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Seu Template de Dados de Originação de Empréstimos

ICE Mortgage Technology

Atributos de Originação de Empréstimos (22) Atividades de Originação de Empréstimos (16) Guias de Extração (2)

Seu Template de Dados de Originação de Empréstimos

Este template ajuda a reunir os dados certos para análise. Ele detalha os atributos essenciais e as principais atividades a serem rastreadas no seu processo de originação. Também fornecemos orientações sobre como extrair esses dados do ICE Mortgage Technology.

Atributos recomendados para coletar
Atividades-chave a monitorizar
Guia de extração para o ICE Mortgage Technology

É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

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Atributos de Originação de Empréstimos

Estes são os campos de dados recomendados para incluir no seu log de eventos para uma análise completa da originação de crédito.

3 Obrigatório 6 Recomendado 13 Opcional

	Nome	Descrição
	Event Timestamp EventTimestamp	A data e hora exatas em que uma atividade ou evento específico foi registrado no sistema.
Descrição O Carimbo de Data/Hora do Evento marca o momento em que uma etapa do processo ocorreu. Ele fornece a ordem cronológica necessária para reconstruir o fluxo e é essencial para análises temporais. Para a maioria das atividades, representa o horário de início. Este atributo é crucial para calcular durações e tempos de ciclo, como o intervalo entre o 'Início da Análise' e a 'Conclusão da Análise'. Permite analisar o desempenho, identificar atrasos e gargalos, além de monitorar a adesão aos SLAs. Por que é importante Este carimbo de data/hora fornece a sequência cronológica de todas as atividades e é a base para todos os cálculos de duração, tempo de ciclo e desempenho. Onde obter Cada registro de marco ou evento no ICE Mortgage Technology deve ter um timestamp associado indicando quando foi concluído ou registrado. Exemplos 2023-04-15T10:22:15Z2023-04-18T14:05:00Z2023-05-01T09:30:45Z
	ID da Proposta de Empréstimo LoanApplicationId	Um identificador exclusivo atribuído a cada proposta de empréstimo, servindo como a chave primária para rastrear todo o processo de originação, desde o envio até a conclusão.
Descrição O ID do Pedido de Empréstimo identifica unicamente cada solicitação de crédito durante todo o seu ciclo de vida. Serve como a entidade central para agrupar todas as atividades e dados associados, permitindo o rastreamento completo da jornada de originação. Na análise de process mining, este ID funciona como o Case ID. Ele vincula todos os eventos relacionados, como 'Solicitação Enviada', 'Análise Iniciada' e 'Fundos Desembolsados', em uma única instância de processo coerente. Isso permite reconstruir e analisar a jornada ponta a ponta de cada crédito, o que é essencial para calcular tempos de ciclo, identificar variantes e entender os fluxos do processo. Por que é importante Este é o Case ID essencial que conecta todas as atividades relacionadas em uma única instância, tornando possível analisar a jornada de originação de ponta a ponta. Onde obter Este é o identificador principal do crédito no ICE Mortgage Technology, muitas vezes chamado de Número do Empréstimo ou ID do Empréstimo no sistema. Exemplos 300185624530029947123004512388
	Nome da Atividade ActivityName	O nome de um evento de negócio ou etapa específica ocorrida no processo de originação de crédito, como 'Análise de Crédito Concluída' ou 'Underwriting Iniciado'.
Descrição O Nome da Atividade descreve uma tarefa distinta ou um marco no ciclo de vida da originação de crédito. Esses eventos são registrados cronologicamente para construir uma sequência de ações para cada solicitação. O conjunto dessas atividades forma a base do mapa do processo. Na análise, o Nome da Atividade é usado para visualizar o fluxo, identificar gargalos entre as etapas e analisar a frequência dos eventos. É fundamental para entender o que acontece durante o processo, medir tempos de transição e detectar loops de retrabalho onde as atividades se repetem. Por que é importante Este atributo define as etapas do processo, permitindo a visualização do mapa, análise do fluxo e identificação de gargalos ou desvios. Onde obter Geralmente extraído de event logs, registros de mudança de status ou dados de marcos (milestones) dentro do arquivo de empréstimo no ICE Mortgage Technology. Exemplos Divulgações Iniciais EnviadasDecisão de Underwriting EmitidaFundos DesembolsadosProposta Retirada
	Agente de Crédito Designado AssignedLoanOfficer	O nome ou ID do agente de crédito ou analista responsável pela execução de uma atividade específica.
Descrição Este atributo identifica o recurso humano envolvido em uma etapa. Pode representar quem concluiu a tarefa, o dono atual do processo ou o contato principal do pedido. Analisar o processo por Agente Responsável ajuda a entender a distribuição de carga de trabalho, comparar o desempenho entre indivíduos ou equipes e identificar oportunidades de treinamento. É essencial para dashboards de performance de recursos. Por que é importante Este atributo é fundamental para a análise baseada em recursos, permitindo medir o desempenho, equilibrar cargas de trabalho e comparar a eficiência entre agentes e equipes. Onde obter Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. As informações do usuário geralmente estão associadas aos registros de conclusão de marcos ou campos de propriedade do empréstimo. Exemplos j.doer.browns.smithm.jones
	Canal da Proposta ApplicationChannel	O canal ou método pelo qual o pedido de crédito foi inicialmente enviado.
Descrição Este atributo indica a origem do pedido de crédito, por exemplo, 'Portal Online', 'Correspondente' ou 'Agência'. Canais diferentes podem ter qualidades de dados e perfis de clientes distintos, o que impacta o restante do processo. O Canal de Entrada é uma dimensão valiosa para comparar o desempenho. A análise pode revelar quais canais são mais eficientes, têm menor retrabalho ou maiores taxas de aprovação, ajudando a otimizar a estratégia de canais. Por que é importante Ajuda a comparar o desempenho e a eficiência de diferentes canais de envio para identificar quais são mais eficazes ou requerem melhorias no processo. Onde obter Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Isso pode estar armazenado como 'Fonte de Negócio' ou campo semelhante. Exemplos CorretorPortal OnlineNa agênciaMobile App
