您的贷款发起数据模板

事件时间戳记录活动发生的准确时刻。该时间顺序数据对于正确排列事件以及开展所有基于时间的流程分析至关重要。

该属性支持计算周期时间、处理时间和活动间等待时间等关键绩效指标，可用于识别延误、衡量服务级别协议（SLA）的执行情况，并了解贷款发放流程的时间特征。没有准确的时间戳，就无法开展流程挖掘。

该时间戳对于正确排列事件以及计算周期时间、瓶颈等所有基于时长的指标至关重要。

通常与Temenos事件日志或审计轨迹表中的活动字段或状态字段一起提供。可查找名为“TIMESTAMP”“EVENT_DATE”或类似名称的字段。

活动名称用于描述贷款发起流程中的明确步骤或里程碑，例如“申请已提交”或“信用检查已完成”。这些活动构成流程图的基础，展示每个贷款申请的事件顺序。

分析这些活动有助于可视化流程、识别常见路径、发现偏差并定位瓶颈。活动的顺序和频率是理解流程实际运行方式与设计方式差异的基础。

它定义流程中的各个步骤，用于可视化流程图，并分析流程、瓶颈和偏差。

通常来自Temenos中的事件日志、状态变更记录或审计轨迹表。可能需要将技术状态代码或事件类型映射为便于用户理解的活动名称。

Loan Application ID在整个生命周期内唯一标识每笔贷款申请，从提交、最终决策到资金发放均可使用。它是汇总所有相关活动和数据的核心实体，可完整追踪某笔贷款的发放过程。

在流程挖掘中，该属性对于构建案例视图至关重要，其中每个Loan Application ID代表一个端到端流程实例。通过该标识分析数据，可以计算案例级指标，例如总周期时间、返工循环和最终结果，从而全面了解贷款发放流程。

这是连接所有相关事件、构成单一端到端流程的关键案例标识，也是开展流程分析的基础。

通常是Temenos中主要贷款申请或交易实体的主键。具体表名和字段名请参阅Temenos文档，例如AA.ARRANGEMENT模块中的相关字段。

该元数据属性记录源系统最近一次数据提取或更新的日期和时间。它不代表业务事件，而是反映待分析数据的新鲜度。

该信息对于了解流程挖掘分析的时效性和开展数据治理至关重要，可帮助用户判断当前查看的是实时、每日还是每周数据，为分析结论和决策提供背景。

表示数据的新鲜度，对于数据治理以及帮助用户了解分析时效性至关重要。

这是在数据提取、转换和加载（ETL）过程中添加的元数据属性，通常设置为ETL运行的时间戳。

该属性用于标识活动数据来源的信息系统。在复杂IT环境中，贷款发放事件可能记录在多个系统中，例如前端门户、核心银行平台和文档管理系统。

指定源系统对于数据治理、问题排查和了解流程中的技术触点十分重要，有助于验证数据准确性，并揭示不同平台之间的流程碎片化。

标识数据来源，对于数据验证、问题排查和了解流程集成至关重要。

这是通常在数据提取和转换过程中添加的元数据属性。对于来自同一系统的所有记录，可以使用“Temenos Transact”等固定值。

信用评分是征信机构提供的、用于表示申请人信用状况的数值，是承保和决策流程中的关键因素。

在流程挖掘中，信用评分是重要的背景属性。将信用评分与最终结果关联，可分析贷款决策的一致性；还可按评分细分申请，观察低评分申请是否需要更长处理时间或更多人工干预。

为决策提供关键背景信息，支持分析信用状况如何影响流程路径、时长和结果。

通常由外部征信机构服务提供，并存储在Temenos的客户表或特定申请表中。

决策结果记录承保和审批阶段完成后贷款申请的最终状态，是整个流程的关键结果指标。

该属性对于分析流程有效性至关重要，可用于计算审批率和拒绝率。与信用评分、申请人类型等其他属性结合后，还可评估贷款决策的一致性。了解申请被拒的原因，是改进流程的关键。

