> Ciągłe doskonalenie procesów > Udzielanie kredytów > Finastra Fusion Mortgagebot

Usprawnij proces udzielania kredytów

Optymalizacja Finastra Fusion Mortgagebot: przewodnik w 6 krokach

Pobierz szablon danych

Udzielanie kredytów

Finastra Fusion Mortgagebot

Wybierz proces

Wybierz proces, aby kontynuować pracę w połączonym obszarze roboczym.

Dostępne procesy

Dostępne systemy

Wyzwania(10)Cele(11)6 kroków Podgląd Wyniki Dane FAQ(5)

Usprawnij workflow udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot

Nasza platforma pomaga wykrywać ukryte nieefektywności i wąskie gardła w ważnych procesach biznesowych. Łatwo sprawdzą Państwo, gdzie pojawiają się opóźnienia, od złożenia wniosku po zakończenie procesu, i jaki mają wpływ na jego szybkość oraz zgodność. Wizualizacja przebiegu procesu pomaga usprawnić operacje, ograniczyć ponowną pracę i szybciej osiągać wyniki zgodne z wymaganiami.

Pobierz gotowy szablon danych i poznaj częste wyzwania, które utrudniają osiągnięcie celów efektywnościowych. Skorzystaj z planu doskonalenia w sześciu krokach oraz przewodnika po szablonie danych, aby usprawnić operacje.

Pokaż szczegółowy opis

Dlaczego warto usprawnić proces udzielania kredytów?

Proces udzielania kredytów ma zasadnicze znaczenie dla każdej instytucji finansowej. Obejmuje wiele etapów, od złożenia wniosku po wypłatę środków. W organizacjach korzystających z Finastra Fusion Mortgagebot sprawność tego procesu bezpośrednio wpływa na rentowność, zadowolenie klientów i zgodność z przepisami. Nawet zaawansowane systemy nie eliminują złożoności procesu, ręcznego przekazywania spraw ani nieprzewidzianych odstępstw. Mogą one prowadzić do wąskich gardeł, zwiększać koszty operacyjne i wydłużać czas obsługi kredytu. Na konkurencyjnym rynku szybkie zatwierdzanie kredytów z zachowaniem zgodności jest konieczne, by utrzymać klientów i zdobywać udział w rynku.

Nieefektywności w procesie udzielania kredytów mogą oznaczać długie oczekiwanie wnioskodawców, większe obciążenie pracowników, częstsze wycofywanie wniosków, a nawet naruszenia wymogów zgodności. Aby utrzymać przewagę konkurencyjną i zapewnić sprawną obsługę klientom oraz zespołowi, trzeba poznać rzeczywisty przebieg procesu, ustalić, gdzie wnioski zwalniają lub odbiegają od oczekiwanej ścieżki, i znaleźć przyczyny tych problemów.

Jak process mining zmienia analizę procesu udzielania kredytów

Process mining pozwala obiektywnie analizować proces udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot na podstawie danych. Analiza dzienników zdarzeń generowanych przez system odtwarza rzeczywisty przebieg każdego wniosku, od początku do końca. Dzięki temu widać, jak proces przebiega w praktyce, a nie tylko jak powinien wyglądać.

W przypadku procesu udzielania kredytów można śledzić każdy wniosek od statusu „Złożono wniosek” przez „Zakończono weryfikację kredytową”, „Rozpoczęto ocenę kredytową” i „Wydano decyzję kredytową” aż po „Wypłacono środki”. Taki wgląd pozwala:

Zobaczyć rzeczywiste workflow: Odkryć wszystkie warianty procesu, w tym odstępstwa od standardowych procedur.
Wykryć wąskie gardła: Wskazać etapy lub przekazania spraw, na których wnioski czekają, na przykład z powodu przeciążenia zespołu oceny kredytowej, opóźnień w pozyskiwaniu dokumentów lub nieoczekiwanej kolejki do zatwierdzenia.
Dokładnie mierzyć wyniki: Uzyskać precyzyjne wskaźniki dla poszczególnych działań i całkowitego czasu realizacji, aby ustalić, gdzie i dlaczego obsługa trwa zbyt długo.
Wykrywać pętle ponownej pracy: Znaleźć wnioski wielokrotnie odsyłane po dodatkowe informacje lub do ponownej weryfikacji. Może to wskazywać na problemy z początkowym zbieraniem danych lub podejmowaniem decyzji.

Dzięki szczegółowym danym z Finastra Fusion Mortgagebot process mining pomaga podejmować decyzje oparte na danych zamiast na założeniach i wskazuje, jak usprawnić proces.

