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Melhore a originação dos seus empréstimos

Um guia de 6 etapas para simplificar a originação de empréstimos no Blend
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Otimize a originação de empréstimos no Blend para aprovações mais rápidas

Os processos de originação de empréstimos costumam sofrer atrasos por causa de Workflows complexos e verificações de conformidade. Nossa plataforma oferece insights claros e acionáveis para mostrar exatamente onde o processo está ficando mais lento. Você pode descobrir como simplificar as operações, reduzir os tempos de ciclo e melhorar significativamente a experiência do solicitante.

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Por que otimizar a originação de empréstimos?

A originação de empréstimos é um processo essencial para qualquer instituição financeira, impactando diretamente a receita, a satisfação dos clientes e a competitividade no mercado. No cenário digital acelerado de hoje, os solicitantes esperam experiências rápidas, transparentes e sem complicações. Processos lentos ou complexos no seu workflow de originação de empréstimos, mesmo quando você usa plataformas avançadas como o Blend, podem gerar problemas significativos. Entre eles estão a frustração dos solicitantes, o aumento dos custos operacionais devido a retrabalhos manuais, o não atingimento das metas de receita por causa de solicitações abandonadas e até o risco de não conformidade com requisitos regulatórios. Entender e simplificar esse processo não é apenas uma questão de eficiência. É também uma forma de garantir o crescimento da instituição e manter uma reputação positiva em um mercado altamente competitivo. Cada atraso, cada etapa desnecessária e cada gargalo aumentam seus custos e prejudicam a experiência do cliente, tornando a otimização do processo uma necessidade contínua.

Como o Process Mining ajuda a melhorar a originação de empréstimos no Blend

O Process Mining oferece uma visibilidade incomparável sobre a execução real do seu processo de originação de empréstimos no Blend, muito além do que as ferramentas tradicionais de relatórios conseguem mostrar. Ao analisar dados de eventos, geralmente extraídos diretamente do sistema Blend, o Process Mining constrói um mapa preciso e completo da jornada de cada solicitação de empréstimo, desde o envio até a liberação dos recursos. Essa perspectiva, baseada no Loan Application ID, permite descobrir o fluxo real, identificar todas as variantes do processo e localizar exatamente os pontos de atraso ou ineficiência. Você consegue ver com clareza onde as solicitações ficam paradas, quais etapas envolvem retrabalho excessivo ou onde as verificações de conformidade não são aplicadas de forma consistente. Por exemplo, você pode acompanhar o tempo exato entre Credit Check Initiated e Credit Check Completed ou descobrir loops frequentes entre Underwriting Commenced e Supporting Documents Requested, indicando falta de informações em etapas anteriores. Essa abordagem orientada por dados transforma suposições em fatos, permitindo atacar as causas-raiz dos problemas e reduzir significativamente o tempo de ciclo da originação de empréstimos.

Principais áreas de melhoria no seu processo do Blend

Com os insights do Process Mining, você pode direcionar melhorias significativas para áreas específicas do seu processo de originação de empréstimos no Blend. Uma das principais é a redução do tempo de ciclo. Ao identificar quais atividades ou handoffs mais contribuem para os atrasos, você pode simplificar os workflows, automatizar tarefas repetitivas e otimizar a alocação de recursos. Outra área crítica é a eliminação do retrabalho. O Process Mining frequentemente revela padrões de solicitações que retornam várias vezes a etapas anteriores, talvez por informações incompletas ou aprovações inconsistentes. Corrigir esses retrabalhos reduz diretamente o esforço operacional e acelera o processamento. Além disso, você pode fortalecer a conformidade garantindo que todas as etapas regulatórias sejam seguidas de forma consistente em cada solicitação, reduzindo os riscos de auditoria. Identificar variações no processo também permite padronizar as melhores práticas, levando a resultados mais consistentes e previsíveis entre todos os agentes de crédito e tipos de produto. Essas melhorias aproveitam diretamente seu investimento no Blend, fazendo a plataforma de crédito digital trabalhar de forma mais eficiente para a sua instituição.

