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授信总额度需要基于客户层面进行统一管理，同时关注单笔授信的用途。由于风险特征和控制要素的不同，会根据不同产品、不同用途的借款匹配不同的授信额度。举例而言，为支撑客户的日常消费的循环授信，给予相对小额度的授信即能满足客户需求，但在遇到家装等大额消费的情况下，可以单独匹配出针对家装用途的略高些的授信资金，并采取分期付款方式偿还。但为了确保家装贷款授信额度不被消费串用，或在客户家装贷款还清后不会虚增其消费授信，可以考虑单独匹配专项贷款资金账户，甚至可以对专项账户限制支付路径，采取定向支付的方式保证资金切实用于申请用途。客户日常消费额度与专项消费额度需要分别管理，并在客户层面有统一的评估。
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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 第四节 风险预警体系
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一、存量风险预警
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风险预警就是指通过信息收集和分析，对客户或资产的风险情况进行识别、衡量、分析，并采取适当应对措施以化解风险、减少损失的动态过程。存量客户管理在满足客户需求、提升客户价值的过程中还需要对单个客户风险水平和总体资产质量进行动态监测，并灵活调整客户管理策略。
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风险预警并不以“预警”本身为目的，而是体现了主动监测风险、主动化解风险的管理策略。因此，风险预警的过程可以归结为如下流程：监测→预警→归因→处置→监测→预警解除或进一步处置→再监测。这是一个闭环过程，通过发现问题、解决问题的循环反复的过程，识别各环节新发生的或变严重的风险问题，并提出相应的解决方案，最终要以该问题得到解决或控制为一个小循环的终点。整个流程中“预警”仅是触发风险处置措施的一环。有效的监测识别决定了预警的及时性和准确性，而归因分析则是采取适当的处置措施的必要前提。
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二、风险预警体系设计
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健全的风险预警体系需要遵循全面性、及时性的原则。全面性指预警信号的搜集和识别需要覆盖每个单一客户，也要关注整体客户结构与资产质量；既有微观层面的预警，又有宏观层面的预警，且覆盖全部业务范畴和全部风险类型。及时性原则要求预警信号具有前瞻性和预见性，能够识别早期的风险迹象，避免由于风险暴露的滞后性带来更大损失；同时，及时性还要求对于生效的预警信号必须采取迅速的应对行动，本着化解风险、减少损失而做出快速反应。
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根据预警类型的差别，可以将风险预警分为资产组合预警和个案预警两类。资产组合预警涉及面更广，属于宏观层面的预警信号，可能表现为整体或某项资产组合严重偏离风险管理战略与风险偏好，或是结构出现集中度风险隐患等。资产组合预警通常针对整体资产状况，或某一信贷业务条线的资产质量而言，与单个借款客户无关。而个案预警则是对每个授信客户履约能力的监测与预警。在某些情况下，个案的预警很可能是某项资产出现风险隐患的前兆，因此会引发对资产质量的重检。这也就需要在个案预警与资产组合预警之间建立联动机制。
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在资产质量层面，更加需要强调的是对潜在风险前置信号的捕捉。因为资产层面表现出来的风险问题的发生并非突变的，更多的是量变引起的质变。由于风险暴露具有滞后性，特别是在业务快速增长的阶段，一旦风险爆发，再想扭转局面，则需要较大的业务调整动作和较长的风险消化时间。因此在资产质量和结构层面的风险预警以捕捉前置信号为主要目标，以在显著风险暴露以前及时调整风险管理措施。在个案层面，风险预警体系更为关注迅速反应。由于个案身上体现出的行为与预警信号非常庞杂，如何能够排除信息“杂音”，从各种数据和信息中识别出有效的预警信号，并作出快速反应是关键。在个人信贷领域，面对的客户群体数量巨大，每个个体客户的行为信息又复杂多变，靠人工跟踪数据和指标来识别预警信号是不现实的，因此自动化的预警体系和智能化的管理措施，是非常重要的。这需要预警策略和IT系统的共同支持方可实现。
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三、分级预警机制
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由于风险情况的复杂性，在有效的预警体系内，需要设计差异化的预警体系。所谓差异化是以识别预警信号的严重程度和所需的响应速度为基础，通过设置预警级别来实现。预警级别所要解决的问题是，告诉金融机构预警信号的严重程度，并明确需要处置的紧急程度。简单地说，就是将全部预警信号区分为严重兼紧急、严重不紧急、不严重但紧急以及可滞后处理的不严重也不紧急的观察类预警信号。根据预警信号的级别，处置的速度、方式可有较大差异。无论对于哪种级别的预警信号，均需做出相应的原因分析，找到发生预警的原因，但针对原因而采取的措施，可根据预警级别具体考虑其实施的范围和实施的速度。
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分级预警需要以预警指标的有效设置为前提，即知道观测何种指标做出预警，依据何种指标衡量预警紧急程度和严重程度。在预警指标的选取上，要遵循全面、充分的设计原则，既要反映业务风险水平，同时又要体现出不同维度上的个性特征，并定期对预警指标进行检视。这些预警指标通常与预警阈值共同作用，预警阈值根据指标反映出的风险状况设置不同的等级，当指标突破某一预警阈值时就启动相应级别的差异化管理措施。
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四、“互联网预警”
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这里说的互联网预警指的是结合互联网大数据的预警体系，将金融机构预警信号的获取范围从内部推向了外部，从有限的公共记录推向了无限的网络世界。互联网预警的优势突出体现在信息全面性和更新及时性两个方面。
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互联网预警体现了预警信息全面性的必然趋势。个人客户在互联网上的行为信息为金融机构的预警信号捕捉提供了更多的信息素材，仅仅是简单地在网络上搜索“借钱不还会怎么样”之类的文字，就可能预示着一起个案违约的发生。在互联网和移动通信渠道与金融的关系日益密切的今天，客户在网上申请贷款，或是通过手机转账的时候，相应的设备编号和入网编码已经为后端客户同一的识别提供了基础。
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通过网络可以将金融机构所需的各类外部信息统统收入囊中，包括公安违法信息、法院执行信息、税务缴税信息、行业重要新闻、个人或企业负面信息、借款人社交关系网中的重大负面情况、借款人的网络浏览行为、资金支付结算情况等。甚至没有信息本身也是一种信息，一个借款前网络活动频繁的用户突然“失踪”了，也很可能预示着某种异常情况的发生。
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但是，网络信息颇为碎片化，必须经过相应的加工处理，方能实现有效应用。互联网是信息获取的渠道，也提供了信息加工与整合方案，网络技术、IT系统支持使得信息收集、处理和整合的速度加快。这种技术支持，也使快速更新的信息得到更有效及时的应用变为可能。
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随着市场竞争的白热化，金融机构自身宏观预警信号的变动频率在逐渐提高，更容易受到外部市场环境的重大影响。宏观层面和微观层面的风险预警的及时性要求都更高了。互联网大数据具有非常高的更新频率，完全超出了金融机构自有数据的更新情况。这种快速更新的信息的输入，在某种程度上使得金融机构的预警及时性得到跨越性的提高。在预警系统高效运行之下，客户的异常网络支付行为，会在瞬间被获取并识别出来，并直接将预警信号推送到客户经理管理设备上，客户经理即可进入处置流程，与风险客户进行沟通，排除潜在风险。预警系统可以无缝地自动触发指定的风险管理动作，对任何潜在风险作出快速反应。
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大数据在风险预警中的应用
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互联网预警本身其实是大数据在风险预警应用中的一个侧面。互联网作为大数据的一个主要来源，包含了海量的数据信息，且更新速度更为频繁，为风险预警提供了更多可以参考的信息。
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