Obszary do usprawnienia wykrywane przez process mining

Analiza danych o udzielaniu kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot często wskazuje kilka obszarów, które można usprawnić:

Usprawnienie zbierania i weryfikacji dokumentów: Ustalenie, które dokumenty lub etapy weryfikacji powodują największe opóźnienia. Może to pomóc w podjęciu decyzji o automatyzacji lub zmianie workflow.
Usprawnienie oceny kredytowej i analizy ryzyka: Wykrycie kolejek, pracy równoległej lub zależności między kolejnymi etapami, które niepotrzebnie wydłużają ten proces. Analiza może wskazać, gdzie potrzebne są dodatkowe zasoby lub zmiana zasad.
Sprawniejsze podejmowanie decyzji: Analiza ścieżek prowadzących do zatwierdzenia, odmowy lub wycofania wniosku pozwala wykryć niespójności i możliwości szybszego zatwierdzania warunkowego.
Ograniczenie ręcznego przekazywania spraw i ponownej pracy: Wskazanie etapów, na których wnioski często wracają do wcześniejszych kroków. Może to oznaczać potrzebę jaśniejszych instrukcji, lepszej integracji systemów lub dodatkowych szkoleń.
Poprawa zgodności: Automatyczne wykrywanie odstępstw od przepisów lub wewnętrznych zasad pozwala wcześniej ograniczać ryzyko i przygotować się do audytu.

Dzięki tym informacjom można skupić się na konkretnych zmianach o dużym wpływie, zamiast wdrażać szeroko zakrojone działania oparte na przypuszczeniach.

Oczekiwane rezultaty: mierzalne korzyści dla operacji kredytowych

Wykorzystanie wniosków z process mining może przynieść wymierne usprawnienia w procesie udzielania kredytów obsługiwanym przez Finastra Fusion Mortgagebot:

Krótszy czas obsługi kredytu: Przyspieszenie całego procesu oznacza szybsze zatwierdzanie kredytów i wypłatę środków, co poprawia zadowolenie klientów i reputację instytucji.
Niższe koszty operacyjne: Eliminacja nieefektywnych etapów, ograniczenie ponownej pracy i lepsze wykorzystanie zasobów pozwalają obniżyć koszty.
Lepsza zgodność i zarządzanie ryzykiem: Wczesne wykrywanie i korygowanie odstępstw od procesu pomaga spełniać wymogi regulacyjne i ograniczać ryzyko związane z audytem.
Lepsza obsługa klienta: Szybsze odpowiedzi i sprawniejsza obsługa wniosków sprzyjają lojalności klientów i pozytywnym opiniom.
Większa przepustowość: Przy tych samych zasobach można obsłużyć więcej wniosków kredytowych i zwiększyć możliwości instytucji.
Lepsze wykorzystanie zasobów: Pracownicy obsługujący kredyty i zespoły wsparcia mogą skupić się na zadaniach przynoszących większą wartość, co sprzyja zaangażowaniu i wydajności.

Usprawnienie procesu pozwala prowadzić operacje kredytowe sprawniej, z zachowaniem zgodności i większą rentownością.

Jak rozpocząć usprawnianie procesu udzielania kredytów

Usprawnienie procesu udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot to działanie, którego efekty można jasno zmierzyć. Process mining zapewnia narzędzia i metody, które pozwalają szybko połączyć się z danymi, zobaczyć rzeczywisty przebieg procesów i znaleźć konkretne możliwości usprawnień. Wykorzystaj dane, aby usprawnić operacje kredytowe, ograniczyć wąskie gardła i poprawić efektywność oraz zgodność.

Udzielanie kredytów Kredyty hipoteczne Proces oceny kredytowej Zatwierdzanie kredytu Obsługa kredytu Efektywność udzielania kredytów Zarządzanie zgodnością Usługi finansowe Workflow obsługi wniosku Decyzja kredytowa Proces kredytu hipotecznego Cykl życia kredytu

Typowe problemy i wyzwania

Wskaż wyzwania, które Państwa dotyczą

Długi czas od złożenia wniosku do wypłaty środków obniża zadowolenie klientów i utrudnia realizację celów przychodowych. Opóźnienia na ważnych etapach, takich jak ocena kredytowa lub weryfikacja dokumentów, frustrują wnioskodawców i zwiększają koszty operacyjne.
ProcessMind pokazuje dokładne etapy i ścieżki, które wydłużają proces udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot. Wykrywa ukryte wąskie gardła i wskazuje, gdzie różnice w przebiegu procesu wydłużają czas realizacji. Dzięki temu można wprowadzać ukierunkowane usprawnienia i przyspieszyć obsługę kredytów.

Etap oceny kredytowej często staje się wąskim gardłem, prowadząc do zaległości i niedotrzymania uzgodnionych poziomów usług. Przeciążenie pracowników, złożone sprawy lub nieefektywna weryfikacja mogą znacznie opóźnić zatwierdzanie kredytów, wydłużając cały workflow w Finastra Fusion Mortgagebot.
ProcessMind pokazuje przebieg oceny kredytowej, czas oczekiwania w kolejkach oraz zasoby i typy kredytów powodujące największe opóźnienia. Pomaga też ustalić przyczyny tych wąskich gardeł, aby można było szybciej je usunąć.

