Uw Data Template voor Leningaanvragen

De Activity Name beschrijft een duidelijke stap of mijlpaal binnen het leningaanvraagtraject, zoals 'Application Submitted' of 'Credit Check Completed'. Deze activities vormen de ruggengraat van de process map en tonen de reeks events voor elke leningaanvraag.

Het analyseren van deze activities helpt bij het visualiseren van de processtroom, het identificeren van veelvoorkomende paden, het ontdekken van afwijkingen en het lokaliseren van bottlenecks. De sequentie en frequentie van activities zijn fundamenteel om te begrijpen hoe het proces daadwerkelijk werkt in vergelijking met hoe het is ontworpen.

Het definieert de stappen in het proces, waardoor de visualisatie van de proceskaart en de analyse van de processtroom, knelpunten en afwijkingen mogelijk wordt.

Deze informatie wordt doorgaans afgeleid uit event logs, statuswijzigingrecords of audit trail tables binnen Temenos. Het kan mapping vereisen van technische statuscodes of event types naar gebruiksvriendelijke activity names.

De Event Timestamp registreert het precieze moment waarop een activity plaatsvond. Deze chronologische data is cruciaal voor het correct ordenen van events en voor alle tijdsgebonden procesanalyse.

Dit attribute maakt de berekening van key performance indicators (KPI's) mogelijk, zoals cycle times, processing times en wachttijden tussen activities. Het wordt gebruikt om vertragingen te identificeren, prestaties te meten ten opzichte van service level agreements (SLA's), en de temporele dynamiek van het leningaanvraagproces te begrijpen. Zonder nauwkeurige timestamps is process mining niet mogelijk.

Deze timestamp is essentieel voor het correct sequentieel plaatsen van events en het berekenen van alle op duur gebaseerde metrics, zoals cycle times en bottlenecks.

Doorgaans te vinden naast de activity of het statusfield in event logs of audit trail tables binnen Temenos. Zoek naar fields genaamd 'TIMESTAMP', 'EVENT_DATE' of vergelijkbaar.

De Loan Application ID identificeert elke individuele leningaanvraag uniek gedurende de gehele levenscyclus, van indiening tot uiteindelijke beslissing en financiering. Het dient als de centrale entiteit om alle bijbehorende activities en data te groeperen, waardoor een volledige tracering van het origination traject voor een specifieke lening mogelijk is.

Binnen process mining is dit attribute essentieel voor het construeren van de case view, waarbij elke Loan Application ID een enkele end-to-end procesinstance vertegenwoordigt. Het analyseren van data via deze identifier maakt de berekening van case-level metrics mogelijk, zoals totale cycle time, rework loops en uiteindelijke uitkomsten, wat een uitgebreid begrip van de leningaanvraagstroom biedt.

Dit is de essentiële case identifier die alle gerelateerde events verbindt tot een enkel end-to-end proces, wat procesanalyse mogelijk maakt.

Dit is doorgaans de primary key in de hoofd leningaanvraag- of deal entity binnen Temenos. Raadpleeg de Temenos documentation voor de specifieke table en field name, zoals die gerelateerd aan de AA.ARRANGEMENT module.

Dit attribute identificeert het bronsysteem waar de activity data vandaan komt. In een complex IT landscape kunnen loan origination events worden vastgelegd in meerdere systemen, zoals een front-end portal, het core banking platform en een document management system.

Het specificeren van het bronsysteem is belangrijk voor data governance, troubleshooting en het begrijpen van de technologische touchpoints in het proces. Het helpt de datanauwkeurigheid te valideren en kan procesfragmentatie over verschillende platforms onthullen.

Identificeert de oorsprong van de data, wat cruciaal is voor datavalidatie, probleemoplossing en het begrijpen van procesintegraties.

Dit is een metadata attribute dat doorgaans wordt toegevoegd tijdens het data extraction en transformation proces. Het kan een statische waarde zijn, zoals 'Temenos Transact', voor alle records van dat systeem.

Dit metadata attribute registreert de datum en tijd van de meest recente data extraction of update uit het bronsysteem. Het vertegenwoordigt geen business event, maar eerder de actualiteit van de geanalyseerde data.

