> Continue procesverbetering > Kredietverstrekking > Finastra Fusion Mortgagebot

Verbeter je leningaanvraagproces

Optimaliseer Finastra Fusion Mortgagebot met onze 6-stappengids
Datatemplate downloaden
Verbeter je leningaanvraagproces
Kredietverstrekking
Finastra Fusion Mortgagebot
Processen
Systemen
Selecteer een proces.
259 Processen
Annuleren
Selecteren
Uitdagingen (10) Doelen (11) 6 stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (5)

Optimaliseer workflows voor kredietverstrekking in Finastra Fusion Mortgagebot

Ons platform maakt verborgen inefficiënties en knelpunten in je belangrijkste bedrijfsprocessen zichtbaar. Zie eenvoudig waar vertragingen ontstaan, van de eerste aanvraag tot de uiteindelijke afronding, en welke gevolgen dat heeft voor snelheid en compliance. Door je processtromen te visualiseren, kun je de bedrijfsvoering efficiënter maken, rework verminderen en sneller resultaten behalen die beter aan de compliance-eisen voldoen.

Download onze voorgeconfigureerde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntiedoelen te behalen. Volg ons 6-stappenplan voor verbetering en bekijk de gids voor de datatemplate om je bedrijfsvoering te verbeteren.

Gedetailleerde beschrijving tonen

Waarom je proces voor leningaanvragen optimaliseren?

Leningaanvragen vormen het hart van elke kredietverstrekker. Het proces loopt van de eerste aanvraag tot de uiteindelijke uitbetaling en is vaak complex. Voor organisaties die Finastra Fusion Mortgagebot gebruiken, heeft de efficiëntie van dit proces direct invloed op winstgevendheid, klanttevredenheid en naleving van regelgeving. Ook met geavanceerde systemen kunnen complexe processtappen, handmatige overdrachten en onverwachte varianten voor flinke knelpunten zorgen. Daardoor lopen de kosten van de bedrijfsvoering op en worden doorlooptijden langer. In een concurrerende markt zijn snelle goedkeuringen die aan de regels voldoen geen luxe, maar een voorwaarde om klanten te behouden en marktaandeel te winnen.

Inefficiëntie in leningaanvragen zie je terug in lange wachttijden voor aanvragers, een hogere werkdruk voor leningmedewerkers, meer afgebroken aanvragen en mogelijke complianceovertredingen. Door het echte verloop te begrijpen, te zien waar aanvragen vertragen of afwijken van het ideale pad en de oorzaken te vinden, houd je grip op je concurrentiepositie en bied je klanten en medewerkers een betere ervaring.

Hoe process mining je analyse van leningaanvragen verbetert

Process mining biedt een objectieve, datagedreven manier om je proces voor leningaanvragen in Finastra Fusion Mortgagebot te onderzoeken. Door de event logs van je systeem te analyseren, reconstrueert het de volledige route van elke leningaanvraag. Zo zie je hoe je proces echt verloopt, niet alleen hoe het volgens de werkinstructies zou moeten verlopen.

Voor leningaanvragen betekent dit dat je elke aanvraag precies kunt volgen, van de status "Application Submitted" via "Credit Check Completed", "Underwriting Commenced" en "Loan Decision Rendered" tot "Funds Disbursed". Met dit volledige overzicht kun je:

  • Echte workflows visualiseren: ontdek alle procesvarianten, inclusief afwijkingen van standaardwerkwijzen.
  • Knelpunten vinden: zie bij welke stappen of overdrachten aanvragen blijven hangen, bijvoorbeeld door een overbelast underwritingteam, vertraging bij het ophalen van documenten of een onverwachte goedkeuringswachtrij.
  • Prestaties nauwkeurig meten: krijg precieze cijfers per activiteit en voor de totale doorlooptijd. Zo begrijp je waar verwerking te lang duurt en waarom.
  • Herwerklussen herkennen: ontdek wanneer aanvragen herhaaldelijk worden teruggestuurd voor extra informatie of controle. Dat kan wijzen op problemen bij de eerste dataverzameling of besluitvorming.

Met de gedetailleerde data uit Finastra Fusion Mortgagebot krijg je de inzichten die je nodig hebt om aannames achter je te laten en verbeteringen op data te baseren.

