정교한 nCino Bank Operating System을 사용하더라도 프로세스가 복잡하고 시장 요구가 달라지면 비효율이 생길 수 있습니다. 지연이 발생하면 신청자의 불만이 커지고 운영 비용이 늘며 영업 기회를 놓칠 수 있습니다. 규정이 계속 바뀌는 만큼 신청 접수부터 자금 지급까지 꼼꼼히 추적해 규정을 준수해야 합니다. nCino 시스템에서 대출이 실제로 어떻게 처리되는지 데이터로 파악하지 못하면 문제의 근본 원인을 찾기 어렵습니다. 대출 실행 프로세스를 최적화하면 기관의 재무 건전성을 지키고 고객 신뢰를 높이며 변화하는 금융 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 이는 브랜드 평판과 수익에도 영향을 줍니다.

process mining으로 nCino 대출 실행 프로세스 분석하기

process mining은 nCino 대출 실행 워크플로를 객관적으로 분석하고 개선하는 방법입니다. 추측에 의존하는 대신 nCino 시스템의 실제 이벤트 로그 데이터를 사용해 각 대출 신청이 "신청 제출"부터 "자금 지급"까지 거치는 전체 과정을 재구성합니다. 처음부터 끝까지 살펴보면 실제 프로세스 흐름과 각 활동, 전환, 이탈을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 "신용 조회 완료"와 "심사 시작" 사이에 예상치 못한 지연이 발생하는 병목을 찾거나, 신청이 "증빙 서류 요청" 단계로 되돌아가는 재작업을 확인할 수 있습니다.
process mining으로 다음을 확인할 수 있습니다.

이론적인 모델이 아니라 실제 프로세스를 시각화합니다.
대출 처리 기간을 늘리는 성과 저해 요인을 찾습니다.
필수 단계가 누락되거나 순서가 바뀌는 규정 준수 공백을 발견합니다.
업무가 과중한 담당자나 부서를 파악해 리소스 배분을 분석합니다.
nCino의 데이터를 활용하면 대출 운영 방식에 맞는 실행 가능한 분석 결과를 얻고 비효율을 직접 해결할 수 있습니다.

대출 프로세스에서 개선할 영역

nCino 대출 실행에 process mining을 적용하면 집중적으로 개선할 영역을 찾을 수 있습니다. 처리 기간이 긴 고액 신청을 추적해 평균 처리 기간이 늘어나는 원인을 조사하고, 지연이 발생하는 단계를 구체적으로 확인할 수 있습니다. 또한 "결정 결과"와 "신청 채널"을 함께 분석하면 특정 경로로 접수된 신청의 거절률이나 재작업 비율이 높은지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 초기 검증이나 안내를 개선할 수 있습니다.
일반적인 개선 기회는 다음과 같습니다.

처리 기간 단축: 승인 대기나 서류 수집처럼 불필요하게 오래 걸리는 지연을 찾아 줄여 대출 승인을 앞당깁니다.
워크플로 간소화: 불필요한 단계와 재작업을 줄이고 "초기 검토 완료"와 "심사 시작" 같은 활동의 순서를 최적화합니다. 프로세스를 표준화하고 반복 업무를 자동화하는 방법도 고려할 수 있습니다.
규정 준수 및 위험 관리 강화: 모든 신청이 규제 요건을 따르는지 확인합니다. 위험을 줄이고 감사 가능성을 높이려면 "위험 평가 완료"가 "대출 결정"보다 먼저 일관되게 진행되는지 검증합니다.
리소스 활용도 개선: 대출 담당자와 부서 간 업무를 적절히 배분해 업무량을 균형 있게 조정하고 처리 대기열을 줄입니다.
의사 결정 자동화 검토: 특정 "신용 점수" 범위에서 "결정 결과"가 일관되게 나타나는 영역을 찾아 일부 또는 전체 자동화 가능성을 검토하면 저위험 대출 처리를 앞당길 수 있습니다.

