Mẫu dữ liệu khởi tạo khoản vay

Dấu thời gian sự kiện, hay thời gian bắt đầu, ghi lại chính xác thời điểm một hoạt động diễn ra. Dữ liệu thời gian này rất cần thiết để sắp xếp sự kiện theo trình tự và dựng lại luồng quy trình chính xác.

Trong phân tích, dấu thời gian được dùng để tính mọi chỉ số dựa trên thời lượng, gồm tổng thời gian xử lý, thời gian xử lý từng hoạt động và thời gian chờ giữa các bước. Nhờ đó, bạn có thể xác định điểm nghẽn, theo dõi việc đáp ứng SLA và nắm bắt xu hướng hiệu suất theo thời gian. Đây là những thông tin quan trọng cho các bảng điều khiển như 'Overall Loan Processing Time Analysis' và 'Loan Approval Cycle Time Trend'.

Dấu thời gian cho biết thứ tự diễn ra của các sự kiện và rất cần thiết để tính các chỉ số hiệu suất như thời gian xử lý và thời gian chờ.

Dữ liệu này thường nằm cùng bản ghi hoạt động hoặc cập nhật trạng thái trong nhật ký sự kiện hay bảng giao dịch của hệ thống, với tên trường như 'Creation Date' hoặc 'Status Timestamp'.

Mã hồ sơ vay xác định duy nhất từng yêu cầu vay trong suốt vòng đời xử lý. Đây là mã trung tâm để nhóm mọi hoạt động và dữ liệu liên quan, giúp theo dõi đầy đủ quá trình khởi tạo của từng khoản vay.

Trong phân tích quy trình, mã này là nền tảng để dựng góc nhìn đầu cuối cho từng hồ sơ. Mọi hoạt động, từ 'Application Submitted' đến 'Funds Disbursed' hoặc 'Loan Closed as Rejected', đều được liên kết với mã định danh này. Nhờ đó, bạn có thể tính thời gian xử lý, xác định các biến thể quy trình và theo dõi hành trình của từng khoản vay.

Đây là Case ID thiết yếu, liên kết mọi sự kiện liên quan thành một phiên bản quy trình duy nhất. Đây là nền tảng cho mọi phân tích process mining.

Đây là mã định danh chính của hồ sơ vay trong Finastra Fusion Mortgagebot, thường có trong tất cả mô-đun và bảng liên quan đến xử lý khoản vay.

Thuộc tính này ghi lại tên từng bước trong vòng đời khởi tạo khoản vay, chẳng hạn như 'Application Submitted', 'Credit Check Completed' hoặc 'Loan Decision Rendered'. Các hoạt động này tạo thành những nút trên sơ đồ quy trình được khám phá.

Phân tích trình tự và tần suất hoạt động là trọng tâm của process mining. Việc này giúp bạn hiểu luồng quy trình thực tế, phát hiện sai lệch so với quy trình chuẩn và xác định điểm nghẽn hoặc những khâu phải làm lại nhiều. Tên hoạt động cụ thể rất quan trọng để tính KPI theo từng giai đoạn, chẳng hạn như Thời gian xử lý thẩm định khoản vay.

Hoạt động xác định các bước trong quy trình. Phân tích trình tự, tần suất và thời lượng của chúng là nền tảng để hiểu và cải thiện luồng quy trình.

Thông tin này thường được lấy từ nhật ký sự kiện của hệ thống, bản ghi thay đổi trạng thái hoặc mục ghi nhận hoàn tất tác vụ trong Finastra Fusion Mortgagebot.

Thuộc tính này cho biết hệ thống tạo ra dữ liệu, chẳng hạn như 'Finastra Fusion Mortgagebot'. Trong môi trường tích hợp nhiều hệ thống, trường này giúp phân biệt nguồn dữ liệu.

Khi chỉ phân tích một hệ thống, giá trị này thường không đổi. Nhưng khi hợp nhất dữ liệu từ nhiều nền tảng, chẳng hạn CRM riêng hoặc hệ thống quản lý tài liệu, trường này trở nên rất quan trọng. Nó giúp làm rõ nguồn gốc dữ liệu và xử lý vấn đề về chất lượng dữ liệu bằng cách truy ngược về đúng nguồn.

