您的贷款发放数据模板

事件时间戳 (Event Timestamp) 或开始时间记录了活动发生的精确时刻。这种时间数据对于按时间顺序排列事件以及构建流程流的准确呈现至关重要。

在分析中，时间戳用于计算所有基于时长的指标，包括整体周转周期、单个活动的处理时间以及步骤之间的等待时间。这支持识别瓶颈、监控 SLA 达成情况并追踪一段时间内的绩效趋势，这些对于“整体贷款处理时间分析”和“贷款审批周期趋势”等仪表板至关重要。

时间戳提供了事件的时间顺序，对于计算所有绩效指标（如周期时间和等待时间）至关重要。

此类数据通常存在于系统事件日志或事务表中的活动或状态更新记录旁，通常标记为“创建日期”或“状态时间戳”。

该属性记录了贷款发放生命周期中每个步骤的名称，例如“提交申请”、“信用检查完成”或“给出贷款决策”。这些活动构成了所发现的流程图中的节点。

分析这些活动的顺序和频率是流程挖掘的核心。它有助于了解实际的流程流转，识别偏离标准程序的情况，并精准定位瓶颈或返工率较高的区域。具体的活动名称对于计算特定阶段的 KPI（如核保处理时间）至关重要。

活动定义了流程的步骤。分析其顺序、频率和持续时间是理解和改进流程流的基础。

此类信息通常根据 Finastra Fusion Mortgagebot 内部的系统事件日志、状态变更记录或任务完成条目生成。

贷款申请 ID (Loan Application ID) 是识别每项贷款申请全生命周期的唯一标识。它是整合所有相关活动和数据的核心实体，可完整追踪特定贷款的整个发放流程。

在流程分析中，该 ID 是构建各案例端到端视图的基础。从“提交申请”到“放款”或“因拒绝而关闭贷款”的所有活动都与此唯一标识关联，从而实现循环周期计算、识别流程变体并追踪特定贷款的办理路径。

这是必不可少的案例 ID (Case ID)，它将所有相关事件连接成一个流程实例，是进行任何流程挖掘分析的基础。

这是 Finastra Fusion Mortgagebot 内部贷款申请的主要标识符，通常存在于所有与贷款处理相关的模块和表中。

该属性记录了从源系统最近一次提取数据的日期和时间，为分析数据的时效性提供了背景信息。

在任何分析或仪表板中，了解数据的实时性对于做出明智决策都至关重要。此时间戳可帮助用户了解他们查看的是实时信息还是特定时间点的快照，这对于区分运营监控与战略分析非常重要。

告知用户数据的及时性，确保分析是基于已知且可接受期限内的数据进行的。

该值是在数据提取和转换 (ETL) 过程中生成并标记在数据集上的。

该属性指定了数据的来源系统，例如“Finastra Fusion Mortgagebot”。在具有多个集成系统的环境中，此字段有助于区分数据源。

虽然在单系统分析中通常是静态值，但在合并来自不同平台（如独立的 CRM 或文档管理系统）的数据时，它变得至关重要。它确保了数据血缘清晰，并通过追溯到正确的源头来帮助解决数据质量问题。

提供有关数据来源的关键背景信息，确保可追溯性并辅助数据治理，特别是在多系统环境中。

这通常是在数据提取和转换 (ETL) 过程中添加的静态值，用于将“Finastra Fusion Mortgagebot”识别为来源。

开始时间 (StartTime) 记录活动何时开始，而结束时间 (EndTime) 标记其完成。在贷款发放的许多事件中，开始和结束时间可能完全相同，代表这是一个瞬间发生的事件。然而，对于具有可衡量时长的活动（如“核保审查”），此字段至关重要。

拥有明确的结束时间可以直接计算活动的处理时间，而不是通过下一个活动的开始时间来推断。这种方法更加准确，因为它能将真实的处理时间与闲置或等待时间区分开，这对于“核保瓶颈深度钻取”仪表板非常关键。

能够精准计算活动处理时间，将其与后续的等待时间区分开来，从而实现更准确的瓶颈分析。

查阅 Finastra Fusion Mortgagebot 文档或系统日志。这可能被记录为“完成日期”、“结束日期”，如果不是显式可用的，则可能需要衍生计算。

该属性记录了每项贷款申请在发放流程中的最终业务结果。这是一个关键的案例级属性，定义了流程实例的成功与否。

该属性是“贷款申请拒绝趋势”仪表板和“基于风险的贷款决策一致性”分析的基础。通过按结果对流程图进行过滤和细分，分析人员可以识别导致拒绝或批准的常见流程模式。它直接支持了贷款申请拒绝率 KPI 的计算。

