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贷款申请的自动化审批，似乎天然就要与信贷工厂结合在一起。信贷工厂智能决策的过程是审批自动化的土壤。因此，现有的自动化审批多植根于信贷工厂之中，成为信贷工厂中的“审批子车间”。
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信贷工厂的特征是标准化和流水线作业，流水线上的各个工种和岗位职能可以被拆分成一个个更小的模块。这种拆分不但为岗位专业化和效率的提升打下了基础，更是实现差异化的流程集成的重要条件。这种模块化加集成的方式，使得审批作业流水线上的各个小模块可以像乐高玩具一样重新组合，以适应不同管理流程和管理策略的要求。
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如图3-3所示，审批这条“流水线”可定义为六个模块，包括申请信息制备、外部信息采集、政策规则校验、电话核实、评分卡运行、审批结果自动得出。如果最初这六个模块依据上述顺序串联执行，通过对审批过程的监控，发现某一渠道进入的客户群资质较差，审批通过率较低，而考虑到查询外部信息需要机构付出相应的查询成本，为了控制运营成本，同时降低系统运行压力，避免后续环节的资源浪费，可以将“政策规则校验”模块前移，在客户提交申请信息后，直接对其进行政策判断，对于不符合基本准入要求的客户则直接跳转至“审批结果得出”的环节，即直接拒绝，省略之后流程环节，在此细分类别上提高运营效率。同时，这种“积木”的拼拆组合不但体现在作业流程的顺序前后调整上，还能够采取串并联方式进一步提升效率。比如，将“外部信息采集”、“政策规则校验”和“电话核实”三个模块并行处理，等待三个模块的结果均返回后，再进入评分卡打分和决策的环节，可有效提升审批过程的处理效率。
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图3-3 信贷工厂流水线
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 [:1703653456]
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 第三节 体验式审批
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在客户准入阶段，越发强调客户体验，这是激烈的市场竞争所决定的。越是优质客户，为此争夺的金融机构就越多，谁能够提供更符合客户需求甚至是超出客户预期的产品和服务，谁就更有可能赢得客户。提升客户体验表现在简便的贷款申请流程、快速的贷款结果反馈、公平透明的贷款申请受理过程等多个方面。要实现上述客户体验，需要以丰富的信息获取和快速的信息传输为基础，通过自动决策的计量体系和信息技术体系作为保障。
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互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融实践 [:1703653457]
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一、实时审批
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常见的自动化审批，从申请信息获取开始，经过外部数据接入、比对、规则判断、信用调查、模型及策略计算，到最后给出审批结论，有全流程的系统支持。从风险管理策略的角度出发，可设置不同的流转规则，控制人工介入的条件和比例。因此，根据不同策略部署的差异，一般情况下自动化审批整个流程所需时间可能在2～5个工作日不等。因此，缩短审批时间，甚至达到实时审批的效率，需要在两个方向上努力：一是完善策略部署，降低人工干预的必要性；二是提高非人工环节运行效率。基于上述环节的优化与改善，审批的效率可提升至小时以内。
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对于前者而言，简单地说，就是让数据、模型和策略更多地替代人工判断的过程。在一般自动化审批的过程中，人工干预痕迹较为明显的是信用调查，如以电话联系的方式触达客户，核实客户填报的申请信息的完整性和真实性。该业务环节的核心目的是核实客户填报的申请信息，保证完整性和真实性，同时排除伪冒欺诈，也就是通过人的作用，解决尽可能多的信息不对称的问题。在有效信息足够完备的情况下，第三方的客观数据可能对客户自报的信息进行校验或补充，而通过对人的行为特征追溯，也能在一定程度上识别伪冒申请的情况，因此可将此环节的人工干预降至最低。当然，需要说明的是，降低人工干预也并非全然排除人工环节，而是基于更优的策略安排，使系统和人工相辅相成，合力发挥风险管理的作用。
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至于提高非人工环节的运行效率，也并非易事。在外部信息输入越来越多，互联网大数据应用更为广泛的今天，外部数据接入、大数据处理、模型及策略计算等环节的效率越来越受到诸多因素影响。虽然随着科学技术的发展，数据传输、处理的速度越来越快，但数据本身的复杂程度也越来越高。要提高系统决策的效率，除了要在信息技术上革新外，还要依赖于智能决策模型与策略的部署。举例而言，对于交易欺诈的防范，模型的效果和效率是同等重要的问题。又如申请欺诈的规则如何设计和部署，以提高系统运行效率，这些都对风险管理过程中的数据分析、处理与决策能力提出了更高的要求。
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提供更为迅捷的服务，是金融机构在个人信贷市场竞争中的不懈追求。实时审批虽然能最大化地压缩申请到授信的时间，但并不适合所有的贷款情景。就像电商竞争中，并非所有的客户都需要“次晨达”一样，信贷服务面对的客户核心需求也是差异化的，实时审批仅适用于某些业务场景，服务于对速度最为敏感的客户。
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扩展阅读
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实时审批中的大数据应用
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客户申请贷款时最关心：我需要准备什么申请材料？多久才能通过审批？贷款什么时候能够到账？为了提高客户满意度，赢得市场，金融机构在贷款申请审批上做文章，审批速度越来越快，申请材料越来越简化。一些小额个人信用贷款已经能够实现实时审批、即时到账，客户只要花几分钟填写借款申请，就可以迅速获得一笔贷款资金用于消费支出。
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但读者心中难免存有疑问：在如此快速的贷款审批过程中，金融机构如何控制风险？通过大数据与自动化审批决策系统，金融机构尝试着去解决这些问题。
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传统信贷模式下，金融机构对客户的资质评价多依赖于客户提供的申请材料。申请材料的简化并不意味着金融机构真的不需要更多的信息来评估申请人的风险，而是这些信息不再从申请人本人处获取，而是去寻求更多的第三方数据，从而实现对客户的信用风险、收益水平及真实性情况进行评估。这样做的好处有二：一是简化了客户所提供的材料，提升客户的体验；二是对于部分客户提供的材料，如果金融机构无法判断其真实性，索性不需要客户提供，通过其他渠道获取真实的数据将是更为有效的方式。这些第三方数据涵盖的范围非常广泛，可包括客户的贷款情况、逾期情况，刷卡流水，电商交易，户籍信息，工作信息，房屋、车辆等资产情况，兴趣爱好与交友圈子等。通过大数据的广泛搜集和实时传输，金融机构基于风险计量模型与IT系统支持，自动化地完成风险评估与风险决策的过程，获得了实时审批、实时放款的效率。
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在实时审批过程中，计量模型是核心，大数据是根本，信息系统是载体，三者缺一不可。同时，大数据的不断输入，还为申请审批的评分模型及策略优化提供了数据支持。
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