Cung cấp thông tin quan trọng về nguồn gốc dữ liệu, giúp truy xuất dữ liệu và quản trị dữ liệu, nhất là trong môi trường có nhiều hệ thống.

Giá trị này thường được thêm cố định trong quá trình trích xuất và chuyển đổi dữ liệu (ETL), để xác định 'Finastra Fusion Mortgagebot' là nguồn.

Thuộc tính này ghi lại ngày giờ của lần lấy dữ liệu gần nhất từ hệ thống nguồn. Qua đó, bạn biết dữ liệu đang phân tích mới đến mức nào.

Khi phân tích hoặc xem bảng điều khiển, việc biết dữ liệu được cập nhật gần đây ra sao rất quan trọng để đưa ra quyết định phù hợp. Dấu thời gian này giúp người dùng biết họ đang xem thông tin gần thời gian thực hay ảnh chụp dữ liệu tại một thời điểm cụ thể. Điều này quan trọng khi theo dõi vận hành hoặc phân tích chiến lược.

Cho người dùng biết dữ liệu được cập nhật đến thời điểm nào, để họ đánh giá liệu dữ liệu phân tích có đủ mới hay không.

Giá trị này được tạo và gắn vào tập dữ liệu trong quá trình trích xuất và chuyển đổi dữ liệu (ETL).

Thuộc tính này cho biết hồ sơ đến từ đâu, chẳng hạn như cổng trực tuyến, ứng dụng di động, nhân viên phụ trách khoản vay hoặc nhà môi giới bên thứ ba.

Hiểu rõ kênh nộp hồ sơ rất quan trọng khi phân tích vận hành và chiến lược. Bảng điều khiển 'Overall Loan Processing Time Analysis' dùng thuộc tính này để so sánh hiệu quả giữa các kênh. Qua đó, bạn có thể phát hiện kênh nào khiến thời gian xử lý lâu hơn, tỷ lệ từ chối cao hơn hoặc cần làm lại nhiều hơn, từ đó cải thiện quy trình và chiến lược tiếp thị.

Giúp so sánh hiệu suất giữa các kênh tiếp xúc với khách hàng, từ đó cải thiện quy trình riêng cho từng kênh và phân bổ tài nguyên phù hợp.

Tham khảo tài liệu Finastra Fusion Mortgagebot. Thông tin này thường được ghi nhận khi tạo hồ sơ vay.

Thuộc tính này ghi nhận kết quả nghiệp vụ cuối cùng của quy trình khởi tạo khoản vay cho từng hồ sơ. Đây là thuộc tính quan trọng ở cấp hồ sơ, xác định quy trình thành công hay không.

Thuộc tính này là nền tảng cho bảng điều khiển 'Loan Application Rejection Trends' và phân tích 'Loan Decision Consistency by Risk'. Bằng cách lọc và phân nhóm sơ đồ quy trình theo kết quả, nhà phân tích có thể xác định các mẫu quy trình thường dẫn đến từ chối hoặc chấp thuận. Thuộc tính này cũng hỗ trợ trực tiếp việc tính KPI Tỷ lệ hồ sơ vay bị từ chối.

Xác định kết quả nghiệp vụ của từng hồ sơ, giúp so sánh luồng quy trình thành công và không thành công để tìm nguyên nhân gốc rễ.

Đây thường là trạng thái cuối cùng của hồ sơ vay, nằm trong bảng hồ sơ hoặc bảng đơn vay chính của Finastra Fusion Mortgagebot.

Thuộc tính này xác định nhân viên chính phụ trách hồ sơ vay. Người này thường là đầu mối liên hệ chính của người nộp đơn và hướng dẫn hồ sơ qua các bước xử lý.

