Jouw datatemplate voor leningaanvragen

De activiteitsnaam beschrijft een specifieke stap of mijlpaal binnen de workflow voor leningaanvragen, zoals 'Aanvraag ingediend', 'Kredietcontrole afgerond' of 'Leningaanbod gegenereerd'. Elke activiteit staat voor een afzonderlijk punt in het proces dat tijd en bronnen kost.

Het analyseren van de volgorde en frequentie van deze activiteiten vormt de basis van process mining. Zo krijg je zicht op de werkelijke procesflow, veelvoorkomende routes en bottlenecks. Ook kun je de duur van verschillende procesfasen meten. Duidelijke en consistente activiteitsnamen zijn belangrijk voor een begrijpelijke en nauwkeurige proceskaart.

Dit veld definieert de processtappen. Daarmee kun je de procesflow visualiseren en analyseren, bottlenecks identificeren en de duur van procesfasen meten.

Te vinden in event logs of transactietabellen waarin processtappen worden vastgelegd.

Het Loan Application ID is een unieke sleutel die bij het aanmaken aan elke leningaanvraag wordt toegewezen. Het dient als primaire case-identificatie en koppelt alle bijbehorende activiteiten, documenten en besluiten vanaf de eerste indiening tot de definitieve uitbetaling of afsluiting. Deze consistentie is essentieel om het volledige traject van elke aanvraag te reconstrueren.

In process mining gebruik je dit attribuut om alle gerelateerde gebeurtenissen in één case te groeperen. Zo kun je procesflows, doorlooptijden en varianten per aanvraag analyseren. Zonder een consistente en unieke case-identificatie kun je het proces niet nauwkeurig in kaart brengen of de prestaties ervan analyseren.

Dit is de basis voor process mining. Het groepeert alle gerelateerde gebeurtenissen in één case, zodat je het volledige traject van het verstrekken van de lening kunt analyseren.

Meestal te vinden in de koptekst of de belangrijkste transactietabel voor leningaanvragen.

De starttijd van de gebeurtenis is een nauwkeurige timestamp die het begin van een activiteit markeert. Dit is een basisonderdeel van het event log en essentieel om gebeurtenissen chronologisch te ordenen en de procesflow per case te reconstrueren.

Bij procesanalyse gebruik je de starttijd om de totale doorlooptijd van een case, de tijd tussen activiteiten en de actieve verwerkingstijd van elke stap te berekenen, als er ook een eindtijd beschikbaar is. Dit is het belangrijkste tijdsattribuut om de timing van het proces te begrijpen, vertragingen te vinden en prestaties te vergelijken met service level agreements.

Deze timestamp is belangrijk om gebeurtenissen te ordenen, doorlooptijden te berekenen en vertragingen tussen activiteiten te vinden.

Een verplicht veld in het event log of de transactietabel van elk systeem.

De naam van het bronsysteem geeft aan welke applicatie of welk platform de eventdata heeft gegenereerd, zoals een Loan Origination System (LOS), CRM of documentbeheersysteem. In moderne organisaties loopt één bedrijfsproces, zoals het aanvragen van een lening, vaak over meerdere gekoppelde systemen.

Het identificeren van het bronsysteem per gebeurtenis is belangrijk voor datavalidatie, probleemoplossing en inzicht in de technologische omgeving van het proces. Analisten kunnen data zo terugbrengen naar de oorsprong en beoordelen hoe verschillende systemen bijdragen aan de totale procesflow en mogelijke vertragingen.

Hiermee kun je data terugbrengen naar de oorsprong. Dat is belangrijk voor datavalidatie en voor inzicht in procesflows die over meerdere IT-systemen lopen.

Vaak beschikbaar als standaardveld in data-extracties of toe te voegen tijdens data-engineering.

Dit attribuut legt de timestamp vast van de meest recente data-extractie of vernieuwing vanuit het bronsysteem. Het is een metadataveld dat belangrijk is voor datagovernance en kwaliteitsborging.

Als je weet wanneer de data voor het laatst is bijgewerkt, kun je de actualiteit van je dataset beoordelen en controleren of analyses op actuele informatie zijn gebaseerd. Dit is vooral belangrijk bij het monitoren van lopende processen, omdat je hiermee ziet hoe actueel je procesoverzicht is. De timestamp helpt ook bij het opsporen van problemen in datapijplijnen en het vinden van mogelijke problemen met de planning van data-inname.