	Event End Time EventEndTime	A data e a hora em que uma atividade foi concluída. Usada junto com o horário de início para calcular o tempo de processamento ativo de um evento.
Descrição O Horário de Fim do Evento marca a conclusão de uma tarefa específica. Para eventos instantâneos, o horário de fim pode ser o mesmo do início. Para atividades com duração mensurável, como 'Revisão de Underwriting', esse carimbo de tempo é distinto. Este atributo permite uma análise mais precisa do desempenho do processo, diferenciando entre tempo de espera (entre atividades) e tempo de processamento (duração da atividade). É essencial para calcular o Tempo de Processamento e para a análise de utilização de recursos. Por que é importante Permite o cálculo do tempo real de processamento das atividades, ajudando a distinguir o tempo de trabalho ativo do tempo de espera ocioso para uma análise de gargalo mais precisa. Onde obter Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Isso pode estar disponível para certos eventos registrados ou pode ser o mesmo que o StartTime para eventos de marcos. Exemplos 2023-04-15T11:45:10Z2023-04-18T17:30:00Z2023-05-01T09:30:45Z
	Resultado da Decisão DecisionOutcome	O resultado final de uma atividade de decisão, especialmente a decisão de análise de crédito.
Descrição Este atributo registra o resultado de pontos de decisão, como 'Aprovado', 'Negado', 'Retirado' ou 'Aprovado com Condições'. Representa o estado final ou o resultado de uma revisão intermediária. Analisar o Resultado da Decisão é crítico para entender a eficácia do processo. Ajuda a quantificar taxas de aprovação e, quando analisado junto ao 'Motivo da Decisão', identifica os principais drivers de resultados negativos. Por que é importante Este atributo é essencial para medir a eficácia do processo, como taxas de aprovação, e para analisar os motivos de negação ou retirada dos pedidos. Onde obter Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Essas informações geralmente estão vinculadas ao marco de decisão de subscrição ou ao status final do empréstimo. Exemplos AprovadoNegadoRetirado pelo solicitanteAprovado com Condições
	Tipo de Produto de Empréstimo LoanProductType	O tipo específico de produto de crédito solicitado, como 'Taxa Fixa 30 Anos' ou 'Crédito Consignado'.
Descrição Este atributo categoriza cada pedido de crédito com base no produto financeiro oferecido. Diferentes produtos costumam ter requisitos de processo, complexidades e regras regulatórias distintas, gerando variações na originação. Na análise, o Tipo de Produto é uma dimensão crítica para segmentação. Permite comparar tempos de ciclo, taxas de retrabalho e caminhos de processo entre produtos para ver se algum é menos eficiente. Esse insight é crucial para direcionar esforços de melhoria e definir metas de desempenho realistas. Por que é importante Permite a comparação de desempenho entre diferentes tipos de empréstimos, ajudando a identificar se produtos específicos possuem processos mais complexos ou ineficientes. Onde obter Esta informação é um dado fundamental para qualquer empréstimo e deve estar disponível na seção principal de detalhes do crédito no ICE Mortgage Technology. Exemplos 30-Year Fixed Conventional15-Year Fixed Conventional5/1 ARMFHA LoanEmpréstimo VA
	Valor do Empréstimo LoanAmount	O valor monetário total do empréstimo solicitado pelo cliente.
Descrição O Valor do Empréstimo representa o valor principal solicitado. Este valor pode influenciar significativamente o processo, já que empréstimos maiores ou fora do padrão podem exigir maior escrutínio, diferentes níveis de aprovação ou documentação extra, resultando em tempos de ciclo mais longos. Este atributo é usado como uma dimensão fundamental para filtros e análises. Ao criar faixas de valor (ex: <R$250k, R$250k-R$500k, >R$500k), analistas podem comparar o desempenho do processo para diferentes tamanhos de crédito. Também é essencial para cálculos financeiros, como a estimativa do 'Custo por Originação'. Por que é importante Auxilia na segmentação do processo para verificar se o valor do empréstimo impacta o tempo de processamento, retrabalho ou taxas de aprovação, fornecendo um contexto valioso para a análise de desempenho. Onde obter Este é um campo fundamental nos dados de solicitação de crédito dentro do ICE Mortgage Technology. Exemplos 350000.00750000.00215500.50
	Departamento de Underwriting UnderwritingDepartment	A equipe ou departamento de análise específico que está tratando o pedido de crédito.
Descrição Este atributo identifica a unidade organizacional responsável pela fase de underwriting. Em grandes empresas, os departamentos podem ser especializados por região, tipo de crédito ou nível de risco. Permite analisar o desempenho por equipe ou departamento. Pode ser usado para comparar cargas de trabalho, eficiência e adesão ao SLA entre diferentes grupos de análise, ajudando a gestão a identificar equipes de alto desempenho e compartilhar boas práticas. Por que é importante Permite a análise e comparação de desempenho no nível da equipe ou departamento, o que é útil para a gestão de recursos e identificação de problemas sistêmicos em grupos específicos. Onde obter Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Isso pode fazer parte dos dados do usuário associados ao subscritor ou ser um campo de roteamento separado. Exemplos UW-LesteUW-OesteSubscrição de Empréstimos JumboSubscrição de Empréstimos Governamentais
	É Automatizado IsAutomated	Um sinalizador booleano indicando se uma atividade foi executada automaticamente por um sistema ou manualmente por um usuário.
