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Seu Template de dados para concessão de empréstimos

ICE Mortgage Technology

Atributos da concessão de empréstimos(21) Atividades da concessão de empréstimos(16) Guias de extração(2)

Seu Template de dados para concessão de empréstimos

Este Template ajuda você a reunir os dados certos para analisar o processo. Ele apresenta os atributos essenciais a coletar e as principais atividades a acompanhar na concessão de empréstimos. Também orienta você sobre como extrair esses dados do ICE Mortgage Technology.

Atributos recomendados para coleta
Principais atividades a acompanhar
Orientações para extrair dados do ICE Mortgage Technology

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Atributos da concessão de empréstimos

Estes são os campos de dados recomendados para incluir no Event Log e realizar uma análise completa da concessão de empréstimos.

3 Obrigatório 6 Recomendado 12 Opcional

	Nome	Descrição
	Data e hora do evento EventTimestamp	Data e hora exatas em que uma atividade ou um evento específico foi registrado no sistema.
Descrição A data e hora do evento indicam quando uma etapa do processo ocorreu. Elas fornecem a ordem cronológica necessária para reconstruir o fluxo do processo e são essenciais para todas as análises baseadas em tempo. Na maioria das atividades, esse valor representa a hora de início do evento. Esse atributo é fundamental para calcular durações e tempos de ciclo, como o intervalo entre 'Análise de crédito iniciada' e 'Análise de crédito concluída'. Ele permite analisar a performance do processo, identificar atrasos e gargalos e monitorar o cumprimento dos acordos de nível de serviço (SLAs). Por que isso importa Essa data e hora organiza cronologicamente todas as atividades e serve de base para calcular durações, tempos de ciclo e performance. Onde encontrar Cada marco ou registro de evento no ICE Mortgage Technology deve ter uma data e hora associadas, indicando quando foi concluído ou registrado. Exemplos 2023-04-15T10:22:15Z2023-04-18T14:05:00Z2023-05-01T09:30:45Z
	ID da solicitação de empréstimo LoanApplicationId	Identificador exclusivo atribuído a cada solicitação de empréstimo, usado como chave primária para acompanhar todo o processo de concessão, do envio à conclusão.
Descrição O ID da solicitação de empréstimo identifica cada pedido ao longo de todo o seu ciclo de vida. Ele funciona como entidade central para agrupar todas as atividades e os dados relacionados, permitindo rastrear por completo a jornada de concessão de um empréstimo específico. Na análise de Process Mining, esse ID funciona como ID do caso. Ele conecta todos os eventos relacionados, como 'Solicitação enviada', 'Análise de crédito iniciada' e 'Recursos liberados', em uma única instância de processo. Assim, é possível reconstruir e analisar a jornada completa de cada empréstimo, o que é essencial para calcular tempos de ciclo, identificar variantes e entender os fluxos do processo. Por que isso importa Este é o ID do caso essencial para conectar todas as atividades relacionadas em uma única instância de processo e permitir a análise completa da jornada de concessão do empréstimo. Onde encontrar Este é o principal identificador do empréstimo no ICE Mortgage Technology, geralmente chamado de Loan Number ou Loan ID no sistema. Exemplos 300185624530029947123004512388
	Nome da atividade ActivityName	Nome de um evento ou etapa específica do processo de concessão do empréstimo, como 'Verificação de crédito concluída' ou 'Análise de crédito iniciada'.
Descrição O nome da atividade descreve uma tarefa ou marco específico no ciclo de vida da concessão do empréstimo. Esses eventos são registrados em ordem cronológica para formar uma sequência de ações para cada solicitação. O conjunto dessas atividades serve de base para o mapa do processo. Na análise, o nome da atividade é usado para visualizar o fluxo do processo, identificar gargalos entre etapas e analisar a frequência e a sequência dos eventos. Ele é fundamental para entender o que acontece durante o processo, medir os tempos de transição e detectar ciclos de retrabalho em que as atividades se repetem. Por que isso importa Este atributo define as etapas do processo e permite visualizar o mapa, analisar o fluxo e identificar gargalos ou desvios. Onde encontrar Geralmente, é obtido dos registros de eventos, dos registros de alteração de status ou dos dados de marcos no arquivo do empréstimo no ICE Mortgage Technology. Exemplos Divulgações iniciais enviadasDecisão da análise de crédito emitidaRecursos liberadosSolicitação retirada
	Agente de crédito responsável AssignedLoanOfficer	Nome ou ID do agente de crédito ou analista de crédito responsável por executar ou conduzir uma atividade específica.
Descrição Este atributo identifica a pessoa envolvida em uma etapa do processo. Pode indicar quem concluiu a tarefa, quem é responsável atualmente pelo arquivo do empréstimo ou quem é o principal contato da solicitação. Analisar o processo por agente de crédito responsável ajuda a entender a distribuição da carga de trabalho, comparar a performance entre pessoas ou equipes e identificar oportunidades de treinamento. Esse atributo é essencial para Dashboards de performance dos recursos, como 'Distribuição de atividades dos agentes de crédito' e 'Performance do SLA da análise de crédito'. Por que isso importa Este atributo é essencial para analisar os recursos: permite medir a performance, equilibrar a carga de trabalho e comparar a eficiência entre agentes de crédito e equipes. Onde encontrar Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. As informações do usuário geralmente estão associadas aos registros de conclusão de marcos ou aos campos de titularidade do empréstimo. Exemplos j.doer.browns.smithm.jones
	Canal da solicitação ApplicationChannel	Canal ou método pelo qual a solicitação de empréstimo foi enviada inicialmente.
Descrição Este atributo indica a origem da solicitação de empréstimo, por exemplo, 'Portal online', 'Corretor' ou 'Agência'. Cada canal pode apresentar diferenças na qualidade e na completude dos dados e no perfil dos clientes, o que pode afetar as etapas seguintes do processo. O canal da solicitação é uma dimensão útil para comparar a performance do processo. A análise pode revelar quais canais são mais eficientes, têm as menores taxas de retrabalho ou resultam nas maiores taxas de aprovação. Esses insights ajudam a empresa a otimizar sua estratégia de canais e alocar recursos com eficiência. Por que isso importa Ajuda a comparar a performance e a eficiência dos diferentes canais de envio e identificar quais são mais eficazes ou precisam de melhorias no processo. Onde encontrar Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Essa informação pode estar armazenada em um campo chamado 'Origem do negócio' ou algo semelhante. Exemplos CorretorPortal onlineAgênciaAplicativo móvel
	Hora de término do evento EventEndTime	Data e hora em que uma atividade foi concluída. Esse valor é usado com a hora de início para calcular o tempo de processamento ativo de um evento.
Descrição A hora de término do evento indica quando uma tarefa específica foi concluída. Para eventos instantâneos, a hora de término pode ser igual à hora de início. Já em atividades com duração mensurável, como 'Análise de crédito', essa data e hora é diferente. Este atributo permite analisar a performance do processo com mais precisão, distinguindo o tempo de espera (intervalo entre atividades) do tempo de processamento (duração de uma atividade). Ele é essencial para calcular a métrica 'ProcessingTime' e analisar a utilização dos recursos. Por que isso importa Permite calcular o tempo real de processamento das atividades e distinguir o tempo de trabalho ativo do tempo de espera, tornando a análise de gargalos mais precisa. Onde encontrar Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Essa informação pode estar disponível para determinados eventos registrados ou corresponder à hora de início em eventos de marco. Exemplos 2023-04-15T11:45:10Z2023-04-18T17:30:00Z2023-05-01T09:30:45Z
	Resultado da decisão DecisionOutcome	Resultado final de uma atividade de tomada de decisão, especialmente da decisão de análise de crédito.