Belangrijkste verbeterpunten die process mining zichtbaar maakt

Process mining op je data over leningaanvragen in Finastra Fusion Mortgagebot brengt vaak een aantal bekende verbeterpunten aan het licht:

  • Documentverzameling en -validatie efficiënter maken: ontdek welke documenttypen of verificatiefasen de meeste vertraging veroorzaken. Dat biedt aanknopingspunten voor automatisering of een aangepaste workflow.
  • Underwriting en risicobeoordeling verbeteren: vind wachtrijen, parallel werk en opeenvolgende afhankelijkheden die deze belangrijke fasen onnodig verlengen. Zo zie je waar extra capaciteit nodig is of beleid kan worden aangepast.
  • Besluitvorming efficiënter maken: analyseer de routes naar verschillende uitkomsten, zoals goedkeuring, afwijzing of intrekking. Zo ontdek je inconsistenties en mogelijkheden om voorwaardelijke goedkeuringen sneller af te handelen.
  • Handmatige overdrachten en herwerk verminderen: zie waar aanvragen vaak teruggaan naar eerdere stappen. Dat kan wijzen op behoefte aan duidelijkere instructies, betere systeemintegratie of extra training.
  • Naleving van compliance verbeteren: detecteer automatisch afwijkingen van wettelijke eisen of intern beleid. Zo kun je risico's eerder beperken en audits beter voorbereiden.

Met deze inzichten richt je je op specifieke verbeteringen met veel effect, in plaats van op brede initiatieven zonder duidelijke onderbouwing.

Verwachte resultaten: meetbare voordelen voor je kredietverlening

Met de inzichten uit process mining kun je je proces voor leningaanvragen in Finastra Fusion Mortgagebot aantoonbaar verbeteren:

  • Kortere doorlooptijd van leningen: versnel het hele leningtraject, zodat goedkeuringen en uitbetalingen sneller plaatsvinden. Dat verbetert de klanttevredenheid en de reputatie van je organisatie.
  • Lagere kosten van de bedrijfsvoering: verwijder inefficiënte stappen, beperk herwerk en zet capaciteit beter in. Dat levert duidelijke besparingen op.
  • Betere compliance en risicobeheersing: vind en corrigeer procesafwijkingen voordat ze problemen veroorzaken. Zo voldoe je aan regelgeving en beperk je auditrisico's.
  • Betere klantervaring: reageer sneller en bied een soepeler aanvraagproces. Dat helpt bij klantloyaliteit en positieve mond-tot-mondreclame.
  • Meer verwerkte aanvragen: behandel meer leningaanvragen met dezelfde capaciteit en vergroot zo de kredietverleningscapaciteit van je organisatie.
  • Betere inzet van medewerkers: zorg dat leningmedewerkers en ondersteunende teams zich richten op werk dat waarde toevoegt. Dat verbetert motivatie en productiviteit.

Uiteindelijk leidt procesoptimalisatie tot een wendbaardere, compliant en winstgevendere kredietverlening.

Aan de slag met optimalisatie van je proces voor leningaanvragen

Je proces voor leningaanvragen in Finastra Fusion Mortgagebot optimaliseren is een strategische stap met duidelijke, meetbare resultaten. Met onze process mining-aanpak koppel je snel je data, visualiseer je het echte proces en vind je concrete verbeterpunten. Gebruik vandaag nog je data om je kredietverlening te verbeteren, knelpunten te verminderen en efficiëntie en compliance te verhogen.

Kredietverstrekking Hypotheekverlening Kredietbeoordelingsproces Kredietgoedkeuring Kredietverwerking Efficiëntie van kredietverlening Compliancemanagement Financiële dienstverlening Aanvraagworkflow Kredietbesluit Hypotheekproces Levenscyclus van een lening

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Bepaal welke uitdagingen invloed op je hebben

Lange doorlooptijden van het indienen van een aanvraag tot de uitbetaling van het geld beïnvloeden klanttevredenheid en omzetdoelen. Vertragingen in belangrijke fasen, zoals underwriting of documentvalidatie, frustreren aanvragers en verhogen de kosten van de bedrijfsvoering.
ProcessMind maakt precies zichtbaar welke stappen en routes deze lange doorlooptijden veroorzaken in je proces voor leningaanvragen in Finastra Fusion Mortgagebot. Het vindt verborgen knelpunten en laat zien waar procesvarianten tot langere doorlooptijden leiden. Zo kun je gericht verbeteren en kredietverlening versnellen.

De underwritingfase wordt vaak een knelpunt. Daardoor ontstaan achterstanden en worden servicelevelagreements niet gehaald. Een te hoge werklast bij loan officers, complexe cases of inefficiënte beoordelingsprocessen kunnen aanzienlijke vertraging veroorzaken bij het goedkeuren van leningen. Dat heeft invloed op de totale snelheid van je Finastra Fusion Mortgagebot-workflow.
ProcessMind visualiseert de stroom door underwriting. Je ziet wachttijden, ontdekt welke bronnen of leningtypen de meeste vertraging veroorzaken en vindt de oorzaken van deze knelpunten, zodat je ze sneller kunt oplossen.