Descrição Este atributo diferencia tarefas executadas por software, como consultas automáticas de crédito, daquelas que exigem intervenção humana. Esta informação é fundamental para iniciativas de automação. Analisar o processo com este atributo ajuda a quantificar o nível de automação e identificar oportunidades de melhoria. É usado para calcular KPIs como 'Frequência de Atividade Manual' e pode destacar gargalos manuais que são candidatos ideais para automação, visando reduzir custos e aumentar a velocidade. Por que é importante Ajuda a quantificar a extensão da automação no processo e a identificar atividades manuais que são gargalos, fornecendo uma base para futuras iniciativas de automação. Onde obter Geralmente é derivado mapeando nomes de atividades ou IDs de usuário (ex: 'Sistema') para um status de automação. Dificilmente será um campo direto no sistema de origem. Exemplos verdadeirofalse
	É Retrabalho IsRework	Um sinalizador booleano calculado que identifica se uma atividade é uma etapa repetida dentro do mesmo caso.
Descrição Um sinalizador booleano que indica se uma atividade está sendo executada pela segunda vez ou mais dentro da mesma proposta de empréstimo. Isso é normalmente identificado quando uma atividade ocorre após uma etapa posterior do processo padrão, como 'Documentos de Apoio Solicitados' acontecendo após a 'Decisão de Subscrição Proferida'. Analisar o retrabalho é fundamental para entender a ineficiência do processo. Ao filtrar atividades onde IsRework é verdadeiro, os analistas podem quantificar a frequência e o impacto dos loops de retrabalho. Isso ajuda a identificar as causas raízes, como documentação inicial incompleta ou requisitos pouco claros, sendo crucial para calcular o KPI de Taxa de Retrabalho de Propostas e direcionar esforços de simplificação do processo. Por que é importante Quantifica diretamente a ineficiência do processo ao sinalizar trabalhos repetidos, facilitando a medição da frequência do retrabalho e a investigação das suas causas raízes. Onde obter Este atributo não está no sistema de origem. Ele é calculado pelo software de process mining ao detectar atividades repetidas ou loops de retorno no fluxo de um caso. Exemplos verdadeirofalse
	Estado do Imóvel PropertyState	O estado onde o imóvel associado ao pedido de crédito está localizado.
Descrição Este atributo fornece a localização geográfica do imóvel. Regras de empréstimo e condições de mercado podem variar conforme o estado, influenciando o processo. O Estado do Imóvel é uma dimensão útil para análise geográfica. Permite comparar o desempenho, como tempos de ciclo e taxas de aprovação entre regiões, ajudando a identificar gargalos regionais ou o impacto de normas locais. Por que é importante Permite a análise geográfica do processo, ajudando a identificar diferenças de desempenho regional que podem ser causadas por condições de mercado ou regulamentações estaduais específicas. Onde obter Este é um campo padrão na seção de informações do imóvel nos dados de solicitação de crédito do ICE Mortgage Technology. Exemplos CATXFLNYIL
	Estado do SLA SLAState	Um status calculado indicando se uma atividade ou caso atendeu ao seu 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. Normalmente é derivado da comparação do tempo de ciclo real com uma meta de SLA predefinida, como a UnderwritingSlaTarget. Este atributo é crítico para monitoramento de desempenho e conformidade. Dashboards costumam usar o SLAState para visualizar a porcentagem de empréstimos que atingem suas metas, permitindo que os gestores acompanhem o desempenho em relação aos objetivos principais. Segmentar o desempenho do SLA por agente de crédito, tipo de produto ou canal pode revelar áreas de excelência ou oportunidades de melhoria, garantindo que a organização cumpra seus compromissos de serviço. Por que é importante Oferece um indicador claro e rápido de desempenho em relação às metas de tempo, facilitando o monitoramento e o reporte da conformidade com o SLA. Onde obter Este atributo não está no sistema de origem. Ele é calculado comparando a duração real de um segmento do processo com sua meta de SLA correspondente. Exemplos No PrazoEm RiscoAtrasado
	Meta de SLA de Underwriting UnderwritingSlaTarget	A duração meta pré-definida no acordo de nível de serviço (SLA) para a etapa de underwriting.
Descrição Este atributo define o tempo máximo esperado para concluir o processo de underwriting. Serve como o benchmark para medir o desempenho real. É uma entrada crítica para calcular a adesão ao SLA. Permite criar um atributo de 'StatusSLA' para sinalizar tarefas como 'No Prazo' ou 'Atrasado'. Dashboards de desempenho de SLA dependem desta meta para oferecer aos gestores uma visão clara do cumprimento dos compromissos de serviço. Por que é importante Fornece o parâmetro necessário para medir e monitorar objetivamente o desempenho do underwriting em relação aos acordos de nível de serviço. Onde obter Pode não ser um campo no sistema de origem e sim um conhecimento de negócio unido aos dados na transformação. Pode variar por tipo de crédito ou região. Exemplos 259200432000
	Motivo da Decisão ReasonForDecision	Um código ou descrição em texto explicando o motivo por trás de um resultado de decisão específico, como a negação de um empréstimo.
Descrição Este atributo oferece contexto para o 'ResultadoDaDecisao'. Quando um crédito é negado ou exige retrabalho, este campo especifica o motivo, por exemplo, 'Comprometimento de renda alto' ou 'Documentação incompleta'. Esta informação é inestimável para a análise de causa raiz. Ao analisar os motivos mais frequentes, a organização pode identificar problemas sistêmicos ou falhas na qualidade das propostas. Esses insights geram melhorias direcionadas, como instruções mais claras para os clientes ou treinamentos extras para os analistas. Por que é importante Fornece o "porquê" por trás das negações de crédito ou retrabalhos, permitindo uma análise de causa raiz para resolver problemas sistêmicos e melhorar a taxa de acerto na primeira tentativa. Onde obter Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Essas informações geralmente são capturadas em campos de código de motivo ou notas associadas a um marco de decisão. Exemplos Pontuação de crédito abaixo do limiteDocumentos de proposta incompletosAlta relação DTI (Dívida/Renda)Valor de avaliação muito baixo