Đây là chiều dữ liệu quan trọng để phân tích hiệu suất và khối lượng công việc. Các bảng điều khiển như 'Loan Officer Workload Distribution' dùng thuộc tính này để thể hiện số khoản vay đang xử lý và thời gian xử lý trung bình của từng nhân viên. Nhờ đó, quản lý có thể xác định người làm tốt, người có thể đang quá tải và cơ hội cân bằng tài nguyên hoặc đào tạo.

Giúp phân tích phân bổ khối lượng công việc, hiệu suất của nhân sự và xác định điểm nghẽn hoặc cách làm hiệu quả liên quan đến tài nguyên.

Tham khảo tài liệu Finastra Fusion Mortgagebot. Thông tin này có thể được lưu trong dữ liệu tiêu đề hồ sơ vay hoặc bảng phân công, liên kết với mô-đun quản lý người dùng.

Thuộc tính này xác định nhân viên phụ trách giai đoạn thẩm định quan trọng. Nhân viên thẩm định đánh giá rủi ro khoản vay và đề xuất chấp thuận hoặc từ chối.

Thuộc tính này rất cần thiết cho bảng điều khiển 'Underwriting Bottleneck Deep Dive'. Bạn có thể phân tích thời gian xử lý thẩm định và thời gian chờ theo từng nhân viên. Qua đó, bạn hiểu rõ khác biệt về hiệu suất, đảm bảo quyết định nhất quán và quản lý khối lượng công việc trong nhóm thẩm định.

Rất quan trọng để phân tích chi tiết giai đoạn thẩm định, so sánh hiệu suất và quản lý khối lượng công việc của nhóm thẩm định.

Tham khảo tài liệu Finastra Fusion Mortgagebot. Thông tin này thường được ghi lại khi hồ sơ được đưa vào hàng đợi thẩm định hoặc giao cho một nhân viên thẩm định cụ thể.

StartTime ghi lại thời điểm hoạt động bắt đầu, còn EndTime ghi lại thời điểm hoạt động kết thúc. Với nhiều sự kiện trong quy trình khởi tạo khoản vay, thời gian bắt đầu và kết thúc có thể trùng nhau vì sự kiện diễn ra tức thời. Tuy nhiên, trường này rất quan trọng với các hoạt động có thời lượng đo được, chẳng hạn như 'Underwriting Review'.

Có EndTime riêng giúp tính trực tiếp thời gian xử lý hoạt động, thay vì ước tính dựa trên thời điểm bắt đầu của hoạt động tiếp theo. Cách này chính xác hơn vì tách riêng thời gian xử lý thực tế với thời gian nhàn rỗi hoặc chờ đợi. Đây là yếu tố cần thiết cho bảng điều khiển 'Underwriting Bottleneck Deep Dive'.

Giúp tính chính xác thời gian xử lý hoạt động và phân biệt với thời gian chờ sau đó, từ đó phân tích điểm nghẽn chính xác hơn.

Tham khảo tài liệu Finastra Fusion Mortgagebot hoặc nhật ký hệ thống. Thông tin này có thể được ghi dưới tên 'Completion Date' hoặc 'End Date', hoặc cần được tính ra nếu hệ thống không cung cấp trực tiếp.

Thuộc tính boolean này được đặt thành 'true' nếu một hoạt động cụ thể, chẳng hạn như 'Yêu cầu bổ sung giấy tờ' hoặc 'Trả lại hồ sơ thẩm định tín dụng', xuất hiện nhiều hơn một lần với cùng một mã đơn vay. Thuộc tính này giúp đánh dấu và định lượng rõ các vòng lặp làm lại.

Trên dashboard 'Sơ đồ các bước làm lại và dư thừa', bạn có thể dùng cờ này để làm nổi bật các vòng lặp làm lại hoặc lọc những hồ sơ có nhiều lần làm lại. Để tính KPI Tỷ lệ hoạt động làm lại, chỉ cần đếm các sự kiện có 'IsRework' là true. Nhờ đó, bạn có thể tập trung cải tiến vào nguyên nhân gốc rễ khiến công việc phải lặp lại, chẳng hạn như trao đổi chưa rõ ràng hoặc nhập sai dữ liệu.