Een groot aantal leningaanvragen wordt pas laat in het proces afgewezen. Dat verspilt waardevolle bronnen en frustreert aanvragers. Vaak wijst dit erop dat ongeschikte aanvragen niet vroeg genoeg worden herkend of dat verschillende kanalen en officers andere besliscriteria hanteren.
ProcessMind brengt de veelvoorkomende paden naar afwijzing binnen Finastra Fusion Mortgagebot in kaart. Je ziet vroege signalen en processtappen waar ingrijpen kan helpen om aanvragers beter te kwalificeren of tot betere uitkomsten te komen. Zo kun je bronnen gerichter inzetten.

Afwijkingen van verplichte wettelijke stappen of interne beleidsregels bij het afsluiten van leningen brengen aanzienlijke compliancerisico's en mogelijke auditproblemen met zich mee. Deze ongeautoriseerde varianten kunnen leiden tot boetes, reputatieschade en inefficiënte processen.
ProcessMind detecteert automatisch alle procesvarianten en niet-standaardvolgordes binnen je Finastra Fusion Mortgagebot-omgeving. Je ziet specifieke gevallen van non-compliance en kunt gestandaardiseerde workflows afdwingen, zodat elke lening aan de wettelijke eisen voldoet.

Herhaalde verzoeken om dezelfde documenten, vertraging bij het ontvangen van benodigde documenten of zoekgeraakte formulieren verlengen de doorlooptijd van het proces voor het afsluiten van leningen. Dit frustreert aanvragers en zorgt voor onnodig handmatig werk en extra verwerkingstijd voor je teams.
ProcessMind brengt de volledige levenscyclus van het opvragen en ontvangen van documenten binnen Finastra Fusion Mortgagebot in kaart. Je ziet waar documenten vaak meerdere keren worden opgevraagd of waar vertraging ontstaat bij ontvangst. Zo kun je communicatie en verzamelstrategieën verbeteren.

Een gebrek aan transparantie of standaardisatie bij het nemen van leningbeslissingen kan leiden tot inconsistente uitkomsten. Dat heeft gevolgen voor eerlijkheid, compliance en het vertrouwen van aanvragers. Verschillende loan officers of vestigingen kunnen andere criteria toepassen, waardoor de uitkomst onvoorspelbaar wordt.
ProcessMind volgt het volledige besluitvormingspad van elke lening in Finastra Fusion Mortgagebot. Het koppelt de uiteindelijke uitkomst aan specifieke activiteiten, attributen zoals kredietscores en bijbehorende redenen. Zo zie je inconsistenties en kun je besluitvorming standaardiseren voor eerlijke en voorspelbare kredietverlening.

Bepaalde loan officers, teams of vestigingen zijn voortdurend overbelast, terwijl andere capaciteit overhouden. Deze onbalans leidt tot overbelasting, langere verwerkingstijden op sommige plekken en inefficiënte bedrijfsvoering.
ProcessMind analyseert hoe activiteiten over je Finastra Fusion Mortgagebot-bronnen zijn verdeeld. Je ziet wie waaraan werkt en hoe lang. Ook zie je waar de werklast niet goed is verdeeld, zodat je de personeelsbezetting en taaktoewijzing kunt verbeteren.

Je organisatie haalt de interne of externe servicelevelagreements voor verschillende leningproducten of procesfasen structureel niet. Dat kan de klanttevredenheid en reputatie schaden en tot boetes leiden.
ProcessMind bewaakt je proces voor het afsluiten van leningen in Finastra Fusion Mortgagebot voortdurend aan de hand van vastgestelde SLA-doelen. Je ziet welke stappen of paden SLA-overschrijdingen veroorzaken en krijgt een oorzaakanalyse om nieuwe overtredingen te voorkomen.

Leningaanvragen gaan vaak terug voor een nieuwe controle of correctie, of doorlopen onnodige dubbele stappen. Dat kost veel tijd en moeite. Deze lussen verhogen de operationele kosten en verlengen de verwerkingstijd.
ProcessMind visualiseert alle herstelwerklussen en overbodige activiteiten binnen je Finastra Fusion Mortgagebot-workflows. Je ziet hoe vaak deze inefficiënties voorkomen en wat de impact ervan is. Zo kun je processen verbeteren en onnodige stappen verwijderen.