	Pontuação de Crédito (Score) CreditScore	A pontuação de crédito do solicitante principal no momento da análise de crédito.
Descrição A pontuação de crédito do solicitante é um fator determinante na decisão de empréstimo e influencia a complexidade do underwriting. Solicitações com scores baixos podem exigir revisões e documentações mais rigorosas. Este atributo oferece uma dimensão valiosa para análise baseada em risco. Ao segmentar as solicitações em faixas de score, os analistas podem investigar se existe correlação entre a pontuação de crédito e os tempos de processamento, taxas de retrabalho ou resultados finais. Isso ajuda a refinar os processos de avaliação de risco e a gerir recursos de forma mais eficaz. Por que é importante Fornece uma dimensão de risco para a análise, ajudando a determinar se o risco de crédito está correlacionado à complexidade do processo, tempo de ciclo ou resultados de decisão. Onde obter Esses dados costumam vir de birôs de crédito e ficam armazenados nas informações do tomador no ICE Mortgage Technology. Exemplos 785692740810
	Sistema de Origem SourceSystem	Identifica o sistema ou plataforma de origem de onde os dados foram extraídos.
Descrição Este atributo especifica o software que gerou os dados, como o 'ICE Mortgage Technology Encompass' ou um CRM. É muito útil quando os dados vêm de múltiplas fontes. Na análise, o Sistema de Origem ajuda na validação e fornece contexto, permitindo filtrar a análise para sistemas específicos ou investigar problemas de qualidade de dados de uma fonte única. Por que é importante Oferece contexto crucial sobre a origem dos dados, o que é importante para validação, resolução de problemas e compreensão de variações de processo entre diferentes sistemas. Onde obter Este valor pode ser adicionado manualmente na extração ou estar disponível nos cabeçalhos se a exportação vier de um data warehouse. Exemplos ICE Mortgage Technology EncompassICE Mortgage Technology VelocifyCRM Interno
	Tempo de Ciclo do Empréstimo LoanCycleTime	O tempo total calculado desde o primeiro até o último evento de um pedido de crédito.
Descrição O tempo total decorrido do início ao fim de um caso de solicitação de crédito. É calculado como a diferença entre o carimbo de data/hora do primeiro evento, ex: 'Pedido Criado', e do último evento, ex: 'Fundos Desembolsados' ou 'Pedido Negado'. Este atributo é um KPI primordial para medir a eficiência geral. Oferece uma visão macro de quanto tempo leva para processar um crédito do início ao fim. Analistas usam esta métrica para monitorar o desempenho, comparar com padrões de mercado e identificar o impacto de melhorias. Detalhar o tempo de ciclo médio por dimensões como Tipo de Produto ou Canal de Entrada revela quais variantes são mais ou menos eficientes. Por que é importante Este KPI mede diretamente a eficiência de ponta a ponta da originação, fornecendo uma métrica crítica para monitorar o desempenho e acelerar a prestação do serviço. Onde obter Calculado subtraindo o timestamp do primeiro evento do timestamp do último evento para cada ID de Proposta de Empréstimo. Exemplos 259200038880004752000
	Tempo de Processamento ProcessingTime	A duração calculada de uma atividade, medida desde o seu início até o seu término.
Descrição A duração de uma atividade, calculada como a diferença entre o Horário de Fim e o Carimbo de Data/Hora. Esta métrica é essencial para identificar quais etapas específicas da originação de crédito estão consumindo mais tempo de trabalho ativo. Na análise, o Tempo de Processamento ajuda a localizar gargalos no nível da atividade. Ao agregar essa métrica, os analistas podem comparar a eficiência de diferentes tarefas, agentes ou departamentos. Por exemplo, um tempo médio alto para 'Início da Análise' pode indicar falta de recursos ou complexidades no processo que exigem investigação. É um pilar fundamental para o monitoramento de desempenho e iniciativas de melhoria contínua. Por que é importante Mede o tempo de trabalho ativo de cada etapa do processo, ajudando a identificar as atividades mais demoradas e a diferenciá-las do tempo de espera. Onde obter Este atributo não está no sistema de origem. Ele é calculado durante a transformação de dados usando a fórmula: EventEndTime - EventTimestamp. Exemplos 36008640012320
	Tipo de Cliente CustomerType	Uma classificação do proponente do empréstimo, como 'Comprador do Primeiro Imóvel' ou 'Refinanciamento'.
Descrição Este atributo segmenta clientes com base no perfil ou relacionamento com o banco. As necessidades de quem compra o primeiro imóvel são diferentes de um investidor ou de quem está refinanciando, o que gera caminhos distintos no processo. Analisar por Tipo de Cliente pode revelar variações na experiência do cliente e na eficiência, ajudando a entender quais perfis exigem mais tempo ou ajustes no atendimento. Por que é importante Permite a análise de processos centrada no cliente para entender se diferentes tipos de clientes vivenciam eficiências ou desafios distintos no processo. Onde obter Consulte a documentação do ICE Mortgage Technology. Isso pode ser derivado da finalidade do empréstimo ou de outros dados do proponente. Exemplos Comprador do Primeiro ImóvelRefinanciamentoInvestidorCliente Existente
	Última Atualização de Dados LastDataUpdate	O timestamp indicando a última vez que os dados deste registro foram atualizados ou extraídos do sistema de origem.
Descrição Este atributo fornece a data e hora da extração de dados mais recente. É essencial para entender quão atualizados estão os dados analisados. Embora não seja usado para analisar o processo em si, é vital para os Dashboards e para a governança de dados, informando aos usuários a data base da análise. Por que é importante Informa os usuários sobre a atualidade dos dados, o que é fundamental para garantir que as análises e dashboards sejam baseados em informações recentes. Onde obter Esse timestamp geralmente é gerado e incluído no conjunto de dados durante o processo de extração, transformação e carga (ETL). Exemplos 2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de Originação de Empréstimos