定义每个 case 的业务结果，支持对成功和失败的流程流进行对比分析以查找根因。

这通常是贷款申请案例的最终状态，可在 Finastra Fusion Mortgagebot 的主案例或申请表中找到。

该属性用于识别处理申请的主要员工（即信贷员）。此人通常是申请人的主要联系人，负责引导申请完成整个流程。

这一维度对于绩效和工作量分析至关重要。“信贷员工作量分布”等仪表板直接使用该属性来可视化每位信贷员的在办贷款数量和平均处理时间。它能帮助管理层识别优秀员工、可能超负荷的员工，以及资源平衡或培训的机会。

支持工作负载分布和资源绩效分析，并识别与资源相关的瓶颈或最佳实践。

查阅 Finastra Fusion Mortgagebot 文档。这可能存储在贷款申请标题数据或分配表中，并链接到用户管理模块。

该属性专门用于识别负责流程中关键核保阶段的核保人员。核保人员负责评估贷款风险并提出批准或拒绝的建议。

对于“核保瓶颈深度钻取”仪表板，此属性必不可少。它支持按个人核保员对核保处理时间和排队时间进行细分，有助于了解绩效差异，确保决策的一致性，并管理核保团队内部的工作负载。

对于核保阶段的详细分析至关重要，支持核保团队的绩效比较和工作量管理。

查阅 Finastra Fusion Mortgagebot 文档。此信息通常在案件分配到核保队列或特定核保员时记录。

该属性指定了申请的来源，例如是通过在线门户、移动应用、信贷员直接提交，还是通过第三方经纪人提交。

了解渠道对于运营和战略分析非常重要。“整体贷款处理时间分析”仪表板使用该属性来比较不同渠道的效率。这可以揭示某些渠道是否会导致更长的处理时间、更高的拒绝率或需要更多返工，从而为流程优化和营销策略提供洞察。

支持在不同面向客户的渠道之间进行绩效比较，有助于优化特定渠道的流程和资源配置。

查阅 Finastra Fusion Mortgagebot 文档。此信息通常在创建申请时捕获。

该属性包含在“信用检查完成”活动期间从征信机构获取的数值信用评分。它是评估申请人资信状况的关键因素。

在“基于风险的贷款决策一致性”仪表板中，信用评分与最终决策结果相关联。这种分析有助于确保贷款决策公平、一致且符合机构的风险偏好。它可以突出潜在的不一致性，例如信用分相似的申请人却得到了不同的结果。

风险评估的关键数据点，该属性有助于分析贷款决策的一致性和公平性。

查阅 Finastra Fusion Mortgagebot 文档。这些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。

该属性用于识别负责该贷款的具体网点或办公室。对于拥有多个办公地点的的大型机构来说，这是一个关键的组织维度。

在“信贷员工作量分布”仪表板中，该属性支持在网点层级汇总绩效分析。它有助于比较不同网点之间的效率、工作量和结果，突出区域绩效差异，并为整个组织的资源分配提供决策依据。

支持跨不同地域或组织单元进行绩效基准测试和工作量分析。

查阅 Finastra Fusion Mortgagebot 文档。这可能与信贷员的用户配置文件相关联，或在申请受理期间选择。

该指标代表活动完成所需的实际时间，计算方式为活动结束时间 (EndTime) 与开始时间 (StartTime) 之差。它衡量的是主动工作时间，有别于活动之间的闲置或等待时间。

处理时间是进行绩效分析和识别瓶颈的核心指标。在“核保瓶颈深度钻取”中，核保活动的这一指标揭示了核保人员主动处理案例的时长。将一个案例中所有活动的处理时间相加，即可得到总接触时间 (touch time)，这是衡量流程效率的关键指标。

衡量活动的实际工作时长，有助于将增值时间与非增值等待时间区分开来，实现精确的效率分析。

该属性不直接存在于源系统中，而是在数据准备期间通过从事件结束时间 (EventEndTime) 中减去事件时间戳 (EventTimestamp) 计算得出。

当贷款的“决策结果”为“拒绝”时，此属性提供了具体原因。原因可能包括信用记录不佳、收入不足、材料不全或物业评估问题等。

这是“贷款申请拒绝趋势”仪表板的关键属性。分析最频繁出现的拒绝原因可为流程改进提供切实的见解。例如，如果由于材料不全导致的拒绝数量很高，则可能表明需要优化材料收集流程或加强与申请人的沟通。

提供流程失败的根因，支持针对性改进，从而提高批准率并减少无效劳动。

查阅 Finastra Fusion Mortgagebot 文档。这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。

此布尔属性是将阶段的实际持续时间与其目标 SLA 进行比较的结果。例如，如果“核保开始”与“核保完成”之间的时间大于“核保 SLA 目标”，则其值为“是”。

该标记通过创建清晰的二元维度进行过滤和聚合，简化了“SLA 达成与违规分析”仪表板中的分析。它支持快速计算 SLA 达成率 KPI，并有助于深入挖掘经常违反服务水平协议的申请的具体特征（如贷款类型或网点）。

