您的贷款发放数据模板

事件时间戳，即开始时间，记录活动发生的准确时刻。这些时间数据对于按时间顺序排列事件、构建准确的流程顺序至关重要。

在分析中，时间戳用于计算所有基于时长的指标，包括总体周期时间、单项活动的处理时间以及步骤之间的等待时间。借助这些数据，您可以识别瓶颈、监控SLA遵循情况并跟踪随时间变化的绩效趋势。这些信息对于“总体贷款处理时间分析”和“贷款审批周期时间趋势”等仪表板至关重要。

时间戳提供事件的时间顺序，是计算周期时间、等待时间等所有绩效指标的基础。

此数据通常与系统事件日志或交易表中的活动记录或状态更新记录一起保存，字段名称通常为“Creation Date”或“Status Timestamp”。

此属性记录贷款发起生命周期中每个步骤的名称，例如“申请已提交”“信用检查已完成”或“贷款决定已生成”。这些活动构成发现的流程图节点。

分析这些活动的顺序和频率是流程挖掘的核心。通过分析，可以了解实际流程顺序，识别偏离标准过程的情况，并定位瓶颈或返工率较高的环节。准确的活动名称对于计算阶段级KPI（例如承保处理时间）至关重要。

活动定义流程中的各个步骤。分析活动的顺序、频率和持续时间，是理解和改进流程顺序的基础。

此信息通常来自Finastra Fusion Mortgagebot中的系统事件日志、状态变更记录或任务完成记录。

Loan Application ID用于在整个生命周期内唯一标识每笔贷款申请。它是汇总所有相关活动和数据的核心实体，可完整追踪特定贷款的发起过程。

在流程分析中，该ID是构建每个案例端到端视图的基础。从“Application Submitted”到“Funds Disbursed”或“Loan Closed as Rejected”的所有活动，都关联到这一唯一标识符，从而支持计算周期时间、识别流程变体以及跟踪具体贷款路径。

这是连接所有相关事件并形成单一流程实例的必要Case ID，也是开展任何流程挖掘分析的基础。

这是Finastra Fusion Mortgagebot中贷款申请的主要标识符，通常可在与贷款处理相关的所有模块和表中找到。

此属性记录从源系统最近一次提取数据的日期和时间，反映待分析数据的新鲜度。

在任何分析或仪表板中，了解数据的时效性对于作出有依据的决策至关重要。该时间戳可帮助用户判断当前查看的是实时信息，还是某一时间点的快照，这对于运营监控和战略分析都很重要。

帮助用户了解数据的时效性，确保分析基于时间范围明确且可接受的数据。

此值在数据提取和转换（ETL）过程中生成并写入数据集。

此属性指定数据的来源系统，例如“Finastra Fusion Mortgagebot”。在多个系统集成的环境中，该字段有助于区分数据来源。

在单系统分析中，它通常是静态值；但在合并CRM或文档管理系统等不同平台的数据时，该字段至关重要。它确保数据血缘清晰，并可通过追溯正确来源协助排查数据质量问题。

提供数据来源的重要背景信息，确保可追溯性并支持数据治理，尤其适用于多系统环境。

通常在数据提取和转换（ETL）过程中作为静态值添加，用于标识“Finastra Fusion Mortgagebot”为来源系统。

StartTime记录活动开始时间，EndTime则标志活动完成。贷款发起流程中的许多事件可能具有相同的开始和结束时间，表示瞬时事件。但对于“Underwriting Review”等具有可测量持续时间的活动，该字段至关重要。

单独记录EndTime后，可以直接计算活动处理时间，而不必根据下一活动的开始时间推断。这样能更准确地区分实际处理时间与空闲或等待时间，对于“Underwriting Bottleneck Deep Dive”仪表板至关重要。

支持精确计算活动处理时间，并将其与后续等待时间区分开来，从而提高瓶颈分析的准确性。

查阅Finastra Fusion Mortgagebot文档或系统日志。该字段可能记录为“Completion Date”“End Date”，如果系统未明确提供，也可能需要推导。

此属性记录每笔申请在贷款发起流程中的最终业务结果，是定义流程实例成功或失败的关键案例级属性。

此属性是“Loan Application Rejection Trends”仪表板和“Loan Decision Consistency by Risk”分析的基础。通过按结果筛选和细分流程图，分析人员可以识别导致拒绝或批准的常见流程模式，并直接支持计算Loan Application Rejection Rate KPI。

