由於個人信貸業務的興起，讓貸款逐漸成為人們生活中的常態，通過各種軟件，尋找個
人信貸產品，則是現在大多數人的主流選擇。隨個人信貸業務發展而來的，不僅是銀行與專
業貸款機構相關產品種類的增多，也使得市場上網貸APP 的數量迎來了一波新的高峰，而大
數據審批也逐漸興起。
大數據審批帶來效率的提升
互聯網大數據時代所帶來的另一個改變，則是個人信貸業務效率的大幅度提升。後臺系
統基於大數據自動審核，最大限度的減少了對用戶的打擾，在通過大數據合作獲悉用戶全方
位的數據信息，並進行交叉對比，保證對用戶充分了解之後，用戶無需填寫繁瑣的資料，只
要簡單的三步操作，就能輕鬆完成100-1000 萬不等的個人信貸業務貸款。這樣的效率在現如
今的快節奏社會之中，已然成為了用戶選擇一款軟件的核心指標之一。
風險評估主要靠智能模型
大數據風控系統之所以成為可能，是因為每個人在網上留下的數據痕跡，通過大數據的
分析和預測技術，就可以智能化判斷一個人的信用風險。例如神州融廣泛的收集數據、並深
入挖掘數據中衍生的特徵，這些特徵會被分類成多個維度，如風險特徵、用戶偏好、用戶意
願、用戶屬性等。
依靠大數據做信貸自動審批靠譜嗎？
1、任何技術方法都有適用領域和範圍，流程自動化以數據分析、模型、策略為基礎，是有適
用範圍的。基於大數據的小額信貸短期內註定只能是小額的、純信用的，而中國的信貸行業
全是基於擔保在幹活的，而擔保是很難量化、自動化的--稍微能量化的（比如大城市個人房
產抵押）銀行早就在做自動化了。就目前的實踐情況來看，在零售業務領域，可以做的很好，
自動化程度相對很高（完全自動化純粹是找死的節湊）。
2、憑藉不同維度數據交叉判斷輔助決策，可以減輕人工評判成本和壓力。錯誤和虛假的數據
也有分析價值。國外做互聯網徵信的ZestFinance，2 萬多個分析維度，他們能從申請表格中
人名大小寫這個維度推測此人教育程度，潛臺詞是受過高等教育的找到穩定工作幾率較大，
還款能力較強。在信息化輔助人工調查領域，有些傳統金融業出身的人自設框架，限制了手
腳。所以一些創業團隊不要金融行當出身的人，就是擔心職業思維困住了創新思路。
3、信貸應該暫時做不到自動化，因為有很多元素需要信貸人員親自跟客戶交流才會清楚，財
務報表就算通過審計以後也是一樣可以作假，就算你拿回了企業的財務報表，在自家系統也
能夠調試到指標平衡，很多時候信貸的前期需要做許多準備工作，小客戶的話，客戶經理親
自上門拜訪的次數也是不少的，加上真的要開始做信貸，還需要跟銀行的信審人員再次拜訪
客戶，統一數據和信貸方案，必要的調查，以及貸後跟進完全沒辦法自動化。
信貸審批作為信貸業務的貸前工作，需要藉助於大數據信息系統，建立起完備的數據資
料庫和客戶庫，對審批對象形成直觀、有效、精確的經營狀況和還貸能力分析，在實際審批
過程將虛擬化、網絡化與實地調查相結合，全方位把控信貸審批中的風險因素，將信貸風險
在貸前環節降到最低， 使審批工作具有較強的前瞻性和主動性。
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