Mẫu dữ liệu khởi tạo khoản vay

Dấu thời gian sự kiện ghi lại chính xác thời điểm một hoạt động diễn ra. Dữ liệu theo trình tự thời gian này rất quan trọng để sắp xếp sự kiện chính xác và thực hiện mọi phân tích quy trình dựa trên thời gian.

Thuộc tính này giúp tính các chỉ số hiệu quả quan trọng như thời gian xử lý toàn bộ quy trình, thời gian xử lý từng bước và thời gian chờ giữa các hoạt động. Bạn có thể dùng thuộc tính này để phát hiện chậm trễ, đo hiệu quả so với thỏa thuận mức dịch vụ (SLA) và hiểu diễn biến theo thời gian của quy trình khởi tạo khoản vay. Nếu dấu thời gian không chính xác, bạn không thể thực hiện process mining.

Dấu thời gian này rất cần thiết để sắp xếp sự kiện chính xác và tính mọi chỉ số thời lượng, chẳng hạn thời gian xử lý toàn bộ quy trình và điểm nghẽn.

Thường nằm cạnh trường hoạt động hoặc trạng thái trong nhật ký sự kiện hay bảng nhật ký kiểm tra của Temenos. Hãy tìm các trường có tên như 'TIMESTAMP', 'EVENT_DATE' hoặc tương tự.

Loan Application ID là mã định danh duy nhất cho từng yêu cầu vay trong suốt vòng đời, từ lúc gửi hồ sơ đến khi có quyết định cuối cùng và giải ngân. Mã này là đối tượng trung tâm để nhóm tất cả hoạt động và dữ liệu liên quan, giúp theo dõi đầy đủ quy trình khởi tạo của từng khoản vay.

Trong process mining, thuộc tính này rất cần thiết để tạo chế độ xem theo hồ sơ, trong đó mỗi Loan Application ID đại diện cho một trường hợp quy trình từ đầu đến cuối. Phân tích dữ liệu theo mã này giúp tính các chỉ số ở cấp hồ sơ như tổng thời gian xử lý, số vòng lặp làm lại và kết quả cuối cùng, qua đó hiểu rõ toàn bộ quy trình khởi tạo khoản vay.

Đây là mã định danh hồ sơ thiết yếu, kết nối mọi sự kiện liên quan thành một quy trình xuyên suốt và cho phép phân tích quy trình.

Thông thường, đây là khóa chính trong đối tượng hồ sơ vay hoặc giao dịch chính của Temenos. Hãy xem tài liệu Temenos để tìm tên bảng và trường cụ thể, chẳng hạn các mục liên quan đến phân hệ AA.ARRANGEMENT.

Tên hoạt động mô tả một bước hoặc mốc riêng trong quy trình khởi tạo khoản vay, chẳng hạn 'Đã gửi hồ sơ vay' hoặc 'Hoàn tất kiểm tra tín dụng'. Các hoạt động này tạo nên sơ đồ quy trình, thể hiện thứ tự sự kiện của từng hồ sơ vay.

Phân tích các hoạt động này giúp bạn hình dung luồng quy trình, xác định các lộ trình phổ biến, phát hiện điểm khác biệt và tìm ra điểm nghẽn. Thứ tự và tần suất hoạt động là cơ sở để hiểu quy trình thực tế vận hành ra sao so với thiết kế ban đầu.

Thuộc tính này xác định các bước trong quy trình, giúp trực quan hóa sơ đồ quy trình và phân tích luồng, điểm nghẽn cũng như các điểm khác biệt.

Thông tin này thường được lấy từ nhật ký sự kiện, bản ghi thay đổi trạng thái hoặc bảng nhật ký kiểm tra trong Temenos. Có thể cần ánh xạ mã trạng thái hoặc loại sự kiện kỹ thuật sang tên hoạt động dễ hiểu với người dùng.

Thuộc tính này xác định hệ thống thông tin nguồn ghi nhận dữ liệu hoạt động. Trong môi trường CNTT phức tạp, sự kiện khởi tạo khoản vay có thể được ghi lại ở nhiều hệ thống, chẳng hạn cổng thông tin giao dịch, nền tảng ngân hàng lõi và hệ thống quản lý tài liệu.

Việc chỉ rõ hệ thống nguồn rất quan trọng để quản trị dữ liệu, xử lý sự cố và hiểu các điểm tiếp xúc công nghệ trong quy trình. Thông tin này giúp xác thực độ chính xác của dữ liệu và có thể cho thấy quy trình bị phân mảnh giữa các nền tảng.