Descrição Este atributo registra o resultado de decisões importantes no processo, como 'Aprovado', 'Negado', 'Retirado' ou 'Aprovado com condições'. Ele representa o estado final de uma solicitação de empréstimo ou o resultado de uma análise intermediária. Analisar o resultado da decisão é essencial para entender a eficácia do processo. Isso ajuda a calcular as taxas de aprovação e negação e costuma ser analisado junto com o 'Motivo da decisão' para identificar as principais causas de resultados negativos. Entender esses resultados é fundamental para melhorar a qualidade das solicitações e a eficiência do processo. Por que isso importa Este atributo é essencial para medir a eficácia do processo, por exemplo, as taxas de aprovação, e analisar os motivos de empréstimos negados ou retirados. Onde encontrar Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Essa informação geralmente está associada ao marco da decisão de análise de crédito ou ao status final do empréstimo. Exemplos AprovadoNegadoRetirado pelo requerenteAprovado com condições
	Tipo de produto de empréstimo LoanProductType	Tipo específico de produto de empréstimo solicitado, como 'Taxa fixa convencional de 30 anos' ou 'Empréstimo FHA'.
Descrição Este atributo classifica cada solicitação de empréstimo de acordo com o produto financeiro oferecido. Produtos diferentes costumam ter requisitos de processo, níveis de complexidade e restrições regulatórias próprios, o que pode gerar variações no processo de concessão. Na análise, o tipo de produto de empréstimo é uma dimensão importante para segmentar os dados. Ele permite comparar tempos de ciclo, taxas de retrabalho e caminhos do processo entre produtos e verificar se alguns são menos eficientes. Esse insight é essencial para direcionar iniciativas de melhoria e definir metas de performance realistas. Por que isso importa Permite comparar a performance entre diferentes tipos de empréstimo e identificar produtos com processos mais complexos ou ineficientes. Onde encontrar Esta informação é um dado essencial de qualquer empréstimo e deve estar disponível na seção principal de detalhes do empréstimo no ICE Mortgage Technology. Exemplos Taxa fixa convencional de 30 anosTaxa fixa convencional de 15 anosTaxa ajustável 5/1Empréstimo FHAEmpréstimo VA
	Valor do empréstimo LoanAmount	Valor total do empréstimo solicitado pelo requerente.
Descrição O valor do empréstimo corresponde ao principal solicitado. Esse valor pode influenciar bastante o processo: empréstimos maiores ou fora dos padrões podem exigir análise adicional, outros níveis de aprovação ou documentação mais extensa, aumentando os tempos de ciclo. Este atributo é uma dimensão importante para filtros e análises. Ao criar faixas de valores (por exemplo, <$250k, $250k-$500k, >US$ 500 mil), os analistas podem comparar a performance do processo para diferentes valores de empréstimo. Ele também é um componente fundamental de cálculos financeiros, como a estimativa do 'Custo por concessão de empréstimo'. Por que isso importa Ajuda a segmentar o processo para verificar se o valor do empréstimo afeta o tempo de processamento, o retrabalho ou as taxas de aprovação, oferecendo contexto importante para a análise de performance. Onde encontrar Este é um campo fundamental nos dados da solicitação de empréstimo no ICE Mortgage Technology. Exemplos 350000.00750000.00215500.50
	Automatizado IsAutomated	Indicador booleano que informa se uma atividade foi executada automaticamente por um sistema ou manualmente por um usuário.
Descrição Este atributo diferencia tarefas executadas por software, como uma verificação de crédito automatizada ou o envio de documentos gerados pelo sistema, daquelas que exigem intervenção humana. Essa informação é essencial para iniciativas de automação. Analisar o processo com esse atributo ajuda a quantificar o nível de automação e identificar oportunidades de melhoria. Ele é usado para calcular KPIs como 'Frequência de atividades manuais' e pode destacar gargalos manuais que são bons candidatos à automação, com o objetivo de reduzir custos e acelerar o processo. Por que isso importa Ajuda a quantificar o nível de automação do processo e identificar atividades manuais que são gargalos, servindo de base para futuras iniciativas de automação. Onde encontrar Esse valor costuma ser definido associando nomes de atividades ou IDs de usuário (por exemplo, 'Sistema') a um status de automação. É pouco provável que exista como campo direto no sistema de origem. Exemplos truefalse
	Departamento de análise de crédito UnderwritingDepartment	Equipe ou departamento específico responsável pela análise de crédito da solicitação de empréstimo.
Descrição Este atributo identifica a unidade organizacional responsável pela etapa de análise de crédito do empréstimo. Em organizações grandes, os departamentos podem se especializar por região, tipo de empréstimo ou nível de risco. Assim como o agente de crédito responsável, este atributo permite analisar a performance por equipe ou departamento. Ele pode ser usado para comparar a carga de trabalho, a eficiência e o cumprimento dos SLAs entre diferentes grupos de análise de crédito, ajudando a gestão a identificar equipes com bom desempenho e compartilhar boas práticas. Por que isso importa Permite analisar e comparar a performance por equipe ou departamento, o que ajuda a gerenciar recursos e identificar problemas sistêmicos em grupos específicos. Onde encontrar Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Essa informação pode fazer parte dos dados do usuário associados ao analista de crédito ou estar em um campo separado de encaminhamento. Exemplos Análise de crédito - LesteAnálise de crédito - OesteAnálise de crédito de empréstimos jumboAnálise de crédito de empréstimos governamentais
	É retrabalho IsRework	Indicador booleano calculado que identifica se uma atividade é uma etapa repetida no mesmo caso.
Descrição Indicador booleano que informa se uma atividade está sendo executada pela segunda vez ou mais na mesma solicitação de empréstimo. Isso geralmente é identificado quando uma atividade ocorre depois de uma etapa posterior no processo padrão, como 'Documentos complementares solicitados' após 'Decisão da análise de crédito emitida'. Analisar o retrabalho é fundamental para entender a ineficiência do processo. Ao filtrar as atividades em que IsRework é verdadeiro, os analistas podem quantificar a frequência e o impacto dos ciclos de retrabalho. Isso ajuda a identificar as causas raiz, como documentação inicial incompleta ou requisitos pouco claros, e é essencial para calcular o KPI de taxa de retrabalho das solicitações e orientar iniciativas de simplificação do processo. Por que isso importa Quantifica diretamente a ineficiência do processo ao sinalizar trabalho repetido, facilitando a medição da frequência do retrabalho e a investigação de suas causas raiz. Onde encontrar Este atributo não existe no sistema de origem. O software de Process Mining o calcula detectando atividades repetidas ou ciclos de retorno no fluxo do processo de um caso. Exemplos truefalse
	Estado do imóvel PropertyState	Estado dos EUA onde está localizado o imóvel associado à solicitação de empréstimo.
Descrição Este atributo informa a localização geográfica do imóvel. As regras de concessão de crédito, as condições de mercado e os requisitos de processamento podem variar bastante entre estados e influenciar o processo de concessão do empréstimo. O estado do imóvel é uma dimensão útil para análises geográficas. Ele permite comparar a performance do processo, como tempos de ciclo e taxas de aprovação, entre regiões. Isso pode ajudar a identificar gargalos regionais ou destacar o impacto de regulamentações estaduais específicas no processo. Por que isso importa Permite analisar o processo por região e identificar diferenças de performance que podem ser causadas pelas condições de mercado ou por regulamentações estaduais específicas. Onde encontrar Este é um campo padrão na seção de informações do imóvel dos dados da solicitação de empréstimo no ICE Mortgage Technology. Exemplos CATXFLNYIL
	Meta de SLA da análise de crédito UnderwritingSlaTarget	Duração definida como meta no acordo de nível de serviço (SLA) para a etapa de análise de crédito.
Descrição Este atributo define o tempo máximo esperado para concluir a análise de crédito, de 'Análise de crédito iniciada' a 'Análise de crédito concluída'. Ele serve como referência para medir a performance real. Este é um dado essencial para calcular o cumprimento do SLA. Ele permite criar um atributo 'SLAState' para indicar se as tarefas de análise de crédito foram concluídas 'No prazo' ou 'Com atraso'. Os Dashboards que acompanham a performance do SLA usam essa meta para mostrar claramente aos gestores se os compromissos de serviço estão sendo cumpridos. Por que isso importa Fornece a referência necessária para medir e monitorar objetivamente a performance da análise de crédito em relação aos acordos de nível de serviço. Onde encontrar Esse campo pode não existir no sistema de origem e talvez corresponda a um conhecimento de negócio associado aos dados durante a transformação. O valor pode variar conforme o tipo de empréstimo ou a região. Exemplos 259200432000