Aanvragers wachten vaak lang, krijgen niet altijd dezelfde communicatie of doorlopen een ingewikkeld aanvraagtraject. Dat leidt tot frustratie en mogelijk omzetverlies. Een slechte ervaring kan je merkreputatie en het aantal doorverwijzingen negatief beïnvloeden.
ProcessMind brengt het volledige traject van de aanvrager door het Finastra Fusion Mortgagebot-proces in kaart, van indiening tot uitbetaling. Je ziet waar aanvragers lang moeten wachten, vaak om verduidelijking wordt gevraagd of onverwachte vertraging ontstaat. Zo kun je de ervaring verbeteren.

Typische doelen

Bepaal hoe succes eruitziet

Dit doel richt zich op het verkorten van de totale tijd tussen het indienen van een aanvraag en het uitbetalen van geld voor Finastra Fusion Mortgagebot-leningen. Een kortere verwerkingstijd betekent sneller omzet realiseren en een hogere tevredenheid onder aanvragers. Ook wordt de kans kleiner dat zij naar een andere kredietverstrekker gaan.
ProcessMind laat de werkelijke end-to-end-verwerkingstijden zien, vindt vertragingen en de oorzaken daarvan in elke fase van het proces voor het afsluiten van leningen en brengt knelpunten in kaart. Door activiteitsduur en de verdeling van bronnen te analyseren, kun je gericht ingrijpen en de gemiddelde verwerkingstijd mogelijk met 15-20% verlagen.

Dit doel is gericht op een efficiëntere underwritingfase van het proces voor het afsluiten van leningen in Finastra Fusion Mortgagebot. Onnodige stappen verdwijnen en wachttijden worden korter. Een beter underwritingproces leidt tot snellere beslissingen en een vlottere voortgang van leningaanvragen en pakt daarmee een belangrijk knelpunt aan.
ProcessMind visualiseert de complexe underwritingpaden. Je ziet afwijkingen van het ideale proces en ontdekt welke activiteiten of beperkingen in bronnen vertraging veroorzaken. Je kunt de doorstroming analyseren, herstelwerklussen vinden en proceswijzigingen simuleren om de underwritingdoorlooptijd met maximaal 25% te verbeteren.

Dit doel betekent dat je het percentage leningaanvragen dat binnen Finastra Fusion Mortgagebot wordt afgewezen verlaagt, zonder de risiconormen los te laten. Een lager afwijzingspercentage wijst op betere kwalificatie vooraf, duidelijkere aanvraagvereisten en een beter proces. Dat leidt tot hogere conversie en betere bedrijfsresultaten.
ProcessMind analyseert het traject van afgewezen aanvragen. Je ziet veelvoorkomende patronen, specifieke beslismomenten en eerdere activiteiten die vaak tot afwijzing leiden. Ook zie je waar aanvragers mogelijk verkeerd worden begeleid of waar problemen met datakwaliteit ontstaan. Zo kun je het aantal afwijzingen met 10-15% verlagen door de vroege processtappen te verbeteren.

Dit doel is erop gericht dat elk proces voor het afsluiten van een Finastra Fusion Mortgagebot-lening volledig voldoet aan de relevante financiële regelgeving en interne beleidsregels. Non-compliance kan leiden tot hoge boetes, reputatieschade en juridische problemen. Goede naleving is daarom belangrijk voor de continuïteit van de organisatie.
ProcessMind gebruikt conformance checking om de werkelijke procesuitvoering te vergelijken met vooraf gedefinieerde compliancemodellen. Afwijkingen of ongeautoriseerde stappen worden meteen zichtbaar. Je krijgt een helder overzicht van niet-conforme paden en hun frequentie, zodat je gericht kunt ingrijpen en 100% compliance voor alle leningaanvragen kunt waarborgen.

Snellere documentverzameling betekent dat je het opvragen, ontvangen en controleren van ondersteunende documenten voor Finastra Fusion Mortgagebot-leningaanvragen versnelt. Hierdoor ontstaan minder verwerkingsvertragingen, verbetert de ervaring van aanvragers en houden loan officers tijd over voor andere belangrijke taken.
ProcessMind brengt het subprocess voor documentverzameling in kaart. Je ziet specifieke knelpunten, herhaalde verzoeken en lange wachttijden tussen activiteiten zoals "Supporting Documents Requested" en "Supporting Documents Received". Zo vind je mogelijkheden om het verzamelproces te digitaliseren, automatiseren of opnieuw in te richten. Deze fase kan mogelijk met 30% worden verkort.