Thuộc tính này xác định nguồn gốc dữ liệu, rất cần thiết để xác thực dữ liệu, xử lý sự cố và hiểu cách các hệ thống tích hợp trong quy trình.

Đây là thuộc tính siêu dữ liệu, thường được thêm trong quá trình trích xuất và chuyển đổi dữ liệu. Có thể dùng một giá trị cố định, chẳng hạn 'Temenos Transact', cho mọi bản ghi từ hệ thống đó.

Thuộc tính siêu dữ liệu này ghi lại ngày và giờ của lần trích xuất hoặc cập nhật dữ liệu gần nhất từ hệ thống nguồn. Thuộc tính này không đại diện cho sự kiện nghiệp vụ, mà cho biết dữ liệu đang phân tích mới đến đâu.

Thông tin này rất quan trọng để hiểu mức độ cập nhật của kết quả phân tích process mining và phục vụ quản trị dữ liệu. Nhờ đó, người dùng biết dữ liệu là theo thời gian thực, hằng ngày hay hằng tuần, từ đó có cơ sở để diễn giải kết quả và đưa ra quyết định.

Thuộc tính này cho biết dữ liệu mới đến đâu, rất quan trọng đối với việc quản trị dữ liệu và giúp người dùng hiểu kết quả phân tích được cập nhật đến thời điểm nào.

Đây là thuộc tính siêu dữ liệu được thêm trong quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL). Giá trị thường là dấu thời gian của lần chạy ETL.

Điểm tín dụng là con số thể hiện mức độ đáng tin cậy về tín dụng của người vay, do tổ chức cung cấp thông tin tín dụng đưa ra. Đây là yếu tố quan trọng trong quá trình thẩm định và ra quyết định.

Trong process mining, điểm tín dụng là thuộc tính bối cảnh quan trọng. Bạn có thể đối chiếu điểm số với kết quả cuối cùng để phân tích tính nhất quán của các quyết định cho vay. Ngoài ra, có thể phân nhóm hồ sơ để xem hồ sơ có điểm thấp mất nhiều thời gian xử lý hơn hay cần nhiều thao tác thủ công hơn không.

Cung cấp bối cảnh quan trọng cho việc ra quyết định, giúp phân tích mức độ ảnh hưởng của khả năng tín dụng đến đường đi, thời gian và kết quả của quy trình.

Dữ liệu này thường được nhận từ dịch vụ của tổ chức cung cấp thông tin tín dụng bên ngoài và lưu trong bảng khách hàng hoặc bảng riêng của hồ sơ trên Temenos.

Kênh nộp hồ sơ cho biết khách hàng đã gửi hồ sơ bằng cách nào. Mỗi kênh có thể khác nhau về chất lượng dữ liệu, kỳ vọng của khách hàng và yêu cầu xử lý, từ đó ảnh hưởng đến hiệu suất chung của quy trình.

Phân tích quy trình theo từng kênh giúp bạn xác định kênh nào xử lý hiệu quả và kênh nào cần cải tiến. Ví dụ, hồ sơ gửi qua cổng trực tuyến có thể được xử lý nhanh hơn trung bình so với hồ sơ nộp tại chi nhánh. Thông tin này giúp tối ưu chiến lược kênh và phân bổ nguồn lực.

Cho phép phân tích hiệu suất theo các kênh tương tác khác nhau với khách hàng, từ đó tối ưu quy trình và trải nghiệm người dùng trên từng kênh.

Thông tin này thường được ghi nhận khi quy trình bắt đầu và lưu trong hồ sơ vay chính. Hãy tìm trường 'SOURCE' hoặc 'CHANNEL' trong Temenos.

Kết quả quyết định ghi nhận trạng thái cuối cùng của hồ sơ vay sau khi hoàn tất các bước thẩm định và phê duyệt. Đây là chỉ số kết quả quan trọng của toàn bộ quy trình.

Thuộc tính này cần thiết để phân tích hiệu quả quy trình. Bạn có thể dùng thuộc tính này để tính tỷ lệ phê duyệt và từ chối. Khi kết hợp với các thuộc tính khác như Điểm tín dụng hoặc Loại người vay, thuộc tính này giúp đánh giá tính nhất quán trong các quyết định cho vay. Tìm hiểu lý do hồ sơ bị từ chối là bước quan trọng để cải tiến quy trình.

Thể hiện kết quả kinh doanh cuối cùng của quy trình, giúp phân tích tỷ lệ phê duyệt, lý do từ chối và tính nhất quán trong các quyết định.

Thông tin này thường được lưu trong trường trạng thái của hồ sơ vay chính trên Temenos. Trường này thường được cập nhật ở hoạt động 'Loan Decision Rendered'.