	Motivo da decisão ReasonForDecision	Código ou descrição em texto que explica o motivo de um resultado específico, como a negação de um empréstimo.
Descrição Este atributo fornece contexto para o 'Resultado da decisão'. Quando um empréstimo é negado ou precisa de retrabalho, este campo informa o motivo, por exemplo, 'Relação entre dívida e renda elevada' ou 'Documentação incompleta'. Essa informação é muito valiosa para a análise de causa raiz. Ao analisar os motivos mais frequentes de negação ou retrabalho, a organização pode identificar problemas sistêmicos no processo ou na qualidade das solicitações. Esses insights podem levar a melhorias direcionadas, como instruções mais claras para os requerentes ou treinamento adicional para os agentes de crédito. Por que isso importa Explica por que empréstimos são negados ou precisam de retrabalho, permitindo analisar a causa raiz, resolver problemas sistêmicos e melhorar a taxa de aprovação na primeira tentativa. Onde encontrar Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Essa informação costuma ser registrada em campos de código do motivo ou em observações associadas a um marco de decisão. Exemplos Pontuação de crédito abaixo do limiteDocumentos incompletos na solicitaçãoRelação dívida/renda elevadaValor de avaliação do imóvel muito baixo
	Pontuação de crédito CreditScore	Pontuação de crédito do requerente principal no momento da verificação de crédito.
Descrição A pontuação de crédito do requerente é um fator importante na decisão de concessão do empréstimo e pode influenciar a complexidade da análise de crédito. Solicitações com pontuações mais baixas podem exigir uma análise mais rigorosa e documentação adicional. Este atributo oferece uma dimensão útil para análises baseadas em risco. Ao segmentar as solicitações por faixas de pontuação de crédito, os analistas podem investigar se há uma relação entre a pontuação e os tempos de processamento, as taxas de retrabalho ou os resultados finais das decisões. Isso pode ajudar a aprimorar os processos de avaliação de risco e gerenciar recursos com mais eficiência. Por que isso importa Oferece uma dimensão de risco para a análise e ajuda a determinar se o risco de crédito está relacionado à complexidade do processo, ao tempo de ciclo ou aos resultados das decisões. Onde encontrar Esses dados geralmente vêm de uma agência de crédito e ficam armazenados nas informações do requerente no ICE Mortgage Technology. Exemplos 785692740810
	Sistema de origem SourceSystem	Identifica o sistema ou a plataforma de origem dos dados extraídos.
Descrição Este atributo especifica o software ou aplicativo que gerou os dados do processo, como 'ICE Mortgage Technology Encompass' ou um CRM conectado. Ele é especialmente útil em ambientes que consolidam dados de várias fontes. Na análise, SourceSystem ajuda a validar os dados e fornece contexto sobre a origem de um evento. Ele pode ser usado para filtrar a análise por sistema ou investigar problemas de qualidade dos dados que ocorram em uma fonte específica. Por que isso importa Fornece contexto essencial sobre a origem dos dados, importante para validar dados, solucionar problemas e entender as variações do processo entre diferentes sistemas. Onde encontrar Esse valor pode ser adicionado manualmente durante a extração dos dados ou estar disponível nos cabeçalhos, caso a exportação venha de um data warehouse. Exemplos ICE Mortgage Technology EncompassICE Mortgage Technology VelocifyCRM interno
	Status do SLA SLAState	Status calculado que indica se uma atividade ou um caso cumpriu o acordo de nível de serviço (SLA).
Descrição Indica se uma atividade ou o caso inteiro foi concluído dentro da meta do acordo de nível de serviço. Esse valor geralmente é calculado comparando o tempo de ciclo real com uma meta de SLA predefinida, como UnderwritingSlaTarget. Este atributo é essencial para monitorar a performance e a conformidade. Os Dashboards costumam usar SLAState para mostrar a porcentagem de empréstimos que atingem suas metas, permitindo que os gestores acompanhem a performance em relação aos principais objetivos. Segmentar a performance do SLA por agente de crédito, tipo de produto ou canal pode revelar bons resultados e oportunidades de melhoria, ajudando a organização a cumprir seus compromissos de serviço. Por que isso importa Fornece uma indicação clara e imediata da performance em relação às principais metas de prazo, facilitando o monitoramento e a comunicação do cumprimento dos SLAs. Onde encontrar Este atributo não existe no sistema de origem. Ele é calculado comparando a duração real de um segmento do processo com a meta de SLA correspondente. Exemplos No prazoEm riscoCom atraso
	Tempo de ciclo do empréstimo LoanCycleTime	Tempo total calculado entre o primeiro e o último evento de uma solicitação de empréstimo.
Descrição Tempo total decorrido entre o início e o fim de um caso de solicitação de empréstimo. Ele é calculado pela diferença entre a data e hora do primeiro evento, por exemplo, 'Solicitação de empréstimo criada', e a do último evento, como 'Recursos liberados' ou 'Empréstimo negado'. Este atributo é um dos principais indicadores de performance para medir a eficiência geral do processo. Ele oferece uma visão geral do tempo necessário para processar um empréstimo do início ao fim. Os analistas usam essa métrica para acompanhar a performance ao longo do tempo, comparar resultados com padrões do setor e identificar o impacto das iniciativas de melhoria. Dividir o tempo médio de ciclo por dimensões como tipo de produto de empréstimo ou canal da solicitação revela quais variantes do processo são mais ou menos eficientes. Por que isso importa Este KPI mede diretamente a eficiência de ponta a ponta do processo de concessão de empréstimos e fornece uma métrica essencial para acompanhar a performance e agilizar a prestação do serviço. Onde encontrar Calculado subtraindo a data e hora do primeiro evento da data e hora do último evento de cada ID da solicitação de empréstimo. Exemplos 259200038880004752000
	Tipo de cliente CustomerType	Classificação do requerente do empréstimo, como 'Comprador de imóvel pela primeira vez' ou 'Refinanciamento'.
Descrição Este atributo segmenta os clientes de acordo com seu perfil ou relacionamento com a instituição financeira. As necessidades e a documentação exigida de quem compra um imóvel pela primeira vez podem ser bem diferentes das de um investidor ou de alguém que está refinanciando um empréstimo, o que pode levar a caminhos distintos no processo. Analisar o processo por tipo de cliente pode revelar diferenças na experiência do cliente e na eficiência do processo. Isso ajuda a responder perguntas como: 'Quem compra um imóvel pela primeira vez passa por tempos de ciclo mais longos?' ou 'As solicitações de refinanciamento são processadas mais rapidamente?'. Esses insights podem orientar estratégias de atendimento ao cliente e ajustes no processo. Por que isso importa Permite analisar o processo com foco no cliente e entender se diferentes perfis enfrentam níveis distintos de eficiência ou dificuldades. Onde encontrar Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Essa informação pode ser derivada da finalidade do empréstimo ou de outros dados do requerente. Exemplos Comprador de imóvel pela primeira vezRefinanciamentoInvestidorCliente atual
	Última atualização dos dados LastDataUpdate	Data e hora da última atualização ou extração dos dados deste registro no sistema de origem.
Descrição Este atributo informa a data e hora da extração mais recente dos dados. Ele é essencial para entender o quanto os dados analisados estão atualizados e gerenciar a programação das atualizações. Embora normalmente não seja usado para analisar o processo em si, ele é importante para relatórios em Dashboard e para a governança de dados. Ele informa aos usuários o quão atualizada está a análise e ajuda a diagnosticar problemas causados por informações desatualizadas. Por que isso importa Informa aos usuários se os dados estão atualizados, algo essencial para garantir que as análises e os Dashboards usem informações recentes. Onde encontrar Essa data e hora geralmente é gerada e adicionada ao conjunto de dados durante o processo de extração e carregamento (ETL). Exemplos 2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades da concessão de empréstimos