Dit doel is gericht op het verminderen van verschillen in de besluitvorming over vergelijkbare Finastra Fusion Mortgagebot-leningaanvragen. Zo worden beslissingen eerlijker en voorspelbaarder. Consistente beslissingen vergroten het vertrouwen, verminderen bezwaarprocedures en verbeteren de procesefficiëntie doordat subjectieve vooroordelen minder ruimte krijgen en vaste kredietcriteria beter worden gevolgd.
ProcessMind analyseert de paden naar verschillende waarden van het attribuut "Decision Outcome" voor vergelijkbare cases met hetzelfde "Applicant Type" en dezelfde "Risk Category". Je ziet waar en waarom inconsistenties ontstaan. Ook worden variaties in activiteiten zoals "Underwriting Commenced" en "Risk Assessment Performed" zichtbaar. Zo kun je de besluitvorming standaardiseren en de variatie met 20% verminderen.

Dit doel betekent dat je taken voor leningaanvragen binnen Finastra Fusion Mortgagebot gelijkmatiger over loan officers verdeelt. Zo voorkom je overbelasting en verbeter je de productiviteit van het team. Bij een evenwichtige werklast raakt geen enkele officer overbelast en blijft er bij anderen geen capaciteit onbenut. Dat leidt tot efficiëntere verwerking en betere service.
ProcessMind analyseert de verdeling van bronnen en taken aan de hand van het attribuut "Assigned Loan Officer". Je ziet verschillen in werkwachtrijen en verwerkingstijden per officer. Ook worden knelpunten door een ongelijke verdeling zichtbaar, zodat je taken anders kunt toewijzen en de totale doorstroming mogelijk met 10-15% kunt verbeteren.

Dit doel richt zich op het halen of overtreffen van de vastgestelde Service Level Agreement, SLA, voor alle Finastra Fusion Mortgagebot-leningaanvragen, vooral voor "Underwriting SLA Target". Een consistente SLA-naleving versterkt het vertrouwen van klanten, voorkomt boetes en wijst op een goed beheerd en voorspelbaar proces.
ProcessMind vergelijkt de werkelijke procesduur rechtstreeks met "Underwriting SLA Target" en andere impliciete SLA's. Je ziet duidelijk welke cases de doelen overschrijden en in welke fase dat gebeurt. Ook worden de oorzaken van SLA-overschrijdingen zichtbaar, zodat je gericht kunt ingrijpen en de naleving met 20% of meer kunt verhogen.

Dit doel richt zich op het verwijderen van onnodige herhalingen en dubbel werk binnen het proces voor leningaanvragen in Finastra Fusion Mortgagebot. Minder herwerk verlaagt de verwerkingskosten, verkort doorlooptijden en verbetert de efficiëntie en kwaliteit van de kredietverlening. ProcessMind maakt proceslussen en herhaalde activiteiten zichtbaar, zoals "Supporting Documents Requested" gevolgd door nogmaals "Supporting Documents Requested" doordat de eerste indiening onvolledig was. Je ziet wat herwerk kost, zodat je het proces kunt herontwerpen, overbodige stappen verwijdert en de efficiëntie met 15 tot 20% verbetert.

Dit doel is gericht op een soepeler, transparanter en minder frustrerend end-to-end-proces voor hypotheekaanvragen in Finastra Fusion Mortgagebot. Een betere ervaring voor aanvragers leidt tot hogere tevredenheid, betere conversie, meer positieve doorverwijzingen en sterkere klantloyaliteit. ProcessMind analyseert de flow van "Application Submitted" tot "Funds Disbursed" en brengt vanuit het perspectief van de aanvrager knelpunten, lange wachttijden en onduidelijke processtappen in kaart. Zo zie je waar communicatie misloopt of te veel heen-en-weer ontstaat. Op basis daarvan kun je verbeteringen doorvoeren die de tevredenheidsscore van aanvragers met 10% verhogen.

Dit doel is gericht op een flinke verkorting van de tijd die een leningaanvraag in Finastra Fusion Mortgagebot nodig heeft om tot een definitieve "Loan Decision Rendered" te komen. Snellere goedkeuringen versterken je concurrentiepositie, verlagen het uitvalpercentage van aanvragers en verhogen de totale verwerkingscapaciteit. Dat heeft direct effect op je omzet. ProcessMind volgt de doorlooptijd van het goedkeuringssubproces nauwkeurig, van de eerste beoordeling en kredietcontroles tot underwriting en de definitieve beslissing. Je ziet welke activiteiten of beslismomenten vertraging veroorzaken. Zo kun je gericht ingrijpen en de goedkeuringscyclus met maximaal 20% verkorten.

