生活中基本上大多數人都和金融打過交道，尤其現在的時代，金融與我們更接近，金融無處不在，未來就是不在網點。生活的場景嵌入金融方便了支付、信貸、理財等。對於信貸而言客戶提交線上申請通過額度授予模型給予一定信貸額度。有錢的並不一定額度高，沒有錢的並不一定額度低，信用這個東西是根植在內心中的，外部的佐證認識一個人需要一個過程。隨著吃喝住行一起數據的收集變得如此便捷，信用評分模型的成熟相應對應產生根據信用授予額度的模型。
模型的優劣需要一段週期的客戶驗證，額度授予模型也不例外，額度授予模型模型的驗證過程需要驗證額度模型需要大量數據以及走完一個信貸週期。高風險高收益，低風險低收益，相輔相成。金融的本質是在控制風險中盈利，任何模型都不是絕對的完全百分百的全面控制風險，是在風險與收益中找到平衡點。
○貸前的黑名單、反欺詐模型、申請評分模型、關係複雜網絡等風險預測模型中，模型的輸出可以和客戶的實際違約情況進行對比，從而一較高下。對於額度模型，每一個客戶都是獨特的，給予多少授信額度，且只有一次被額度授予的機會，所以無法監督哪一個額度模型的表現更好，需要信貸週期中調整額度模型。
○任何模型驗證都需要時間週期，額度模型也不例外，需要較長時間，額度模型的好壞，最常用的衡量標準是客戶帶來的收益，為了觀測到客戶帶來的收益，常常要追蹤客戶一年或兩年。在當前瞬息萬變的信貸市場，等到這個時候可能外部環境已經改變，客戶早已經變化，黃花菜都涼了。
驗證額度模型不容易，在沒有足夠多的客戶數據和驗證時間的情況下，下面一些基本原則可以幫助防控風險，降低風險。
額度模型的演進歷程
初級階段:基於額度矩陣理解起來很簡單，選取合適的指標區分客群來授予額度。如用風險作為衡量額度唯一決策因子，確定額度範圍。通過分析信貸產品想要針對的客群，從而找到一個適當的額度範圍。比如說信用貸，對客戶根據職業劃分，不同的職業風險等級不同，如藍領客戶授予信貸額度在1000到3000之間；白領的客戶授予信貸貸款額度在3000到1萬之間。確定風險因子：選擇一個評估客戶風險程度的指標，比如說使用客戶多頭貸分值，基於多頭貸分給予快速地確定額度授予了（以藍領客戶為例），基於下圖的規則計算出客戶的風險分，根據風險分值授予額度：
風險分公示為：風險分=序號1-序號18所有規則獲得的得分相加。
部分規則
根據上面的規則我們對申請客戶計算風險分值，利用風險分值區間根據風險授予相應的額度如下圖所示：
風險與額度對應關係
上面是單因子的基礎上根據風險分指標授予額度，如果加入更多的考慮因子，比如說根據客戶代發工資流水的收入，就可以組成一個更多元的額度矩陣。這樣的額度矩陣非常適合剛剛開始貸款業務的銀行或金融機構，如下矩陣所示額度：
多因子額度矩陣
根據我們獲得數據也可以考慮使用其他的指標，比如說公積金、職業、稅務等畫像類指標代替，這些維度的引入可以使額度矩陣更加複雜，也更加準確。
多因子額度授信模型更能全面的合理的授予客戶額度，也能降低過度授信帶來的風險等。