Wiele wniosków kredytowych zostaje odrzuconych na późnym etapie procesu, co oznacza stratę zasobów i frustrację wnioskodawców. Często wskazuje to, że nieodpowiednie wnioski nie są wykrywane wcześniej albo kryteria decyzji różnią się między kanałami lub pracownikami.
ProcessMind pokazuje typowe ścieżki prowadzące do odrzucenia wniosków w Finastra Fusion Mortgagebot. Wykrywa wczesne sygnały ostrzegawcze i etapy, na których można podjąć działania, by lepiej ocenić wnioski lub zwiększyć szansę na korzystny wynik. Pozwala to lepiej wykorzystać zasoby.

Odstępstwa od wymaganych etapów regulacyjnych lub wewnętrznych zasad w procesie udzielania kredytów narażają organizację na ryzyko naruszenia zgodności i niepowodzenia audytu. Nieuprawnione różnice w przebiegu procesu mogą prowadzić do kar, szkód wizerunkowych i nieefektywności operacyjnej.
ProcessMind automatycznie wykrywa różnice w przebiegu procesu i niestandardowe sekwencje w środowisku Finastra Fusion Mortgagebot. Wskazuje konkretne przypadki niezgodności, co pozwala ujednolicić workflow i zadbać o to, by każdy kredyt spełniał wymogi regulacyjne.

Powtarzające się prośby o te same dokumenty, opóźnienia w dostarczaniu wymaganych dokumentów lub zagubienie przesłanych formularzy wydłużają proces udzielania kredytu. Powoduje to frustrację wnioskodawców i niepotrzebnie zwiększa nakład pracy ręcznej oraz czas obsługi po stronie zespołów.
ProcessMind mapuje cały cykl zamawiania i odbioru dokumentów w Finastra Fusion Mortgagebot. Wskazuje, gdzie dokumenty są często zamawiane ponownie i gdzie występują opóźnienia w ich dostarczeniu. Dzięki temu można usprawnić komunikację i sposób gromadzenia dokumentów.

Brak przejrzystości lub jednolitych zasad podejmowania decyzji kredytowych może prowadzić do niespójnych wyników, wpływając na sprawiedliwe traktowanie wnioskodawców, zgodność z przepisami i ich zaufanie. Różni doradcy kredytowi lub oddziały mogą stosować odmienne kryteria, przez co wyniki są trudne do przewidzenia.
ProcessMind śledzi pełną ścieżkę podejmowania decyzji dla każdego kredytu w Finastra Fusion Mortgagebot. Łączy końcowy wynik decyzji z konkretnymi działaniami, takimi atrybutami jak ocena kredytowa oraz powiązanymi przyczynami. Ujawnia niespójności i pomaga ujednolicić proces, aby decyzje kredytowe były sprawiedliwe i przewidywalne.

Niektórzy doradcy kredytowi, zespoły lub oddziały są stale przeciążeni, podczas gdy inni mają niewykorzystane moce przerobowe. Taka nierównowaga prowadzi do przemęczenia, wydłuża obsługę w niektórych obszarach i obniża ogólną sprawność operacyjną.
ProcessMind analizuje rozkład działań między zasobami w Finastra Fusion Mortgagebot. Pokazuje, kto wykonuje poszczególne zadania i ile czasu na nie poświęca, a także wskazuje nierównomierne obciążenie pracą. Uzyskane informacje pomagają lepiej zaplanować obsadę i przydział zadań.

Organizacja regularnie nie dotrzymuje wewnętrznych lub zewnętrznych umów SLA dotyczących obsługi różnych rodzajów kredytów albo poszczególnych etapów procesu. Może to obniżyć zadowolenie klientów, zaszkodzić reputacji na rynku i prowadzić do kar.
ProcessMind stale monitoruje proces udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot pod kątem ustalonych celów SLA. Wskazuje konkretne kroki lub ścieżki, które prowadzą do przekroczeń, i pomaga ustalić ich przyczyny, aby zapobiegać kolejnym naruszeniom.

Wnioski kredytowe często wracają do ponownej weryfikacji lub korekty albo przechodzą przez niepotrzebne, powtarzające się kroki. To strata czasu i pracy. Takie pętle poprawek zwiększają koszty operacyjne i wydłużają obsługę.
ProcessMind pokazuje wszystkie pętle poprawek i powtarzające się działania w workflow Finastra Fusion Mortgagebot. Mierzy częstotliwość i wpływ tych nieefektywności, dzięki czemu można uprościć proces i usunąć zbędne kroki.