Het 6-stappenpad naar verbetering voor Loan Origination

1

Download de template
2

Exporteer de data
3

Upload de dataset
4

Analyseer het proces
5

Verbeteringen doorvoeren
6

Monitor het proces
1

Download de template

Wat je moet doen

Download de vooraf geconfigureerde Excel-template voor Loan Origination, afgestemd op data uit Finastra Fusion Mortgagebot. Deze template biedt de juiste structuur voor je procesdata.

Gids voor de datatemplate bekijken Template downloaden
Waarom dit belangrijk is

Een gestandaardiseerde template zorgt voor consistente data en compatibiliteit met ProcessMind. Zo wordt de analyse eenvoudiger opgezet en voorkom je veelvoorkomende problemen bij het importeren van data.

Verwacht resultaat

Je hebt de juiste datatemplate klaar om te vullen met data uit Finastra Fusion Mortgagebot.

DIT KRIJG JE

Verbeter de efficiëntie van leningaanvragen in Finastra

ProcessMind visualiseert elke stap in je workflow voor leningaanvragen in Finastra en maakt verborgen inefficiënties en compliancerisico's zichtbaar. Krijg helder inzicht om goedkeuringen te versnellen en de prestaties van je kredietverlening te verbeteren.
  • Visualiseer de werkelijke routes van leningaanvragen
  • Breng vertragingen van aanvraag tot uitbetaling in kaart
  • Identificeer compliancerisico's en afwijkingen
  • Optimaliseer goedkeuringstijden en het gebruik van capaciteit
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE RESULTATEN

Uitblinken in Loan Origination

Deze resultaten laten zien welke operationele verbeteringen en financiële voordelen organisaties doorgaans behalen door hun processen voor leningverstrekking op basis van Finastra Fusion Mortgagebot te optimaliseren. Door data met Loan Application ID's grondig te analyseren, brengt ons platform knelpunten en inefficiënties in kaart. Zo ontstaat ruimte voor een efficiëntere bedrijfsvoering en een hogere klanttevredenheid.

0 %
Snellere goedkeuring van leningen

Gemiddelde verkorting van de end-to-end-doorlooptijd

Breng knelpunten in kaart en verwijder ze om het volledige proces voor leningverstrekking aanzienlijk te versnellen. Zo krijgen aanvragers sneller hun geld.
0 %
Efficiëntere underwriting

Verkorting van de verwerkingstijd voor underwriting

Verbeter de underwriting-workflow door wachttijden en inefficiënte overdrachten zichtbaar te maken. Zo neem je sneller beslissingen en zet je je bronnen beter in.
0 %
Minder afwijzingen

Daling van het aantal afgewezen leningaanvragen

Begrijp de oorzaken van afwijzingen en verbeter je aanvraagproces en besliscriteria. Zo verhoog je uiteindelijk het goedkeuringspercentage en het bedrijfsvolume.
0 %
Betere naleving van SLA's

Toename van het aantal nageleefde service level agreements

Monitor en handhaaf de naleving van belangrijke service level agreements en wettelijke vereisten. Zo verklein je compliancerisico's en zorg je voor tijdige verwerking.
0 %
Minder rework

Daling van het aantal overbodige processtappen

Breng onnodige herhalingen en lussen in het proces voor leningverstrekking in kaart en verwijder ze. Zo bespaar je kosten in de bedrijfsvoering en verhoog je de verwerkingscapaciteit.
0 %
Hogere tevredenheid onder aanvragers

Hoger acceptatiepercentage van leningaanbiedingen

Maak interacties met aanvragers, zoals het verzamelen van documenten, eenvoudiger en verbeter de communicatie. Zo ontstaat een betere ervaring en worden meer aanbiedingen geaccepteerd.

De resultaten verschillen per procescomplexiteit en datakwaliteit. Deze cijfers geven typische verbeteringen weer die bij implementaties zijn waargenomen.

Aanbevolen data

Begin met de belangrijkste attributen en activiteiten en breid dit uit wanneer dat nodig is.
Nieuw met event logs? Leer hoe je een process mining-event log maakt.

Attributen

Belangrijke datapunten voor analyse

De unieke identificatie die aan elke leningaanvraag wordt toegewezen wanneer deze in het systeem wordt aangemaakt.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de essentiële Case ID die alle gerelateerde events aan één procesinstantie koppelt. Daarmee vormt de ID de basis voor elke process mining-analyse.

