對許多人來說，信用卡額度似乎是個神奇的東西：同單位同部門的同事，有些人信用卡辦下來額度就能到幾萬多，有些人卻只有幾千。
那麼，銀行到底是根據什麼來決定授信額度的？性別會是硬性指標嗎？
從常識的角度出發，互聯網金融、產業經濟研究員江瀚撰文表示：
幾乎沒有信用卡髮卡機構會把性別作為一個絕對指標來衡量信用卡額度，畢竟大家知道，男性中有很多很窮的人，女性當中也不乏很有錢的成功人士。
但是，信用額度也很有可能分男女。這就是從統計概率的角度來說，男性在社會中從事的工作往往相對收入會略高於女性，正是因為不同工作的差異性，可能會導致不同的授信額度。
在網友“銀行信用卡的授信額度是怎麼確定的”提問下，有銀行答道，“是根據申請時所附資料結合具體情況來綜合判定的”。
至於這些資料裡，哪些信息是對銀行“有用”的呢？
根據《商業銀行信用卡業務監督管理辦法》：
第四十條 髮卡銀行應當建立健全信用卡申請人資信審核制度，明確管理架構和內部控制機制。
第四十一條 髮卡銀行應當對信用卡申請人開展資信調查，充分核實並完整記錄申請人有效身份、財務狀況、消費和信貸記錄等信息，並確認申請人擁有固定工作、穩定的收入來源或可靠的還款保障。
此外，上述辦法第四十三條還規定“對首次申請本行信用卡的客戶，不得采取全程系統自動髮卡方式核發信用卡”，因此對國內銀行來說，在確定用戶的信用卡額度時，系統評估和人工審核都是必不可少的。
注意到，網上許多關於信用卡的“攻略”提到，在收到信用卡申請時，銀行會根據申請人的資料進行綜合考量，並且給出評分，每個人信用卡額度實際上就是根據這一評分來分配的，評分越高，額度就越高，相反則額度越低。
這就涉及到了“信用評分卡”的概念。
所謂信用評分，是利用已有的歷史樣本數據建立數學模型，對申請用戶的未來信用行為進行模擬預測，構造出一個預測模型或預測函數，將其用於判斷申請用戶的信用級別，對於滿足要求的客戶予以信用額度支持。
舉個例子，下面是一篇發佈於2017年的論文，作者在文中為建立“信用評分卡模型”引入了一系列變量。
截自《基於數據挖掘技術的信用評分卡模型》（作者倪顯情，下同）
在一番論證之後，作者確定了評分卡的公式，並計算出了一份各個變量的得分表。
有趣的是，這篇論文中，作者最後得出的結論為“男性這一客戶特徵對客戶成為好客戶的影響較大”。
所以，在銀行信用卡審核評分中，同樣的條件，明顯是男性額度更高一點，對此，你又怎麼看呢？
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