Estas são as etapas e marcos principais do processo que você precisa capturar no seu Event Log para uma descoberta de processos precisa.

5 Recomendado 11 Opcional

	Atividade	Descrição
	Clear To Close Emitido	Uma notificação formal de que todas as condições foram atendidas e o credor está pronto para agendar o fechamento e financiar o empréstimo. Este é um marco crítico que indica que o empréstimo está pronto para a fase final.
Por que é importante Este é um marco importante que sinaliza o fim das atividades de análise e processamento. Permite medir o tempo desde a solicitação até a aprovação final. Onde obter Capturado a partir da data de conclusão do marco 'Clear to Close' (CTC) no Encompass. Este é um estágio padrão e bem definido no workflow. Captura Inferido a partir do preenchimento do campo de data 'Clear to Close' no rastreamento de marcos do empréstimo. Tipo de evento inferred
	Decisão de Underwriting Emitida	Esta atividade representa a conclusão da revisão inicial de análise, resultando em uma decisão como aprovado, suspenso ou negado. É um marco importante no ciclo de vida do crédito.
Por que é importante Este evento encerra a medição do tempo de ciclo de underwriting e é um ponto crítico. Analisar os resultados e o tempo gasto ajuda a avaliar o desempenho da análise e identificar causas de retrabalho. Onde obter Este é um marco importante no Encompass, capturado pela data de conclusão da etapa de underwriting. A decisão em si é armazenada em um campo separado. Captura Inferido a partir do timestamp de conclusão do marco 'Underwriting' ou de uma alteração de status para 'Aprovado', 'Suspenso' ou 'Negado'. Tipo de evento inferred
	Fundos Desembolsados	Marca a conclusão bem-sucedida e o encerramento do processo de originação de crédito, onde o valor do empréstimo é desembolsado. Este evento finaliza a jornada do crédito, desde a solicitação até o financiamento.
Por que é importante Como o principal evento final de estado de sucesso, este marco é crítico para calcular o tempo de ciclo de ponta a ponta dos empréstimos originados com sucesso. Também é usado para medir as taxas de vazão das propostas. Onde obter Capturado pelo campo 'Data de Financiamento' ou 'Data de Desembolso' no Encompass. Esta data é preenchida assim que a transferência bancária é confirmada. Captura Inferido a partir do preenchimento do campo 'Data de Financiamento' nos dados do empréstimo. Tipo de evento inferred
	Proposta de Empréstimo Criada	Esta atividade marca o início oficial da originação quando um agente cria um novo arquivo no sistema. O evento é capturado no primeiro salvamento, estabelecendo o ID exclusivo do Pedido de Empréstimo.
Por que é importante Como o principal evento de início, esta atividade é essencial para calcular o tempo total do ciclo do empréstimo e analisar os volumes de entrada de propostas. Ela fornece a linha de base para todas as medições subsequentes do processo e análise de vazão (throughput). Onde obter Geralmente é um evento explícito registrado no histórico ou log de auditoria. Também pode ser inferido pelo carimbo de data/hora de criação do registro associado ao ID do Pedido. Captura Capturado a partir da data de criação do arquivo do empréstimo ou da primeira entrada na trilha de auditoria do empréstimo. Tipo de evento explicit
	Underwriting Iniciado	Marca o início oficial do processo de subscrição, onde um subscritor inicia a revisão formal da proposta e de todos os documentos de apoio. O arquivo é formalmente enviado para a fila de subscrição ou atribuído a um subscritor.
Por que é importante Este é o ponto inicial para medir o tempo de ciclo de underwriting, um KPI crítico para eficiência operacional. Ajuda a analisar a carga de trabalho e identificar gargalos pré-análise. Onde obter Normalmente inferido pelo carimbo de data/hora quando o arquivo é atribuído ao marco de 'Underwriting' ou quando seu status muda para 'Em Análise'. Captura Inferido a partir do campo de data 'Enviado para Subscrição' ou de uma alteração de status para 'Subscrição em Andamento'. Tipo de evento inferred
	Análise de Crédito Concluída	Esta atividade indica que um relatório de crédito foi obtido e revisado com sucesso. Os resultados desta consulta são uma entrada crítica para a decisão de underwriting.
Por que é importante A análise de crédito é uma dependência fundamental para o underwriting. Atrasos nesta etapa podem travar todo o processo, enquanto o resultado influencia diretamente a decisão do empréstimo. Onde obter Geralmente capturado via integração com um birô de crédito. Um carimbo de data/hora é registrado quando o relatório é recebido e anexado ao arquivo. Captura Capturado a partir do campo de data 'Relatório de Crédito Solicitado' ou 'Relatório de Crédito Recebido' no arquivo do empréstimo. Tipo de evento explicit
	Avaliação Recebida	Representa o momento em que o laudo de avaliação do imóvel é recebido do avaliador e adicionado ao arquivo. Esta etapa é crítica para a avaliação do patrimônio e é uma dependência fundamental para a aprovação final.
Por que é importante O processo de avaliação é frequentemente uma fonte de grandes atrasos. Rastrear quando a avaliação é solicitada e recebida ajuda a monitorar e gerenciar essa dependência externa com eficácia. Onde obter Este evento geralmente é capturado quando o documento de avaliação é carregado e o campo de data do marco 'Avaliação Recebida' no Encompass é preenchido. Captura Inferido a partir do preenchimento do campo 'Data de Recebimento da Avaliação' ou de uma alteração de status relacionada. Tipo de evento inferred
	Closing Disclosures Enviadas	Representa o ponto em que o Closing Disclosure (CD) final é enviado ao solicitante para revisão. Esta é uma etapa obrigatória de conformidade que deve ocorrer um número específico de dias antes do fechamento.