Thuộc tính này phân loại từng hồ sơ vay theo sản phẩm tài chính được yêu cầu. Mỗi loại sản phẩm vay thường có luồng quy trình, SLA và mức độ rủi ro riêng.

Phân tích quy trình theo loại sản phẩm vay là điều cần thiết để so sánh có ý nghĩa. Cách phân nhóm này giúp giải thích sự khác biệt về thời gian xử lý, tỷ lệ phê duyệt và các đường đi của quy trình. Chẳng hạn, quy trình vay mua nhà vốn phức tạp và kéo dài hơn quy trình vay tiêu dùng. Thuộc tính này giúp bạn so sánh các hồ sơ tương đồng và xác định hướng cải tiến phù hợp.

Cho phép phân nhóm quy trình để so sánh hiệu suất và tìm ra khác biệt giữa các mảng kinh doanh, vốn thường có yêu cầu quy trình riêng.

Đây là thuộc tính cốt lõi của hồ sơ vay, thường có trong bảng hồ sơ chính trên Temenos. Hãy tìm các trường như 'PRODUCT_ID' hoặc 'PRODUCT_CATEGORY'.

Thuộc tính này xác định nhân viên hoặc thành viên nhóm đã thực hiện một tác vụ trong quy trình khởi tạo khoản vay. Trong process mining, thuộc tính này thường được gọi là 'tài nguyên'.

Phân tích hiệu quả theo từng nhân viên tín dụng giúp bạn hiểu cách phân bổ khối lượng công việc, xác định người có kết quả tốt và tìm cơ hội đào tạo hoặc chuẩn hóa quy trình. Đây là dữ liệu nền tảng cho dashboard về hiệu quả và khối lượng công việc của tài nguyên, giúp quản lý nâng cao hiệu quả nhóm và cân bằng việc phân công.

Thuộc tính này gắn hành động của người dùng với từng cá nhân hoặc nhóm, giúp phân tích khối lượng công việc, so sánh hiệu quả và tối ưu tài nguyên.

Thông tin này thường có trong các bảng nhật ký kiểm tra và thường được liên kết với mã người dùng. Hãy tìm các trường như 'USER_ID', 'PROCESSED_BY' hoặc 'OWNER' trong bản ghi sự kiện hoặc giao dịch của Temenos.

Thuộc tính này thể hiện số tiền gốc của khoản vay được đề nghị. Số tiền vay có thể ảnh hưởng đáng kể đến đường đi của quy trình, mức độ thẩm tra và các cấp phê duyệt cần thiết.

Phân tích quy trình theo số tiền vay giúp bạn phân nhóm hồ sơ và xác định khoản vay giá trị cao có phải trải qua quy trình khác, chặt chẽ hơn không. Cách này cũng giúp giải thích sự khác biệt về thời gian xử lý và công sức thẩm định. Chẳng hạn, khoản vay vượt một ngưỡng nhất định có thể cần thêm bước phê duyệt. Bạn có thể trực quan hóa và kiểm chứng điều này bằng process mining.

Cho phép phân tích theo giá trị để xem số tiền vay ảnh hưởng thế nào đến độ phức tạp của quy trình, thời gian xử lý và cấp phê duyệt cần thiết.

Đây là trường cơ bản trong hồ sơ vay trên Temenos. Hãy tìm trường như 'AMOUNT' hoặc 'REQUESTED_AMOUNT'.

Thời gian kết thúc đánh dấu lúc một hoạt động cụ thể hoàn tất. Thời gian bắt đầu cho biết sự kiện khởi đầu khi nào, còn thời gian kết thúc giúp xác định thời lượng. Với sự kiện diễn ra tức thời, thời gian kết thúc có thể trùng với thời gian bắt đầu.

Trong phân tích quy trình, cần có cả thời gian bắt đầu và kết thúc để tính chính xác thời gian xử lý hoạt động. Nhờ đó, bạn có thể phân biệt thời gian hồ sơ đang được xử lý với thời gian chờ bước tiếp theo. Đây là yếu tố quan trọng để xác định đúng các điểm nghẽn về hiệu quả.

Giúp tính chính xác thời gian xử lý hoạt động, cần thiết để phân biệt thời gian làm việc thực tế với thời gian chờ khi phân tích điểm nghẽn.

Thông tin này có thể nằm trong nhật ký kiểm tra dưới dạng trường riêng 'END_TIME', hoặc cần được suy ra từ thời gian bắt đầu của hoạt động tiếp theo trong trình tự. Hãy xem tài liệu Temenos để biết chi tiết về cách ghi nhật ký sự kiện.