Resultados esperados da otimização do processo de originação de empréstimos

A implementação de estratégias de otimização para a originação de empréstimos, baseada em insights de Process Mining, normalmente gera resultados mensuráveis e relevantes. Você pode esperar uma redução perceptível no tempo total de ciclo da originação de empréstimos, levando a aprovações mais rápidas e à liberação antecipada dos recursos, o que melhora significativamente a experiência do solicitante. Essa eficiência se traduz em custos operacionais menores, graças à redução do esforço manual, à diminuição de erros e à otimização dos níveis de pessoal. Uma adesão melhor às regras de conformidade significa menos riscos regulatórios e um processo mais robusto e auditável. No fim, essas melhorias levam a maior satisfação dos clientes, taxas mais altas de conversão de empréstimos e uma posição competitiva mais forte no mercado. Ao garantir que sua plataforma Blend seja aproveitada em todo o seu potencial, você não está apenas tornando o processo mais rápido. Está tornando-o mais confiável, econômico e centrado no cliente, impulsionando o crescimento sustentável do negócio.

Como começar a otimizar sua originação de empréstimos no Blend

Começar a jornada de otimização do seu processo de originação de empréstimos com o Blend é simples quando você conta com a orientação certa. Este Template e os recursos complementares foram desenvolvidos para ajudar você a conectar rapidamente seus dados do Blend, visualizar o processo e descobrir gargalos e ineficiências críticos. Você não precisa de conhecimento técnico aprofundado para começar a obter resultados concretos. Ao se concentrar nos insights gerados pelo Process Mining, você pode tomar decisões mais informadas para aprimorar seus workflows, ajustar as configurações do sistema e implementar treinamentos direcionados para suas equipes. Dê o primeiro passo rumo a um processo de originação de empréstimos mais eficiente, em conformidade e centrado no cliente, transformando suas operações de crédito de dentro para fora.

Originação de empréstimos Processo de crédito Originação de financiamentos imobiliários Análise de crédito Avaliação de crédito Compliance Processamento de solicitações Serviços financeiros Processamento de empréstimos Decisão de crédito Processo de financiamento imobiliário Ciclo de vida do empréstimo

Problemas e desafios comuns

Identifique quais desafios estão afetando você

Atrasos na análise de crédito ou nas verificações de crédito geram uma experiência ruim para o solicitante, aumentando as taxas de abandono e as oportunidades de receita perdidas. Esses períodos prolongados de espera podem levar os solicitantes a buscar financiamento em outro lugar, impactando diretamente o crescimento do negócio e a participação de mercado. O ProcessMind identifica onde as solicitações ficam paradas, revelando gargalos no processo de originação de empréstimos, como etapas específicas da análise de crédito ou atrasos na verificação de documentos no Blend. Ao analisar os dados de eventos, destacamos as causas-raiz e sugerimos melhorias práticas para acelerar as aprovações.

Inconsistências no cumprimento de diretrizes regulatórias ou políticas internas durante a originação de empréstimos expõem a organização a riscos significativos de conformidade, multas e danos à reputação. Verificações manuais e interpretações diferentes das regras no Blend podem gerar erros críticos, afetando a confiança e a situação jurídica. O ProcessMind revela desvios dos caminhos de conformidade planejados no processo de originação de empréstimos, destacando exatamente onde e por que ocorrem etapas em não conformidade. Assim, você pode aplicar procedimentos operacionais padrão e garantir que cada solicitação de empréstimo processada no Blend siga todas as regulamentações necessárias.

Solicitações que retornam frequentemente a etapas anteriores para incluir documentos ou corrigir informações geram ineficiências e aumentam significativamente os custos de processamento. Esse retrabalho no Blend consome um tempo valioso da equipe e frustra os solicitantes, prolongando desnecessariamente os tempos de ciclo. O ProcessMind mapeia todos os loops de retrabalho e identifica suas origens, como envios iniciais incompletos ou validação inadequada de documentos no processo de originação de empréstimos. Oferecemos insights sobre as causas comuns dos reenvios, permitindo redesenhos direcionados do processo para reduzir essas ocorrências.

Sem um insight claro e em tempo real sobre o andamento de uma solicitação, tanto os solicitantes quanto os agentes de crédito ficam frustrados, o que aumenta as chamadas para o suporte e reduz a satisfação dos clientes. Essa falta de transparência sobre o status no Blend dificulta a resolução proativa de problemas e a comunicação eficiente durante toda a jornada de originação de empréstimos. O ProcessMind oferece uma visão completa e atualizada da jornada de cada solicitação de empréstimo, tornando transparentes o status exato e as próximas etapas. Isso permite que suas equipes forneçam atualizações precisas e gerenciem as expectativas de forma proativa, melhorando significativamente a experiência do solicitante no Blend.

