Je datatemplate voor leningaanvragen

De activiteitsnaam beschrijft een duidelijke stap of mijlpaal binnen het leningaanvraagtraject, zoals 'Application Submitted' of 'Credit Check Completed'. Deze activiteiten vormen de basis van de procesmap en tonen de reeks gebeurtenissen voor elke leningaanvraag.

Het analyseren van deze activiteiten helpt bij het visualiseren van de processtroom, het vinden van veelvoorkomende paden, het bekijken van afwijkingen en het lokaliseren van knelpunten. De volgorde en frequentie van activiteiten 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 worden.

Deze Informatie wordt doorgaans afgeleid uit event logs, statuswijzigingrecords of audit trail-tabellen binnen Temenos. Het kan mapping vereisen van technische statuscodes of gebeurtenis types naar gebruiksvriendelijke activiteitsnamen.

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 activiteiten en data te groeperen, waardoor een volledige tracering van het herkomstation traject voor een specifieke lening mogelijk is.

Binnen process mining is dit attribuut belangrijk voor het construeren van de case view, waarbij elke Loan Application ID een enkele end-to-end procesinstantie vertegenwoordigt. Het analyseren van data via deze kenmerk maakt de berekening van case-level meetwaarden mogelijk, zoals totale doorlooptijd, herstelwerk-loops en uiteindelijke uitkomsten, wat een uitgebreid begrip van de leningaanvraagstroom biedt.

Dit is de essentiële case kenmerk die alle gerelateerde gebeurtenissen 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 veld name, zoals die gerelateerd aan de AA.ARRANGEMENT module.

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

Dit attribuut maakt de berekening van key prestaties indicators (KPI's) mogelijk, zoals doorlooptijden, verwerkingstijds en wachttijden tussen activiteiten. Het wordt gebruikt om vertragingen te vinden, prestaties te meten ten opzichte van service level agreements (SLA's), en de het verloop in de tijd van het leningaanvraagproces te begrijpen. Zonder nauwkeurige tijdstempels is process mining niet mogelijk.

Deze timestamp is belangrijk voor het correct volgordeel plaatsen van gebeurtenissen en het berekenen van alle op duur gebaseerde meetwaarden, zoals doorlooptijden en knelpunten.

Doorgaans te vinden naast de activity of het statusveld in event logs of audit trail-tabellen binnen Temenos. Zoek naar velden genaamd 'TIMESTAMP', 'EVENT_DATE' of vergelijkbaar.

Dit attribuut identificeert het bronsysteem waar de activity data vandaan komt. In een complex IT landscape kunnen loan herkomstation gebeurtenissen 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, probleemoplossing en het begrijpen van de technologische touchpoints in het proces. Het helpt de datanauwkeurigheid te bevestigen en kan procesfragmentatie over verschillende platforms zichtbaar maken.

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

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

Dit metadata attribuut registreert de datum en tijd van de meest recente data-extractie of update uit het bronsysteem. Het vertegenwoordigt geen business gebeurtenis, maar eerder de relevantie van de geanalyseerde data.

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

Geeft de relevantie van de data aan, wat belangrijk is voor data-governance en voor gebruikers om de tijdigheid van hun analyse te begrijpen.

Dit is een metadata attribuut dat wordt toegevoegd tijdens het data-extractie, 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 vinden 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' veld binnen Temenos.

De 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 belangrijk 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 belangrijk 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 statusveld op de hoofdrecord van de leningaanvraag in Temenos. Dit veld wordt doorgaans bijgewerkt bij de 'Loan Decision Rendered' activity.

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

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

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

Dit kan beschikbaar zijn in auditlogs als een afzonderlijk 'END_TIME' veld of moet mogelijk worden afgeleid door de Starttijd van de daaropvolgende activity in de volgorde 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 belangrijk contextueel attribuut. 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 processen 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 attribuut vertegenwoordigt het hoofdbedrag van de aangevraagde lening. Het leningbedrag kan de procesweg, de mate van toezicht 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 doorlooptijd 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 veld op de leningaanvraag record in Temenos. Zoek naar een veld zoals 'AMOUNT' of 'REQUESTED_AMOUNT'.