De naam van het specifieke bedrijfsevent of de taak die op een bepaald moment in het proces voor leningverstrekking plaatsvond.

Waarom dit belangrijk is

Activiteiten bepalen de stappen van het proces. Door hun volgorde, frequentie en duur te analyseren, krijg je inzicht in de procesflow en kun je deze verbeteren.

De exacte datum en tijd waarop een specifieke activiteit is gestart of plaatsgevonden.

Waarom dit belangrijk is

Timestamps geven de chronologische volgorde van events aan en zijn essentieel voor het berekenen van alle prestatiemetrieken, zoals doorlooptijden en wachttijden.

De exacte datum en tijd waarop een specifieke activiteit is afgerond.

Waarom dit belangrijk is

Maakt een nauwkeurige berekening van de verwerkingstijd van activiteiten mogelijk. Zo kun je die onderscheiden van de daaropvolgende wachttijd en bottlenecks beter analyseren.

De naam of ID van de loan officer die verantwoordelijk is voor het beheren van de leningaanvraag.

Waarom dit belangrijk is

Maakt analyses van de verdeling van werkbelasting en prestaties van medewerkers mogelijk en helpt bottlenecks door capaciteit of best practices te identificeren.

De naam of ID van de underwriter die is toegewezen om het risico van de leningaanvraag te beoordelen.

Waarom dit belangrijk is

Belangrijk voor een gedetailleerde analyse van de underwritingfase. Hiermee kun je prestaties vergelijken en de werkbelasting van het underwritingteam beheren.

Het definitieve besluit over de leningaanvraag, zoals Goedgekeurd, Afgewezen of Ingetrokken.

Waarom dit belangrijk is

Bepaalt de bedrijfsuitkomst van elke case. Zo kun je succesvolle en niet-succesvolle procesflows vergelijken en de onderliggende oorzaken vinden.

Het kanaal waarlangs de leningaanvraag oorspronkelijk is ingediend.

Waarom dit belangrijk is

Maakt prestatievergelijkingen tussen verschillende klantgerichte kanalen mogelijk. Zo kun je kanaalspecifieke processen en de inzet van capaciteit verbeteren.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en optimaliseren

Deze activiteit markeert de officiële start van het proces voor leningverstrekking, wanneer een potentiële kredietnemer de aanvraag formeel via het systeem indient. Dit event wordt meestal expliciet vastgelegd wanneer een nieuw record voor een leningaanvraag wordt aangemaakt en een unieke Loan Application ID krijgt.

Waarom dit belangrijk is

Dit is het primaire startevent van het proces. Het is essentieel voor het meten van de totale doorlooptijd van de lening en de tijd tot de pre-approval-beslissing.

Dit staat voor de afronding van de geautomatiseerde of handmatige controle van de kredietgeschiedenis van de aanvrager. Het event wordt vaak gelogd wanneer resultaten van een gekoppeld extern kredietbureau binnenkomen en aan het leningdossier worden toegevoegd.

Waarom dit belangrijk is

Dit is een belangrijke mijlpaal voordat de underwriting-fase begint. De uitkomst levert belangrijke data voor risicobeoordeling en besluitvorming.

Deze activiteit markeert het begin van de underwriting-fase, wanneer een underwriter officieel start met de gedetailleerde beoordeling van het leningdossier. Meestal leid je dit af uit een statuswijziging, zoals 'In Underwriting', of uit het formeel toewijzen van een underwriter.

Waarom dit belangrijk is

Dit is het startpunt voor het meten van Underwriting Processing Time en het eindpunt voor Underwriting Queue Time. Je ziet hiermee hoe lang aanvragen wachten op aandacht van een underwriter.

Dit markeert de afronding van de beoordeling door de underwriter en het moment waarop de lening klaar is voor een definitieve beslissing. Je leidt dit af uit een statuswijziging van 'In Underwriting' naar 'Underwriting Complete' of 'Pending Final Decision'.

Waarom dit belangrijk is

Dit is het eindevent voor het meten van de KPI Underwriting Processing Time. Het is een belangrijke mijlpaal die aangeeft dat de risicobeoordeling is afgerond.

Dit is het belangrijke event waarop de definitieve beslissing over de leningaanvraag wordt genomen, zoals 'Approved', 'Conditionally Approved' of 'Rejected'. Je leidt dit event af uit de timestamp waarop de definitieve beslisstatus in het systeem wordt vastgelegd.