기관에서 얻을 수 있는 실질적인 성과

nCino 대출 실행을 process mining으로 분석하면 측정 가능한 성과로 이어질 수 있습니다. 병목을 미리 해결하고 워크플로를 최적화하면 전체 대출 처리 기간을 줄여 고객 만족도와 유지율을 높일 수 있습니다. 승인이 빨라지면 고객 경험과 경쟁력도 개선됩니다. 재작업을 줄이고 리소스를 효율적으로 배분하며 수작업 개입을 줄이면 운영 비용을 낮출 수 있습니다. 프로세스 가시성이 높아지면 내부 정책과 외부 규정을 더 잘 준수하고 감사 위험을 줄이며 거버넌스를 강화할 수 있습니다. process mining은 데이터에 근거한 의사 결정을 지원해 대출 실행을 효율적이고 투명하며 변화에 빠르게 대응하는 운영으로 바꿉니다. 성과를 지속적으로 모니터링하고 시장 변화에 신속히 대응해 운영을 꾸준히 개선할 수 있으며, 대출 실행 프로세스와 처리 기간도 개선할 수 있습니다.

대출 실행 프로세스 최적화 시작하기

process mining으로 nCino 대출 실행을 최적화하는 것은 운영 개선을 위한 실질적인 단계입니다. nCino 시스템에 이미 있는 데이터를 활용하면 현재 프로세스를 빠르게 파악할 수 있습니다. 기존 시스템을 대대적으로 바꿀 필요 없이 현재 플랫폼을 더 효율적으로 활용할 수 있습니다. 먼저 목표 처리 기간이나 규정 준수율과 같은 KPI를 정하고, 데이터에 따라 개선 과제를 추진하세요. 제공되는 템플릿과 가이드를 활용하면 분석을 시작하고 대출 실행 과제에 process mining을 적용하는 체계를 마련할 수 있습니다. 대출 운영을 개선할 기회가 열려 있습니다.

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일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

대출 실행은 처리 시간이 일정하지 않고 예측하기 어려운 경우가 많아 신청자의 불만과 매출 목표 미달로 이어질 수 있습니다. 특정 단계에서 신청이 오래 정체되면 고객의 중요한 금융 의사 결정이 늦어지고 nCino를 사용하는 대출 부서의 전반적인 효율성도 떨어집니다.
ProcessMind는 각 Loan Application ID의 실제 처리 과정을 처음부터 끝까지 시각화해 지연이 발생하는 지점과 지연 시간을 보여 줍니다. 신청 제출, 심사 시작, 자금 지급 등의 활동을 분석해 처리 시간 편차의 원인을 찾고 대출 실행 프로세스를 원활하게 개선할 수 있도록 지원합니다.

대출 실행에서 자주 발생하는 문제는 심사 단계에 신청이 쌓여 처리가 크게 지연되는 것입니다. nCino 워크플로의 병목은 리소스에 부담을 주고 운영 비용을 높이며 미처리 신청을 적체시킬 수 있습니다. 그 결과 고객 만족도와 대출 담당자의 생산성이 저하될 수 있습니다.
ProcessMind는 각 Loan Application ID의 심사 시작 및 심사 완료 활동을 분석해 신청이 심사 단계에서 어디에, 왜 정체되는지 정확히 파악합니다. 지연을 일으키는 실제 프로세스 경로와 리소스 배분 문제, 특정 조건을 확인해 nCino 환경에 맞는 개선을 추진할 수 있습니다.

대출 실행 프로세스에서는 재작업이 반복되거나 정보를 여러 번 요청하는 일이 발생해 처리 기간과 운영 비용이 늘어날 수 있습니다. nCino 워크플로에서 나타나는 이러한 비효율은 초기 신청서의 정보 누락, 데이터 입력 오류, 불명확한 안내에서 비롯되는 경우가 많으며 신청자와 직원 모두에게 불편한 지연을 초래합니다.
ProcessMind는 Loan Application ID의 실제 처리 경로를 매핑해 모든 재작업을 찾아냅니다. 증빙 서류 요청이나 신청 접수 및 검증과 같은 활동이 반복되는 지점을 확인하고, 신청이 어느 단계로 되돌아가는지 보여 줍니다. 재작업의 영향을 수치로 파악하고 개입할 지점을 찾아 nCino 대출 실행 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

대출 실행에서는 서비스 수준 협약(SLA)을 준수하는 것이 중요하지만, 복잡한 nCino 환경에서 목표를 꾸준히 달성하기 어려운 조직이 많습니다. 심사 또는 승인 SLA를 지키지 못하면 벌금, 평판 저하, 중요한 금융 결정을 기다리는 신청자의 불만으로 이어질 수 있습니다.
ProcessMind는 각 Loan Application ID의 실제 처리 시간과 정의된 심사 SLA 목표 속성을 비교합니다. 초기 검토 수행이나 대출 결정과 같은 활동이 예상 일정에서 벗어나는 모습을 시각화해 SLA를 지키지 못한 지점과 원인을 명확히 보여 줍니다. 이를 바탕으로 nCino 프로세스를 선제적으로 조정할 수 있습니다.