Por que é importante Monitorar essa atividade é essencial para garantir a conformidade com o TRID, pois ela inicia um período de espera obrigatório. Atrasos aqui podem impactar diretamente a data de fechamento agendada. Onde obter Capturado a partir 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. Captura Inferido a partir do timestamp associado ao marco 'CD Sent' ou equivalente. Tipo de evento inferred
	Condições Liberadas	Este evento indica que todas as condições de análise foram atendidas e validadas pela equipe de underwriting. O crédito está pronto para os passos finais de fechamento.
Por que é importante Marca o fim de qualquer retrabalho pós-análise. O tempo entre 'Aprovado com Condições' e este evento destaca a eficiência na resolução de pendências. Onde obter Inferido a partir do timestamp quando o status do empréstimo é atualizado para refletir que todas as condições foram atendidas, muitas vezes como parte do marco 'Aprovação Final' no Encompass. Captura Inferido a partir da data de conclusão de um marco de 'Condições Liberadas' ou 'Aprovação Final'. Tipo de evento inferred
	Divulgações Iniciais Enviadas	Representa o ponto em que o conjunto inicial de termos de conformidade, como o Loan Estimate, é enviado ao solicitante. Esta é uma etapa regulatória crucial que deve ocorrer dentro de um prazo específico após a solicitação.
Por que é importante Rastrear esta atividade é crucial para monitorar a conformidade regulatória. O intervalo entre a criação do pedido e este passo pode indicar atrasos no processamento inicial. Onde obter Capturado a partir da data de conclusão do marco 'Initial Disclosures' no Encompass. Geralmente é um campo de data preenchido quando os documentos são gerados e enviados. Captura Inferido a partir do timestamp associado à conclusão do marco ou status 'Initial Disclosures Sent'. Tipo de evento inferred
	Documentos Comprobatórios Recebidos	Indica que todos os documentos de apoio solicitados inicialmente foram recebidos do proponente e carregados no arquivo do empréstimo. Este evento é um pré-requisito para mover a proposta para a subscrição.
Por que é importante Esta atividade encerra a fase de coleta de documentos. A duração entre 'Documentos Solicitados' e este evento é um KPI fundamental para medir a eficiência do solicitante e do processador. Onde obter Geralmente inferido a partir da conclusão do marco 'Documents Received' ou 'Ready for Underwriting'. Também pode ser derivado do timestamp do upload do último documento obrigatório. Captura Inferido a partir do timestamp de quando o status do empréstimo muda para 'Processamento' ou 'Pronto para Subscrição'. Tipo de evento inferred
	Documentos Comprobatórios Solicitados	Esta atividade ocorre quando o processador solicita formalmente documentos necessários, como comprovantes de renda ou extratos bancários. Geralmente é acionada após a conclusão da revisão inicial.
Por que é importante Marca o início da fase de coleta de documentos. Analisar o tempo entre este pedido e o recebimento ajuda a identificar gargalos por atrasos do cliente ou comunicação falha. Onde obter Este evento pode ser deduzido por mudanças de status, datas de conclusão de marcos ou logs de comunicação no sistema Encompass. Captura Inferido a partir de uma mudança de status para 'Documentos Pendentes' ou de um timestamp em um modelo de solicitação de documentos. Tipo de evento inferred
	Documentos do Empréstimo Assinados	Esta atividade ocorre quando o tomador assina os documentos finais no fechamento. O evento confirma a concordância com os termos e precede o desembolso dos fundos.
Por que é importante Este é o último grande passo com o tomador antes do desembolso. É uma confirmação chave do andamento e permite medir a fase de 'fechamento' do processo. Onde obter Capturado pelo campo 'Documentos Assinados' ou 'Data de Fechamento' no arquivo do Encompass. Esta data é inserida pelo agente de fechamento ou pelo oficial de crédito. Captura Inferido a partir do preenchimento do campo 'Data de Assinatura' ou 'Data de Fechamento' nos dados do empréstimo. Tipo de evento inferred
	Empréstimo Aprovado com Condições	Ocorre quando o analista aprova o crédito, mas com condições específicas que devem ser cumpridas antes do fechamento. Este é um resultado comum da revisão inicial de underwriting.
Por que é importante Esta atividade inicia a fase de 'liberação de condições'. Rastreá-la permite analisar o retrabalho e atrasos entre a aprovação inicial e o 'Pronto para Fechar' final. Onde obter Normalmente é capturado quando o status da decisão de análise muda para 'Aprovado com Condições' ou 'Suspenso'. O carimbo de tempo fica na trilha de auditoria. Captura Inferido a partir da mudança de status para 'Aprovado com Condições' e seu respectivo timestamp no log de marcos. Tipo de evento inferred
	Empréstimo Negado	Esta atividade representa um fim malsucedido do processo, onde o credor nega formalmente a solicitação. É um status terminal para o arquivo do empréstimo.
Por que é importante Este é um evento final crítico de falha. Analisar os créditos que terminam nesta atividade ajuda a identificar oportunidades para melhorar a qualidade das propostas ou os critérios de análise. Onde obter Capturado quando o status final é definido como 'Negado'. A data desta alteração é registrada no log de auditoria ou em um campo de data de marco específico. Captura Inferido a partir de um status final de 'Negado' e do timestamp dessa alteração de status. Tipo de evento inferred
	Proposta Retirada	Representa um fim malsucedido do processo, onde o solicitante opta por retirar o pedido. Este é outro status terminal para o arquivo do empréstimo.
Por que é importante Este é um evento final de falha iniciado pelo cliente. Analisar quando e por que os pedidos são retirados oferece insights sobre satisfação, concorrência e atritos no processo. Onde obter Capturado quando o status final é definido como 'Retirado'. A data desta alteração é registrada nos logs do sistema ou em um campo de data de marco. Captura Inferido a partir de um status final de 'Retirado' e do timestamp dessa alteração de status. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guias de Extração