Wnioskodawcy często długo czekają, otrzymują niespójne informacje lub muszą przechodzić przez skomplikowany proces. Prowadzi to do frustracji i może skutkować utratą klientów. Złe doświadczenia mogą zaszkodzić reputacji marki i ograniczyć liczbę poleceń.
ProcessMind mapuje całą ścieżkę wnioskodawcy w procesie Finastra Fusion Mortgagebot, od złożenia wniosku po wypłatę środków. Wskazuje długie okresy bezczynności, częste prośby o wyjaśnienia i nieoczekiwane opóźnienia, co pomaga usprawnić obsługę.

Typowe cele

Określ, jak wygląda sukces

Celem jest skrócenie czasu od złożenia wniosku do wypłaty środków w procesie obsługi kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot. Krótszy czas obsługi oznacza szybsze uzyskanie przychodów i większe zadowolenie wnioskodawców. Zmniejsza też ryzyko, że wybiorą ofertę innego kredytodawcy. ProcessMind pokazuje rzeczywisty czas obsługi od początku do końca, wykrywa opóźnienia i ich przyczyny na poszczególnych etapach oraz wskazuje wąskie gardła. Analiza czasu trwania działań i przydziału zasobów pozwala zaplanować konkretne zmiany, które mogą skrócić średni czas obsługi o 15–20%.

Celem jest zwiększenie sprawności oceny zdolności kredytowej w procesie udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot przez usunięcie zbędnych kroków i ograniczenie przestojów. Sprawniejsza ocena pozwala szybciej podejmować decyzje i przesuwać wnioski do kolejnych etapów, eliminując istotne wąskie gardło. ProcessMind wizualizuje złożone ścieżki oceny zdolności kredytowej, pokazuje odstępstwa od zakładanego przebiegu i wskazuje działania lub ograniczenia zasobów powodujące opóźnienia. Pomaga analizować przepustowość, wykrywać pętle poprawek i symulować zmiany, które mogą skrócić ten etap nawet o 25%.

Celem jest zmniejszenie odsetka wniosków kredytowych odrzucanych w Finastra Fusion Mortgagebot bez obniżania standardów zarządzania ryzykiem. Mniejszy odsetek odrzuceń może świadczyć o lepszej wstępnej kwalifikacji, jaśniejszych wymaganiach i sprawniejszej obsłudze. Przekłada się to na wyższy współczynnik konwersji i lepsze wyniki biznesowe. ProcessMind analizuje ścieżki odrzuconych wniosków, wykrywając powtarzające się wzorce, konkretne punkty decyzyjne i wcześniejsze działania, które często prowadzą do odmowy. Wskazuje, gdzie wnioskodawcy mogą otrzymywać niewłaściwe wskazówki lub gdzie pojawiają się problemy z jakością danych. Usprawnienie początkowych etapów może pomóc ograniczyć liczbę odrzuceń o 10–15%.

Celem jest zapewnienie, że każdy proces udzielania kredytu w Finastra Fusion Mortgagebot przebiega zgodnie z obowiązującymi przepisami finansowymi i politykami wewnętrznymi. Naruszenia mogą prowadzić do wysokich kar, utraty reputacji i problemów prawnych, dlatego przestrzeganie wymogów ma znaczenie dla długoterminowego funkcjonowania firmy. ProcessMind porównuje rzeczywisty przebieg procesu z wcześniej zdefiniowanymi modelami zgodności i wskazuje odstępstwa oraz nieautoryzowane kroki. Pokazuje ścieżki niezgodne z wymogami i częstotliwość ich występowania, co pozwala podjąć działania zapobiegawcze i dążyć do pełnej zgodności we wszystkich wnioskach kredytowych.

Przyspieszenie gromadzenia dokumentów oznacza sprawniejsze zamawianie, odbieranie i weryfikowanie dokumentów wymaganych do wniosków kredytowych w Finastra Fusion Mortgagebot. Szybsze zebranie dokumentów ogranicza opóźnienia, poprawia doświadczenia wnioskodawców i pozwala doradcom kredytowym poświęcić więcej czasu na inne zadania. ProcessMind mapuje podproces gromadzenia dokumentów i wskazuje wąskie gardła, ponawiane prośby oraz długie przerwy między działaniami, takimi jak „Zamówiono dokumenty uzupełniające” i „Otrzymano dokumenty uzupełniające”. Pomaga znaleźć możliwości cyfryzacji, automatyzacji lub przeprojektowania tego procesu, co może skrócić ten etap o 30%.