Cờ dạng đúng/sai này xác định các hoạt động cần làm lại, tức là một bước hoặc một chuỗi bước phải được thực hiện lại. Ví dụ, nếu 'Supporting Documents Requested' xảy ra sau 'Underwriting Commenced', điều đó cho thấy quy trình đã quay lại bước trước.

Phát hiện và đánh dấu việc làm lại là một thế mạnh cốt lõi của process mining. Thuộc tính này giúp dễ dàng tính KPI 'Tỷ lệ hồ sơ vay phải làm lại'. Phân tích nguyên nhân dẫn đến việc làm lại, chẳng hạn như hồ sơ ban đầu chưa đầy đủ, là điều quan trọng để nâng cao hiệu quả quy trình, giảm chi phí và rút ngắn thời gian xử lý.

Làm nổi bật các hoạt động thuộc vòng lặp quy trình kém hiệu quả, giúp dễ dàng tính toán và phân tích nguyên nhân gốc rễ của việc làm lại.

Thuộc tính này không có trong hệ thống nguồn. Công cụ process mining tính thuộc tính này bằng cách phát hiện các chuỗi hoạt động lặp lại trong cùng một hồ sơ.

Thuộc tính dạng đúng/sai này phân biệt hoạt động do người dùng thực hiện với hoạt động do hệ thống tự động xử lý, chẳng hạn như kiểm tra tín dụng tự động hoặc quy tắc xác thực ban đầu.

Hiểu rõ mức độ tự động hóa là điều quan trọng để tìm cơ hội nâng cao hiệu quả. Bạn có thể so sánh tốc độ và tính nhất quán giữa các bước tự động và thủ công. Phân tích này giúp ưu tiên các sáng kiến tự động hóa trong tương lai và đo lường tác động của chúng.

Phân biệt hoạt động do hệ thống xử lý với hoạt động do con người thực hiện, giúp tìm cơ hội tự động hóa và đo lường tác động của các giải pháp tự động hóa hiện có.

Thông tin này thường được xác định dựa trên người dùng gắn với hoạt động. Nếu người dùng là tài khoản hệ thống hoặc tài khoản dịch vụ, hoạt động sẽ được đánh dấu là tự động. Cũng có thể xác định dựa trên chính loại sự kiện.

Thuộc tính dạng đúng/sai này được tính toán để cho biết giai đoạn thẩm định hồ sơ vay có vi phạm Thỏa thuận mức dịch vụ (SLA) hay không. Giá trị được xác định bằng cách so sánh thời gian thẩm định thực tế với 'Mục tiêu SLA thẩm định'.

Cờ này giúp đơn giản hóa việc phân tích và báo cáo bằng cách đưa ra chỉ báo rõ ràng, có hoặc không, về việc tuân thủ SLA. Cờ được dùng trực tiếp trong dashboard và KPI để theo dõi tỷ lệ vi phạm SLA theo thời gian, sản phẩm hoặc nhân viên phụ trách khoản vay, giúp chủ động quản lý hiệu suất và rủi ro tuân thủ.

Cung cấp chỉ báo có hoặc không về việc tuân thủ SLA, giúp bạn dễ dàng lọc, tổng hợp và phân tích tần suất cũng như nguyên nhân gốc rễ của các trường hợp vi phạm.

Thuộc tính này không có trong hệ thống nguồn. Giá trị được tính bằng cách đo thời gian từ hoạt động 'Underwriting Commenced' đến 'Underwriting Completed', rồi so sánh với thuộc tính 'UnderwritingSlaTarget'.

Khu vực khách hàng cho biết vị trí địa lý của người vay, chẳng hạn như 'Bắc Mỹ', 'Châu Âu' hoặc một bang cụ thể. Thông tin này cho phép phân tích quy trình theo khu vực.

Phân tích hiệu suất theo khu vực có thể cho thấy sự khác biệt về hiệu quả quy trình, tỷ lệ phê duyệt hoặc mức độ phổ biến của sản phẩm. Bạn có thể dùng thông tin này để tiếp thị đúng đối tượng, phân bổ nguồn lực và tìm hiểu cách làm hiệu quả hoặc thách thức riêng ở từng khu vực.

Cho phép phân tích theo địa lý để so sánh hiệu suất quy trình giữa các khu vực, tìm điểm nghẽn và hiểu sự khác biệt giữa các thị trường.

Thông tin này nằm trong hồ sơ hoặc địa chỉ khách hàng, được lưu trong Customer Information File (CIF) hoặc nguồn dữ liệu khách hàng chính tương đương trên Temenos.