表示流程的最终业务结果，可用于分析审批率、拒绝原因和决策一致性。

通常作为Temenos主要贷款申请记录中的状态字段存储，并在“Loan Decision Rendered”活动中更新。

该属性用于标识在贷款发放流程中执行特定任务的员工或团队成员。在流程挖掘中，这类人员通常称为“资源”。

按贷款专员分析绩效，有助于了解工作量分布、识别高绩效人员，并发现培训或流程标准化机会。它是资源绩效和工作量管理仪表板的基础，可帮助管理者优化团队效率并平衡任务分配。

将用户操作归属到具体个人或团队，从而支持工作量分析、绩效比较和资源优化。

通常可在审计轨迹表中找到，并与用户ID关联。可在Temenos的事件或交易记录中查找“USER_ID”“PROCESSED_BY”或“OWNER”等字段。

申请渠道表示客户采用的提交方式。不同渠道的数据质量、客户预期和处理要求可能不同，从而影响整体流程绩效。

按渠道分析流程，有助于识别效率最高的渠道，以及需要改进的渠道。例如，线上门户提交的申请平均处理速度可能快于网点提交的申请。这一洞察有助于优化渠道策略和资源配置。

支持比较不同客户交互渠道的绩效，帮助优化特定渠道的流程和用户体验。

通常在流程开始时捕获，并存储在主要贷款申请记录中。可在Temenos中查找“SOURCE”或“CHANNEL”字段。

结束时间标志着具体活动的完成。开始时间表示事件何时开始，结束时间则用于了解其持续时长。对于瞬时事件，结束时间可以与开始时间相同。

在流程分析中，同时具备开始时间和结束时间对于准确计算活动处理时间至关重要。这有助于区分申请被主动处理的时间与等待下一步骤的时间，是识别真正效率瓶颈的关键。

支持精确计算活动处理时间，对于在瓶颈分析中区分主动工作时间和空闲等待时间至关重要。

可能在审计日志中以独立的“END_TIME”字段提供，也可能需要使用序列中后续活动的开始时间推导。有关事件记录详情，请参阅Temenos文档。

该属性根据申请的金融产品对每笔贷款申请进行分类。不同贷款产品通常具有不同的流程、SLA和风险特征。

按贷款产品类型细分流程分析，对于开展有意义的比较至关重要，有助于解释周期时间、审批率和流程路径的差异。例如，抵押贷款申请流程通常比个人贷款流程更复杂、耗时更长。该属性支持同类比较和有针对性的改进。

支持按流程细分，对不同业务线的绩效进行比较并识别差异，因为不同业务线通常具有独特的流程要求。

这是贷款申请的核心属性，通常位于Temenos的主要申请表中。可查找与“PRODUCT_ID”或“PRODUCT_CATEGORY”相关的字段。

此属性表示申请中的贷款本金金额。贷款金额会显著影响流程路径、审核严格程度和所需审批。

按贷款金额分析流程，可以进行分组，了解高金额贷款是否遵循不同且更严格的流程。这有助于解释周期时间和承保工作量的差异。例如，超过特定阈值的贷款可能需要额外审批步骤，您可以通过流程挖掘将其可视化并进行验证。

支持按金额分析，了解贷款金额如何影响流程复杂度、周期时间和所需审批级别。

这是Temenos贷款申请记录中的基础字段。请查找类似“AMOUNT”或“REQUESTED_AMOUNT”的字段。

此属性为“Decision Outcome”提供背景信息。对于被拒申请，它会说明具体原因，例如“收入不足”“债务收入比过高”或“信用记录不佳”。

这些信息对于分析拒绝的根本原因非常有价值。通过分析最常见的拒绝原因，组织可以发现资格预审阶段的问题、改善客户沟通，或调整放贷标准。这些信息可直接支持减少返工、提升进入流程的申请整体质量。