Celem jest ograniczenie różnic w decyzjach dotyczących podobnych wniosków kredytowych w Finastra Fusion Mortgagebot, tak aby były sprawiedliwe i przewidywalne. Spójne decyzje budują zaufanie, ograniczają liczbę odwołań i zwiększają sprawność operacyjną. Pomagają też ograniczyć subiektywne uprzedzenia i zapewnić stosowanie ustalonych kryteriów udzielania kredytów. ProcessMind analizuje ścieżki prowadzące do różnych wartości atrybutu „Wynik decyzji” dla podobnych przypadków o tym samym „Typie wnioskodawcy” i „Kategorii ryzyka”. Wskazuje, gdzie i dlaczego pojawiają się niespójności. Ujawnia różnice w działaniach „Rozpoczęto ocenę zdolności kredytowej” i „Przeprowadzono ocenę ryzyka”, dostarczając informacji potrzebnych do ujednolicenia decyzji i ograniczenia rozbieżności o 20%.

Celem jest równomierny podział zadań związanych z obsługą wniosków kredytowych między doradców w Finastra Fusion Mortgagebot. Pozwala to zapobiegać przemęczeniu i zwiększać produktywność zespołu. Dzięki równomiernemu obciążeniu żaden doradca nie jest przeciążony, a dostępne zasoby są lepiej wykorzystywane. Przekłada się to na sprawniejszą obsługę i lepszą jakość usług. ProcessMind analizuje przydział zasobów i zadań na podstawie atrybutu „Przypisany doradca kredytowy”. Wskazuje nierównowagę w kolejkach zadań i czasie obsługi poszczególnych doradców. Ujawnia wąskie gardła wynikające z nierównego podziału pracy, co pozwala zmienić przydział zadań i zwiększyć ogólną przepustowość o 10–15%.

Celem jest zapewnienie, że wszystkie wnioski kredytowe w Finastra Fusion Mortgagebot spełniają lub przekraczają ustalone cele SLA, zwłaszcza „Cel SLA dla oceny zdolności kredytowej”. Regularne dotrzymywanie SLA buduje zaufanie klientów, pozwala uniknąć kar i świadczy o sprawnym, przewidywalnym procesie. ProcessMind porównuje rzeczywisty czas obsługi z „Celem SLA dla oceny zdolności kredytowej” i innymi obowiązującymi celami SLA. Wskazuje przypadki przekroczeń i etap, na którym do nich dochodzi. Ujawnia przyczyny niepowodzeń, co pozwala podjąć ukierunkowane działania i zwiększyć zgodność z celami SLA o co najmniej 20%.

Celem jest usunięcie niepotrzebnych powtórzeń i dublowania pracy w procesie udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot. Ograniczenie poprawek zmniejsza koszty obsługi, skraca czas procesu i poprawia sprawność oraz jakość operacji kredytowych. ProcessMind wizualizuje pętle procesu i powtarzające się działania, na przykład ponowne „Zamówienie dokumentów uzupełniających” z powodu niekompletnego pierwszego zgłoszenia. Mierzy wpływ poprawek, co pozwala przeprojektować proces, usunąć zbędne kroki i zwiększyć sprawność o 15–20%.

Celem jest uproszczenie całego procesu składania wniosku kredytowego w Finastra Fusion Mortgagebot, zwiększenie jego przejrzystości i ograniczenie frustracji wnioskodawców. Lepsze doświadczenia przekładają się na większe zadowolenie, wyższy współczynnik konwersji, pozytywne polecenia i większą lojalność klientów. ProcessMind analizuje przebieg procesu od „Złożono wniosek” do „Wypłacono środki”, aby wskazać utrudnienia, długie oczekiwanie i niejasne kroki z perspektywy wnioskodawcy. Pokazuje, gdzie może dochodzić do problemów z komunikacją lub nadmiernej wymiany informacji, co pozwala wprowadzić zmiany i zwiększyć zadowolenie wnioskodawców o 10%.

Celem jest znaczne skrócenie czasu od złożenia wniosku w Finastra Fusion Mortgagebot do wydania ostatecznej decyzji kredytowej. Szybsze decyzje zwiększają konkurencyjność, ograniczają liczbę rezygnacji wnioskodawców i poprawiają ogólną przepustowość, co bezpośrednio wpływa na przychody. ProcessMind dokładnie mierzy czas podprocesu zatwierdzania, od wstępnej weryfikacji przez sprawdzenie zdolności kredytowej i ocenę wniosku po ostateczną decyzję. Wskazuje działania i punkty decyzyjne powodujące opóźnienia, co pozwala podjąć konkretne kroki i skrócić ten etap nawet o 20%.

6 kroków do usprawnienia procesu udzielania kredytów

Pobierz szablon

Wyeksportuj dane

Prześlij zbiór danych

Przeanalizuj proces

Wprowadź usprawnienia

Monitoruj proces

Pobierz szablon

Co zrobić

Pobierz gotowy szablon Excel do analizy procesu udzielania kredytów na podstawie danych z Finastra Fusion Mortgagebot. Szablon ma strukturę dostosowaną do danych o przebiegu procesu.

Zobacz przewodnik po szablonie danych Pobierz szablon

Dlaczego to ważne

Ustandaryzowany szablon zapewnia spójność danych i zgodność z wymaganiami ProcessMind. Ułatwia przygotowanie analizy i zapobiega typowym problemom z importem danych.