Estas são as principais etapas e marcos do processo que você deve registrar no Event Log para descobrir o processo com precisão.

5 Recomendado 11 Opcional

	Atividade	Descrição
	Análise de crédito iniciada	Marca o início oficial da análise de crédito, quando um analista começa a revisar formalmente a solicitação de empréstimo e todos os documentos comprobatórios. O arquivo é encaminhado oficialmente para a fila de análise de crédito ou atribuído a um analista.
Por que isso importa Este é o ponto de partida para medir o tempo de ciclo da análise de crédito, um KPI essencial para a eficiência operacional. Também ajuda a analisar a carga de trabalho dos analistas e a identificar gargalos anteriores à análise. Onde encontrar Em geral, é inferido pela data e hora em que o arquivo do empréstimo é atribuído ao marco 'Underwriting' ou quando o status muda para 'In Underwriting'. Coleta Inferido do campo de data 'Submitted to Underwriting' ou da mudança de status para 'Underwriting in Progress'. Tipo de evento inferred
	Decisão da análise de crédito emitida	Esta atividade representa a conclusão da análise de crédito inicial, que resulta em uma decisão como aprovado, suspenso ou negado. Ela marca um momento importante no ciclo de vida do empréstimo.
Por que isso importa Este evento encerra a medição do tempo de ciclo da análise de crédito e marca um ponto decisório essencial. Analisar os resultados e o tempo necessário ajuda a avaliar a performance da análise e a identificar as causas do retrabalho. Onde encontrar Este é um marco importante no Encompass, registrado pela data de conclusão da etapa de análise de crédito. A decisão em si fica armazenada em um campo separado. Coleta Inferido pela data e hora de conclusão do marco 'Underwriting' ou pela mudança de status para 'Approved', 'Suspended' ou 'Denied'. Tipo de evento inferred
	Liberação para fechamento emitida	Notificação formal de que todas as condições foram atendidas e de que a instituição credora está pronta para agendar o fechamento e liberar o empréstimo. Este é um marco essencial que indica que o empréstimo está pronto para a etapa final.
Por que isso importa Este é um ponto de controle importante no processo, que sinaliza o fim das atividades de análise de crédito e processamento. Ele permite medir o tempo entre a solicitação e a aprovação final. Onde encontrar Obtido da data de conclusão do marco 'Clear to Close' (CTC) no Encompass. Esta é uma etapa padrão e bem definida no fluxo de trabalho. Coleta Inferido pelo preenchimento do campo de data 'Clear to Close' no acompanhamento dos marcos do empréstimo. Tipo de evento inferred
	Recursos liberados	Marca a conclusão bem-sucedida e o fim do processo de concessão do empréstimo, quando o valor é liberado. Este evento encerra a jornada do empréstimo, da solicitação à liberação dos recursos.
Por que isso importa Como principal evento de encerramento bem-sucedido, é essencial para calcular o tempo de ciclo de ponta a ponta dos empréstimos concedidos. Também é usado para medir o volume de solicitações processadas. Onde encontrar Este evento é registrado no campo 'Funding Date' ou 'Disbursement Date' do Encompass. A data é preenchida depois da confirmação da transferência bancária. Coleta Inferido pelo preenchimento do campo 'Funding Date' nos dados do empréstimo. Tipo de evento inferred
	Solicitação de empréstimo criada	Esta atividade marca o início oficial do processo de concessão de empréstimos, quando um agente de crédito cria um novo arquivo de empréstimo no sistema. O evento é registrado quando o caso é salvo pela primeira vez, gerando um ID exclusivo para a solicitação de empréstimo.
Por que isso importa Como principal evento de início, esta atividade é essencial para calcular o tempo de ciclo total do empréstimo e analisar o volume de solicitações recebidas. Ela serve de referência para todas as medições seguintes do processo e para a análise do volume processado. Onde encontrar Em geral, este é um evento explícito registrado no histórico do empréstimo ou no log de auditoria. Também pode ser inferido pela data e hora de criação do registro do empréstimo associado ao ID da solicitação. Coleta Obtido da data de criação do arquivo do empréstimo ou do primeiro registro na trilha de auditoria do empréstimo. Tipo de evento explicit
	Análise de crédito concluída	Esta atividade indica que o relatório de crédito do solicitante foi obtido e analisado com sucesso. Os resultados dessa consulta são essenciais para a decisão de análise de crédito.
Por que isso importa A consulta de crédito é uma etapa essencial para a análise de crédito. Atrasos nessa etapa podem paralisar todo o processo, e o resultado influencia diretamente a decisão sobre o empréstimo. Onde encontrar Em geral, este evento é registrado por meio de uma integração com uma agência de crédito. A data e a hora costumam ser registradas no arquivo do empréstimo quando o relatório de crédito é recebido e anexado. Coleta Obtido do campo de data 'Credit Report Ordered' ou 'Credit Report Received' no arquivo do empréstimo. Tipo de evento explicit
	Avaliação do imóvel recebida	Indica o momento em que o relatório de avaliação do imóvel é recebido do avaliador e adicionado ao arquivo do empréstimo. Esta etapa é essencial para determinar o valor do imóvel e é necessária para a aprovação final do empréstimo.
Por que isso importa A avaliação do imóvel costuma ser uma fonte importante de atrasos. Acompanhar quando ela é solicitada e recebida ajuda a monitorar e gerenciar essa dependência externa. Onde encontrar Em geral, este evento é registrado quando o documento de avaliação é carregado e o campo de data do marco 'Appraisal Received' é preenchido no Encompass. Coleta Inferido pelo preenchimento do campo 'Appraisal Received Date' ou por uma mudança de status relacionada. Tipo de evento inferred
	Condições cumpridas	Este evento indica que todas as condições da análise de crédito foram atendidas, revisadas e aprovadas pela equipe responsável. O empréstimo está pronto para as etapas finais de fechamento.
Por que isso importa Esta etapa marca o fim do retrabalho após a análise de crédito. O tempo entre 'Loan Approved with Conditions' e este evento mostra a eficiência na resolução das pendências. Onde encontrar Inferido pela data e hora em que o status do empréstimo é atualizado para indicar que todas as condições foram atendidas, geralmente como parte do marco 'Final Approval' no Encompass. Coleta Inferido da data de conclusão do marco 'Conditions Cleared' ou 'Final Approval'. Tipo de evento inferred