为任何指定的 case 提供简单、清晰的 SLA 失败指示，从而更容易过滤、聚合和分析违规根因。

该属性在数据准备阶段计算。逻辑为：(实际时长 > 核保 SLA 目标) ? 是 : 否。

此布尔属性用于区分系统自动执行的任务（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。

分析此属性有助于了解流程的自动化程度。它可用于比较自动化步骤与手动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非常有价值。

有助于衡量流程中的自动化程度，并发现通过新的自动化举措进一步提升效率的机会。

这通常是通过检查与活动关联的“用户”来衍生的。如果用户是系统或服务帐户，则该标记设为“是”。

如果同一贷款申请 ID 重复出现特定活动（如“请求补充材料”或“退回核保审查”），则此布尔属性将设为“是”。它有助于明确标记和量化返工循环。

在“返工与冗余步骤图”仪表板中，此标记可用于直观地突出显示返工循环，或过滤出返工程度较高的案例。计算返工活动率 KPI 变得非常简单，只需统计“是返工”为真的事件即可。这有助于将改进工作重点放在重复劳动的根本原因上，如沟通不畅或数据录入错误。

显式识别并量化返工，从而更容易分析流程低效和循环的原因及影响。

该属性在数据转换层通过检查给定案例 ID (CaseId) 是否已经出现过相同的活动名称来计算。

该属性指定了核保流程时长的服务水平协议 (SLA) 目标，通常以营业小时或天数表示。此目标可能根据贷款类型或风险类别等因素而有所不同。

这是“SLA 达成与违规分析”仪表板及整体 SLA 达成率 KPI 的关键输入。通过将实际核保处理时间与此目标进行对比，可以将每个案例标记为“达标”或“违规”。这有助于根据对客户的承诺或内部目标来监控绩效，并识别 SLA 失败的根本原因。

提供衡量实际绩效的基准，支持对 SLA 合规性的直接监控和对违规行为的识别。

这可以存储为静态业务规则，也可以作为贷款申请本身的字段，可能由 Finastra Fusion Mortgagebot 内部的规则引擎衍生而来。

该指标衡量贷款申请在信用检查完成后、核保正式开始前所处的闲置等待时间。其计算方式为“信用检查完成”与“核保开始”时间戳之间的时长。

此 KPI 对于“核保瓶颈深度钻取”至关重要，因为它将等待时间与主动处理时间分离开来。较长的排队时间可能表明资源短缺、工作分配低效或系统延迟。缩短排队时间通常是提高整体流程速度和效率的关键目标。

隔离关键流程阶段前的等待时间，为减少闲置时间和提高流转效率提供明确的目标。

该属性在数据分析或 ETL 过程中计算得出，方法是找出每个案例中“信用检查完成”与“核保开始”事件之间的时间差。

该属性根据申请人请求的具体抵押贷款产品对贷款申请进行分类。不同的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 (Loan Type) 分析流程是一项基础实践。它可以揭示某些产品是否具有明显更长的周期或更高的拒绝率。这种细分对于识别特定产品的瓶颈，以及确保正确应用合规检查（如“合规违规路径”分析）至关重要。

不同的贷款产品通常具有不同的流程路径和 SLA，这使得该属性对于有意义的对比分析和过滤至关重要。

这是在申请流程开始时选择的基础数据点，存储在 Finastra Fusion Mortgagebot 的主贷款申请数据中。

该属性代表申请的抵押贷款本金金额。它是每项申请的关键财务指标，通常会影响流程本身，例如，大额“巨型”贷款可能需要额外的审批步骤。

在分析中，贷款金额 (Loan Amount) 可用于细分流程，并调查贷款价值与处理时间、批准率或审查严厉程度之间的相关性。例如，可能会发现超过一定阈值的贷款在核保阶段总是耗时更长。这为流程流转提供了宝贵的业务背景。

允许对贷款组合进行财务分析，并有助于调查贷款金额是否影响流程行为（如周期时间或批准率）。

这是在申请提交过程中输入的核心字段，存储在 Finastra Fusion Mortgagebot 的主贷款申请数据中。

风险类别 (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级。它将复杂的风险评估简化为几个直观的层级。

该属性对于“基于风险的贷款决策一致性”仪表板至关重要。通过对贷款进行分类，可以更轻松地观察风险特征相似的申请在决策结果上是否保持一致。此类分析有助于支持合规监管，并协助完善内部风险评估模型。

简化复杂的风险数据，支持对决策一致性以及与公司风险策略一致性的高层级分析。

这可能是由 Finastra Fusion Mortgagebot 的内部决策引擎或相关风险管理模块计算并存储的字段。