Oczekiwany rezultat

Otrzymają Państwo szablon o właściwej strukturze, gotowy do uzupełnienia danymi z Finastra Fusion Mortgagebot.

CO ZYSKAJĄ PAŃSTWO

Sprawniejszy proces udzielania kredytów w Finastra

ProcessMind wizualizuje każdy etap workflow udzielania kredytów w Finastra, ujawniając ukryte nieefektywności i ryzyka związane ze zgodnością. Pozwala ustalić, co dokładnie można usprawnić, aby przyspieszyć zatwierdzanie wniosków i poprawić wyniki procesu kredytowego.

Zobacz rzeczywiste ścieżki udzielania kredytów
Wskaż opóźnienia od złożenia wniosku do wypłaty środków
Wykryj ryzyka związane ze zgodnością i odstępstwa od procesu
Skróć czas zatwierdzania wniosków i lepiej wykorzystaj zasoby

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

TYPOWE REZULTATY

Sprawniejszy proces udzielania kredytów

Poniższe rezultaty pokazują typowe usprawnienia operacyjne i korzyści finansowe, jakie organizacje osiągają dzięki optymalizacji procesu udzielania kredytów opartego na Finastra Fusion Mortgagebot. Szczegółowa analiza danych o identyfikatorach wniosków kredytowych pozwala naszej platformie wykrywać wąskie gardła i nieefektywności, a następnie usprawniać operacje i poprawiać zadowolenie klientów.

0 %

Szybsze decyzje kredytowe

Średnie skrócenie czasu procesu od początku do końca

Wykryj i usuń wąskie gardła, aby znacznie przyspieszyć cały proces udzielania kredytów i szybciej wypłacać środki wnioskodawcom.

0 %

Sprawniejsza ocena zdolności kredytowej

Skrócenie czasu oceny zdolności kredytowej

Usprawnij workflow oceny zdolności kredytowej, wykrywając przestoje i nieefektywne przekazywanie zadań. Pozwoli to szybciej podejmować decyzje i lepiej wykorzystywać zasoby.

0 %

Mniej odrzuconych wniosków

Spadek liczby wniosków kredytowych odrzuconych z powodu niespełnienia wymagań

Poznaj przyczyny odrzucania wniosków, aby udoskonalić proces składania wniosków i kryteria decyzyjne. Dzięki temu można zwiększyć odsetek zatwierdzeń i skalę działalności.

0 %

Lepsze dotrzymywanie celów SLA

Większy odsetek spraw obsłużonych zgodnie z umowami SLA

Monitoruj i egzekwuj przestrzeganie umów SLA oraz wymogów regulacyjnych. Ograniczysz ryzyko naruszeń i zapewnisz terminową obsługę.

0 %

Eliminacja poprawek

Mniej zbędnych kroków w procesie

Wskaż i usuń niepotrzebne powtórzenia oraz pętle w procesie udzielania kredytów. Ograniczysz koszty operacyjne i zwiększysz przepustowość.

0 %

Większe zadowolenie wnioskodawców

Wyższy odsetek zaakceptowanych ofert kredytowych

Usprawnij kontakt z wnioskodawcami, na przykład podczas gromadzenia dokumentów, i popraw komunikację. Dzięki temu doświadczenia będą lepsze, a więcej osób zaakceptuje ofertę.

Wyniki zależą od złożoności procesu i jakości danych. Podane wartości odzwierciedlają typową skalę usprawnień obserwowaną po wdrożeniu.

Zalecane dane

Warto zacząć od najważniejszych atrybutów i czynności, a następnie w razie potrzeby rozszerzyć zakres analizy.

Pierwszy raz spotykają się Państwo z dziennikiem zdarzeń? Dowiedz się jak utworzyć dziennik zdarzeń na potrzeby process mining.

Atrybuty

Najważniejsze dane do zebrania na potrzeby analizy

Unikalny identyfikator przypisywany każdemu wnioskowi kredytowemu podczas jego tworzenia w systemie.

Dlaczego to ważne

To podstawowy identyfikator sprawy, który łączy powiązane zdarzenia w jedną instancję procesu. Jest niezbędny do analizy process mining.

Nazwa konkretnego zdarzenia biznesowego lub zadania, które wystąpiło w danym momencie procesu udzielania kredytu.

Dlaczego to ważne

Działania określają kolejne etapy procesu. Analiza ich kolejności, częstotliwości i czasu trwania pozwala zrozumieć przebieg procesu i go usprawniać.

Dokładna data i godzina rozpoczęcia lub wystąpienia danego działania.

Dlaczego to ważne

Znaczniki czasu określają chronologiczną kolejność zdarzeń i są niezbędne do obliczania mierników, takich jak czas obsługi i czas oczekiwania.