Đánh dấu và định lượng rõ công việc phải làm lại, giúp bạn phân tích nguyên nhân và tác động của tình trạng kém hiệu quả cũng như các vòng lặp trong quy trình.

Thuộc tính này được tính ở lớp chuyển đổi dữ liệu bằng cách kiểm tra xem tên hoạt động đó đã xuất hiện với CaseId tương ứng hay chưa.

Thuộc tính boolean này phân biệt các tác vụ do hệ thống tự động thực hiện, chẳng hạn như kiểm tra tín dụng ban đầu hoặc tạo thông báo theo mẫu, với các tác vụ do nhân viên thực hiện thủ công.

Phân tích thuộc tính này giúp bạn hiểu mức độ tự động hóa của quy trình. Bạn có thể so sánh tốc độ và tính nhất quán giữa các bước tự động và thủ công. Qua đó, bạn xác định thêm cơ hội tự động hóa để tăng hiệu quả và giảm nguy cơ sai sót do con người.

Giúp đo lường mức độ tự động hóa của quy trình và tìm cơ hội tăng hiệu quả thông qua các sáng kiến tự động hóa mới.

Thông tin này thường được xác định bằng cách kiểm tra trường 'User' gắn với hoạt động. Nếu đó là tài khoản hệ thống hoặc tài khoản dịch vụ, cờ sẽ được đặt thành true.

Thuộc tính boolean này được tính bằng cách so sánh thời lượng thực tế của một giai đoạn với SLA mục tiêu. Ví dụ, giá trị sẽ là 'true' nếu thời gian từ 'Bắt đầu thẩm định tín dụng' đến 'Hoàn tất thẩm định tín dụng' dài hơn 'SLA mục tiêu cho thẩm định tín dụng'.

Cờ này giúp đơn giản hóa việc phân tích trên dashboard 'Phân tích mức độ đáp ứng và vi phạm SLA' bằng cách tạo một tiêu chí nhị phân rõ ràng để lọc và tổng hợp dữ liệu. Nhờ đó, bạn có thể nhanh chóng tính KPI Tỷ lệ đáp ứng SLA và đi sâu xuống các đặc điểm cụ thể, như Loại khoản vay hoặc Chi nhánh, của những đơn thường vi phạm cam kết dịch vụ.

Cho biết rõ một hồ sơ có vi phạm SLA hay không, giúp bạn dễ dàng lọc, tổng hợp dữ liệu và phân tích nguyên nhân gốc rễ của các vi phạm.

Thuộc tính này được tính trong quá trình chuẩn bị dữ liệu theo logic: (Thời lượng thực tế > Mục tiêu SLA thẩm định tín dụng) ? true : false.

Thuộc tính này xác định chi nhánh hoặc văn phòng cụ thể phụ trách khoản vay. Đây là chiều dữ liệu tổ chức quan trọng với các đơn vị lớn có nhiều địa điểm.

Trong bảng điều khiển 'Loan Officer Workload Distribution', thuộc tính này giúp tổng hợp hiệu suất theo từng địa điểm. Bạn có thể so sánh hiệu quả, khối lượng công việc và kết quả giữa các chi nhánh, nhận biết khác biệt giữa các khu vực và phân bổ tài nguyên trong toàn tổ chức.

Giúp so sánh hiệu suất và phân tích khối lượng công việc giữa các đơn vị địa lý hoặc tổ chức khác nhau.

Tham khảo tài liệu Finastra Fusion Mortgagebot. Thông tin này có thể gắn với hồ sơ người dùng của nhân viên phụ trách khoản vay hoặc được chọn khi tiếp nhận hồ sơ.

Thuộc tính này chứa điểm tín dụng dạng số do cơ quan tín dụng cung cấp trong hoạt động 'Credit Check Completed'. Đây là yếu tố quan trọng để đánh giá khả năng tín dụng của người nộp đơn.