Dit bevestigt hoe actueel de data is. Zo zijn analyses gebaseerd op tijdige informatie en kun je de datakwaliteit beter beheren.

Meestal gegenereerd en opgeslagen tijdens het data-extractie-, transformatie- en laadproces (ETL).

Het aanvraagkanaal identificeert het eerste contactpunt of de indieningsmethode die de aanvrager heeft gebruikt. Voorbeelden zijn 'Onlineportaal', 'Mobiele app', 'In filiaal' en 'Externe tussenpersoon'.

Verschillende kanalen kunnen sterk uiteenlopende klantervaringen en interne workflows hebben. Door het proces per kanaal te analyseren, krijgen organisaties zicht op de efficiëntie en effectiviteit van elke indieningsroute. Zo zie je welke kanalen sneller worden verwerkt, tot hogere klanttevredenheid leiden of betere datakwaliteit hebben. Die inzichten helpen bij strategische investeringen in technologie en bedrijfsvoering.

Hiermee kun je procesprestaties en klantervaring vergelijken tussen verschillende indieningskanalen, zoals online, in een filiaal of mobiel.

Vastgelegd aan het begin van het aanvraagproces en opgeslagen in de belangrijkste tabel met leningaanvragen.

De besluituitkomst geeft de eindstatus van een leningaanvraag aan nadat deze volledig is verwerkt. Veelvoorkomende uitkomsten zijn 'Goedgekeurd', 'Afgewezen', 'Ingetrokken door aanvrager' en 'Tegenvoorstel gedaan'.

Dit attribuut is belangrijk voor uitkomstanalyse. Daarmee onderzoek je welke procesroutes leiden tot succesvolle of onsuccesvolle resultaten. Door procesvariaties te koppelen aan besluituitkomsten, kunnen organisaties werkwijzen vinden die tot hogere goedkeuringspercentages leiden en gedrag herkennen dat tot afwijzingen leidt. Deze analyse helpt om de procesefficiëntie en bedrijfsresultaten te verbeteren.

Dit is belangrijk voor uitkomstanalyse. Je kunt ermee vaststellen welke procesgedragingen en routes samenhangen met succesvolle of onsuccesvolle leningaanvragen.

Meestal vastgelegd in het statusveld van de leningaanvraag of als een specifieke besluitgebeurtenis in de transactiegeschiedenis.

De eindtijd van de gebeurtenis markeert het precieze moment waarop een activiteit is afgerond. Sommige gebeurtenissen zijn mijlpalen met alleen een starttijd, maar veel activiteiten hebben een duidelijke duur. Met de eindtijd kun je de actieve verwerkingstijd rechtstreeks berekenen.

Door de actieve verwerkingstijd te analyseren, krijg je zicht op het gebruik van bronnen en inefficiënties binnen specifieke taken. Ook kun je onderscheid maken tussen de tijd waarin actief aan een case is gewerkt en wachttijd. Zo zie je bijvoorbeeld hoe lang de kredietbeoordeling daadwerkelijk duurde, los van de tijd waarin de aanvraag in de wachtrij van de beoordelaar stond.

Hiermee kun je de actieve verwerkingstijd van activiteiten berekenen. Dat helpt om werk dat waarde toevoegt te onderscheiden van wachttijd.

Vaak naast de starttijd te vinden in event logs of transactietabellen van systemen die de duur van activiteiten bijhouden.

Dit booleaanse attribuut maakt onderscheid tussen activiteiten die automatisch door een systeem worden uitgevoerd, zoals een geautomatiseerde kredietcontrole of eerste documentvalidatie, en activiteiten die handmatig door een gebruiker worden uitgevoerd.

Dit onderscheid is belangrijk om de mate van automatisering in een proces en het effect daarvan op de efficiëntie te begrijpen. Door geautomatiseerde en handmatige stappen te analyseren, kun je mogelijkheden voor verdere automatisering vinden, de tijdwinst van bestaande automatisering berekenen en de werklast van medewerkers begrijpen. Zo krijg je een helder beeld van de interactie tussen mensen en systemen tijdens het hele leningaanvraagproces.

Hiermee maak je onderscheid tussen systeemgestuurde en mensgestuurde activiteiten. Dat is belangrijk voor automatiseringsanalyse en inzicht in de werklast van medewerkers.