A distribuição desigual das solicitações de empréstimo entre os membros da equipe faz com que alguns agentes fiquem sobrecarregados, gerando esgotamento e atrasos, enquanto outros sejam subutilizados, desperdiçando capacidade. Esse desequilíbrio no Blend afeta a eficiência geral da equipe e a velocidade do processamento na originação de empréstimos. O ProcessMind analisa a distribuição da carga de trabalho e os tempos de processamento entre diferentes agentes de crédito, identificando onde surgem gargalos devido a atribuições desiguais. Oferecemos recomendações baseadas em dados para otimizar a alocação de recursos e garantir um processo de originação de empréstimos mais justo e eficiente.

Pedir repetidamente os mesmos documentos ou documentos ausentes aos solicitantes causa frustração significativa, prolonga os tempos de processamento e muitas vezes leva ao abandono da solicitação. Essa ineficiência no Blend decorre de requisitos iniciais pouco claros ou de processos inadequados de coleta durante a originação de empréstimos. O ProcessMind rastreia cada solicitação de documentos, identificando exatamente onde e por que várias solicitações são feitas para a mesma aplicação. Ao identificar esses pontos, ajudamos a simplificar as etapas de coleta e validação de documentos, melhorando a eficiência e a satisfação dos solicitantes no Blend.

Não cumprir os acordos de nível de serviço internos ou externos da análise de crédito pode resultar em penalidades financeiras, prejudicar a reputação do negócio e gerar uma experiência ruim para os solicitantes. Perder essas metas de forma recorrente no Blend indica problemas sistêmicos no processo de originação de empréstimos que exigem atenção imediata. O ProcessMind identifica com precisão as etapas e os motivos por trás das violações de SLA, como atividades ou equipes específicas que excedem consistentemente suas metas durante a análise de crédito. Oferecemos insights para corrigir essas ineficiências e ajudar você a cumprir e superar proativamente seus compromissos de serviço no Blend.

Solicitações que seguem caminhos não padronizados ou processos paralelos, em vez do fluxo ideal definido, introduzem inconsistências, aumentam as taxas de erro e dificultam o controle do processo. Essas variações no Blend geram resultados imprevisíveis e prejudicam a eficiência durante a originação de empréstimos. O ProcessMind visualiza todos os caminhos reais percorridos pelas solicitações de empréstimo, destacando desvios comuns do happy path ideal. Assim, você pode padronizar os workflows e aplicar as melhores práticas, garantindo um processamento consistente e eficiente para todas as solicitações no Blend.

As solicitações frequentemente ficam paradas durante a transição entre diferentes equipes ou sistemas, criando tempo ocioso e prolongando a duração total do processamento. Esses handoffs ineficientes no Blend causam falhas de comunicação e podem afetar significativamente a velocidade do processo de originação de empréstimos. O ProcessMind analisa os pontos de transferência entre atividades e departamentos, revelando onde as solicitações passam tempo demais aguardando a próxima etapa. Identificamos atrasos específicos nos handoffs e suas causas, permitindo suavizar as transições e acelerar o throughput no Blend.

Uma alta porcentagem de solicitações de empréstimo rejeitadas não representa apenas oportunidades de receita perdidas, mas também indica possíveis problemas na segmentação dos solicitantes ou na avaliação inicial. Entender os motivos das rejeições no Blend é fundamental para refinar os critérios e melhorar as taxas de conversão em Loan Origination. O ProcessMind correlaciona os atributos das solicitações e os caminhos do processo com os resultados da decisão final, identificando padrões comuns que levam à rejeição. Ajudamos você a descobrir se as rejeições têm origem em falhas no início do processo ou em pontos específicos de decisão, permitindo melhorias direcionadas no Blend.

A dependência excessiva de tarefas manuais, especialmente em atividades repetitivas como entrada ou verificação de dados, aumenta a probabilidade de erros humanos, prolonga o tempo de processamento e eleva os custos operacionais. Identificar e automatizar esses pontos de contato no Blend é fundamental para ganhar escala e eficiência em Loan Origination. O ProcessMind mapeia cada atividade, destacando aquelas que são manuais e mais sujeitas a atrasos ou erros. Identificamos áreas de alto impacto nas quais a automação pode ser introduzida ou aprimorada, otimizando o Workflow e reduzindo o esforço manual no Blend.

