Prosesstransformasjon gjennom prosessgruvedrift i boliglånsindustrien

Prosesstransformasjon gjennom prosessgruvedrift i boliglånsindustrien

Tidsstempel: 28. september 2023 4
Prosesstransformasjon gjennom prosessutvinning i boliglånsindustrien PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Prosesstransformasjon gjennom prosessgruvedrift i boliglånsindustrien

Nøkkeldriveren for veksten i boliglånsbransjen er kundetilfredshet drevet av raskere service og konkurransedyktig time to market. Utfordringene med boliglånsbransjen er tung dokumentasjon, rettidige beslutninger og overholdelse av strenge regulatoriske retningslinjer. Boliglånsbransjen har også tidkrevende prosesser som håndteres enten internt eller outsourcet til eksterne leverandører, for eksempel eiendomsvurdering, forsikring, taksering av materielle skader. Det er på tide å gjennomgå forretningsprosessene deres og effektivisere for å ligge i forkant.

Prosessgruvedrift er i ferd med å bli en game-changer i et forsøk på å bringe prosesstransformasjon ved å revolusjonere måten selskaper opererer og betjener kundene sine på. Prosessgruvedrift bruker datavitenskap for å oppdage prosesskart, analysere ineffektivitet på tvers av IT-systemer som brukes til å drive virksomhet, og forbedre arbeidsflyten til prosesser. Finansinstitusjoner kan bruke hendelsesloggene fra informasjonssystemer for å få røntgenbilder av forretningsprosesser og tilhørende manuelle aktiviteter, systemytelse og bruke analyser for å identifisere flaskehalser og andre forbedringsområder.

Process Mining hjelper til med å analysere og identifisere friksjoner, flaskehalser og ineffektivitet fra fotavtrykkene til slike komplekse prosesser og tilhørende manuelle aktiviteter i arbeidsflyten. Som mange andre bransjer, står boliglånsbransjen overfor økende press for å effektivisere driften, redusere kostnader, forbedre kundeopplevelsen og sikre overholdelse av stadig voksende kompleks regulatorisk rapportering. Prosessgruvedrift gir et nytt perspektiv på å oppnå disse målene ved å tilby en datadrevet og analytisk tilnærming til å forstå, optimalisere og transformere boliglånsprosesser.

Nedenfor er nøkkelområder som bedriftsledere bør vurdere når de tar i bruk prosessgruvedrift.

  1. Datadrevet innsikt: Prosessgruvedrift utnytter den enorme mengden digitale data som genereres mens de betjener kunden, for eksempel låneopprinnelse, forsikring og kundeadministrasjon, for å avdekke verdifull innsikt og skjulte ineffektiviteter og flaskehalser. Det gir åpenhet i ende-til-ende-prosessen ved å visualisere hele reisen fra kundekontakt til låneavslutning. Dette hjelper til med å identifisere områder hvor optimalisering og forbedring gjennom automatisering, og prosessoptimalisering kan gjøres, noe som resulterer i raskere lånegodkjenninger og forbedret kundetilfredshet.
  2. Kontinuerlig Forbedring: Boliglånsprosesser er komplekse og involverer ofte flere interessenter, inkludert låntakere, låneansvarlige, underwriters og compliance-team. Prosessgruvedrift muliggjør kontinuerlig forbedring ved å finne områder for forbedring og gjøre det mulig for organisasjoner å spore virkningen av prosessendringer over tid.
  3. Samsvar og risikoreduksjon: Boliglånsbransjen er svært regulert, og ethvert mislighold kan resultere i store bøter og omdømmeskader. Prosessgruvedrift kan bidra til å sikre at prosesser overholder regulatoriske krav ved å identifisere avvik og avvik fra fastsatte aktiviteter. Denne proaktive tilnærmingen reduserer risikoen for regelbrudd.
  4. Kostnadsreduksjon: Ineffektivitet i boliglånsprosesser kan føre til høyere driftskostnader. Prosessgruvedrift identifiserer kostnadsdrivere og områder hvor ressursene kan fordeles bedre, noe som til slutt reduserer driftskostnadene og øker lønnsomheten.
  5. Prediktiv Analytics: Annet enn retrospektiv analyse, kan prosessmining også brukes til prediktiv analyse. Mange verktøy gir AI-ML-funksjoner for å identifisere samsvar og avvik og utføre simuleringene på den eksisterende prosessen.