Kan een veld in het event log zijn of worden afgeleid van de activiteitsnaam of de gebruiker die aan de gebeurtenis is gekoppeld, bijvoorbeeld de gebruiker 'system'.

Het leningbedrag is de hoofdsom die de aanvrager aanvraagt. Dit financiële attribuut heeft vaak invloed op de complexiteit en het risico van een leningaanvraag.

Bij hogere leningbedragen kunnen strengere kredietbeoordelingen nodig zijn, zijn extra goedkeuringsniveaus vereist of gelden andere kostenstructuren. Door het proces op basis van het leningbedrag te analyseren, zie je hoe de waarde invloed heeft op verwerkingstijden, goedkeuringspercentages en de mate van controle. Het bedrag is ook een belangrijke invoer voor financiële analyses, zoals het berekenen van de totale waarde van de leningenpijplijn of de kosten per uitgeleende euro.

Dit attribuut heeft veel invloed op de complexiteit en het risico van het proces. Je kunt ermee analyseren hoe de leningwaarde de doorlooptijd en goedkeuringspercentages beïnvloedt.

Een kernveld uit de data van de leningaanvraag, meestal opgeslagen in de primaire tabel met leninggegevens.

Wanneer de uiteindelijke uitkomst van een leningaanvraag 'Afgewezen' is, geeft de reden van afwijzing een code of tekstuele uitleg. Veelvoorkomende redenen zijn 'Onvoldoende kredietgeschiedenis', 'Hoge schuld-inkomensverhouding' en 'Onvolledige aanvraag'.

Dit attribuut is zeer waardevol voor een oorzaakanalyse van mislukte aanvragen. Door de meest voorkomende afwijzingsredenen te analyseren, kunnen organisaties structurele problemen in de aanvragersgroep, kredietcriteria of het aanvraagproces vinden. Deze inzichten kunnen worden gebruikt voor marketing, productontwikkeling en procesverbeteringen die het aantal afwijzingen verlagen.

Dit levert belangrijke inzichten op voor oorzaakanalyse. Je kunt beter begrijpen waarom aanvragen worden afgewezen en gerichte procesverbeteringen doorvoeren.

Vastgelegd als onderdeel van de definitieve besluitgebeurtenis, vaak gekoppeld aan de besluituitkomst 'Afgewezen'.

De toegewezen gebruiker identificeert de medewerker of systeemgebruiker die een bepaalde activiteit heeft uitgevoerd of ervoor verantwoordelijk is. Dit kan een leningadviseur, dossierbehandelaar, kredietbeoordelaar of medewerker voor het afsluiten van de lening zijn.

Dit attribuut is belangrijk voor het analyseren van team- en individuele prestaties, werkverdeling en de inzet van bronnen. Door activiteiten per gebruiker te volgen, kunnen organisaties goed presterende medewerkers herkennen, opleidingsbehoeften vaststellen en werk opnieuw verdelen om efficiënter te werken. Ook kun je analyseren hoe verschillende gebruikers of teams de procesuitkomsten en doorlooptijden beïnvloeden.

Dit is belangrijk voor het analyseren van de werkverdeling en teamprestaties en voor het vinden van bottlenecks die met bronnen te maken hebben.

Meestal te vinden in transactie- of event logs waarin gebruikersacties in het systeem worden vastgelegd.

Het type leningproduct deelt de leningaanvraag in op basis van het aangevraagde financiële product. Voorbeelden zijn 'Conventionele hypotheek', 'FHA-lening', 'Autolening' en 'Persoonlijke kredietlijn'.

Verschillende leningproducten hebben vaak hun eigen processen, compliance-eisen en risicoprofielen. Door het proces per producttype te analyseren, kun je verschillen vinden en workflows voor specifieke productlijnen optimaliseren. Deze segmentatie maakt gerichte verbeteringen mogelijk en helpt verschillen in doorlooptijden, goedkeuringspercentages en herstelwerk binnen de totale leningenportefeuille te verklaren.

Hiermee kun je het proces segmenteren om prestaties te vergelijken en verschillen in workflows voor verschillende leningtypen te vinden.

Een standaardveld op het aanvraagformulier voor de lening, opgeslagen in de belangrijkste aanvraagtabel.