Waarom dit belangrijk is

Dit is een belangrijke mijlpaal voor het meten van de beslissingstijd en het analyseren van afwijzingspercentages. Je krijgt hiermee zicht op de consistentie en uitkomsten van beslissingen.

Dit is de laatste activiteit in een succesvol proces voor leningverstrekking. Het markeert het moment waarop de lening wordt uitbetaald. Dit is een belangrijke financiële transactie die als expliciet event met timestamp in het systeem wordt vastgelegd.

Waarom dit belangrijk is

Deze activiteit markeert het succesvolle einde van het proces. Het is het eindpunt voor het berekenen van de gemiddelde totale doorlooptijd van de lening.

Een eindactiviteit die aangeeft dat de leningaanvraag officieel is afgesloten met de definitieve status 'Rejected'. Dit staat los van de beslissing zelf en markeert de administratieve afsluiting van het dossier.

Waarom dit belangrijk is

Dit geeft afgewezen aanvragen een duidelijk eindpunt. Zo kun je de doorlooptijd van deze groep nauwkeurig analyseren en de KPI Loan Application Rejection Rate ondersteunen.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining analyseert je bestaande data over leningverstrekking en laat de werkelijke procesflow zien, inclusief bottlenecks, afwijkingen en herstelwerklussen. Je ziet waar inefficiënties ontstaan, kunt compliance bewaken en verkort uiteindelijk de verwerkingstijd van leningen.

Je hebt meestal een event log nodig met een case-ID, zoals de Loan Application ID, een activiteitsnaam voor iedere stap en een timestamp waarop de activiteit plaatsvond. Extra attributen, zoals gegevens over de aanvrager, het type lening of de leningmedewerker, kunnen de analyse verdiepen.

Je kunt een duidelijke daling van de gemiddelde verwerkingstijd van leningen en minder afgewezen aanvragen verwachten. Ook verbetert de naleving van wettelijke vereisten, worden beslissingen over leningen consistenter en verbetert de totale ervaring van aanvragers.

Ja. Process mining maakt vertragingen in specifieke fasen, zoals underwriting, zichtbaar en meetbaar. Je ziet precies waar aanvragen vastlopen, welke bronnen overbelast zijn en of bepaalde beslispaden steeds opnieuw vertraging veroorzaken. Daarmee kun je de underwriting-workflow gericht verbeteren.

Process mining reconstrueert automatisch het volledige proces voor leningverstrekking in een dynamische procesmap. Die map toont niet alleen het ideale pad, maar ook veelvoorkomende en zeldzame afwijkingen, herstelwerklussen en alternatieve routes van leningaanvragen. Zo zie je objectief hoe het werk werkelijk verloopt.

Nee. Process mining is een analysetechniek die niet ingrijpt in de bedrijfsvoering. De analyse gebruikt historische data-extracties en heeft geen invloed op live systemen of lopende activiteiten rond leningverwerking. De analyse vindt onafhankelijk plaats, zodat de bedrijfsvoering gewoon kan doorgaan.

Nadat de benodigde data is geëxtraheerd en voorbereid, kun je vaak binnen enkele dagen tot een paar weken de eerste inzichten genereren. De exacte doorlooptijd hangt af van de complexiteit van de data en de mate waarin je data-infrastructuur klaar is voor gebruik.

De belangrijkste technische vereiste is toegang tot de Finastra Fusion Mortgagebot-database of systeemlogs om de eventdata te extraheren. Daarna gebruik je een process mining-tool om deze data in te lezen en te analyseren. Voor de eerste datakoppelingen en periodieke data-updates is meestal maar beperkte IT-ondersteuning nodig.

Met process mining kun je complianceregels definiëren en de route van elke leningaanvraag automatisch daaraan toetsen. Afwijkende procesroutes of stappen worden snel zichtbaar. Zo kun je eerder ingrijpen en blijven processen voldoen aan de geldende regelgeving.

Ja. Process mining analyseert hoe taken door verschillende leningbehandelaars en teams worden verdeeld en uitgevoerd. Het maakt een ongelijke werklast zichtbaar, bijvoorbeeld wanneer sommige bronnen voortdurend overbelast zijn en andere nauwelijks worden ingezet. Met deze data kun je middelen evenwichtiger verdelen en efficiënter werken.

Vereenvoudig leningaanvragen en verminder vertragingen vandaag

Breng vertragingen in Finastra Fusion Mortgagebot in kaart en versnel goedkeuringen met 50%.

Start je gratis proefperiode

Je hebt geen creditcard nodig. Je bent binnen enkele minuten klaar.