대출 담당자와 심사 담당자를 포함한 리소스가 대출 실행 프로세스 전반에서 효율적으로 활용되지 않는 경우가 많습니다. 일부 팀이나 담당자에게 업무가 몰리는 반면 다른 쪽은 충분히 활용되지 않아 업무량이 불균형해지고 피로와 비효율이 커질 수 있습니다. nCino 시스템의 처리량과 운영 비용에도 영향을 줍니다.
ProcessMind는 각 Loan Application ID의 활동별 소요 시간과 Assigned Loan Officer 및 Branch Location에 연결된 담당자 정보를 분석합니다. 업무가 쌓이는 단계나 특정 리소스가 과도한 시간을 쓰는 지점을 찾아 업무가 과중한 단계와 역할을 파악합니다. 이를 바탕으로 리소스를 균형 있게 배분하고 nCino 대출 실행의 효율성을 높일 수 있습니다.

많은 조직은 대출 신청부터 자금 지급까지 대출 실행 전 과정을 실시간으로 명확하게 파악하지 못합니다. nCino와 같은 시스템을 사용하더라도 가시성이 부족하면 숨은 비효율과 실제 프로세스의 변형을 찾아내고, 개선을 위한 근거 있는 의사결정을 내리기 어렵습니다. 그 결과 전략적인 최적화도 지연됩니다.
ProcessMind는 모든 Loan Application ID의 실제 프로세스 맵을 자동으로 발견하고 시각화합니다. 설계된 경로뿐 아니라 실제로 진행된 모든 경로와 변형을 보여줍니다. Application Submitted, Loan Decision Rendered, Funds Disbursed를 추적해 nCino 대출 실행 프로세스 전반을 투명하게 파악하고, 모든 이탈과 병목을 확인할 수 있습니다.

상당한 처리 노력을 들인 뒤 대출 신청이 거절되는 비율이 높으면 리소스가 낭비되고 신청자 만족도가 낮아집니다. 이는 nCino 대출 실행 프로세스 초기 단계의 심사 미흡이나 기준 불일치에서 비롯되는 경우가 많습니다. 그 결과 승인 전환율이 낮아지고 운영 비용이 증가할 수 있습니다.
ProcessMind는 Loan Application ID의 Decision Outcome 및 Reason for Decision 속성을 분석하고, Credit Check Initiated나 Risk Assessment Performed와 같은 이전 활동과 연결합니다. 거절로 이어지는 일반적인 경로를 찾아내므로, nCino에서 부적합한 신청서를 불필요하게 처리하지 않도록 초기 개입이나 심사 기준 조정이 필요한 지점을 확인할 수 있습니다.

nCino에서 다양한 대출 상품과 신청자 유형을 관리하면서 대출 실행 전반의 규정 준수 수준을 일관되게 유지하기는 쉽지 않습니다. 정해진 규정 준수 경로에서 벗어난 사례를 놓치면 법적·재무적 위험이 커지고, 고객 신뢰와 규제 기관의 평가에도 영향을 줄 수 있습니다.
ProcessMind는 각 Loan Application ID의 실제 실행 경로를 정의된 규정 준수 모델과 자동으로 비교합니다. Initial Review Performed 또는 Risk Assessment Performed와 같은 활동의 예상 순서에서 벗어난 사례를 모두 표시해 nCino 프로세스에서 규정을 준수하지 않은 지점과 발생 빈도를 확인할 수 있습니다.

대출 실행 프로세스에서 팀이나 단계 간 소통이 원활하지 않고 인계가 비효율적이면 지연과 오류가 발생할 수 있습니다. nCino에서도 이런 마찰로 신청 처리가 중단되거나 작업이 중복되고 정보가 누락되어 신청자 경험이 단절되며 처리 기간이 길어질 수 있습니다.
ProcessMind는 다양한 활동과 담당 역할에 따라 Loan Application ID가 이동하는 흐름을 시각화하고, Credit Check Completed 이후 Underwriting Commenced까지처럼 서로 다른 팀이 수행하는 활동 사이의 대기 시간이 길어지는 지점을 찾아냅니다. 이를 통해 문제가 되는 인계 지점과 소통 공백을 파악하고 nCino 내 협업을 개선할 수 있습니다.