De geografische locatie geeft een voor de lening relevante locatie aan. Dit kan de staat waarin het onderpand ligt, het verwerkende filiaal of de regio van de aanvrager zijn.

Dit attribuut is nuttig voor het analyseren van regionale verschillen in het proces. Verschillende staten kunnen bijvoorbeeld eigen compliance-eisen hebben die extra processtappen toevoegen. Ook kan het ene filiaal efficiënter werken dan het andere. Deze geografische segmentatie kan verschillen in prestaties, behoefte aan bronnen en marktspecifieke trends zichtbaar maken die invloed hebben op het leningaanvraagproces.

Hiermee kun je geografische analyses uitvoeren om regionale verschillen in procesprestaties, compliance-eisen en bedrijfsresultaten te vinden.

Te vinden in aanvraagtgegevens, zoals het adres van het onderpand of het filiaal waar de aanvraag is ingediend.

De kredietscore is een numerieke weergave van de kredietwaardigheid van een aanvrager, afkomstig van een kredietbureau tijdens het aanvraagproces. Het is een belangrijke factor bij risico-inschatting en kredietbesluiten.

Een hogere kredietscore wijst meestal op een lager risico en kan leiden tot gunstigere leenvoorwaarden of een sneller goedkeuringsproces. Met process mining kun je analyseren hoe de kredietscore het proces beïnvloedt en verschillende behandelroutes voor aanvragers met uiteenlopende risicoprofielen vinden. Aanvragen met een lagere score kunnen bijvoorbeeld meer handmatige controles of extra documentatie vereisen, waardoor de doorlooptijd langer wordt.

Dit is een belangrijke factor bij risico-inschatting en kan de procesroute, besluituitkomsten en totale doorlooptijd sterk beïnvloeden.

Afkomstig van een extern kredietbureau en opgeslagen bij de profielgegevens van de aanvrager.

De SLA-doelstelling voor kredietbeoordeling definieert de verwachte termijn waarbinnen de kredietbeoordelingsfase van de leningaanvraag moet zijn afgerond. Deze doelstelling is een belangrijke KPI-norm die de organisatie gebruikt om tijdige verwerking te bewaken.

Door de werkelijke duur van de kredietbeoordelingsfase, berekend op basis van timestamps, te vergelijken met deze doelstelling, kunnen organisaties de naleving van de SLA meten. Zo vind je bottlenecks in de kredietbeoordeling, beoordeel je teamprestaties en beheer je klantverwachtingen beter.

Dit is een norm om prestaties te vergelijken met service level agreements. Zo kun je vertragingen vinden en operationele doelstellingen bewaken.

Meestal vastgelegd in configuraties van bedrijfsregels of documentatie over service level agreements en mogelijk opgeslagen bij de casedata.

Dit attribuut identificeert de specifieke afdeling of het functionele team, zoals 'Leningverwerking', 'Kredietbeoordeling' of 'Afsluiting', dat verantwoordelijk is voor een activiteit of op een bepaald moment eigenaar is van de case.

Door overdrachten tussen afdelingen te volgen, krijg je zicht op organisatorische workflows en afdelingsoverschrijdende vertragingen. Met een analyse per afdeling kun je de prestaties en werklast van verschillende teams meten en de samenwerking en overdrachtsprocedures verbeteren.

Hiermee kun je overdrachten en prestaties per functioneel team analyseren en bottlenecks en inefficiënties tussen afdelingen zichtbaar maken.

Te vinden in workflowmanagementsystemen of af te leiden uit de gebruiker of rol die aan de taak is toegewezen.

Het type aanvrager deelt de aanvrager van de lening in op basis van de relatie met de financiële instelling, bijvoorbeeld als 'Nieuwe klant' of 'Bestaande klant'.

Deze segmentatie is belangrijk omdat het proces op basis van dit attribuut kan verschillen. Voor bestaande klanten kan het proces eenvoudiger zijn dankzij beschikbare gegevens. Nieuwe klanten hebben mogelijk uitgebreidere identiteits- en gegevenscontroles nodig. Door het proces per type aanvrager te analyseren, zie je deze verschillen en kun je de klantreis per segment beter afstemmen en optimaliseren.

Hiermee kun je processen van verschillende klantsegmenten vergelijken. Die segmenten kunnen verschillende workflows en verwachtingen rond serviceniveaus hebben.

Afgeleid uit CRM-data of ingevuld op het aanvraagformulier.