Hva kan vi oppnå? Nøkkel-KPI-er adressert av Process Mining

Prosessgruvedrift kan hjelpe boliglånsselskaper med å adressere ulike nøkkelytelsesindikatorer (KPIer) ved å gi innsikt og datadrevne løsninger. Nedenfor er noen KPIer og brukstilfeller i boliglånsbransjen som kan forbedres og utforskes gjennom bruk av prosessmining.

1. Behandlingstid for lån:

Innsikt ved hjelp av prosessmining:Prosessutvinning identifiserer flaskehalser, forsinkelser og ineffektivitet i låneoppstartsprosessen. Ved å effektivisere og optimalisere arbeidsflyten kan kredittforetak redusere behandlingstiden, noe som fører til raskere godkjenning av lån

2. Kostnad per lån:

Innsikt ved hjelp av prosessmining: Prosessgruvedrift kan finne kostnadsdrivere innenfor boliglånsprosesser. Ved å optimalisere ressursallokering, redusere manuelt arbeid og eliminere overflødige oppgaver, kan organisasjoner redusere kostnadene per lån.

3. Søknadsavvisning og behandlingstid:

Innsikt ved hjelp av prosessmining: Prosessgruvedrift kan identifisere mønstre av avviste lånesøknader. Ved å analysere disse mønstrene kan kredittforetak avgrense forsikringskriterier, forbedre kommunikasjonen med søkere og redusere avslagsraten. Ved å automatisere dokumentverifisering og redusere manuell håndtering, kan organisasjoner fremskynde verifiseringsprosessen.

4. Overholdelse av samsvar:

Innsikt ved hjelp av prosessmining: Boliglånsprosesser må overholde en rekke regulatoriske krav. Prosessmining hjelper til med å identifisere avvik og problemer med manglende overholdelse, slik at organisasjoner kan håndtere dem proaktivt og redusere risikoen for regulatoriske bøter.

5. Optimal ressursutnyttelse og låneoppstartskostnader:

Innsikt ved hjelp av prosessmining: Ved å identifisere ineffektivitet i låneoppstartsprosessen, hjelper prosessutvinning å redusere kostnadene forbundet med å anskaffe nye lån. Bedrifter kan bruke denne informasjonen til å optimalisere ressursallokering og redusere over- eller underutnyttelse. Dette inkluderer å kutte ned på administrativt arbeid og redusere behovet for etterarbeid på grunn av feil.

Hva kan sikre en vellykket prosesstransformasjon?

Prosesstransformasjon skjer ikke alene ved å bruke prosessgruveverktøy – de gir den første utsikten til å forbedre ineffektiviteten. Transformasjon er automatisering av manuelle oppgaver gjennom prosessene. Organisasjoner bør vurdere å følge i forbindelse med prosessutvinning for å sikre fullstendig handling for å eliminere ineffektivitet.

  • Automatisering av manuelle oppgaver (for eksempel gjennom RPA-automatisering)
  • Adopsjon av digitalisering i prosessen (dokumentasjon, kundeforbindelser etc.)
  • Bruk av boter og API-er i den overordnede arbeidsstrømmen

 Oppsummert gir prosessmining kredittforetakene verdifull innsikt og verktøy for å adressere nøkkelindikatorer. Ved å optimalisere prosesser og ta i bruk digitalisering og automatisering kan boliglånsorganisasjoner oppnå bedre resultater i en svært konkurranseutsatt og regulert bransje. Det gjør det mulig for kredittforetak å låse opp verdien av dataene deres, forbedre effektiviteten, redusere kostnader, forbedre overholdelse og redusere tiden til markedet.

Denne bloggen er medforfatter av Sivasakthi Dhandapani ( Solution Architect hos Tata Consultancy Services)

Tidstempel:

Mer fra Fintextra