Metas típicas

Defina como é o sucesso

Este objetivo se concentra em reduzir significativamente o tempo total entre o envio inicial da solicitação e a liberação final do empréstimo. Aprovações mais rápidas aumentam diretamente a satisfação dos clientes, reduzem os custos operacionais associados a processamentos mais longos e ampliam o volume total de empréstimos processados na plataforma Blend. Isso significa que os solicitantes recebem os recursos mais rapidamente, melhorando a experiência deles e sua vantagem competitiva. Os recursos do ProcessMind permitem analisar detalhadamente toda a jornada de Loan Origination, identificando atividades e transferências que contribuem para os atrasos. Ao visualizar gargalos e medir a duração das atividades, você consegue localizar áreas para redesenhar o processo, com possíveis reduções de 20% a 30% no tempo total do ciclo. O sucesso é medido acompanhando a duração média do processamento do empréstimo de ponta a ponta.

Este objetivo busca garantir que cada etapa do processo de Loan Origination siga rigorosamente todas as regulamentações financeiras relevantes e as políticas internas no ambiente Blend. A falta de conformidade pode resultar em multas elevadas, danos à reputação e problemas jurídicos. Garantir a conformidade protege a instituição e fortalece a confiança dos solicitantes ao demonstrar práticas responsáveis de concessão de crédito. O ProcessMind ajuda descobrindo e visualizando automaticamente todos os caminhos reais do processo, permitindo compará-los com Workflows ideais e em conformidade. A solução identifica desvios da sequência esperada de atividades ou de verificações obrigatórias, como avaliações de crédito ausentes ou divulgações atrasadas. Ao monitorar a aderência a regras predefinidas, o ProcessMind permite uma intervenção proativa e garante que todas as solicitações de empréstimo sejam processadas de acordo com os padrões regulatórios, medindo o sucesso pela redução das violações de conformidade.

O objetivo aqui é reduzir drasticamente os casos em que as solicitações de empréstimo exigem etapas repetidas, redigitação de dados ou várias solicitações das mesmas informações aos solicitantes. Taxas elevadas de retrabalho desperdiçam tempo valioso, aumentam os custos operacionais, frustram os solicitantes e podem elevar as taxas de abandono no sistema Blend. Este objetivo busca fazer certo da primeira vez. O ProcessMind identifica loops e atividades repetitivas no processo de Loan Origination, como as etapas repetidas de 'Supporting Documents Requested' ou 'Application Received and Validated'. Ao analisar esses padrões de retrabalho, você consegue descobrir causas-raiz como requisitos iniciais pouco claros, formulários incompletos ou transferências de dados ineficientes. O ProcessMind ajuda a reduzir o retrabalho em até 15% a 25% ao destacar pontos específicos de falha, medidos pela frequência dessas atividades por solicitação de empréstimo.

Este objetivo se concentra em melhorar a visibilidade do status atual e do progresso de cada solicitação de empréstimo na plataforma Blend. A falta de transparência pode gerar ineficiências, prazos perdidos e um atendimento ruim, enquanto os agentes de crédito têm dificuldade para fornecer atualizações. Um acompanhamento aprimorado oferece informações precisas e atualizadas tanto para a equipe quanto para os solicitantes. O ProcessMind fornece uma representação visual e dinâmica de todo o processo de Loan Origination, permitindo que as partes interessadas vejam em que ponto do ciclo de vida cada solicitação está a qualquer momento. A solução identifica atividades específicas e suas durações, destacando solicitações paradas ou atrasadas. Ao integrar dados de eventos, o ProcessMind oferece uma visão em tempo real do processo, permitindo uma gestão proativa e reduzindo consultas, com o sucesso medido pela melhoria na atualização e na precisão dos dados.

Este objetivo busca garantir que a carga de trabalho entre os agentes de crédito e as equipes de processamento envolvidas em Loan Origination seja equilibrada e gerenciada com eficiência. Uma distribuição desigual sobrecarrega alguns agentes, causando atrasos e esgotamento, enquanto outros podem ficar subutilizados. Otimizar esse equilíbrio melhora a produtividade e reduz os tempos de ciclo em toda a operação. O ProcessMind visualiza o fluxo de trabalho entre diferentes recursos, identificando onde as tarefas se acumulam ou onde determinados agentes enfrentam filas mais longas de forma recorrente. Ao analisar a utilização dos recursos e os gargalos relacionados a cada profissional, o ProcessMind ajuda a identificar oportunidades para redistribuir tarefas ou melhorar a estrutura das equipes. Isso pode gerar um throughput mais equilibrado e reduzir potencialmente o tempo médio de espera das solicitações em 10% a 20%, medido por métricas de utilização dos recursos.