온라인 포털이나 지점 등 채널에 따라 대출 신청의 처리 효율과 품질이 달라지는 경우가 많습니다. nCino 대출 실행 프로세스에서 발생하는 이런 편차는 고객 경험을 불균등하게 만들고, 어떤 채널의 처리가 가장 효과적인지 파악하기 어렵게 합니다.
ProcessMind는 Application Channel별로 Loan Application ID를 분류하고 전체 처리 시간과 재작업률을 비교합니다. 성과가 좋은 채널과 지연이나 추가 작업을 유발하는 채널을 찾아내므로, 데이터를 바탕으로 모든 nCino 접수 채널의 성과를 표준화하고 개선할 수 있습니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

대출 신청 접수부터 최종 승인까지 걸리는 시간을 줄이는 일은 고객 만족과 경쟁력 확보에 중요합니다. 처리 기간이 짧아지면 신청자는 더 빨리 자금을 이용할 수 있고 금융기관은 더 많은 대출을 처리할 수 있어 nCino 대출 실행의 수익과 시장 경쟁력에 직접적인 영향을 줍니다.
ProcessMind는 nCino workflow에서 시간이 오래 걸리는 활동과 병목을 찾아내며, 처리 시간을 15-30% 줄일 기회를 발견하는 경우가 많습니다. 최적 경로에서 벗어난 지점을 데이터로 확인해 개선 조치를 적용하고, Loan Application ID별 처리 기간 단축 효과를 추적할 수 있습니다.

대출 심사 단계는 대출 실행 프로세스에서 중요한 병목이 되어 상당한 지연을 일으키는 경우가 많습니다. 리소스 제약, 복잡한 의사결정, 비효율적인 작업 순서 등 원인을 찾아 해결해야 nCino에서 신청이 원활하게 진행되고 적체를 방지할 수 있습니다.
ProcessMind는 nCino 프로세스의 대출 심사 구간에서 숨은 지연과 재작업을 찾아냅니다. 지연을 유발하는 활동이나 인계 지점을 정확히 파악하므로 리소스 배분을 최적화하거나 workflow를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 대출 심사 처리 기간을 20-40% 줄이고 전체 신청 처리량을 높일 수 있습니다.

재작업, 재제출, 반복 단계는 귀중한 시간과 리소스를 소모하고 운영 비용을 높이며 신청자의 불편을 초래합니다. 이런 비효율을 줄이면 처음부터 정확하게 처리할 수 있어 처리 속도가 빨라지고 오류가 줄며 nCino 대출 실행의 전반적인 품질이 향상됩니다.
ProcessMind는 대출 신청 과정의 모든 이탈, 반복 경로, 재작업 활동을 시각화해 신청이 이전 단계로 돌아가는 지점과 이유를 보여줍니다. 서류 누락이나 데이터 입력 오류 등 재작업의 근본 원인을 찾아 예방 조치를 적용하면 Loan Application ID별 재작업을 10-25% 줄일 수 있습니다.

SLA 준수는 고객 신뢰를 유지하고 벌금을 피하며 대출 실행 운영의 품질을 확보하는 데 중요합니다. SLA를 계속 지키지 못한다면 서비스 품질과 경쟁력을 유지하기 위해 해결해야 할 비효율이 있다는 뜻입니다.
ProcessMind는 각 Loan Application ID의 전체 처리 주기를 사전에 정의한 SLA 목표와 비교해 허용 시간을 초과한 단계나 프로세스를 정확히 표시합니다. SLA를 놓친 이유를 자세히 살펴볼 수 있어 시정 조치를 마련하고 nCino 시스템의 준수율을 15-30% 높이는 데 도움이 됩니다.

대출 담당자와 다른 인력의 배치가 비효율적이면 팀에 업무가 과중되고 피로가 누적되며 처리 속도에 편차가 생길 수 있습니다. 리소스 활용을 최적화하면 업무량을 균형 있게 배분하고 전문성을 효과적으로 활용해 nCino 대출 실행 프로세스의 생산성을 높일 수 있습니다.
ProcessMind는 담당자별 활동 배분을 분석해 리소스가 유휴 상태이거나 과부하된 시기를 찾아냅니다. 업무량 분포와 리소스 제약으로 발생하는 병목을 파악해 리소스를 효과적으로 재배치할 수 있으며, Loan Application ID 처리량을 기준으로 전체 처리 효율을 10-20% 높일 수 있습니다.