	Divulgações iniciais enviadas	Indica o envio ao solicitante do conjunto inicial de documentos de divulgação de informações de conformidade, como a estimativa do empréstimo. Esta é uma etapa regulatória crítica, que deve ocorrer dentro de um prazo específico após a solicitação.
Por que isso importa Acompanhar esta atividade é essencial para monitorar a conformidade com regulamentações como a TRID. O intervalo entre a criação da solicitação e esta etapa pode indicar atrasos no início do processamento. Onde encontrar Obtido da data de conclusão do marco 'Initial Disclosures' no Encompass. Em geral, este campo de data é preenchido quando os documentos são gerados e enviados. Coleta Inferido da data e hora associadas à conclusão do marco ou status 'Initial Disclosures Sent'. Tipo de evento inferred
	Documentos comprobatórios recebidos	Indica que todos os documentos comprobatórios solicitados inicialmente foram recebidos do solicitante e adicionados ao arquivo do empréstimo. Este evento é necessário para encaminhar a solicitação à análise de crédito.
Por que isso importa Esta atividade encerra a etapa de coleta de documentos. O tempo entre 'Supporting Documents Requested' e este evento é um KPI importante para medir a eficiência do solicitante e do agente de processamento. Onde encontrar Em geral, é inferido pela conclusão do marco 'Documents Received' ou 'Ready for Underwriting'. Também pode ser calculado com base na data e hora de envio do último documento necessário. Coleta Inferido pela data e hora em que o status do empréstimo muda para 'Processing' ou 'Ready for Underwriting'. Tipo de evento inferred
	Documentos comprobatórios solicitados	Esta atividade ocorre quando o agente de processamento ou de crédito solicita formalmente ao solicitante os documentos necessários, como comprovantes de pagamento ou extratos bancários. Em geral, isso acontece após a conclusão da análise inicial.
Por que isso importa Esta etapa marca o início da coleta de documentos. Analisar o tempo entre a solicitação e o recebimento dos documentos ajuda a identificar gargalos causados por atrasos do solicitante ou por falhas de comunicação. Onde encontrar Este evento pode ser inferido por mudanças de status no arquivo do empréstimo, pela data de conclusão de um marco específico ou pelos registros de comunicação no sistema Encompass. Coleta Inferido pela mudança de status para 'Pending Documents' ou pela data e hora registradas em um Template de solicitação de documentos. Tipo de evento inferred
	Documentos do empréstimo assinados	Esta atividade ocorre quando o tomador assina os documentos finais do empréstimo no fechamento. O evento confirma que ele concorda com os termos do empréstimo e antecede a liberação dos recursos.
Por que isso importa Esta é a última etapa importante que envolve o tomador antes da liberação dos recursos. Ela confirma que o empréstimo está avançando e permite medir a etapa de fechamento do processo. Onde encontrar Este evento é registrado no campo 'Documents Signed' ou 'Closing Date' do arquivo do empréstimo no Encompass. A data é inserida pelo agente de fechamento ou pelo agente de crédito. Coleta Inferido pelo preenchimento do campo 'Signing Date' ou 'Closing Date' nos dados do empréstimo. Tipo de evento inferred
	Documentos finais de fechamento enviados	Indica o envio do documento final de divulgação de informações de fechamento (Closing Disclosure, CD) ao solicitante para análise. Esta etapa obrigatória de conformidade deve ocorrer um número determinado de dias antes do fechamento.
Por que isso importa Acompanhar esta atividade é essencial para garantir a conformidade com a TRID, pois ela inicia um período de espera obrigatório. Atrasos nesta etapa podem afetar diretamente a data prevista para o fechamento. Onde encontrar Obtido da data de conclusão do marco 'Closing Disclosure Sent' ou de um campo de data específico na seção de conformidade do arquivo do empréstimo no Encompass. Coleta Inferido da data e hora associadas ao marco 'CD Sent' ou a um marco equivalente. Tipo de evento inferred
	Empréstimo aprovado com condições	Ocorre quando o analista aprova o empréstimo, mas estabelece condições específicas que precisam ser atendidas antes do fechamento. Este é um resultado comum da análise de crédito inicial.
Por que isso importa Esta atividade inicia a etapa de cumprimento das condições. Acompanhar essa etapa permite analisar o retrabalho e os atrasos entre a aprovação inicial e a liberação final para fechamento. Onde encontrar Em geral, este evento é registrado quando o status da decisão de análise de crédito muda para 'Approved with Conditions' ou 'Suspended'. A data e a hora dessa mudança podem ser consultadas na trilha de auditoria do empréstimo. Coleta Inferido pela mudança de status para 'Approved with Conditions' e pela data e hora correspondentes no log de marcos. Tipo de evento inferred
	Empréstimo negado	Esta atividade representa o encerramento malsucedido do processo, quando a instituição credora nega formalmente a solicitação de empréstimo. É um status final para o arquivo do empréstimo.
Por que isso importa Este é um evento de encerramento que indica uma reprovação. Analisar os empréstimos encerrados nesta etapa e os respectivos códigos de motivo ajuda a identificar oportunidades para melhorar a qualidade das solicitações ou os critérios de análise de crédito. Onde encontrar Este evento é registrado quando o status final do empréstimo é definido como 'Denied'. A data dessa mudança de status fica registrada no log de auditoria do empréstimo ou em um campo de data específico do marco. Coleta Inferido pelo status final 'Denied' e pela data e hora dessa mudança de status. Tipo de evento inferred
	Solicitação retirada	Representa o encerramento malsucedido do processo, quando o solicitante decide retirar a solicitação. Este também é um status final para o arquivo do empréstimo.
Por que isso importa Este é um evento de encerramento iniciado pelo cliente. Analisar quando e por que as solicitações são retiradas pode gerar insights sobre a satisfação dos clientes, a concorrência e os obstáculos no processo. Onde encontrar Este evento é registrado quando o status final do empréstimo é definido como 'Withdrawn'. A data dessa mudança de status fica registrada nos logs do sistema ou em um campo de data do marco. Coleta Inferido pelo status final 'Withdrawn' e pela data e hora dessa mudança de status. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guias de extração