Trong bảng điều khiển 'Loan Decision Consistency by Risk', điểm tín dụng được đối chiếu với kết quả quyết định cuối cùng. Phân tích này giúp đảm bảo quyết định cho vay công bằng, nhất quán và phù hợp với mức độ rủi ro mà tổ chức chấp nhận. Phân tích cũng có thể phát hiện trường hợp thiếu nhất quán, chẳng hạn người nộp đơn có điểm tương tự nhưng nhận kết quả khác nhau.

Đây là dữ liệu quan trọng để đánh giá rủi ro, giúp phân tích tính nhất quán và công bằng trong các quyết định cho vay.

Tham khảo tài liệu Finastra Fusion Mortgagebot. Dữ liệu này thường được lưu trong một trường riêng sau khi nhận từ cơ quan báo cáo tín dụng thông qua kết nối tích hợp.

Thuộc tính này phân loại hồ sơ theo sản phẩm vay thế chấp cụ thể mà người nộp đơn yêu cầu. Mỗi loại khoản vay có thể có yêu cầu quy trình, quy định tuân thủ và mức độ rủi ro riêng.

Phân tích quy trình theo loại khoản vay là việc rất cần thiết. Qua đó, bạn có thể phát hiện sản phẩm nào có thời gian xử lý dài hơn đáng kể hoặc tỷ lệ từ chối cao hơn. Việc phân nhóm này giúp xác định điểm nghẽn riêng của từng sản phẩm và đảm bảo áp dụng đúng các bước kiểm tra tuân thủ, chẳng hạn như trong phân tích 'Compliance Violation Pathways'.

Mỗi sản phẩm vay thường có luồng quy trình và SLA riêng. Vì vậy, thuộc tính này rất cần thiết để so sánh và lọc dữ liệu có ý nghĩa.

Đây là dữ liệu cơ bản được chọn khi bắt đầu nộp hồ sơ và lưu trong dữ liệu hồ sơ vay chính của Finastra Fusion Mortgagebot.

Khi 'Decision Outcome' của khoản vay là 'Rejected', thuộc tính này cho biết nguyên nhân cụ thể. Lý do có thể là lịch sử tín dụng kém, thu nhập không đủ, hồ sơ thiếu giấy tờ hoặc vấn đề trong định giá tài sản.

Đây là thuộc tính quan trọng đối với bảng điều khiển 'Loan Application Rejection Trends'. Phân tích những lý do từ chối phổ biến nhất giúp xác định cách cải thiện quy trình. Ví dụ, nếu nhiều hồ sơ bị từ chối do thiếu giấy tờ, bạn có thể cần cải thiện quy trình thu thập tài liệu hoặc cách trao đổi với người nộp đơn.

Cho biết nguyên nhân gốc rễ khiến quy trình không thành công, giúp cải thiện đúng trọng tâm để tăng tỷ lệ chấp thuận và giảm công sức lãng phí.

Tham khảo tài liệu Finastra Fusion Mortgagebot. Thông tin này thường được lưu trong trường mã lý do hoặc ghi chú gắn với trạng thái quyết định cuối cùng.

Thuộc tính này xác định mục tiêu Thỏa thuận mức dịch vụ (SLA) về thời lượng thẩm định khoản vay, thường tính bằng giờ hoặc ngày làm việc. Mục tiêu có thể thay đổi tùy theo loại khoản vay hoặc nhóm rủi ro.

Đây là dữ liệu đầu vào quan trọng cho bảng điều khiển 'SLA Adherence and Breach Analysis' và KPI Tỷ lệ đáp ứng SLA tổng thể. Bằng cách so sánh thời gian thẩm định thực tế với mục tiêu, bạn có thể đánh dấu từng hồ sơ là 'Đạt' hoặc 'Vi phạm'. Nhờ đó, bạn theo dõi hiệu suất so với cam kết với khách hàng hoặc mục tiêu nội bộ, đồng thời xác định nguyên nhân gốc rễ khiến SLA không đạt.

Cung cấp mốc chuẩn để đo hiệu suất thực tế, giúp theo dõi trực tiếp việc đáp ứng SLA và xác định các trường hợp vi phạm.