O objetivo é minimizar o número de vezes que os solicitantes precisam enviar os mesmos documentos ou informações durante o processo de Loan Origination no Blend. Solicitações repetidas geram uma experiência frustrante, aumentam a probabilidade de abandono e acrescentam uma carga administrativa desnecessária para a equipe. Simplificar esse processo melhora significativamente a satisfação dos clientes. O ProcessMind analisa Event Logs para detectar padrões em que as atividades 'Supporting Documents Requested' ocorrem várias vezes para uma única solicitação de empréstimo. A solução ajuda a identificar as etapas ou condições em que essas repetições acontecem, revelando problemas como requisitos iniciais pouco claros, gestão ineficiente de documentos ou comunicação inadequada entre as etapas do processo. Ao identificar essas ineficiências, o ProcessMind permite ajustar o processo para reduzir as solicitações repetidas em 20% a 30%, medido pelo número médio de ciclos de solicitação de documentos por solicitação.

Este objetivo busca garantir que todos os Acordos de Nível de Serviço, especialmente os que regem a etapa de análise de crédito de Loan Origination, sejam cumpridos de forma consistente. O descumprimento de SLAs pode resultar em penalidades, perda de confiança e, em última análise, impacto negativo na satisfação dos clientes e na reputação da empresa no ecossistema Blend. A aderência consistente demonstra confiabilidade e eficiência. O ProcessMind permite monitorar as etapas do processo de análise de crédito em relação a metas de tempo e caminhos críticos predefinidos. A solução destaca automaticamente os casos em que as atividades de análise excedem o tempo previsto, identificando os gargalos ou recursos específicos que causam o atraso. Ao fornecer insights acionáveis sobre casos fora de conformidade, o ProcessMind ajuda a aumentar as taxas de aderência aos SLAs em 10% a 15%, medidas pela porcentagem de processos de análise de crédito que cumprem seus prazos.

Este objetivo se concentra em reduzir variações não intencionais e desvios do Workflow ideal ou projetado para Loan Origination no Blend. Variações de processo sem controle podem gerar inconsistência na qualidade, riscos de conformidade, tempos de ciclo imprevisíveis e aumento dos custos operacionais. A padronização garante resultados previsíveis e maior eficiência. O ProcessMind descobre e visualiza automaticamente todos os caminhos reais percorridos pelas solicitações de empréstimo, revelando tanto as variantes esperadas quanto as não intencionais. A solução quantifica a frequência de cada caminho, permitindo identificar fluxos predominantes e desvios anômalos. Ao destacar onde e por que as variações ocorrem, o ProcessMind fornece os insights necessários para aplicar as melhores práticas e reduzir as variações do processo em 15% a 20%, medido pelo número de caminhos de processo únicos observados.

O objetivo é identificar e remover pontos de estrangulamento ou ineficiências que desaceleram significativamente o processo geral de Loan Origination, especialmente os relacionados às transferências entre equipes ou sistemas. Gargalos causam atrasos, aumentam os tempos de espera e impedem o fluxo contínuo das solicitações, afetando a eficiência e a experiência dos clientes no Blend. O ProcessMind usa mapas de processo e Dashboards de performance para localizar visualmente atividades ou recursos onde o trabalho se acumula, indicando um gargalo. A solução quantifica a duração das filas e dos tempos de espera entre as atividades, permitindo priorizar quais gargalos devem ser tratados. Ao identificar as causas-raiz dos atrasos, o ProcessMind ajuda a eliminar pontos específicos de estrangulamento, gerando um fluxo mais contínuo e reduzindo os tempos de processamento em toda a jornada de concessão de crédito.