Deze informatie is van vitaal belang voor het begrijpen van de tijdigheid van de process mining analyse en voor data governance. Het helpt users te weten of ze kijken naar real-time, dagelijkse of wekelijkse data, wat de context bepaalt voor hun bevindingen en beslissingen.

Geeft de actualiteit van de data aan, wat cruciaal is voor datagovernance en voor gebruikers om de tijdigheid van hun analyse te begrijpen.

Dit is een metadata attribute dat wordt toegevoegd tijdens het data extraction, transformation en loading (ETL) proces. Het wordt gewoonlijk ingesteld op de timestamp van de ETL run.

Het Application Channel geeft de indieningsmethode aan die door de klant is gebruikt. Verschillende kanalen kunnen verschillende datakwaliteit, klantverwachtingen en verwerkingsvereisten hebben, wat de algehele procesprestaties beïnvloedt.

Het analyseren van het proces per kanaal helpt te identificeren welke kanalen het meest efficiënt zijn en welke mogelijk procesverbeteringen vereisen. Zo kunnen aanvragen via het online portal gemiddeld sneller zijn dan die via een filiaal. Dit insight is waardevol voor het optimaliseren van de kanaalstrategie en toewijzing van middelen.

Maakt prestatieanalyse mogelijk over verschillende klantinteractiekanalen, wat helpt bij het optimaliseren van kanaalspecifieke processen en gebruikerservaringen.

Deze informatie wordt doorgaans vastgelegd aan het begin van het proces en opgeslagen in de hoofdrecord van de leningaanvraag. Zoek naar een 'SOURCE' of 'CHANNEL' field binnen Temenos.

Beslissingsuitkomst legt de uiteindelijke status van een leningaanvraag vast nadat de acceptatie- en goedkeuringsfasen zijn voltooid. Dit is een kritieke uitkomstmaatstaf voor het gehele proces.

Dit attribuut is essentieel voor het analyseren van de effectiviteit van het proces. Het wordt gebruikt om de goedkeurings- en afwijzingspercentages te berekenen, en in combinatie met andere attributen zoals Credit Score of Type Aanvrager, helpt het de consistentie van kredietbeslissingen te beoordelen. Inzicht in waarom aanvragen worden afgewezen, is cruciaal voor procesverbetering.

Staat voor de uiteindelijke zakelijke uitkomst van het proces, waardoor analyse van goedkeuringspercentages, redenen voor afwijzing en consistentie in beslissingen mogelijk is.

Gewoonlijk opgeslagen als een statusfield op de hoofdrecord van de leningaanvraag in Temenos. Dit field wordt doorgaans bijgewerkt bij de 'Loan Decision Rendered' activity.

De End Time markeert de voltooiing van een specifieke activity. Terwijl Start Time aangeeft wanneer een event begon, is End Time nodig om de duur ervan te begrijpen. Voor onmiddellijke events kan End Time gelijk zijn aan Start Time.

In procesanalyse is het hebben van zowel een start- als eindtijd cruciaal voor het nauwkeurig berekenen van de verwerkingstijd van activities. Dit helpt onderscheid te maken tussen de tijd dat aan een aanvraag actief wordt gewerkt (processing time) en de tijd dat deze wacht op de volgende stap (wait time), wat essentieel is voor het identificeren van echte efficiëntiebottlenecks.

Maakt de precieze berekening van de verwerkingstijd van activiteiten mogelijk, wat essentieel is voor het onderscheiden van actieve werktijd en inactieve wachttijd in knelpuntanalyse.

Dit kan beschikbaar zijn in audit logs als een afzonderlijk 'END_TIME' field of moet mogelijk worden afgeleid door de Start Time van de daaropvolgende activity in de sequentie te gebruiken. Raadpleeg de Temenos documentation voor event logging details.

De kredietscore is een numerieke weergave van de kredietwaardigheid van een aanvrager, verkregen van een kredietbureau. Het is een belangrijke factor in het underwriting en besluitvormingsproces.