Como obter seus dados do ICE Mortgage Technology

Etapas

Faça login no cliente desktop do ICE Encompass com uma conta de usuário que tenha permissões de relatório.
Navegue até a seção de relatórios do aplicativo. Geralmente encontrada em um menu principal como Services, Tools ou Reporting.
Localize e abra o construtor 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 o Milestone Log ou um objeto com nome semelhante que contenha o histórico de marcos do arquivo de empréstimo.
Na interface do construtor de relatórios, adicione as colunas necessárias para criar o event log. Adicione os campos correspondentes a LoanApplicationId, ActivityName (Nome do Marco) e EventTimestamp (Data de Conclusão do Marco).
Adicione as colunas de atributos recomendadas selecionando os campos de dados de empréstimo correspondentes, como LoanProductType, LoanAmount e AssignedLoanOfficer. Esses campos geralmente estão vinculados ao registro principal do empréstimo.
Configure os filtros do relatório. O filtro mais importante é o do campo Milestone Name. Crie um filtro que inclua apenas os nomes de marcos específicos que correspondem às atividades obrigatórias. Consulte a seção de Consulta para ver a lista de marcos.
Adicione um segundo filtro em EventTimestamp (Data de Conclusão do Marco) para limitar a extração de dados a um período específico, por exemplo, os últimos 3 a 6 meses. Isso é fundamental para gerenciar o tamanho da exportação.
Execute o relatório na interface do Encompass para visualizar os dados e garantir que estejam estruturados corretamente e contenham os registros esperados.
Quando a visualização do relatório estiver satisfatória, use a funcionalidade de exportação. Escolha exportar os dados para o formato de arquivo CSV ou Microsoft Excel (XLSX).
Abra o arquivo exportado para realizar uma verificação de qualidade final. Verifique se os cabeçalhos das colunas correspondem aos nomes de atributos exigidos: LoanApplicationId, ActivityName, EventTimestamp, etc. Faça os ajustes necessários.
O arquivo está pronto para o upload. Salve a versão final como um 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 de histórico de empréstimos equivalente que registre a conclusão das etapas principais do processo.
Intervalo de Datas: É fundamental aplicar um filtro na data de conclusão do marco (EventTimestamp). Um intervalo típico para análise é de 3 a 6 meses de dados para garantir um tamanho de arquivo gerenciável e insights relevantes do processo.
Filtro de Marcos: Você deve aplicar um filtro específico ao campo ActivityName (Nome do Marco) para incluir apenas as 16 atividades obrigatórias. O Encompass contém muitos marcos técnicos ou secundários que devem ser excluídos para reduzir ruídos nos dados.
Filtro de Status do Empréstimo: Considere filtrar empréstimos de teste ou empréstimos em status inativos que não sejam relevantes para a análise do processo.
Seleção de Campos: Certifique-se de selecionar todos os campos obrigatórios e recomendados. Alguns campos, como LoanAmount, virão do registro principal do empréstimo, não do log de marcos em si. O gerador de relatórios deve permitir que você una ou inclua esses campos.
Pré-requisitos: O usuário que executa o relatório precisa de permissões suficientes no Encompass para acessar os serviços de relatórios e visualizar todos os campos de dados de empréstimo selecionados em diferentes arquivos.