Este objetivo busca otimizar o processo de tomada de decisão em Loan Origination para aumentar a porcentagem de solicitações aprovadas, sem comprometer os padrões de risco. Taxas elevadas de rejeição podem indicar problemas na qualificação inicial, ineficiências na análise de crédito ou oportunidades perdidas de ofertas alternativas, afetando o crescimento do negócio. O ProcessMind analisa os caminhos percorridos por solicitações aprovadas e rejeitadas, identificando características comuns ou desvios de processo associados a cada resultado. A solução pode revelar etapas em que as solicitações são rejeitadas com frequência e fornecer insights sobre os motivos das decisões. Ao entender esses padrões, o ProcessMind ajuda a refinar a triagem e a análise de crédito, podendo aumentar as taxas de aprovação em 5% a 10% mantendo os parâmetros de risco, medido pela proporção entre solicitações aprovadas e enviadas.

Este objetivo busca reduzir o número de intervenções humanas e transferências manuais de dados no processo de Loan Origination no Blend. O excesso de tarefas manuais está sujeito a erros, consome tempo e desvia recursos humanos valiosos de atividades mais complexas e que agregam valor. A automação impulsiona eficiência, precisão e escalabilidade. O ProcessMind identifica todas as atividades do processo, destacando aquelas que são manuais, repetitivas e boas candidatas à automação. A solução quantifica o tempo gasto em transferências manuais e entrada de dados, revelando a economia potencial com automação robótica de processos (RPA) ou integrações entre sistemas. Ao identificar oportunidades específicas de automação, o ProcessMind ajuda a reduzir o esforço manual em 20% a 40%, medido pelo número de pontos de contato manuais por solicitação de empréstimo.

A jornada de melhoria em 6 etapas para Originação de empréstimos

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O que fazer

Obtenha o Template do Excel pré-configurado e adaptado aos processos de Originação de empréstimos. Esse Template garante que seus dados estejam estruturados corretamente para a análise.

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Por que isso importa

Usar a estrutura de dados correta desde o início evita erros e garante uma análise precisa, criando uma base sólida para insights relevantes.

Resultado esperado

Um Template do Excel claro e pronto para uso, desenvolvido para capturar dados de Originação de empréstimos do Blend.

O QUE VOCÊ VAI OBTER

Descubra atrasos ocultos na originação de empréstimos do Blend

O ProcessMind revela a verdadeira jornada de cada empréstimo no Blend, oferecendo visualizações claras dos Workflows e dos gargalos ocultos. Obtenha insights acionáveis para otimizar seu processo e acelerar as aprovações.
  • Visualize a jornada completa do empréstimo no Blend
  • Identifique os gargalos exatos do Workflow
  • Identifique atrasos nas aprovações de conformidade
  • Compare a performance do processo entre equipes
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RESULTADOS TÍPICOS

Liberando eficiência em Loan Origination

Esses resultados ilustram as melhorias mensuráveis que as instituições financeiras alcançam ao aplicar Process Mining ao processo de concessão de crédito. Ao analisar cuidadosamente cada etapa, as organizações conseguem localizar ineficiências e otimizar seus Workflows em sistemas como o Blend.

0 %
Aprovações de empréstimos mais rápidas

Redução do tempo de ciclo de ponta a ponta

Simplifique todo o processo de Loan Origination, reduzindo o tempo entre o envio da solicitação e a liberação dos recursos e acelerando as aprovações.
0 %
Maior conformidade do processo

Aumento da aderência ao processo padrão

Garanta que todas as solicitações de empréstimo sigam consistentemente os fluxos de processo padrão predefinidos, minimizando desvios e fortalecendo a conformidade regulatória.
0 %
Menos retrabalho

Redução de atividades repetidas

Identifique e elimine reenvios desnecessários e solicitações repetidas de informações ou documentos, proporcionando uma experiência mais fluida para os solicitantes e maior eficiência.
0 %
Gargalos eliminados

Redução dos tempos médios de espera

Localize e remova transferências ineficientes e bloqueios em atividades críticas, como análise de crédito ou verificações de crédito, acelerando significativamente o fluxo do processo.
0 %
Melhores taxas de aprovação

Aumento das solicitações aprovadas

Entenda as causas-raiz das rejeições e otimize as etapas e os critérios do processo para aumentar a porcentagem geral de empréstimos aprovados.
0 %
Cargas de trabalho equilibradas entre os agentes

Distribuição otimizada de recursos

Analise e redistribua as atribuições de casos entre os agentes de crédito para garantir uma distribuição justa da carga de trabalho, melhorando a eficiência e a satisfação dos funcionários.

Os resultados variam de acordo com as complexidades específicas do seu processo de concessão de crédito e com a qualidade dos dados. Os números apresentados aqui representam melhorias típicas observadas em diferentes implementações.