Como obter seus dados do ICE Mortgage Technology

Etapas

Acesse o cliente desktop do ICE Encompass com uma conta de usuário que tenha permissões de geração de relatórios.
Acesse a seção de relatórios do aplicativo. Ela costuma ficar em uma opção do menu principal, como Serviços, Ferramentas ou Relatórios.
Localize e abra o criador de relatórios ou a ferramenta de criação de relatórios personalizados. Selecione a opção para criar um novo relatório do zero.
Como fonte de dados principal do relatório, selecione Milestone Log ou um objeto com nome semelhante que contenha o histórico dos marcos dos arquivos de empréstimo.
Na interface do criador de relatórios, adicione as colunas necessárias para criar o Event Log. Inclua os campos correspondentes a LoanApplicationId, ActivityName (nome do marco) e EventTimestamp (data de conclusão do marco).
Adicione as colunas dos atributos recomendados selecionando os campos correspondentes dos dados do empréstimo, como LoanProductType, LoanAmount e AssignedLoanOfficer. Em geral, esses campos estão vinculados ao registro principal do empréstimo.
Configure os filtros do relatório. O mais importante é o filtro do campo Milestone Name. Crie um filtro que inclua apenas os nomes específicos dos marcos correspondentes às atividades necessárias. Consulte a seção Consulta para ver a lista de marcos.
Adicione um segundo filtro em EventTimestamp (data de conclusão do marco) para limitar a extração a um período específico, por exemplo, os últimos 3 a 6 meses. Isso é essencial para controlar o tamanho da exportação.
Execute o relatório na interface do Encompass para visualizar os dados e confirmar que estão estruturados corretamente e contêm os registros esperados.
Quando a prévia do relatório estiver satisfatória, use a função de exportação. Exporte os dados para um arquivo CSV ou Microsoft Excel (XLSX).
Abra o arquivo exportado para fazer uma verificação final da qualidade. Confira se os cabeçalhos das colunas correspondem aos nomes de atributos necessários: LoanApplicationId, ActivityName, EventTimestamp etc. Faça os ajustes necessários.
O arquivo está pronto para ser carregado. Salve a versão final como arquivo CSV com codificação UTF-8.

Configuração

Fonte de dados do relatório: A fonte de dados principal deve ser o Milestone Log ou uma tabela equivalente de histórico de empréstimos que registre a conclusão das principais etapas do processo.
Período: É essencial aplicar um filtro à data de conclusão do marco (EventTimestamp). Para uma análise, normalmente se recomenda usar dados de 3 a 6 meses, garantindo um tamanho de arquivo administrável e insights relevantes sobre o processo.
Filtro de marcos: Você precisa aplicar um filtro específico ao campo ActivityName (nome do marco) para incluir apenas as 16 atividades necessárias. O Encompass contém muitos marcos técnicos ou secundários que devem ser excluídos para reduzir o ruído.
Filtro de status do empréstimo: Considere excluir empréstimos de teste ou com status inativo, caso não sejam relevantes para a análise do processo.
Seleção de campos: Inclua todos os campos necessários e recomendados. Alguns campos, como LoanAmount, vêm do registro principal do empréstimo, não do próprio Milestone Log. O criador de relatórios deve permitir combinar ou incluir esses campos.
Pré-requisitos: O usuário que executar o relatório precisa ter permissões suficientes no Encompass para acessar os serviços de relatórios e visualizar todos os campos de dados selecionados nos diferentes arquivos de empréstimo.

Consulta de exemplo config

This extraction is configured using the Encompass report builder UI, not a script. The configuration below describes the fields and filters to apply.