为被拒申请提供关键背景信息，支持根因分析，从而提升申请质量并减少不必要的处理。

通常存储在Temenos中与最终决策状态关联的备注字段或原因代码字段中。

Customer Region表示申请人的地理位置，例如“北美”“欧洲”或某个州，从而支持按地理区域对流程进行分组。

按区域分析绩效，可以发现流程效率、审批率或产品受欢迎程度的区域差异。这些洞察可用于精准营销、资源分配，以及识别区域最佳实践或面临的挑战。

支持地理分析，比较不同区域的流程绩效，识别区域瓶颈并了解市场差异。

该信息属于客户档案或地址详情，存储在Temenos的客户信息文件（CIF）或等效客户主数据中。

此布尔属性是一个计算标志，用于表示贷款申请的承保阶段是否违反服务级别协议（SLA）。系统会将承保流程的实际时长与“Underwriting SLA Target”进行比较后确定结果。

该标志提供清晰的二元指标，简化SLA合规分析和报告。它直接用于仪表板和KPI，按时间、产品或贷款专员跟踪SLA违约率，帮助您主动管理绩效和合规风险。

为SLA合规提供简单的“是/否”指标，便于筛选、汇总和分析SLA违约的频率及根本原因。

该属性不在源系统中，而是通过计算“Underwriting Commenced”和“Underwriting Completed”活动之间的时长，并与“UnderwritingSlaTarget”属性比较后得到。

Underwriting SLA Target定义了承保阶段预期的服务级别协议，通常以工作小时或工作日衡量。该目标可能因贷款产品类型或金额等因素而异。

此属性是衡量实际绩效的基准，直接用于“Underwriting SLA & Compliance Status”仪表板，也是计算“SLA Breach Rate”KPI所必需的数据。分析SLA违约情况有助于发现延误原因，并管理运营与合规风险。

为绩效提供明确基准，支持衡量SLA达标情况，并识别可能超出目标的申请。

该值可能依据业务规则静态存储，也可能作为贷款申请中的字段存在，并由Temenos中的产品主数据派生。

此布尔属性用于区分人工用户执行的活动和自动化系统执行的活动，例如自动信用检查或初始验证规则。

了解自动化程度是发现进一步提升效率机会的关键。您可以比较自动化步骤与手动步骤在速度和一致性方面的差异。该分析有助于确定未来自动化计划的优先级，并衡量其影响。

区分系统驱动和人工驱动的活动，对于发现自动化机会并衡量现有自动化的影响至关重要。

通常根据与活动关联的用户派生。如果用户是系统账户或服务账户，则将该活动标记为自动执行；也可以根据事件类型本身进行判断。

此布尔标志用于识别代表返工的活动，即某个步骤或一系列步骤被重复执行。例如，“Supporting Documents Requested”发生在“Underwriting Commenced”之后，表示流程回环。

检测并标记返工是流程挖掘的核心优势之一。此属性支持轻松量化“Application Rework Rate”KPI。分析返工驱动因素，例如首次提交材料不完整，对于提升流程效率、降低成本和缩短周期时间至关重要。

突出显示低效流程循环中的活动，便于量化返工并分析其根本原因。

该属性不在源系统中，而是由流程挖掘引擎通过检测单个案例中的重复活动序列计算得到。

此属性将申请人划分为有意义的群组，例如“新客户”“现有客户”或“企业客户”。流程可能因申请人类型而异。例如，现有客户已有相关数据，处理速度可能更快。

按申请人类型分析流程，有助于了解不同客户群体的流程体验。您可以据此发现简化现有客户流程或为新客户提供更多支持的机会。这种分组是“Loan Decision Outcome Consistency”分析的关键。

支持按新客户和现有客户进行分组，分析流程差异，从而有针对性地改善客户体验。

通常通过检查申请人在申请时是否已在Temenos中拥有现有客户档案或ID来获取。

此属性表示执行某项活动的业务单元或部门，例如“贷款发起”“承保”或“结案”。它有助于了解组织不同部分之间的交接。

按部门分析流程，对于识别跨职能低效和交接延误至关重要。该分析可以揭示特定部门内部的沟通缺口或资源限制，清晰呈现组织瓶颈。

帮助可视化不同团队之间的工作流，从而分析交接耗时并识别组织瓶颈。

它通常不是事件日志中的直接字段，而是通过将用户（“AssignedLoanOfficer”属性）与人力资源主数据结合，映射到相应部门后派生得到。