定义每个案例的业务结果，以便比较成功和未成功的流程顺序并查找根因。

通常是贷款申请案例的最终状态，位于Finastra Fusion Mortgagebot的主案例表或申请表中。

此属性专门标识负责关键承保阶段的承保人员。承保人员评估贷款风险，并提出批准或拒绝建议。

对于“Underwriting Bottleneck Deep Dive”仪表板，该属性不可或缺。它支持按承保人员细分承保处理时间和队列时间，有助于了解绩效差异、确保决策一致性并管理承保团队的工作量。

对于深入分析承保阶段至关重要，可支持绩效比较和承保团队工作量管理。

查阅Finastra Fusion Mortgagebot文档。该信息通常在案例分配到承保队列或指定承保人员时记录。

此属性标识负责处理申请的主要员工，即贷款专员。该人员通常是申请人的主要联系人，并负责引导申请完成整个流程。

此维度对于绩效和工作量分析至关重要。“Loan Officer Workload Distribution”等仪表板直接使用该属性，展示每位专员的活跃贷款数量和平均处理时间。管理人员可据此识别高绩效人员、工作负荷过高的人员，以及资源平衡或培训机会。

支持分析工作量分布和资源绩效，并识别与资源相关的瓶颈或最佳实践。

查阅Finastra Fusion Mortgagebot文档。该信息可能存储在贷款申请头数据或分配表中，并与用户管理模块关联。

此属性指定申请来源，例如在线门户、移动应用、贷款专员直接提交或第三方经纪人渠道。

了解申请渠道对于运营和战略分析十分重要。“Overall Loan Processing Time Analysis”仪表板使用该属性比较不同渠道的效率。这有助于发现某些渠道是否导致处理时间更长、拒绝率更高或需要更多返工，为流程优化和营销策略提供依据。

支持比较不同面向客户渠道的绩效，帮助优化渠道专属流程和资源配置。

查阅Finastra Fusion Mortgagebot文档。该信息通常在创建申请时采集。

此属性包含信用检查机构在“Credit Check Completed”活动中提供的数值信用评分，是评估申请人信用状况的重要因素。

在“Loan Decision Consistency by Risk”仪表板中，信用评分会与最终决策结果进行对比。该分析有助于确保贷款决策公平、一致，并符合机构的风险偏好，还可识别信用评分相近但结果不同的潜在不一致情况。

这是风险评估的关键数据点，有助于分析贷款决策的一致性和公平性。

查阅Finastra Fusion Mortgagebot文档。该数据通常在通过集成从信用报告机构获取后，存储在专用字段中。

此属性标识负责处理贷款的具体网点或办公室，是多地点大型机构的重要组织维度。

“Loan Officer Workload Distribution”仪表板使用该属性，将绩效分析汇总到地点层级。它有助于比较不同网点的效率、工作量和结果，突出区域绩效差异，并为全组织资源配置提供依据。

支持比较不同地理或组织单元的绩效和工作量。

查阅Finastra Fusion Mortgagebot文档。该信息可能与贷款专员的用户档案关联，也可能在申请受理时选择。

此属性指定承保流程持续时间的Service Level Agreement（SLA）目标，通常以工作小时或工作日表示。该目标可能根据贷款类型或风险类别等因素变化。

这是“SLA Adherence and Breach Analysis”仪表板和Overall SLA Adherence Rate KPI的关键输入。将实际承保处理时间与该目标比较后，可以将每个案例标记为“Met”或“Breached”。这有助于监控对客户承诺或内部目标的达成情况，并识别SLA未达标的根因。

提供衡量实际绩效的基准，支持直接监控SLA合规情况并识别超时。

该目标可能作为静态业务规则存储，也可能作为贷款申请字段存储，并由Finastra Fusion Mortgagebot中的规则引擎计算得出。

此指标衡量贷款申请在完成信用检查后、承保正式开始前所经历的空闲等待时间。计算方式为“Credit Check Completed”与“Underwriting Commenced”时间戳之间的时长。

此KPI对于“Underwriting Bottleneck Deep Dive”至关重要，因为它可以将等待时间与主动处理时间区分开来。队列时间较长可能意味着资源不足、任务分配低效或系统延迟。缩短队列时间通常是提升整体流程速度和效率的关键目标。

单独呈现关键流程阶段前的等待时间，为减少空闲时间、提升流程效率提供明确目标。

此属性在数据分析或ETL过程中计算，方法是求每个案例“Credit Check Completed”与“Underwriting Commenced”事件之间的时间差。