**Report Type**: Custom Report
**Primary Data Source**: Milestone Log

**Columns to Include (Field ID in brackets are examples):**
*   `LoanApplicationId`: [Loan.LoanNumber]
*   `ActivityName`: [Milestone.Name]
*   `EventTimestamp`: [Milestone.CompletedDate]
*   `EventEndTime`: [Milestone.CompletedDate] (Note: Milestone logs typically only provide a completion timestamp, which can be used for both start and end if granular duration is not available.)
*   `AssignedLoanOfficer`: [Loan.LoanOfficer]
*   `LoanProductType`: [Loan.LoanProgram]
*   `LoanAmount`: [Loan.LoanAmount]
*   `DecisionOutcome`: [Underwriting.Decision]
*   `ApplicationChannel`: [Loan.ApplicationSource]

**Filters to Apply:**
1.  **Date Range Filter:**
    *   Field: `[Milestone.CompletedDate]`
    *   Operator: `is between`
    *   Value: `[Specify Start Date]` and `[Specify End Date]`

2.  **Activity Name Filter:**
    *   Field: `[Milestone.Name]`
    *   Operator: `is one of`
    *   Values (Map the required activities to your organization's specific Encompass Milestone names. The following are common examples):
        *   'File Started' (for Loan Application Created)
        *   'Initial Disclosures Sent' (for Initial Disclosures Sent)
        *   'Processing Docs Requested' (for Supporting Documents Requested)
        *   'Processing Docs Received' (for Supporting Documents Received)
        *   'Credit Ordered' (for Credit Check Completed)
        *   'Appraisal Received' (for Appraisal Received)
        *   'Submitted to Underwriting' (for Underwriting Commenced)
        *   'Underwriting Decision Complete' (for Underwriting Decision Rendered)
        *   'Approved with Conditions' (for Loan Approved with Conditions)
        *   'Conditions Cleared' (for Conditions Cleared)
        *   'Clear to Close' (for Clear To Close Issued)
        *   'Closing Disclosure Sent' (for Closing Disclosures Sent)
        *   'Docs Signed' (for Loan Documents Signed)
        *   'Funded' (for Funds Disbursed)
        *   'Denied' (for Loan Denied)
        *   'Withdrawn' (for Application Withdrawn)

Etapas

Pré-requisitos: obtenha as credenciais da API
- Crie uma conta no portal Encompass Developer Connect, fornecido pelo ICE Mortgage Technology.
- Crie um novo aplicativo de API para obter um Client ID e um Client Secret exclusivos.
- Confira se o usuário da API associado a essas credenciais tem permissões suficientes no Encompass para acessar os dados dos empréstimos, incluindo visualizações do pipeline, marcos e dados de campos.
Configure o ambiente Python
- Instale o Python no seu computador. Recomenda-se a versão 3.7 ou posterior.
- Instale as bibliotecas Python necessárias para fazer solicitações à API e processar dados. Abra o terminal ou o prompt de comando e execute estes comandos: pip install requests pip install pandas
Configure o script de extração
- Salve o script Python fornecido em um arquivo, por exemplo, encompass_extractor.py.
- Abra o script e substitua os valores de exemplo de CLIENT_ID, CLIENT_SECRET e API_BASE_URL pelas suas credenciais e pela URL do seu ambiente.
Personalize os mapeamentos e filtros
- Confira o dicionário MILESTONE_TO_ACTIVITY_MAPPING no script. As chaves são os nomes dos marcos na sua instância do Encompass. Atualize essas chaves para que correspondam exatamente aos nomes dos marcos da sua organização e garantir que as atividades sejam registradas corretamente.
- Ajuste o dicionário FIELD_IDS se a sua instância usar identificadores de campo diferentes para os atributos recomendados.
- Defina as variáveis START_DATE e END_DATE para determinar o período das solicitações de empréstimo que você quer extrair.
Execute o script Python
- Execute o script no terminal ou no prompt de comando com o comando: python encompass_extractor.py.
- Primeiro, o script fará a autenticação na API e obterá um token de acesso. Em seguida, consultará o pipeline de empréstimos para o período especificado.
Acompanhe o processo de extração
- O script exibirá atualizações de andamento no console, mostrando quantos empréstimos foram processados.
- Para cada empréstimo, ele buscará o histórico de marcos e os dados de campos relevantes, transformará essas informações no formato de Event Log e as adicionará a uma lista.
Trate possíveis erros
- O script inclui tratamento básico de erros nas solicitações à API. Se ocorrer um erro, como credenciais inválidas ou problemas de rede, uma mensagem será exibida. Durante a execução, acompanhe o console para identificar essas mensagens.
Localize o arquivo de saída
- Quando o script terminar, ele criará um arquivo CSV chamado encompass_loan_origination_event_log.csv no mesmo diretório.
Prepare o arquivo para carregamento
- Esse arquivo CSV é o Event Log final. Confira se ele contém os dados esperados. A estrutura inclui as colunas necessárias (LoanApplicationId, ActivityName, EventTimestamp) e o arquivo está pronto para ser carregado diretamente no ProcessMind.

Configuração

Credenciais da API: Para autenticação, é necessário ter um Client ID e um Client Secret válidos de um aplicativo registrado no portal Encompass Developer Connect.
Permissões do usuário: O usuário da API precisa ter os direitos necessários no Encompass para visualizar o pipeline de empréstimos e acessar os dados detalhados dos campos e marcos dos empréstimos selecionados.
Período: O script precisa de START_DATE e END_DATE para filtrar a consulta inicial do pipeline de empréstimos. Para as primeiras extrações, recomenda-se um período de 3 a 6 meses, equilibrando o volume de dados e o desempenho.
Mapeamento de marcos: MILESTONE_TO_ACTIVITY_MAPPING é a configuração mais importante. Você precisa associar os nomes específicos dos marcos do Encompass aos nomes padronizados das atividades exigidos no Event Log. Esse mapeamento varia de acordo com a configuração de cada instituição financeira.
IDs de campo: O script usa um dicionário predefinido de FIELD_IDS do Encompass para obter atributos como o valor do empréstimo. Em geral, esses IDs são padronizados, mas podem ser personalizados. Verifique-os na configuração do seu Encompass.
URL do endpoint da API: Defina API_BASE_URL com a URL correta da sua instância do Encompass, por exemplo, https://api.elliemae.com.