대출 신청부터 자금 지급까지 대출 실행 전 과정을 명확히 파악하지 못하면 비효율, 규정 준수 위험, 중요한 의사결정 지점을 놓칠 수 있습니다. 전체 흐름을 투명하게 파악하면 복잡한 대출 과정을 종합적으로 이해하고 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.
ProcessMind는 nCino에서 모든 Loan Application ID의 실제 프로세스 흐름을 처음부터 끝까지 자동으로 발견하고 시각화합니다. 실제 경로와 이탈, 재작업 경로를 모두 확인할 수 있습니다. 이 프로세스 맵을 통해 프로세스 실행을 더 깊이 이해하고, 모든 이해관계자가 공통된 인식을 바탕으로 데이터에 근거해 의사결정을 내릴 수 있습니다.

대출 거절률이 높거나 예상과 다르면 신용도 외에도 비효율적인 신청 절차, 불명확한 기준, 일관성 없는 의사결정 등의 문제가 있을 수 있습니다. 불필요한 거절을 줄이면 위험 기준을 낮추지 않고도 고객 전환율을 높이고 잠재 수익을 늘릴 수 있습니다.
ProcessMind는 거절된 Loan Application ID의 경로를 분석해 거절로 이어지는 일반적인 패턴과 의사결정 지점, 잠재적인 편향이나 불일치를 찾아냅니다. 신청자의 자격보다 프로세스 비효율 때문에 거절되는지 확인하고, 위험 수준을 유지하면서 불필요한 거절을 5-15% 줄이도록 개선할 수 있습니다.

대출 실행에서는 규제 요건 준수가 필수입니다. 규정 준수가 일관되지 않으면 상당한 벌금과 평판 손상, 법적 문제가 발생할 수 있습니다. 위험을 관리하고 운영의 신뢰성을 유지하려면 모든 단계가 규제 요건에 부합해야 합니다.
ProcessMind는 각 Loan Application ID의 실제 프로세스 실행을 사전에 정의한 규정 준수 모델 및 규칙과 자동으로 비교해 의무 경로에서 벗어난 사례를 모두 표시합니다. nCino에서 규정을 준수하지 않은 활동을 사전에 찾아 신속히 시정할 수 있으며, 규정 준수율을 10-20% 높이는 데 도움이 됩니다.

영업, 대출 심사, 법무 등 부서 간 소통이 원활하지 않고 인계가 비효율적이면 대출 실행 프로세스에서 지연과 오류가 발생할 수 있습니다. 원활한 진행을 유지하고 마찰을 줄이려면 부서 간 인계를 개선해야 합니다.
ProcessMind는 nCino 대출 실행 workflow에서 팀과 시스템 간 인계 지점을 명확하게 시각화합니다. 신청이 인계 지점에서 대기하는 시간을 측정해 소통 공백이나 비효율적인 전달이 발생하는 영역을 찾아냅니다. 이를 바탕으로 구체적인 개선 조치를 마련해 Loan Application ID별 인계 지연을 15-30% 줄일 수 있습니다.

대출 신청은 온라인, 지점, 중개인 등 여러 채널에서 접수되며 채널마다 효율과 전환율이 다릅니다. 전체 접수 효율과 고객 경험을 개선하려면 각 채널의 성과를 파악하고 최적화해야 합니다.
ProcessMind는 접수 채널별로 Loan Application ID의 전체 처리 성과를 분석하고 비교합니다. nCino에서 처리 속도가 빠르거나 승인율이 높고 재작업이 적은 채널을 찾아내므로, 채널 전략을 최적화하고 전체 처리량을 5-15% 높이는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

대출 실행 프로세스에서 발생하는 지연, 재작업, 수동 개입은 모두 운영 비용을 높입니다. 이러한 비효율을 줄이면 비용을 절감하고 대출 한 건당 수익성을 높일 수 있습니다.
ProcessMind는 각 Loan Application ID의 리소스 활용과 재작업 경로를 분석해 프로세스 변형과 비효율이 운영 비용에 미치는 영향을 수치화합니다. nCino에서 불필요한 비용을 유발하는 활동이나 이탈을 찾아내므로, 개선 조치를 통해 전체 처리 비용을 8-18% 줄일 수 있습니다.