Binnen process mining is de kredietscore een cruciaal contextueel attribute. Het helpt bij het analyseren van de consistentie van leningbeslissingen door de score te correleren met de uiteindelijke uitkomst. Het kan ook worden gebruikt om aanvragen te segmenteren om te zien of aanvragen met een lagere score langer duren om te verwerken of meer handmatige interventie vereisen.

Biedt kritieke context voor besluitvorming, waardoor analyse mogelijk is van hoe kredietwaardigheid procespaden, doorlooptijden en uitkomsten beïnvloedt.

Deze data wordt doorgaans ontvangen van een externe credit bureau service en opgeslagen in een klant- of aanvraagspecifieke tabel binnen Temenos.

Dit attribute vertegenwoordigt het hoofdbedrag van de aangevraagde lening. Het leningbedrag kan de procesweg, de mate van controle en de vereiste goedkeuringen aanzienlijk beïnvloeden.

Het analyseren van het proces op basis van het leningbedrag maakt segmentation mogelijk om te begrijpen of leningen met een hogere waarde een ander, rigoureuzer proces volgen. Het kan helpen variaties in cycle time en underwriting inspanning te verklaren. Leningen boven een bepaalde drempel kunnen bijvoorbeeld aanvullende goedkeuringsstappen vereisen, die met process mining kunnen worden gevisualiseerd en gevalideerd.

Maakt waardegebaseerde analyse mogelijk om te zien hoe het leningbedrag de procescomplexiteit, doorlooptijd en benodigde goedkeuringsniveaus beïnvloedt.

Dit is een fundamenteel field op de leningaanvraag record in Temenos. Zoek naar een field zoals 'AMOUNT' of 'REQUESTED_AMOUNT'.

Dit attribute identificeert de medewerker of teamlid die een specifieke task heeft uitgevoerd in het leningaanvraagproces. Het wordt in process mining vaak aangeduid als de 'resource'.

Het analyseren van prestaties per leningmedewerker helpt bij het begrijpen van de werklastverdeling, het identificeren van toppresteerders en het ontdekken van mogelijkheden voor training of processtandaardisatie. Het is fundamenteel voor dashboards gerelateerd aan resourceprestaties en workload management, waardoor managers de teamefficiency kunnen optimaliseren en taken kunnen balanceren.

Wijs gebruikersacties toe aan specifieke individuen of teams, wat workload analyse, prestatievergelijking en resource-optimalisatie mogelijk maakt.

Deze informatie is doorgaans te vinden in audit trail tables, vaak gekoppeld aan een user ID. Zoek naar fields zoals 'USER_ID', 'PROCESSED_BY' of 'OWNER' in event of transactierecords binnen Temenos.

Dit attribute categoriseert elke leningaanvraag op basis van het aangevraagde financiële product. Verschillende leningproducten hebben vaak verschillende processtromen, SLA's en risicoprofielen.

Het segmenteren van de procesanalyse per Loan Product Type is cruciaal voor een zinvolle vergelijking. Het helpt variaties in cycle times, goedkeuringspercentages en procespaden te verklaren. Een hypotheekaanvraagproces is bijvoorbeeld inherent complexer en langer dan een persoonlijke leningproces. Dit attribute maakt apples-to-apples comparisons en gerichte verbeteringen mogelijk.

Maakt processegmentatie mogelijk om de prestaties te vergelijken en variaties te identificeren tussen verschillende bedrijfsonderdelen, die vaak unieke procesvereisten hebben.

Dit is een kern attribute van de leningaanvraag, doorgaans te vinden in de hoofd aanvraagtable in Temenos. Zoek naar fields gerelateerd aan 'PRODUCT_ID' of 'PRODUCT_CATEGORY'.

Dit attribute geeft de business unit of afdeling aan, zoals 'Origination', 'Underwriting' of 'Closing', die een bepaalde activity heeft uitgevoerd. Het helpt om de handoffs tussen verschillende delen van de organisatie te begrijpen.

Het analyseren van het proces per afdeling is cruciaal voor het identificeren van cross-functionele inefficiënties en vertragingen tijdens handoffs. Het kan communicatiekloven of resourcebeperkingen binnen specifieke afdelingen benadrukken, wat een duidelijk beeld geeft van organisatorische bottlenecks.

