Process mining in de praktijk bij een hypotheekverstrekker

07 juni 2018 Consultancy.nl

Organisaties moeten steeds adaptiever zijn om in te spelen op veranderingen in hun omgeving. Het flexibiliseren en versnellen van processen door gebruik te maken van process mining levert hieraan een bijdrage. Op papier lijkt dat niet zo ingewikkeld, maar in de praktijk blijkt dat de schijn bedriegt. Vier adviseurs van Improven – André van Hofwegen, Lisa van den Berg, Marc Hählen en Rick Moolenaar – over de mogelijkheden van process mining aan de hand van een praktijkcase bij een hypotheekverstrekker.

Veel organisaties denken een goed beeld te hebben van hun processen en de efficiency daarvan. Er zijn procesontwerpen gemaakt en op basis daarvan is vaak een geautomatiseerd systeem ingericht dat de processen ondersteunt. Maar lopen de processen ook zoals de organisatie dat heeft bedacht? En hoe vaak gaan processen in één keer goed? Is er zicht op hoe vaak bijvoorbeeld rework of work arounds worden toegepast? In de praktijk blijkt dit inzicht er vaak niet te zijn – het bedachte proces is vrijwel nooit het echte proces. Extra handelingen, onbewuste keuzemomenten, controles, wachttijden of andere uitzondering zijn allemaal oorzaken van een suboptimaal proces.

Technologie kan uitkomst bieden om deze ‘verborgen fabriek van de organisatie’ aan te pakken. Slimme systemen kunnen met behulp van process mining blootleggen wat er echt gebeurt binnen de bedrijfsvoering.

Wat is process mining?

Process mining is een specialisme binnen datamining. Datamining wordt gebruikt om patronen in de bestaande data te ontdekken. Daarnaast is de analyse bedoeld voor het voorspellen van de trends in de data. Process mining richt zich op de data binnen processen. Door het extraheren van data uit IT-systemen geeft process mining een exact beeld van hoe een bepaald proces functioneert. Deze informatie gebruikt men weer voor het verbeteren van de processen. Datamining is dus gericht op data in het algemeen en process mining focust zich op gebeurtenissen (events en processen).

In de praktijk vult process mining het gat op tussen datamining en procesanalyse door aan te geven waar precies de knelpunten zitten. Met process mining worden procesmodellen ontdekt op basis van data. Het letterlijk volgen en analyseren van de zogenaamde event logs zorgt voor een gedetailleerd inzicht in de processen waardoor knelpunten zichtbaar worden en processen zeer gericht kunnen worden geoptimaliseerd. Daarnaast geeft process mining inzicht in waar knelpunten zijn ontstaan, waar datamining alleen bepaalde trends aangeeft.

Process mining in de praktijk bij een hypotheekverstrekker

Process mining in de praktijk

Een grote hypotheekverstrekker heeft zijn proces uitgedacht in de onderstaande stappen:

  1. Registreren van de aanvraag
  2. Verwerken of aanpassen van de aanvraag
  3. Documenten uploaden
  4. Documenten controleren
  5. Uitbrengen renteaanbod
  6. Finale renteaanbod versturen
  7. Afsluiten lening
  8. Doorvoeren lening in administratie

De organisatie worstelt met te lange doorlooptijden en daardoor met ontevreden klanten. Hoewel bij het ontwerp van de processen is ontworpen dat de doorlooptijd maximaal tien dagen is, blijkt hier in praktijk weinig van terecht te komen. De medewerkers geven aan dat het proces in grote lijnen wordt gevolgd. Weliswaar zijn er af en toe cases die wat extra werk vragen, omdat de informatie onvolledig is, maar dat is naar hun idee slechts een klein percentage. Om te helpen analyseren, besluit de organisatie process mining toe te passen.

Allereerst wordt een discovery-methode toegepast. Met deze methode wordt het proces op basis van de data inzichtelijk gemaakt. Door middel van zogenaamde event logs wordt het proces vastgelegd. Event logs zijn gebeurtenissen die worden geregistreerd en opgeslagen. Zo krijgt elke handeling die het systeem of de medewerker doet een eigen record. Per case kan inzichtelijk worden gemaakt welke events er allemaal hebben plaatsgevonden voor die case. Als dit met een grote hoeveelheid cases wordt gedaan, worden de grote lijnen van het proces inzichtelijk met de hoeveelheden die een bepaalde gang volgen. Zo wordt het feitelijke proces weergegeven.

Er wordt dus puur op basis van events logs een proces in kaart gebracht. Er wordt op dat moment nog niet vergeleken met het bedachte proces. Bij de hypotheekadviseur valt op dat er van de 100 cases maar liefst 45 van activiteit 4, documenten controleren, teruggaan naar activiteit 2, verwerken of aanpassen van de aanvraag. Blijkbaar wordt vaak onvolledige of onjuiste informatie aangeleverd. Verder valt op dat na activiteit 5, uitbrengen renteaanbod, in 15 van de 100 gevallen de doorlooptijden zeer hoog oplopen. De doorlooptijd tussen activiteit 6, 7 en 8 varieert van 8 dagen tot 24 dagen.  

De tweede stap is conformance checking. Dit houdt in dat het proces dat eerder is vastgesteld in de discovery-fase wordt onderworpen aan de vergelijking met het daadwerkelijke proces. Het verschil tussen het ogenschijnlijk perfecte proces en de werkelijkheid wordt in beeld gebracht. Een proces kan bijvoorbeeld bedacht zijn als ACBD maar in de praktijk verlopen als ADBC of meerdere verschillende routeringen volgen.