대출 실행 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

nCino 대출 실행 데이터에 맞춰 미리 구성한 ProcessMind 데이터 추출 템플릿을 사용합니다. 이 Excel 템플릿은 이벤트 로그에 적합한 구조를 제공합니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

정확한 분석을 위해 올바른 데이터 형식을 사용해야 합니다. 프로세스 매핑에 필요한 nCino 대출 신청 이벤트를 모두 포함해야 합니다.

기대 효과

nCino 대출 데이터에 맞는 열 제목이 미리 설정된 Excel 템플릿입니다.

주요 분석 결과

nCino 대출 실행 프로세스의 숨은 정보를 빠르게 확인하세요

ProcessMind는 nCino 대출 신청이 실제로 진행되는 경로를 시각화해 비효율적인 지점을 드러냅니다. 프로세스가 이상적인 흐름에서 벗어나는 곳과 승인을 앞당길 방법을 확인하세요.

대출 신청의 전체 흐름 시각화
nCino에서 병목이 발생하는 지점을 정확히 찾으세요
의사결정 경로와 결과 파악
대출 업무를 간소화해 승인 속도 높이기

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 개선 효과

대출 실행에서 확인된 실제 개선 효과

이러한 결과는 nCino 기반 대출 실행 프로세스를 최적화할 때 조직이 얻을 수 있는 실질적인 효과를 보여줍니다. process mining으로 얻은 데이터 기반 정보를 통해 병목을 찾아 제거하면 운영 속도와 효율을 높일 수 있습니다.

0 %

대출 승인 속도 향상

전체 평균 처리 시간 단축

프로세스 지연을 찾아 제거하면 대출 실행 전 과정의 속도를 높이고 고객에게 더 빨리 자금을 지급할 수 있습니다.

0 %

재작업률 감소

재제출이 필요한 신청 비율 감소

process mining으로 서류를 반복 요청하는 근본 원인을 찾아 개선하면 재작업을 줄이고 신청서 품질을 높일 수 있습니다.

0 %

SLA 준수 개선

처리 목표 준수율 향상

SLA를 지키지 못한 지점과 원인을 정확히 찾아 필요한 조치를 취하면 더 많은 신청을 약속한 서비스 수준에 맞춰 처리할 수 있습니다.

0 %

대출 거절률 최적화

거절 요인 파악

거절된 대출의 진행 과정을 분석해 반복되는 문제를 파악하고, 불필요한 거절을 줄이는 개선 사항을 적용해 전환율을 높입니다.

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대출 심사 속도 향상

대출 심사 처리 시간 단축

대출 심사 프로세스를 시각화하면 병목을 찾아 제거하고, 중요한 심사 단계의 처리 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

0 %

처리 비용 절감

대출 한 건당 활동 수 감소

대출 실행 프로세스에서 중복되거나 불필요한 활동을 찾아 workflow를 간소화하면 대출 한 건당 전체 운영 비용을 줄일 수 있습니다.

결과는 대출 상품, 프로세스 복잡성, 데이터 품질에 따라 달라집니다. 여기에 제시된 수치는 다양한 대출 실행 도입 사례에서 일반적으로 관찰된 개선 효과를 보여줍니다.

권장 데이터

먼저 중요한 속성과 활동을 수집하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.

이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

각 대출 신청에 부여되는 고유 식별자로, 대출 실행 전 과정을 추적하는 기본 키입니다.

중요한 이유

각 대출 신청의 종단 간 진행 과정을 분석할 수 있도록 모든 프로세스 단계를 연결하는 필수 Case ID입니다.

대출 신청 프로세스에서 발생한 특정 업무 단계 또는 이벤트의 이름입니다.

중요한 이유

이 속성은 프로세스 단계를 정의해 프로세스 흐름을 시각화하고 분석할 수 있게 합니다. 프로세스 흐름은 process mining의 중심입니다.

특정 활동이나 이벤트가 시작된 시각을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

이 타임스탬프는 이벤트의 시간순서를 제공하며, 처리 시간과 소요 시간 등 모든 성과 지표를 계산하는 데 필요합니다.

활동이나 이벤트가 완료된 시각을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

활동별 처리 시간을 정확히 계산할 수 있어 실제 작업 시간과 대기 시간을 구분하는 데 도움이 됩니다.

대출 담당자나 심사 담당자처럼 해당 활동을 수행할 책임이 있는 사용자입니다.

중요한 이유

업무량 배분, 팀 성과, 리소스 배정을 분석할 수 있어 특정 사용자나 팀과 관련된 병목을 파악하는 데 도움이 됩니다.