Consulta de exemplo python

import requests
import pandas as pd
import json
import time
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual credentials and API endpoint
CLIENT_ID = class="hl-string">'[Your_Client_ID]'
CLIENT_SECRET = class="hl-string">'[Your_Client_Secret]'
API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.elliemae.com' 

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for the loan search
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Mappings and Field Definitions --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: Update keys to match the milestone names in your Encompass instance
MILESTONE_TO_ACTIVITY_MAPPING = {
    class="hl-string">'Application': class="hl-string">'Loan Application Created',
    class="hl-string">'Initial Disclosures Sent': class="hl-string">'Initial Disclosures Sent',
    class="hl-string">'Docs Requested': class="hl-string">'Supporting Documents Requested',
    class="hl-string">'Docs Received': class="hl-string">'Supporting Documents Received',
    class="hl-string">'Credit Ordered': class="hl-string">'Credit Check Completed',
    class="hl-string">'Appraisal Received': class="hl-string">'Appraisal Received',
    class="hl-string">'Submitted': class="hl-string">'Underwriting Commenced',
    class="hl-string">'Approved': class="hl-string">'Underwriting Decision Rendered',
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: class="hl-string">'Loan Approved with Conditions' is often the same as the class="hl-string">'Approved' milestone.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># The class="hl-string">'DecisionOutcome' attribute will provide the specific status.
    class="hl-string">'Approved with Conditions': class="hl-string">'Loan Approved with Conditions',
    class="hl-string">'Conditions Cleared': class="hl-string">'Conditions Cleared',
    class="hl-string">'Clear to Close': class="hl-string">'Clear To Close Issued',
    class="hl-string">'Closing Disclosure Sent': class="hl-string">'Closing Disclosures Sent',
    class="hl-string">'Docs Signed': class="hl-string">'Loan Documents Signed',
    class="hl-string">'Funded': class="hl-string">'Funds Disbursed',
    class="hl-string">'Denied': class="hl-string">'Loan Denied',
    class="hl-string">'Withdrawn': class="hl-string">'Application Withdrawn'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Encompass Field IDs for recommended attributes. Verify these for your instance.
FIELD_IDS = {
    class="hl-string">'AssignedLoanOfficer': class="hl-string">'3',       class=class="hl-string">"hl-comment"># Loan Officer Name
    class="hl-string">'LoanProductType': class="hl-string">'19',      class=class="hl-string">"hl-comment"># Loan Program
    class="hl-string">'LoanAmount': class="hl-string">'1109',     class=class="hl-string">"hl-comment"># Base Loan Amount
    class="hl-string">'DecisionOutcome': class="hl-string">'3183',  class=class="hl-string">"hl-comment"># Underwriting Decision
    class="hl-string">'ApplicationChannel': class="hl-string">'4009'  class=class="hl-string">"hl-comment"># Application Method
}

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with the API and returns an access token."""
    token_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/oauth2/v1/token'
    headers = {class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/x-www-form-urlencoded'}
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    try:
        response = requests.post(token_url, headers=headers, data=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error obtaining access token: {e}")
        return None

def get_loan_guids(token):
    class="hl-string">"""Fetches a list of loan GUIDs within the specified date range."""
    pipeline_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/v3/loanPipeline'
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}'}
    payload = {
        class="hl-string">'filter': {
            class="hl-string">'operator': class="hl-string">'and',
            class="hl-string">'terms': [
                {class="hl-string">'canonicalName': class="hl-string">'Loan.LastModified', class="hl-string">'matchType': class="hl-string">'greaterThanOrEquals', class="hl-string">'value': START_DATE},
                {class="hl-string">'canonicalName': class="hl-string">'Loan.LastModified', class="hl-string">'matchType': class="hl-string">'lessThanOrEquals', class="hl-string">'value': END_DATE}
            ]
        },
        class="hl-string">'fields': [class="hl-string">'Loan.GUID']
    }
    try:
        response = requests.post(pipeline_url, headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()
        return [loan[class="hl-string">'Loan.GUID'] for loan in response.json()]
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching loan pipeline: {e}")
        return []

def main():
    class="hl-string">"""Main function to orchestrate the extraction process."""
    print(class="hl-string">"Starting Encompass data extraction...")
    token = get_access_token()
    if not token:
        return

    print(fclass="hl-string">"Fetching loan GUIDs between {START_DATE} and {END_DATE}...")
    loan_guids = get_loan_guids(token)
    if not loan_guids:
        print(class="hl-string">"No loans found in the specified date range.")
        return

    print(fclass="hl-string">"Found {len(loan_guids)} loans. Processing each one...")
    all_events = []
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}'}

    for i, guid in enumerate(loan_guids):
        print(fclass="hl-string">"Processing loan {i + 1}/{len(loan_guids)} (GUID: {guid[:8]}...)")
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch attributes
        fields_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/v3/loans/{guid}/fieldReader'
        field_values = {}
        try:
            field_ids_list = list(FIELD_IDS.values())
            response = requests.post(fields_url, headers=headers, json=field_ids_list)
            response.raise_for_status()
            fields_data = response.json()
            field_id_to_key = {v: k for k, v in FIELD_IDS.items()}
            for item in fields_data:
                key = field_id_to_key.get(item[class="hl-string">'fieldId'])
                if key:
                    field_values[key] = item[class="hl-string">'value']
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Could not fetch fields for loan {guid}: {e}")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch milestones
        milestones_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/v3/loans/{guid}/milestones'
        try:
            response = requests.get(milestones_url, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            milestones = response.json()

            for milestone in milestones:
                milestone_name = milestone.get(class="hl-string">'milestoneName')
                activity_name = MILESTONE_TO_ACTIVITY_MAPPING.get(milestone_name)
                completed_date = milestone.get(class="hl-string">'completedDate')

                if activity_name and completed_date:
                    event = {
                        class="hl-string">'LoanApplicationId': guid,
                        class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                        class="hl-string">'EventTimestamp': completed_date,
                        class="hl-string">'EventEndTime': completed_date,  class=class="hl-string">"hl-comment"># For point-in-time events
                        class="hl-string">'AssignedLoanOfficer': field_values.get(class="hl-string">'AssignedLoanOfficer'),
                        class="hl-string">'LoanProductType': field_values.get(class="hl-string">'LoanProductType'),
                        class="hl-string">'LoanAmount': field_values.get(class="hl-string">'LoanAmount'),
                        class="hl-string">'DecisionOutcome': field_values.get(class="hl-string">'DecisionOutcome'),
                        class="hl-string">'ApplicationChannel': field_values.get(class="hl-string">'ApplicationChannel')
                    }
                    all_events.append(event)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Could not fetch milestones for loan {guid}: {e}")
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Small delay to respect API rate limits
        time.sleep(0.1)

    if not all_events:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check milestone mappings and API responses.")
        return

    print(class="hl-string">"Extraction complete. Creating CSV file...")
    df = pd.DataFrame(all_events)
    df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    df[class="hl-string">'EventEndTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventEndTime'])
    
    output_filename = class="hl-string">'encompass_loan_origination_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
    print(fclass="hl-string">"Successfully created '{output_filename}'.")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    main()

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