De uitkomst van conformance checking is het verschil tussen het beoogde en het daadwerkelijke procesmodel. De constateringen die eerder zijn gedaan voor de hypotheekverstrekker laten zien dat er wat verschillen zijn in workflows en in voorspelde doorlooptijd. Mogelijke inhoudelijke uitkomsten zijn dat processtappen afwijken in volgorde of dat sommige producten anders het proces doorlopen dan verwacht.

Process mining kan gebruikt worden om processen efficiënter te laten verlopen

In de laatste fase, enhancement, wordt informatie uit de event logs gebruikt om procesverbeteringen aan te brengen. De event logs bevatten informatie die bijvoorbeeld bijzonderheden in de doorlooptijden laten zien of percentuele verschillen in wel of geen goedkeuring. De vervolgstap is om na te gaan of het werkelijke proces gewenst is of aangepast moet worden naar het beoogde proces. Daarnaast kan een vervolgstap zijn om na te gaan wat voor soort producten een andere routing volgen en om welke reden. De hypotheekverstrekker constateert dat de informatie vaak onjuist wordt aangeleverd. Ze besluiten hun klanten beter te informeren door de online applicatie voor aanvragen te verhelderen. Bovendien verbeteren ze de sturing op het goedkeuringsproces.

Gebruik van process mining

Process mining kan gebruikt worden om processen efficiënter te laten verlopen. Door inzicht in de event logs worden knelpunten in kaart gebracht die inefficiëntie in de hand werken. Daarnaast kan process mining ook besparingen opleveren in zowel tijd als geld.

De aanpak kan voor een organisatie inzicht bieden in bijvoorbeeld handelingen die op heel verschillende manieren worden uitgevoerd of procesactiviteiten die geheel niet worden uitgevoerd. Dit geeft de organisatie handvatten om processen beter te beoordelen en te verbeteren naar aanleiding daarvan.

Voor elk proces dat wordt ondersteund door een systeem dat aan event logging doet, kan een organisatie besluiten te minen. Alle processtappen worden zichtbaar. Dit betekent concreet dat wanneer er verschillende routeringen zijn voor hetzelfde of een ander product, dit kenbaar wordt gemaakt door middel van process mining. Daarnaast wordt duidelijk hoe lang een activiteit duurt en waarom een proces wellicht minder efficiënt is. De weg die elk product of elke dienst of handeling doorloopt, wordt zichtbaar gemaakt.

Uiteraard is er wel een aantal randvoorwaarden waaraan moet worden voldaan om goed process mining te kunnen toepassen. Zo staat of valt het met de datakwaliteit en mogelijkheid om event logs te achterhalen. Daarnaast ondersteunt (hetzelfde) systeem vaak niet alle activiteiten. Dat maakt het in kaart brengen van het werkelijke proces een stuk complexer.

Gerelateerd: Gebruik van Process Mining kan Lean Six Sigma versterken.

Nieuws

×
A.T. Kearney Accenture ACE Adaptif Adlasz Adviesgroep Novius Anderson MacGyver Andersson Elffers Felix Annalise Arthur D. Little AT Osborne Atos Consulting Avantage Reply B&A Bain & Company Baker Tilly BCG Platinion BDO BearingPoint Berenschot Best Value Group Bisnez BlinkLane Consulting BluPoint BMC Boer & Croon Corporate Finance Boer & Croon Management Bostec Boston Consulting Group Bright & Company | People Strategy buro C5 Bvolve Capgemini Invent Centric Cmotions COMATCH Conclusion Considerati Count & Cooper De Kleine Consultant Deloitte Delta Capita Dimensys Ecorys Eden McCallum Energyprofs Enigma Consulting EY EY-Parthenon Finavista Finext First Consulting flowresulting Front Consulting Galan Groep GalanNXT Grant Thornton Groenewout Gupta Strategists Gwynt Hamstra & Partners Hermes | Partners Hospitality Group Hot ITem House of Performance IG&H Consulting & Interim Improven InContext innergo innogy Consulting INNOPAY Intermedius ITDS Business Consultants JBR JBR Interim Executives Kirkman Company KplusV KPMG Kruger KWINK groep Leeuwendaal M3 Consultancy Magnitude Consulting Magnus Marktlink McKinsey & Company Mercer Methis Consulting METRI Mitopics MLC Mobilee Möbius Monitor Deloitte Morgens MSR Consulting Group OrangeX Ordina Oxyma p2 PA Consulting Group Paul Postma Marketing Consultancy PBLQ PNO Consultants Projective Protiviti Proven Partners PwC Qhuba Quint Wellington Redwood Quintop Raad van Toekomst RevelX RGP Rijnconsult Roland Berger Scenter Schaekel & Partners Schuberg Philis SeederDeBoer Sia Partners Significant Simon-Kucher & Partners SiRM Solid Professionals SOLVE Consulting SparkOptimus Strategy Development Partners Strategy& Student Consultancy Group Summiteers Supply Value Symbol Synechron Business Consulting TEN HAVE Change Management The Next Organization Turner TWST Twynstra Gudde UMS Group UniPartners UPD Vanberkel Professionals Varrlyn Vasco Consult Vintura VODW Voogt Pijl & Partners Wielinq Willis Towers Watson WIN Yellowtail YGroup Young Advisory Group Zestgroup

Meer nieuws over