특정 단계에서 대출 신청을 담당하는 부서 또는 팀입니다.

중요한 이유

부서 간 인계를 분석하고 팀 단위 성과를 측정하며 부서 간 병목을 파악하는 데 중요합니다.

대출 신청에 대한 최종 결정으로, 승인, 거절 또는 철회 등이 해당합니다.

중요한 이유

최종 업무 결과에 따라 프로세스를 필터링하고 비교할 수 있어 성공 또는 실패로 이어지는 프로세스 패턴을 파악하는 데 도움이 됩니다.

신청한 대출 상품의 구체적인 유형으로, 주택담보대출, 자동차 대출, 개인 대출 등이 해당합니다.

중요한 이유

업무 맥락에 따라 프로세스를 나누어 분석할 수 있어 상품별로 효율, 소요 시간, 경로에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.

신청자가 요청한 대출 원금입니다.

중요한 이유

재무 맥락을 제공하며 대출 금액에 따라 프로세스의 복잡도, 소요 시간, 결과가 달라지는지 분석할 수 있습니다.

온라인, 영업점, 중개인 등 대출 신청을 제출한 채널입니다.

중요한 이유

제출 채널별 효율, 속도, 품질을 비교해 개선과 투자 방향을 정하는 데 도움이 됩니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

이 활동은 nCino 시스템에서 새 대출 신청 레코드가 생성된 시점을 나타냅니다. 대출 실행 프로세스의 공식적인 시작이며, 일반적으로 사용자가 새 Loan 레코드를 처음 저장할 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 활동은 프로세스의 주요 시작 이벤트입니다. 이 활동부터 다른 활동까지 걸리는 시간을 분석하면 전체 처리 기간을 측정하고 초기 처리 지연을 파악할 수 있습니다.

대출 심사 담당자가 신청서를 본격적으로 평가하는 심사 단계의 공식적인 시작을 나타냅니다. 거의 항상 대출의 기본 단계나 상태 필드가 'Underwriting'으로 변경될 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 주요 시점부터 프로세스에서 리소스가 많이 필요한 단계가 시작됩니다. 대출 심사 처리 기간과 SLA 준수 여부를 측정하는 기준점입니다.

이 활동은 심사 담당자가 검토를 마치고 추천 의견을 제시했음을 나타냅니다. 대출 단계가 'Underwriting'에서 'Approved', 'Declined', 'Pending Decision'과 같은 다음 단계로 넘어갈 때 기록됩니다.

중요한 이유

이 마일스톤은 대출 심사 단계의 종료를 나타냅니다. 'Underwriting Commenced'부터 이 이벤트까지 걸린 시간은 심사 효율을 측정하고 병목을 파악하는 데 중요한 KPI입니다.

'Approved' 또는 'Declined'와 같이 대출 신청에 대한 최종 공식 결정을 나타냅니다. 대출 상태가 최종 결과로 공식 설정될 때 이 이벤트를 기록합니다.

중요한 이유

평가 단계와 대출 종결 단계를 나누는 주요 마일스톤입니다. 심사 완료부터 최종 결정까지 걸린 시간을 분석하면 위원회 검토나 최종 승인 과정에서 발생하는 지연을 파악할 수 있습니다.

신청자에게 자금이 이체되어 대출 신청 절차가 성공적으로 완료되었음을 나타냅니다. 일반적으로 대출 단계가 'Booked' 또는 'Complete'로 변경될 때 기록합니다.

중요한 이유

프로세스의 주요 성공 종료 이벤트입니다. 이 활동까지 걸린 총시간을 측정하면 전체 프로세스 성과를 보여주는 중요한 KPI인 종단 간 처리 시간을 확인할 수 있습니다.

대출 신청이 공식적으로 거절되어 프로세스가 성공하지 못한 채 종료되었음을 나타냅니다. 대출 단계나 상태가 'Declined'로 설정될 때 기록합니다.