Thông tin này có thể được lưu dưới dạng quy tắc nghiệp vụ tĩnh hoặc một trường ngay trên đơn vay. Hệ thống cũng có thể suy ra thông tin này bằng rules engine trong Finastra Fusion Mortgagebot.

Nhóm rủi ro là mức phân loại hồ sơ vay dựa trên nhiều yếu tố, gồm điểm tín dụng, tỷ lệ nợ trên thu nhập và tỷ lệ khoản vay trên giá trị tài sản. Cách phân loại này giúp tóm tắt mức độ rủi ro thành một số nhóm dễ hiểu.

Thuộc tính này rất cần thiết cho bảng điều khiển 'Loan Decision Consistency by Risk'. Khi nhóm các khoản vay theo mức rủi ro, bạn sẽ dễ thấy kết quả quyết định có nhất quán giữa các hồ sơ có mức rủi ro tương tự hay không. Phân tích này hỗ trợ tuân thủ quy định và giúp hoàn thiện mô hình đánh giá rủi ro nội bộ.

Giúp đơn giản hóa dữ liệu rủi ro phức tạp, để bạn phân tích ở mức tổng quan tính nhất quán của quyết định và mức độ phù hợp với chiến lược rủi ro của tổ chức.

Trường này có thể do công cụ ra quyết định nội bộ của Finastra Fusion Mortgagebot hoặc mô-đun quản lý rủi ro liên quan tính toán và lưu trữ.

Thuộc tính này thể hiện số tiền gốc của khoản vay thế chấp được yêu cầu. Đây là chỉ số tài chính quan trọng của mỗi hồ sơ và thường ảnh hưởng đến quy trình. Ví dụ, khoản vay giá trị lớn có thể cần thêm bước phê duyệt.

Trong phân tích, bạn có thể dùng số tiền vay để phân nhóm quy trình và tìm mối liên hệ giữa giá trị khoản vay với thời gian xử lý, tỷ lệ chấp thuận hoặc mức độ thẩm định. Chẳng hạn, các khoản vay vượt một ngưỡng nhất định có thể thường mất nhiều thời gian hơn ở giai đoạn thẩm định. Thuộc tính này bổ sung bối cảnh nghiệp vụ hữu ích cho luồng quy trình.

Giúp phân tích tài chính danh mục khoản vay và tìm hiểu liệu giá trị khoản vay có ảnh hưởng đến quy trình, chẳng hạn như thời gian xử lý hoặc tỷ lệ chấp thuận hay không.

Đây là trường dữ liệu cốt lõi được nhập khi nộp hồ sơ và lưu trong dữ liệu hồ sơ vay chính của Finastra Fusion Mortgagebot.

Chỉ số này đo thời gian đơn vay nằm chờ sau khi hoàn tất kiểm tra tín dụng nhưng trước khi bắt đầu thẩm định tín dụng. Chỉ số được tính bằng khoảng thời gian từ sự kiện 'Hoàn tất kiểm tra tín dụng' đến 'Bắt đầu thẩm định tín dụng'.

KPI này rất quan trọng khi phân tích sâu điểm nghẽn trong khâu thẩm định tín dụng, vì nó tách riêng thời gian chờ khỏi thời gian xử lý thực tế. Thời gian chờ dài có thể cho thấy thiếu tài nguyên, phân công công việc chưa hiệu quả hoặc hệ thống bị chậm. Rút ngắn thời gian chờ thường là mục tiêu quan trọng để tăng tốc độ và hiệu quả chung của quy trình.

Tách riêng thời gian chờ trước một giai đoạn quan trọng, giúp bạn xác định rõ mục tiêu giảm thời gian nhàn rỗi và cải thiện luồng công việc.

Thuộc tính này được tính trong quá trình phân tích dữ liệu hoặc ETL bằng cách lấy chênh lệch thời gian giữa sự kiện 'Hoàn tất kiểm tra tín dụng' và 'Bắt đầu thẩm định tín dụng' của từng hồ sơ.