Dokładna data i godzina zakończenia danego działania.

Dlaczego to ważne

Pozwala dokładnie obliczyć czas realizacji działania i oddzielić go od późniejszego czasu oczekiwania, co zwiększa precyzję analizy wąskich gardeł.

Imię i nazwisko lub identyfikator pracownika obsługi kredytu odpowiedzialnego za wniosek.

Dlaczego to ważne

Umożliwia analizę rozkładu obciążenia pracą i wyników zasobów oraz wskazywanie wąskich gardeł związanych z zasobami i dobrych praktyk.

Imię i nazwisko lub identyfikator analityka ryzyka kredytowego, któremu przydzielono ocenę ryzyka wniosku.

Dlaczego to ważne

Umożliwia szczegółową analizę etapu oceny ryzyka kredytowego, porównywanie wyników i zarządzanie obciążeniem zespołu.

Ostateczna decyzja w sprawie wniosku kredytowego, na przykład zatwierdzenie, odrzucenie lub wycofanie.

Dlaczego to ważne

Określa wynik biznesowy każdej sprawy. Umożliwia porównanie pomyślnych i niepomyślnych przebiegów procesu oraz ustalenie przyczyn problemów.

Kanał, za pośrednictwem którego złożono wniosek kredytowy.

Dlaczego to ważne

Umożliwia porównanie wyników różnych kanałów obsługi klientów, co pomaga usprawniać procesy dla poszczególnych kanałów i przydzielać zasoby.

Działania

Kroki procesu do monitorowania i optymalizacji

To zdarzenie rozpoczyna proces udzielania kredytu. Potencjalny kredytobiorca składa wniosek w systemie, a zdarzenie jest zwykle rejestrowane w chwili utworzenia nowego rekordu wniosku i przypisania mu unikalnego identyfikatora.

Dlaczego to ważne

To główne zdarzenie rozpoczynające proces. Jest niezbędne do pomiaru całkowitego czasu obsługi kredytu i czasu do podjęcia wstępnej decyzji.

Oznacza zakończenie automatycznego lub ręcznego sprawdzania historii kredytowej wnioskodawcy. Zdarzenie jest często rejestrowane po otrzymaniu wyników ze zintegrowanego zewnętrznego biura informacji kredytowej i dołączeniu ich do dokumentacji kredytowej.

Dlaczego to ważne

To ważny etap przed rozpoczęciem oceny zdolności kredytowej. Dostarcza istotnych danych do oceny ryzyka i podjęcia decyzji.

To działanie rozpoczyna etap oceny zdolności kredytowej, gdy analityk kredytowy przystępuje do szczegółowej weryfikacji dokumentacji kredytowej. Zwykle można je ustalić na podstawie zmiany statusu, na przykład na „W trakcie oceny zdolności kredytowej”, lub formalnego przypisania analityka.

Dlaczego to ważne

To początek pomiaru czasu oceny zdolności kredytowej i koniec pomiaru czasu oczekiwania w kolejce. Pokazuje, jak długo wnioski czekają na analizę.

Oznacza zakończenie analizy przez analityka kredytowego i gotowość do podjęcia ostatecznej decyzji. Zdarzenie można ustalić na podstawie zmiany statusu z „W trakcie oceny zdolności kredytowej” na „Zakończono ocenę zdolności kredytowej” lub „Oczekuje na ostateczną decyzję”.

Dlaczego to ważne

To zdarzenie kończy pomiar KPI czasu oceny zdolności kredytowej. Oznacza zakończenie etapu oceny ryzyka.

To zdarzenie oznacza podjęcie ostatecznej decyzji w sprawie wniosku kredytowego, na przykład „Approved”, „Conditionally Approved” lub „Rejected”. Jest ono wyznaczane na podstawie znacznika czasu zapisu końcowego statusu decyzji w systemie.

Dlaczego to ważne

To ważny etap przy mierzeniu czasu podejmowania decyzji i analizie odsetka odrzuceń. Pozwala ocenić spójność decyzji i ich wyniki.

To ostatnie zdarzenie w pomyślnym procesie udzielenia kredytu. Oznacza moment wypłaty środków. Jest to ważna transakcja finansowa, zapisywana w systemie jako jawne zdarzenie ze znacznikiem czasu.

Dlaczego to ważne

To zdarzenie oznacza pomyślne zakończenie procesu. Wyznacza punkt końcowy przy obliczaniu średniego całkowitego czasu obsługi kredytu.

Zdarzenie końcowe oznaczające formalne zamknięcie wniosku kredytowego ze statusem końcowym „Rejected”. Różni się od samej decyzji, ponieważ oznacza ostateczne zamknięcie dokumentacji.

Dlaczego to ważne

Wyznacza jednoznaczny koniec procesu dla odrzuconych wniosków. Umożliwia dokładną analizę czasu obsługi tej grupy i wspiera KPI odsetka odrzuconych wniosków kredytowych.