중요한 이유

중요한 실패 종료 이벤트입니다. 이 결과로 이어진 경로를 분석하면 거절 사유와 신청서 품질 또는 대출 기준을 개선할 영역을 파악할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

process mining으로 nCino 대출 실행 프로세스를 어떻게 개선할 수 있습니까?

process mining은 nCino 대출 실행 프로세스를 객관적인 데이터로 보여줍니다. 처리 시간의 편차나 과도한 재작업 등 비효율, 병목, 표준 경로에서 벗어난 사례를 찾아냅니다. 이를 바탕으로 대출 승인 처리 기간 단축이나 규제 요건의 일관된 준수처럼 개선이 필요한 지점을 정확히 파악할 수 있습니다.

process mining을 시작하려면 nCino에서 어떤 데이터가 필요합니까?

process mining을 시작하려면 우선 nCino의 이벤트 로그 데이터가 필요합니다. 여기에는 대출 신청 ID와 같은 고유 케이스 식별자, 각 단계의 활동 이름, 활동이 발생한 시각을 나타내는 타임스탬프가 포함됩니다. 리소스 정보나 대출 유형과 같은 추가 속성을 활용하면 분석을 보강할 수 있습니다.

process mining을 시작한 뒤 초기 결과를 확인하기까지 보통 얼마나 걸립니까?

데이터 추출과 준비가 끝나면 보통 몇 주 안에 대출 실행 프로세스에 관한 초기 정보를 얻을 수 있습니다. 심층 분석과 근본 원인 조사, 개선 사항 적용에는 수개월이 걸릴 수 있습니다. 데이터의 복잡성과 분석 범위에 따라 일정은 달라집니다.

process mining은 대출 실행의 규정 준수에 어떻게 도움이 됩니까?

Process mining은 정의된 표준 운영 절차와 규제 요건에서 벗어난 사례를 자동으로 감지할 수 있습니다. 예상 경로를 따르지 않은 프로세스를 표시하므로 해당 사례를 조사하고 규정을 준수하지 않은 활동을 바로잡을 수 있습니다. 이를 통해 규제 요건을 일관되게 준수하고 위험을 줄일 수 있습니다.

nCino에 process mining을 도입하려면 별도의 기술 전문성이 필요합니까?

nCino에서 데이터를 처음 추출하고 변환할 때 데이터 엔지니어링 기술이 도움이 될 수 있지만, 최신 process mining 도구는 사용하기 쉽게 설계되어 있습니다. 비즈니스 분석가와 프로세스 담당자는 생성된 프로세스 맵과 분석 결과를 빠르게 익힐 수 있습니다. 팀이 효율적으로 시작할 수 있도록 전문 교육을 제공하는 경우도 많습니다.

process mining으로 대출 심사와 같은 특정 단계의 병목을 찾을 수 있습니까?

예. process mining은 대출 심사와 같은 단계의 구체적인 병목과 근본 원인을 찾아내는 데 효과적입니다. 실제 흐름을 시각화하고 신청이 지나치게 오래 머무는 지점을 표시해 리소스 가용성이나 순차적인 작업 의존성 등의 원인을 드러냅니다. 이를 바탕으로 필요한 조치를 취해 대출 심사 병목을 해소하고 전체 프로세스를 앞당길 수 있습니다.

대출 승인 처리 기간을 얼마나 단축할 수 있습니까?

process mining으로 불필요한 지연과 재작업 경로, 비효율적인 인계를 찾아 해결하면 대출 승인 처리 기간을 크게 단축할 수 있습니다. 전체 프로세스를 간소화하면 처리 속도가 빨라지고 대출 승인도 앞당겨집니다. 이는 대출 승인 처리 기간 단축으로 이어집니다.

민감한 대출 데이터를 다룰 때 process mining은 개인정보와 보안을 어떻게 보호합니까?

민감한 대출 데이터를 다룰 때 개인정보 보호와 보안은 매우 중요합니다. process mining 플랫폼에는 개인 식별 정보를 보호하기 위한 데이터 익명화 및 가명 처리 기능이 포함될 수 있습니다. 접근 제어와 안전한 데이터 저장 절차를 통해 권한이 있는 담당자만 프로세스 데이터를 확인하고 분석하도록 하며, 데이터 보호 규정 준수를 지원합니다.

process mining으로 대출 담당자의 리소스 배치를 최적화할 수 있습니까?

물론입니다. process mining은 대출 담당자와 다른 리소스가 프로세스 단계별로 어떻게 활용되는지 보여줍니다. 업무량이 고르게 배분되지 않은 사례를 표시하고, 지연을 일으킬 수 있는 과도하게 활용되는 리소스나 충분히 활용되지 않는 리소스를 찾아낼 수 있습니다. 이를 바탕으로 대출 담당자의 리소스 활용을 최적화하고 팀 전체의 효율을 높일 수 있습니다.

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