a 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: Obter Credenciais de API
- Registre uma conta no portal Encompass Developer Connect da ICE Mortgage Technology.
- Crie um novo aplicativo de API para obter um Client ID e um Client Secret exclusivos.
- Certifique-se de que o usuário da API associado a essas credenciais tenha permissões suficientes no Encompass para acessar dados de empréstimo, incluindo visualizações de pipeline, marcos (milestones) e dados de campos.
Configurar o Ambiente Python
- Instale o Python em sua máquina (recomenda-se a versão 3.7 ou superior).
- Instale as bibliotecas Python necessárias para fazer solicitações de API e manipular dados. Abra seu terminal ou prompt de comando e execute os seguintes comandos: pip install requests pip install pandas
Configurar 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 espaço reservado para CLIENT_ID, CLIENT_SECRET e API_BASE_URL pelas suas credenciais específicas e pela URL do seu ambiente.
Personalizar Mapeamentos e Filtros
- Revise o dicionário MILESTONE_TO_ACTIVITY_MAPPING no script. As chaves são os nomes dos marcos em sua instância do Encompass. Você deve atualizar essas chaves para que correspondam exatamente aos nomes dos marcos da sua organização, garantindo que as atividades sejam capturadas corretamente.
- Ajuste o dicionário FIELD_IDS se sua instância usar identificadores de campo diferentes para os atributos recomendados.
- Configure as variáveis START_DATE e END_DATE para definir a janela de tempo dos empréstimos que deseja extrair.
Executar o Script Python
- Execute o script a partir do seu terminal ou prompt de comando usando o comando: python encompass_extractor.py.
- O script primeiro se autenticará na API, recuperará um token de acesso e consultará o pipeline de empréstimos para o intervalo de datas especificado.
Monitorar o Processo de Extração
- O script exibirá atualizações de progresso no console, mostrando quantos empréstimos foram processados.
- Para cada empréstimo, ele busca o histórico de marcos e dados de campos relevantes, transforma-os no formato de event log e os adiciona a uma lista.
Lidar com Possíveis Erros
- O script inclui tratamento de erros básico para solicitações de API. Se ocorrer um erro (ex: credenciais inválidas, problemas de rede), uma mensagem será exibida. Monitore o console durante a execução.
Recuperar o Arquivo de Saída
- Assim que o script terminar, ele criará um arquivo CSV chamado encompass_loan_origination_event_log.csv no mesmo diretório.
Preparar para o Upload
- Este arquivo CSV é o seu event log final. Revise o arquivo para garantir que ele contenha os dados esperados. Ele está estruturado com as colunas obrigatórias (LoanApplicationId, ActivityName, EventTimestamp) e pronto para ser enviado diretamente para o ProcessMind.

Configuração

Credenciais de API: É necessário um Client ID e um Client Secret válidos de um aplicativo registrado no portal Encompass Developer Connect para autenticação.
Permissões de Usuário: O usuário da API deve ter os direitos necessários no Encompass para visualizar o pipeline de empréstimos e acessar dados detalhados de campos e marcos para os empréstimos selecionados.
Intervalo de Datas: O script requer um START_DATE e um END_DATE para filtrar a consulta inicial do pipeline de empréstimos. Para extrações iniciais, recomenda-se um período de 3 a 6 meses para equilibrar o volume de dados e o desempenho.
Mapeamento de Marcos: O MILESTONE_TO_ACTIVITY_MAPPING é a configuração mais crítica. Você deve mapear os nomes de marcos específicos do seu Encompass para os nomes de atividades padronizados exigidos para o event log. Esse mapeamento é exclusivo para a configuração de cada credor.
Field IDs: O script usa um dicionário predefinido de FIELD_IDS do Encompass para extrair atributos como o Valor do Empréstimo. Esses IDs geralmente são padrão, mas podem ser personalizados. Verifique esses IDs em sua configuração do Encompass.
URL de Endpoint da API: A API_BASE_URL deve ser configurada com a URL correta para sua instância do Encompass (ex: https://api.elliemae.com).

a 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()

Seu Template de Dados de Originação de Empréstimos

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Atributos de Originação de Empréstimos

Atividades de Originação de Empréstimos

Guias de Extração

Relatórios nativos do ICE Encompass e exportação para CSV/Excel

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Configuração

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