Dit attribuut identificeert de medewerker of teamlid die een specifieke taak heeft uitgevoerd in het leningaanvraagproces. Het wordt in process mining vaak aangeduid als de 'bron'.

Het analyseren van prestaties per leningmedewerker helpt bij het begrijpen van de werklastverdeling, het vinden van best presterende medewerkers en het bekijken van mogelijkheden voor training of processtandaardisatie. Het is onmisbaar voor dashboards gerelateerd aan bronprestaties en werkdrukbeheer, waardoor managers de teamefficiency kunnen optimaliseren en taken kunnen balanceren.

Wijs gebruikersacties toe aan specifieke individuen of teams, wat workloadanalyse, prestatievergelijking en bron-optimalisatie mogelijk maakt.

Deze Informatie is doorgaans te vinden in audit trail-tabellen, vaak gekoppeld aan een user ID. Zoek naar velden zoals 'USER_ID', 'PROCESSED_BY' of 'OWNER' in gebeurtenis of transactierecords binnen Temenos.

Dit attribuut 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 belangrijk voor een zinvolle vergelijking. Het helpt variaties in doorlooptijden, goedkeuringspercentages en procespaden te verklaren. Een hypotheekaanvraagproces is bijvoorbeeld inherent complexer en langer dan een persoonlijke leningproces. Dit attribuut maakt apples-to-apples comparisons en gerichte verbeteringen mogelijk.

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

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

Dit attribuut segmenteert aanvragers in zinvolle groepen, zoals 'New Klant', 'Existing Klant' 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 zichtbaar maken om het traject voor bestaande klanten te optimaliseren of om nieuwe klanten meer ondersteuning te bieden. Deze segmentation is belangrijk 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.

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

Het analyseren van het proces per afdeling is belangrijk voor het vinden van cross-functionele inefficiënties en vertragingen tijdens overdrachten. Het kan communicatiekloven of bronbeperkingen binnen specifieke afdelingen benadrukken, wat een duidelijk beeld geeft van organisatorische knelpunten.

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

Dit is vaak geen direct veld in het event log, maar kan worden afgeleid door gebruikers (het 'AssignedLoanOfficer' attribuut) te kaarten aan hun respectievelijke afdelingen met behulp van een HR stamdata source.

Dit boolean attribuut 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' attribuut.

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-overschrijdingen te filteren, aggregeren en analyseren.

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

Dit boolean attribuut maakt onderscheid tussen activiteiten die zijn uitgevoerd door een menselijke user en die zijn uitgevoerd door een geautomatiseerd systeem, zoals een geautomatiseerde credit check of initiële validapakketegel.

Het begrijpen van het automatiseringsniveau is belangrijk voor het vinden 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 belangrijk is voor het vinden 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 gebeurtenis type zelf.

Deze boolean-waarde identificeert activiteiten die herstelwerk vertegenwoordigen, wat betekent dat een stap of een reeks stappen moest worden herhaald. Bijvoorbeeld, als 'Supporting Documents Requested' plaatsvindt na 'Underwriting gestart', duidt dit op een loop back in het proces.

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

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

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

De Klant Region geeft de geografische locatie van de aanvrager weer, zoals 'North America', 'Europa' 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 vinden van regionale best practices of uitdagingen.

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

Deze Informatie maakt deel uit van het klantprofiel of adresgegevens die zijn opgeslagen in de Klant Information File (CIF) of gelijkwaardige customer stamdata binnen Temenos.

Dit attribuut 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 zeer waardevol voor oorzaakanalyse van afwijzingen. Door de meest voorkomende afwijzingsredenen te analyseren, kan de organisatie problemen in de pre-kwalificatiefase vinden, de klantcommunicatie verbeteren of de kredietcriteria aanpassen. Het ondersteunt direct inspanningen om herstelwerk te verminderen en de algehele kwaliteit van aanvragen die de pijplijn 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 redencode veld gekoppeld aan de definitieve beslissingsstatus in Temenos.

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 attribuut 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 vinden 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 vinden 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 veld zijn op de leningaanvraag, mogelijk afgeleid van product stamdata in Temenos.