Dados recomendados

Comece pelos atributos e atividades mais importantes e amplie conforme necessário.
Novo em Event Logs? Aprenda como criar um Event Log de Process Mining.

Atributos

Principais dados a capturar para análise

O identificador exclusivo de cada solicitação individual de empréstimo enviada pela plataforma Blend.

Por que isso importa

Este é o Case ID essencial que conecta todas as etapas do processo, permitindo reconstruir e analisar toda a jornada de concessão do empréstimo de cada solicitante.

O nome do evento de negócio ou da tarefa específica que ocorreu em determinado momento para uma solicitação de empréstimo.

Por que isso importa

Este atributo é a base do mapa do processo, definindo as etapas e os marcos que compõem a jornada de concessão do empréstimo.

O timestamp que indica quando uma atividade ou evento específico começou oficialmente.

Por que isso importa

Esse timestamp é essencial para ordenar eventos, calcular a duração do processo e identificar gargalos e atrasos no Workflow de concessão de empréstimos.

O timestamp que indica quando uma atividade foi concluída. Em eventos de marco, ele geralmente é igual ao horário de início.

Por que isso importa

Permite calcular com precisão os tempos de processamento das atividades, ajudando a distinguir o tempo de trabalho ativo do tempo de espera ocioso.

O nome ou ID do agente de crédito ou analista responsável por conduzir a atividade.

Por que isso importa

Vincula as atividades do processo a pessoas específicas, permitindo analisar a carga de trabalho, monitorar a performance e otimizar os recursos.

O tipo específico de produto de empréstimo solicitado, como um financiamento imobiliário ou um empréstimo pessoal.

Por que isso importa

Permite segmentar a análise do processo, revelando como a performance e os fluxos do processo variam entre diferentes produtos de empréstimo.

O resultado final da solicitação de empréstimo, como Aprovado, Rejeitado ou Retirada.

Por que isso importa

É essencial para a análise baseada em resultados, permitindo comparar instâncias de processo bem-sucedidas e malsucedidas para melhorar as taxas de aprovação.

O canal pelo qual a solicitação de empréstimo foi enviada inicialmente.

Por que isso importa

Permite comparar a performance entre diferentes canais de envio, ajudando a identificar as formas mais eficazes e eficientes de captar solicitações.

Atividades

Etapas do processo a acompanhar e otimizar

Marca o momento em que um agente de crédito ou solicitante começa a criar uma nova solicitação de empréstimo no sistema Blend. Esse costuma ser o primeiro registro criado, mesmo antes de todas as informações obrigatórias serem reunidas e enviadas formalmente.

Por que isso importa

Essa atividade funciona como o gatilho inicial do processo de concessão de crédito, ajudando a medir o tempo que os solicitantes levam para concluir e enviar suas solicitações e a analisar as taxas de abandono.

Representa o envio formal da solicitação de empréstimo preenchida pelo solicitante ou agente de crédito para processamento. Esse é um evento crítico que inicia oficialmente o cronograma de processamento e análise de crédito.

Por que isso importa

Este é o ponto inicial oficial para medir o tempo de processamento de ponta a ponta e os Acordos de Nível de Serviço (SLAs). Ele ajuda a diferenciar a fase de elaboração da solicitação da fase de processamento ativo.

Representa o início do processo de análise de crédito, quando um analista começa a revisar detalhadamente a solicitação de empréstimo e os documentos comprobatórios. Isso normalmente é capturado quando um analista atribui o caso a si mesmo ou quando o status do caso muda para 'In Underwriting'.

Por que isso importa

Este é um marco importante que indica o início da fase mais crítica de tomada de decisão. É o ponto de partida para medir o KPI Underwriting SLA Adherence Rate e identificar gargalos anteriores à análise de crédito.

Marca a conclusão da análise do analista de crédito, resultando em uma decisão como 'Aprovado', 'Aprovado com condições' ou 'Negado'. Esse evento encerra a análise principal de crédito.

Por que isso importa

Esta atividade é o ponto final para medir o tempo do ciclo de análise de crédito e o cumprimento do SLA. O resultado da decisão é um atributo essencial para analisar as taxas de aprovação e os motivos das rejeições.

Representa a aceitação formal da oferta de empréstimo e de seus termos pelo solicitante. Esse é um marco importante que indica a intenção do solicitante de prosseguir com o empréstimo.