Thuộc tính này chia người vay thành các nhóm phù hợp, chẳng hạn như 'Khách hàng mới', 'Khách hàng hiện hữu' hoặc 'Doanh nghiệp'. Quy trình có thể khác nhau tùy loại người vay. Ví dụ, hồ sơ của khách hàng hiện hữu có thể được xử lý nhanh hơn nhờ đã có sẵn dữ liệu.

Phân tích quy trình theo loại người vay giúp bạn hiểu trải nghiệm của từng nhóm khách hàng. Qua đó, bạn có thể tìm cách đơn giản hóa quy trình cho khách hàng hiện hữu hoặc hỗ trợ tốt hơn cho khách hàng mới. Đây là cách phân nhóm quan trọng trong phân tích 'Tính nhất quán của kết quả quyết định cho vay'.

Cho phép phân nhóm để xem quy trình có khác nhau giữa khách hàng mới và khách hàng hiện hữu hay không, từ đó điều chỉnh và cải thiện hành trình khách hàng.

Thông tin này thường được xác định bằng cách kiểm tra xem tại thời điểm nộp hồ sơ, người vay đã có hồ sơ hoặc mã khách hàng trên Temenos hay chưa.

Thuộc tính này bổ sung bối cảnh cho 'Kết quả quyết định'. Với hồ sơ bị từ chối, thuộc tính này nêu rõ lý do, chẳng hạn như 'Thu nhập không đủ', 'Tỷ lệ nợ trên thu nhập quá cao' hoặc 'Lịch sử tín dụng không tốt'.

Thông tin này rất hữu ích để phân tích nguyên nhân gốc rễ của việc từ chối. Khi biết những lý do từ chối phổ biến nhất, tổ chức có thể tìm ra vấn đề ở bước đánh giá sơ bộ, cải thiện cách trao đổi với khách hàng hoặc điều chỉnh tiêu chí cho vay. Đây cũng là cơ sở trực tiếp để giảm việc làm lại và nâng cao chất lượng hồ sơ đầu vào.

Bổ sung bối cảnh quan trọng cho các hồ sơ bị từ chối, giúp phân tích nguyên nhân gốc rễ, nâng cao chất lượng hồ sơ và giảm các bước xử lý không cần thiết.

Thông tin này thường được lưu trong trường ghi chú hoặc mã lý do liên kết với trạng thái quyết định cuối cùng trên Temenos.

Mục tiêu SLA thẩm định xác định mức dịch vụ dự kiến cho giai đoạn thẩm định, thường tính bằng giờ hoặc ngày làm việc. Mục tiêu này có thể thay đổi tùy theo loại sản phẩm vay hoặc số tiền vay.

Thuộc tính này là mốc chuẩn để đo hiệu suất thực tế. Nó được dùng trực tiếp trong dashboard 'Trạng thái SLA và tuân thủ thẩm định' và cần thiết để tính KPI 'Tỷ lệ vi phạm SLA'. Phân tích các trường hợp vi phạm giúp tìm nguyên nhân chậm trễ và kiểm soát rủi ro vận hành cũng như tuân thủ.

Cung cấp mốc chuẩn rõ ràng để đo mức độ đáp ứng SLA và xác định hồ sơ có nguy cơ vượt quá thời hạn mục tiêu.

Giá trị này có thể được lưu cố định theo quy tắc kinh doanh hoặc trong một trường của hồ sơ vay, có thể lấy từ dữ liệu danh mục sản phẩm trên Temenos.

Thuộc tính này cho biết đơn vị kinh doanh hoặc phòng ban, chẳng hạn như 'Khởi tạo khoản vay', 'Thẩm định' hoặc 'Hoàn tất', đã thực hiện một hoạt động. Thông tin này giúp bạn hiểu cách công việc được chuyển giao giữa các bộ phận trong tổ chức.

Phân tích quy trình theo phòng ban rất quan trọng để tìm ra điểm kém hiệu quả và chậm trễ khi phối hợp liên phòng ban. Cách này có thể làm rõ những khoảng trống trong giao tiếp hoặc tình trạng thiếu nguồn lực ở từng phòng ban, qua đó cho thấy các điểm nghẽn trong tổ chức.

Giúp trực quan hóa luồng công việc giữa các nhóm, từ đó phân tích thời gian bàn giao và tìm ra điểm nghẽn trong tổ chức.

Thông tin này thường không có sẵn dưới dạng trường trực tiếp trong nhật ký sự kiện. Bạn có thể xác định thông tin bằng cách đối chiếu người dùng (thuộc tính 'AssignedLoanOfficer') với phòng ban tương ứng trong nguồn dữ liệu nhân sự chính.