当贷款的“Decision Outcome”为“Rejected”时，此属性提供具体原因，可能包括信用记录不佳、收入不足、文档不完整或房产评估问题。

这是“Loan Application Rejection Trends”仪表板的重要属性。分析最常见的拒绝原因可以提供可执行的流程改进依据。例如，大量申请因文档不完整而被拒，可能表明需要改进文档收集流程或申请人沟通方式。

提供流程失败的根因，支持有针对性的改进，以提高批准率并减少无效工作。

查阅Finastra Fusion Mortgagebot文档。该信息通常存储在与最终决策状态关联的原因代码或备注字段中。

此布尔属性区分系统自动执行的任务，例如初始信用检查或生成标准披露文件，与员工手动执行的任务。

分析该属性有助于了解流程的自动化程度，并比较自动化步骤与人工步骤的速度和一致性。这对于识别进一步的自动化机会、提高效率并降低人为错误风险具有价值。

帮助衡量流程自动化程度，并通过新的自动化举措识别进一步提升效率的机会。

通常通过检查与某项活动关联的“User”来确定。如果该用户是系统账户或服务账户，则将此标记设为true。

如果同一Loan Application ID下的特定活动，例如“Supporting Documents Requested”或“Underwriting Review Returned”，出现超过一次，则此布尔属性设为true。它可以明确标记并量化返工循环。

在“Rework and Redundant Steps Map”仪表板中，您可以使用此标记直观突出返工循环，或筛选返工程度较高的案例。计算Rework Activity Rate KPI只需统计“IsRework”为true的事件数量。这有助于将改进工作聚焦于重复工作的根本原因，例如沟通不清或数据录入错误。

明确识别并量化返工，便于分析流程低效和循环的成因及影响。

此属性在数据转换层计算，方法是检查给定CaseId下是否已出现相同的活动名称。

此布尔属性通过比较阶段实际持续时间与目标SLA得出。例如，如果“Underwriting Commenced”与“Underwriting Completed”之间的时间长于“Underwriting SLA Target”，则该值为true。

在“SLA Adherence and Breach Analysis”仪表板中，此标记将问题简化为清晰的二元维度，便于筛选和聚合。您可以据此快速计算SLA Adherence Rate KPI，并进一步分析经常违反服务级别协议的申请所具有的具体特征，例如Loan Type或Branch。

为每个案例提供清晰易懂的SLA失败指示，便于筛选、聚合并分析违反SLA的根本原因。

此属性在数据准备阶段计算。逻辑为：(Actual Duration > UnderwritingSlaTarget) ? true : false。

此属性根据申请人申请的具体抵押贷款产品对贷款申请进行分类。不同贷款类型通常具有不同的流程要求、合规规则和风险特征。

按贷款类型分析流程是一项基础实践。它可以揭示某些产品的周期时间明显更长，或拒绝率更高。这种细分对于识别特定产品的瓶颈，以及确保“合规违规路径”分析中的一致性检查得到正确应用至关重要。

不同贷款产品通常具有不同的流程路径和SLA，因此该属性对于有意义的比较分析和筛选不可或缺。

这是申请流程开始时选择并存储在Finastra Fusion Mortgagebot主要贷款申请数据中的基础数据。

此属性表示申请中的抵押贷款本金金额，是每笔申请的重要财务指标，并且通常会影响流程本身。例如，金额较大的“巨额”贷款可能需要额外的审批步骤。

在分析中，贷款金额可用于细分流程，并研究贷款金额与处理时间、审批率或审查程度之间的关联。例如，您可能会发现，超过某一阈值的贷款在承保阶段始终需要更长时间。该属性为流程顺序提供了有价值的业务背景。

支持贷款组合的财务分析，并帮助研究贷款金额是否会影响流程行为，例如周期时间或批准率。

这是申请提交过程中录入并存储在Finastra Fusion Mortgagebot主要贷款申请数据中的核心字段。

Risk Category是根据信用评分、债务收入比和贷款价值比等因素，为贷款申请分配的分类。它将风险评估简化为几个易于理解的等级。

此属性对于“Loan Decision Consistency by Risk”仪表板至关重要。将贷款分组后，可以更直观地判断风险特征相近的申请，其决策结果是否一致。该分析支持监管合规，并有助于优化内部风险评估模型。

简化复杂的风险数据，支持从高层分析决策一致性及其与企业风险战略的一致程度。

该字段可能由Finastra Fusion Mortgagebot的内部决策引擎或相关风险管理模块计算并存储。