Helpt de werkstroom tussen verschillende teams te visualiseren, waardoor het mogelijk wordt om overdrachtstijden te analyseren en organisatorische knelpunten te identificeren.

Dit is vaak geen direct field in het event log, maar kan worden afgeleid door users (het 'AssignedLoanOfficer' attribute) te mappen aan hun respectievelijke afdelingen met behulp van een HR master data source.

Verwerkingstijd is een berekende metric die de actieve werktijd voor een activiteit vertegenwoordigt, berekend als het verschil tussen de Eindtijd en Starttijd. Het contrasteert met wachttijd, wat de tijd is die wordt doorgebracht tussen activiteiten.

Deze metric is fundamenteel voor knelpuntanalyse. Door verwerkingstijd te scheiden van wachttijd, kunnen analisten bepalen of vertragingen worden veroorzaakt door inefficiënte activiteiten (lange verwerkingstijd) of door wachtrijen en overdrachtsvertragingen (lange wachttijd). Dit is essentieel voor het correct richten van verbeteringsinspanningen.

Meet de actieve werkduur van een activiteit, en helpt zo onderscheid te maken tussen procesinefficiënties en wachttijd in knelpuntanalyse.

Dit attribute is niet aanwezig in het bronsysteem. Het wordt berekend tijdens data transformation door de 'EventTimestamp' (StartTime) af te trekken van de 'EndTime' voor elke activity.

Dit boolean attribute is een berekende flag die aangeeft of de underwriting fase voor een leningaanvraag de Service Level Agreement (SLA) heeft overschreden. Het wordt bepaald door de werkelijke duur van het underwriting proces te vergelijken met het 'Underwriting SLA Target' attribute.

Deze flag vereenvoudigt analyse en reporting door een duidelijke, binaire indicator van SLA compliance te bieden. Het wordt direct gebruikt in dashboards en KPI's om de SLA breach rate over tijd, per product of per leningmedewerker te volgen, wat helpt bij het proactief beheren van prestatie- en compliancerisico's.

Biedt een eenvoudige ja/nee indicator voor SLA compliance, wat het gemakkelijk maakt om de frequentie en hoofdoorzaken van SLA-schendingen te filteren, aggregeren en analyseren.

Dit attribute bevindt zich niet in het bronsysteem. Het wordt berekend door de duur te meten tussen de activities 'Underwriting Commenced' en 'Underwriting Completed' en deze te vergelijken met het 'UnderwritingSlaTarget' attribute.

Dit boolean attribute maakt onderscheid tussen activities die zijn uitgevoerd door een menselijke user en die zijn uitgevoerd door een geautomatiseerd systeem, zoals een geautomatiseerde credit check of initiële validatieregel.

Het begrijpen van het automatiseringsniveau is essentieel voor het identificeren van kansen voor verdere efficiëntieverbeteringen. Het maakt een vergelijking mogelijk van de snelheid en consistentie van geautomatiseerde stappen versus handmatige stappen. Deze analyse helpt bij het prioriteren van toekomstige automatiseringsinitiatieven en het meten van hun impact.

Onderscheidt systeemgestuurde en mensgestuurde activiteiten, wat cruciaal is voor het identificeren van automatiseringskansen en het meten van de impact van bestaande automatisering.

Dit wordt vaak afgeleid op basis van de user die aan de activity is gekoppeld. Als de user een systeem- of service account is, wordt de activity als geautomatiseerd gemarkeerd. Het kan ook gebaseerd zijn op het event type zelf.

Deze boolean flag identificeert activities die rework vertegenwoordigen, wat betekent dat een stap of een reeks stappen moest worden herhaald. Bijvoorbeeld, als 'Supporting Documents Requested' plaatsvindt na 'Underwriting Commenced', duidt dit op een loop back in het proces.

Het detecteren en markeren van rework is een kernsterkte van process mining. Dit attribute maakt een eenvoudige kwantificering van de 'Application Rework Rate' KPI mogelijk. Het analyseren van de oorzaken van rework, zoals onvolledige initiële inzendingen, is essentieel voor het verbeteren van de procesefficiëntie, het verlagen van kosten en het verkorten van cycle times.