FAQ

Często zadawane pytania

Jak process mining może usprawnić proces udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot?

Process mining analizuje istniejące dane dotyczące udzielania kredytów, aby pokazać rzeczywisty przebieg procesu i wykryć wąskie gardła, odstępstwa oraz pętle poprawek. Pomaga wskazać nieefektywne obszary, zadbać o zgodność z wymogami i skrócić czas obsługi kredytów.

Jakich konkretnie danych z Finastra Fusion Mortgagebot potrzebujemy do analizy process mining?

Zazwyczaj potrzebny jest dziennik zdarzeń zawierający identyfikator case, na przykład identyfikator wniosku kredytowego, nazwę działania dla każdego kroku oraz timestamp jego wykonania. Dodatkowe atrybuty, takie jak dane wnioskodawcy, rodzaj kredytu lub doradca kredytowy, mogą wzbogacić analizę.

Jakich typowych rezultatów można oczekiwać po analizie procesu udzielania kredytów metodą process mining?

Można oczekiwać znacznego skrócenia średniego czasu obsługi kredytów i zmniejszenia liczby odrzuconych wniosków. Analiza może też poprawić zgodność z przepisami, zwiększyć spójność decyzji kredytowych i poprawić ogólne doświadczenia wnioskodawców.

Czy process mining może pomóc ograniczyć wąskie gardła na etapie oceny zdolności kredytowej?

Tak. Process mining pozwala wizualizować i mierzyć opóźnienia na konkretnych etapach, takich jak ocena zdolności kredytowej. Może wskazać, gdzie wnioski utknęły, które zasoby są przeciążone i czy określone ścieżki decyzyjne regularnie powodują przestoje. Dzięki temu można wprowadzić ukierunkowane usprawnienia workflow oceny zdolności kredytowej.

Jak process mining pokazuje rzeczywisty przebieg procesu udzielania kredytów i wszystkie jego warianty?

Process mining automatycznie odtwarza cały proces udzielania kredytów w postaci dynamicznej mapy. Pokazuje ona nie tylko zakładaną ścieżkę, lecz także częste i rzadkie odstępstwa, pętle poprawek oraz alternatywne trasy wniosków. Dzięki temu można obiektywnie zobaczyć, jak naprawdę przebiega praca.

Czy process mining zakłóci bieżącą obsługę kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot?

Nie. Process mining to nieinwazyjna metoda analityczna. Analizuje wyeksportowane dane historyczne, więc nie ingeruje w działające systemy ani bieżącą obsługę kredytów. Analiza odbywa się niezależnie, a operacje mogą przebiegać jak dotychczas.

Ile czasu potrzeba, aby uzyskać pierwsze wnioski z analizy danych Finastra Fusion Mortgagebot metodą process mining?

Po wyeksportowaniu i przygotowaniu wymaganych danych pierwsze wnioski można często uzyskać w ciągu kilku dni lub kilku tygodni. Dokładny czas zależy od złożoności danych i gotowości infrastruktury danych.

Jakie wymagania techniczne trzeba spełnić, aby wdrożyć process mining dla Finastra Fusion Mortgagebot?

Przede wszystkim potrzebny jest dostęp do bazy danych Finastra Fusion Mortgagebot lub dzienników systemowych, z których można wyeksportować dane o zdarzeniach. Następnie narzędzie process mining wczytuje i analizuje te dane. Przy konfiguracji początkowych konektorów danych i późniejszym odświeżaniu danych zazwyczaj wystarczy niewielkie wsparcie IT.

Jak process mining może pomóc zapewnić zgodność procesu udzielania kredytów w Finastra Fusion Mortgagebot z przepisami?

Process mining pozwala zdefiniować reguły zgodności i automatycznie sprawdzać każdą ścieżkę wniosku kredytowego pod kątem ich spełnienia. Szybko wskazuje niezgodne ścieżki i kroki, co umożliwia podjęcie działań z wyprzedzeniem i zapewnienie zgodności z wymogami.

Czy process mining może pomóc równomierniej rozdzielić obciążenie doradców kredytowych?

Tak. Process mining analizuje sposób przydzielania i obsługi zadań przez poszczególnych doradców kredytowych i zespoły. Wykrywa nierównomierne obciążenie pracą i wskazuje zasoby, które są stale przeciążone lub niewykorzystane. Te dane pomagają lepiej rozdzielić zadania i zwiększyć sprawność.

Usprawnij udzielanie kredytów i ogranicz opóźnienia

Wykryj opóźnienia w Finastra Fusion Mortgagebot i przyspiesz zatwierdzanie wniosków o 50%.

Rozpocznij okres próbny

Nie trzeba podawać danych karty kredytowej. Konfiguracja zajmuje kilka minut.