Processomvandling genom processbrytning i bolånebranschen

Processomvandling genom processbrytning i bolånebranschen

Tidsstämpel: 28 september, 2023 4:16
Processtransformation genom Process Mining i Bolånebranschen PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Processomvandling genom processbrytning i bolånebranschen

Den viktigaste drivkraften för tillväxten i bolånebranschen är kundnöjdhet som drivs av snabbare service och konkurrenskraftig time to market. Utmaningarna med bolånebranschen är tung dokumentation, snabba beslut och efterlevnad av strikta regulatoriska riktlinjer. Bolånebranschen har också tidskrävande processer som hanteras antingen internt eller utlagda till externa leverantörer till exempel fastighetsbedömning, försäkring, bedömning av sakskador. Det är dags att se över sina affärsprocesser och effektivisera för att ligga i framkant.

Process mining håller på att bli en spelomvandlare i en strävan att åstadkomma processomvandling genom att revolutionera hur företag fungerar och servar sina kunder. Process mining tillämpar datavetenskap för att upptäcka processkarta, analysera ineffektivitet över IT-system som används för att driva affärer och förbättra arbetsflödet för processer. Finansiella institutioner kan använda händelseloggarna från sina informationssystem för att få röntgenbilder av affärsprocesser och tillhörande manuella aktiviteter, systemprestanda och tillämpa analyser för att identifiera flaskhalsar och andra förbättringsområden.

Process Mining hjälper till att analysera och identifiera friktioner, flaskhalsar och ineffektivitet från fotavtrycken från sådana komplexa processer och tillhörande manuella aktiviteter i arbetsflödet. Liksom många andra branscher står bolånebranschen inför ett ökande tryck för att effektivisera verksamheten, sänka kostnaderna, förbättra kundupplevelsen och säkerställa efterlevnad av ständigt växande komplexa regulatoriska rapporter. Process mining erbjuder ett nytt perspektiv på att uppnå dessa mål genom att tillhandahålla en datadriven och analytisk metod för att förstå, optimera och transformera bolåneprocesser.

Nedan finns nyckelområden som företagsledare bör överväga när de antar process mining.

  1. Datadrivna insikter: Process mining utnyttjar den enorma mängden digital data som genereras samtidigt som kunden servar, såsom långivning, emissionsgarantier och kundhantering, för att avslöja värdefulla insikter och dolda ineffektiviteter och flaskhalsar. Det ger transparens i hela processen genom att visualisera hela resan från kundkontakt till låneavslut. Detta hjälper till att identifiera områden där optimering och förbättring genom automatisering och processoptimering kan göras vilket resulterar i snabbare lånegodkännanden och förbättrad kundnöjdhet.
  2. Kontinuerlig förbättring: Bolåneprocesser är komplexa och involverar ofta flera intressenter, inklusive låntagare, låneansvariga, försäkringsgivare och efterlevnadsteam. Process mining underlättar kontinuerliga förbättringar genom att peka ut områden för förbättring och göra det möjligt för organisationer att spåra effekten av processförändringar över tid.
  3. Efterlevnad och riskreducering: Bolånebranschen är mycket reglerad, och varje bristande efterlevnad kan resultera i rejäla böter och skada på ryktet. Process mining kan hjälpa till att säkerställa att processer följer regulatoriska krav genom att identifiera avvikelser och bristande överensstämmelse med fastställda aktiviteter. Detta proaktiva tillvägagångssätt minskar risken för regelöverträdelser.
  4. Kostnadsminskning: Ineffektivitet i bolåneprocesser kan leda till högre driftskostnader. Process mining identifierar kostnadsdrivare och områden där resurser kan fördelas bättre, vilket i slutändan minskar driftskostnaderna och ökar lönsamheten.
  5. Predictive Analytics: Förutom retrospektiv analys kan process mining också användas för prediktiv analys. Många verktyg tillhandahåller AI-ML-kapacitet för att identifiera överensstämmelse och avvikelse och utföra simuleringarna på den befintliga processen.

Vad kan vi uppnå? Viktiga KPI:er adresserade av Process Mining

Process mining kan hjälpa bolåneföretag att ta itu med olika nyckelprestandaindikatorer (KPI:er) genom att tillhandahålla insikter och datadrivna lösningar. Nedan finns några nyckeltal och användningsfall inom bolånebranschen som kan förbättras och utforskas genom tillämpning av process mining.

1. Handläggningstid för lån:

Insikter med hjälp av process mining:Process mining identifierar flaskhalsar, förseningar och ineffektivitet i låneprocessen. Genom att effektivisera och optimera arbetsflöden kan bolåneföretag minska handläggningstiden, vilket leder till snabbare lånegodkännanden

2. Kostnad per lån:

Insikter med hjälp av process mining: Process mining kan lokalisera kostnadsdrivande faktorer inom bolåneprocesser. Genom att optimera resursallokeringen, minska manuellt arbete och eliminera överflödiga uppgifter kan organisationer sänka kostnaden per lån.

3. Avslag på ansökan och behandlingstid:

Insikter med hjälp av process mining: Process mining kan identifiera mönster av avvisade låneansökningar. Genom att analysera dessa mönster kan bolåneföretag förfina emissionskriterier, förbättra kommunikationen med sökande och minska antalet avslag. Genom att automatisera dokumentverifiering och minska manuell hantering kan organisationer påskynda verifieringsprocessen.

4. Efterlevnad av efterlevnad:

Insikter med hjälp av process mining: Bolåneprocesser måste följa många regulatoriska krav. Process mining hjälper till att identifiera avvikelser och bristande efterlevnadsproblem, vilket gör det möjligt för organisationer att proaktivt ta itu med dem och minska risken för regulatoriska böter.

5. Optimalt resursutnyttjande och kostnader för uppkomst av lån:

Insikter med hjälp av process mining: Genom att identifiera ineffektivitet i långivningsprocessen hjälper process mining till att minska kostnaderna i samband med att skaffa nya lån. Företag kan använda denna information för att optimera resursallokeringen och minska över- eller underutnyttjande. I detta ingår att dra ner på det administrativa arbetet och att minska behovet av omarbetning på grund av fel.

Vad kan säkerställa en framgångsrik processomvandling?

Processomvandling sker inte ensam genom att använda processutvinningsverktyg – de ger den första utsikten för att förbättra ineffektiviteten. Transformation är automatisering av manuella uppgifter genom hela processerna. Organisationer bör överväga att följa i samband med process mining för att säkerställa fullständiga åtgärder för att eliminera ineffektivitet.

  • Automatisering av manuella uppgifter (säg genom RPA-automatisering)
  • Antagande av digitalisering i processen (Dokumentation, kundkopplingar etc.)
  • Användning av bots och API:er i den övergripande arbetsströmmen

 Sammanfattningsvis ger process mining hypoteksbolag värdefulla insikter och verktyg för att hantera nyckeltal. Genom att optimera processer och ta tillvara digitalisering och automatisering kan bolåneorganisationer uppnå bättre resultat i en mycket konkurrensutsatt och reglerad bransch. Det gör det möjligt för bolåneföretag att låsa upp värdet av sina data, förbättra effektiviteten, minska kostnaderna, förbättra efterlevnaden och minska tiden till marknaden.

Den här bloggen är medförfattare av Sivasakthi Dhandapani ( Solution Architect på Tata Consultancy Services)

Tidsstämpel:

Mer från Fintextra