Por que isso importa

Esta atividade é um indicador importante da conversão bem-sucedida da aprovação para o fechamento. Analisar o tempo necessário para a aceitação pode gerar insights sobre a competitividade da oferta.

Representa a conclusão bem-sucedida do processo de concessão do empréstimo, quando o valor é transferido ao solicitante ou à parte relevante. Esse evento marca o fim de uma jornada bem-sucedida de solicitação de empréstimo.

Por que isso importa

Este é o evento final principal do caminho ideal do processo. Medir o tempo até essa atividade fornece o tempo total do ciclo de concessão do empréstimo, um KPI essencial.

Esta atividade indica que a solicitação de empréstimo foi oficialmente negada após a análise de crédito. É um encerramento alternativo e malsucedido do processo.

Por que isso importa

Este é um evento final crítico do caminho alternativo malsucedido. Analisar o volume e os motivos das negativas é essencial para aprimorar os critérios de concessão e melhorar o KPI da taxa de rejeição de solicitações de empréstimo.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining ajuda a identificar gargalos nas aprovações de empréstimos, revelar etapas fora de Conformidade e mostrar ciclos de retrabalho no Blend. Ele visualiza o fluxo real do processo, mostrando onde ocorrem atrasos e onde os pontos de contato manuais podem ser otimizados. Isso resulta em tempos de ciclo menores e maior eficiência operacional.

Você precisará principalmente de Event Logs do Blend. Eles devem incluir um Case ID, como o Loan Application ID, um Activity Name para cada etapa e o registro de data e hora de cada atividade. Atributos adicionais, como agente de crédito, status da solicitação ou tipo de empréstimo, podem enriquecer sua análise.

O Process Mining ajuda a acelerar os tempos de ciclo de aprovação de empréstimos ao localizar ineficiências e gargalos. Você também pode esperar menos retrabalho e reenvios, maior adesão aos SLAs de análise de crédito e melhor acompanhamento das solicitações em tempo real. Isso resulta em maior controle operacional e satisfação dos solicitantes.

A etapa inicial de configuração e extração dos dados pode levar de algumas semanas a alguns meses, dependendo da acessibilidade e da complexidade dos dados. Depois que o Event Log estiver preparado, os primeiros insights e a identificação dos principais gargalos podem ser obtidos em poucos dias. Uma análise abrangente e recomendações acionáveis normalmente vêm em seguida, dentro de 4 a 6 semanas.

O Process Mining cria uma visão de raio X do seu processo real de originação de empréstimos, visualizando cada etapa percorrida por uma solicitação, do envio à aprovação. Essa transparência revela todas as variações, o retrabalho oculto e os tempos de ciclo reais que geralmente não aparecem nos relatórios tradicionais.

Os dados geralmente podem ser extraídos do Blend por meio dos recursos de relatórios, de integrações via API ou consultando o banco de dados subjacente, caso o acesso direto seja permitido. O objetivo é coletar dados no nível do evento, capturando cada ação e seu registro de data e hora para cada solicitação de empréstimo. Em seguida, esses dados são formatados em um Event Log para a ferramenta de Process Mining.

Além de ter acesso aos dados de eventos do Blend, você precisará de uma plataforma de software de Process Mining. Essas ferramentas ingerem os Event Logs e visualizam os processos. Normalmente, não é necessário hardware especializado além da infraestrutura computacional padrão para o próprio software, que geralmente é baseado na nuvem.

Sim. O Process Mining é excelente para monitorar a Conformidade. Ele pode detectar automaticamente desvios de regras de processo predefinidas e requisitos regulatórios. Isso permite identificar rapidamente etapas ou caminhos fora de Conformidade percorridos pelas solicitações de empréstimo, garantindo que todo o processamento siga os padrões necessários.

Não. O Process Mining não interfere nas operações. Ele analisa dados históricos de eventos extraídos do Blend, sem afetar as operações em andamento nem exigir mudanças nos sistemas ativos. A análise acontece totalmente offline, sem interromper o processamento diário de empréstimos.

O Process Mining pode revelar desequilíbrios na carga de trabalho ao analisar registros de atividades e identificar quais agentes de crédito ou times estão lidando constantemente com mais tarefas ou enfrentando filas mais longas. Esse insight ajuda a redistribuir as tarefas de forma mais equilibrada e a melhorar a eficiência geral do time.

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