Markeert activiteiten die deel uitmaken van inefficiënte proceslussen, wat een eenvoudige kwantificering en oorzaakanalyse van herwerk mogelijk maakt.

Dit attribute bevindt zich niet in het bronsysteem. Het wordt berekend door de process mining engine door herhaalde reeksen van activities binnen een enkele case te detecteren.

De Customer Region geeft de geografische locatie van de aanvrager weer, zoals 'North America', 'Europe' of een specifieke staat. Dit maakt geografische segmentation van het proces mogelijk.

Het analyseren van prestaties per regio kan regionale variaties in procesefficiëntie, goedkeuringspercentages of productpopulariteit blootleggen. Dit insight kan worden gebruikt voor gerichte marketing, toewijzing van middelen en het identificeren van regionale best practices of uitdagingen.

Maakt geografische analyse mogelijk om procesprestaties tussen verschillende regio's te vergelijken, regionale knelpunten te identificeren en marktverschillen te begrijpen.

Deze informatie maakt deel uit van het klantprofiel of adresgegevens die zijn opgeslagen in de Customer Information File (CIF) of gelijkwaardige customer master data binnen Temenos.

Dit attribute biedt context voor de 'Decision Outcome'. Voor afgewezen aanvragen specificeert het de onderliggende reden, zoals 'Insufficient Income', 'High Debt-to-Income Ratio' of 'Poor Credit History'.

Deze informatie is van onschatbare waarde voor root cause analysis van afwijzingen. Door de meest voorkomende afwijzingsredenen te analyseren, kan de organisatie problemen in de pre-kwalificatiefase identificeren, de klantcommunicatie verbeteren of de kredietcriteria aanpassen. Het ondersteunt direct inspanningen om rework te verminderen en de algehele kwaliteit van aanvragen die de pipeline binnenkomen te verbeteren.

Biedt kritieke context voor afgewezen aanvragen, wat oorzaakanalyse mogelijk maakt om de aanvraagkwaliteit te verbeteren en onnodige verwerking te verminderen.

Vaak opgeslagen in een gerelateerd notitie- of reden code veld gekoppeld aan de definitieve beslissingsstatus in Temenos.

Dit attribute segmenteert aanvragers in zinvolle groepen, zoals 'New Customer', 'Existing Customer' of 'Business'. Het proces kan verschillen op basis van het type aanvrager; zo kan de verwerking voor bestaande klanten sneller zijn vanwege reeds bestaande data.

Het analyseren van het proces per aanvragertype helpt te begrijpen hoe verschillende klantsegmenten het proces ervaren. Het kan kansen onthullen om het traject voor bestaande klanten te stroomlijnen of om nieuwe klanten meer ondersteuning te bieden. Deze segmentation is essentieel voor de 'Loan Decision Outcome Consistency' analyse.

Maakt segmentatie mogelijk om te analyseren of het proces verschilt voor nieuwe versus bestaande klanten, wat helpt bij het aanpassen en verbeteren van de klantreis.

Deze informatie wordt doorgaans afgeleid door te controleren of de aanvrager een bestaand klantprofiel of ID heeft binnen Temenos op het moment van de aanvraag.

De Underwriting SLA Target definieert de verwachte service level agreement (SLA) voor de underwriting fase, doorgaans gemeten in business hours of dagen. Dit target kan variëren op basis van factoren zoals het type leningproduct of het bedrag.

Dit attribute dient als de benchmark waartegen de werkelijke prestaties worden gemeten. Het wordt direct gebruikt in het 'Underwriting SLA & Compliance Status' dashboard en is vereist om de 'SLA Breach Rate' KPI te berekenen. Het analyseren van breaches helpt bij het identificeren van de oorzaken van vertragingen en het beheren van operationele en compliancerisico's.

Biedt een duidelijke benchmark voor prestaties, wat het meten van SLA-naleving en het identificeren van aanvragen met risico op het overschrijden van hun doelstellingen mogelijk maakt.

Dit kan worden opgeslagen als een statische waarde op basis van business rules of kan een field zijn op de leningaanvraag, mogelijk afgeleid van product master data in Temenos.