如何理解银行贷款中的系统审核与人工审核？
6 个回答
坐标上海
关于这两者的区别很简单，系统是不看人情世故的，能不能过全凭自身实力。 而人工的弹性比较大，尺度也是可以由审批适当把握，某方面不足 但只要有亮点 一样有机会。
各个银行审核贷款是人工还是机器，根据各个银行的审核条件及业务产品决定，主要包括以下几个方面：
1.信用类贷款基本上都是机器线上审核。
各个银行的信用贷款额度一般都在30万以内，银行针对一部分客户群体发放信用类的贷款，比如公积金贷、白领贷、经营贷、个税贷、本行存量客户信用贷等，参比的数据就是根据不同的客户群体在系统中的数据进行授信额度配比。
机器线上审批相比于人工审批，可沟通性较少，以公积金贷举例来说。
1）确定客户缴交的公积金数额及连续性情况，数据来源于公积金管理系统，而不是某一个人自己说的数据或者单位提交的数据；
2）根据客户公积金缴交额度确定客户最高贷款额度；
3）根据客户的征信系统确定客户的征信情况及负债比例；
4）根据银行关联系统确定客户有无影响他贷款的其他情况；
5）综合以上所有的数据核定客户是否可以贷款，贷款的最高额度；
以上这些情况都是大数据系统里均有的数据，无需客户提供相应的资料，银行的工作人员只需要打开相应的线上系统就可以审核，手续简单，审批快。
2.抵押类贷款无论用途是消费还是经营，银行一般采用的方法都是人工审核。
人工审核非常明显的特征是客户需要针对此次贷款申请提交详细的贷款审查资料，经一笔抵押经营贷款举例：
1）客户需要提供身份证、户口本、婚姻证明、房产证、营业执照、证明收入的流水这些基础资料；
这里面其他资料都是核定的，但是收入流水佐证的数据可以变通。
2）贷款的最高额度以房产的最高抵押值核定，但借款人实际能贷多少还需要根据负债、收入与经营的用途三方面决定；
3）负债根据人行的征信系统核定，收入与用途根据提交的证明材料进行认证，这些证明材料相对于系统数据，就有了可以处理的机会；
一笔经营贷款排除贷款人的征信因素以外，能贷款多少都取决于贷款申请资料准备是否充分，能够让贷款信审人员通过看资料就觉得客户属于无风险客户还是有风险客户，充分的材料准备更有利于贷款的审批。
3.人工审批与机器审批的优缺点。
1）机器审批就是利用大数据进行审批，较人工审批速度快，提交的资料简单；
2）机器审批一般为信用类贷款，额度一般不超过50万；人工审批一般都是抵押类贷款，额度根据贷款品种的限额来定；
3）机器审批具有不可沟通性，一般机器核定为最终审批结果；人工审批对于案件中的情况还有可沟通性，信贷员与信审员通过良好沟通可以改变一个正在审批中的案件的结果，人工审批会有一定的沟通空间，机会相较于机器审批会大一点。
4.有很多银行执行线上与线下相结合的方式进行案件审批，这不是本质意义上用大数据系统进行的线上审批。
现在银行都要求信贷员在接到案件后，资料进行线上系统上传同时提交纸质资料审批，优点就是信审员通过系统看到资料后迅速进行审批程序，有利于节省时间，提高审批效率，对于案件流程也有清晰的判断。
无论是用哪一种审批方式，重要的是贷款人具备贷款的基本条件，采取哪种审核方式都对自己没有影响，贷款也要控制在自己可以承受的范围之内，超出自己的还债能力的贷款最终都会影响自己的生活，借贷路上且行且珍惜。
系统审核条件是硬性的，符合系统设定的条件就通过，不存在人性因素干扰。能批多少能不能通过都是按照设定好的规则而审批。
人工审核选对软性的，在审批准入的基本条件上下都有浮动和协商空间。比如年龄、征信、工作、额度、流水……存在更大的人情协调空间。
申请额度越大的贷款项目（房产、企业、工程等），人情因素比重会更高～
如何控制风险，各家银行是不可能跟你说的。它只能告诉你基本的申请条件。
过程大概就是你递交完所有资料。
银行内部会有一个专门的函数曲线公式，在计算你的负债和收入、资产比后，根据公式代入，会计算出可以给予你的最大授信。除开系统排查风险之外，银行人工审核才是重中之重。
有一点你们要知道，不是说评分越高，给你的相应的额度就会越高。还得看比例，比方银行这个月有放款指标，那你资质稍微差一点，也能得到很高的额度；反过来，你资质很好，但是这个月银行没有任务压力，就不会给你的太高的额度。因为下个月有新要求，所以这个月要缓一缓。
所以不是你们说的资质很好，就一定能得到高额度。还得看具体情况。
如何调节一个均衡的度，才是最难的。风控真正的任务是在可控逾期下为银行创造最大利润。你把控的越严，的确风险就越小。但是利润呢？所有二三类客户都被你们拒之门外了，报表是好看，但是只靠一类客户恐怕银行所有人都得跟着你喝西北风了。
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系统审核基本上你提供的资料和大数据，人工审核，就是可以沟通
系统审核就是一些硬性指标，人工审核就是看你提供得资料是不是真的
数字化时代来临，银行业正在经历着一场前所未有的科技变革。AI（人工智能）、RPA（机器人流程自动化）等前沿技术正在重塑未来的银行业。
银行业务往往有着较大的数据交互量。大量繁琐的数据处理工作，不仅耗时费力，业务效率难保证，还存在出错风险，甚至制约着员工创造力的发挥。
越来越多的银行机构开始意识到AI、RPA对于运营、决策、服务等环节产生的重大影响。例如，在贷款审批流程应用RPA，将会为业务带来全新的体验。
银行贷款审批流程存在的痛点
作为银行业最重要的业务之一，银行贷款审核向来是风控重地，数据流程繁琐且审批要求严格。申请贷款必须经过各种审查检查，任何轻微错误，都可能导致放款周期延长。
例如，某银行贷款业务，任何环节的客户资料缺失及不符合贷款要求的申请都将被退回支行，回到初始步骤重新填写再申请，严重耽误了时间，客户满意度差。
另外，银行贷款业务，除了资金部门负责外，通常还会涉及授信部门、审贷部门、风险评估部门、拨款中心等多个部门参与，由于这些流程需要直接对接客户，相较于其他后续环节，不仅支行的工作量更大，还会出现多部门重复审核的情况。
3个银行RPA案例：贷款审批流程自动化
为更好地提升贷款审批效率，银行可通过部署RPA，设置统一的审核条件，自动审核出符合条件的申请，将重复劳动进行自动化处理，精简环节，降低操作风险，提升运营效率。
应用案例1
某银行贷款审核自动化
某银行针对客户的信用审核较为严格，涉及到支行、分行在内的众多部门协同，且共享中心系统集成度较低，大量重复环节严重降低了审批效率。
该银行借助RPA使客户只需在银行客户端上就能提交贷款业务的相关资料，客户端系统可以自动审核客户的申请资料并出具调查报告，审核通过的资料和调查报告，将由支行传输至分行进行真实性审核，分行再将审核通过的资料传至财务共享中心，并通过RPA进行初审。
初审根据客户所有的申请资料进行审核及授信确认、合规性审核，初审通过的项目将签订合同，最后进行RPA终审，包括风险审核及放款审核，再进行分行放款。
初审和终审会将系统审核出现问题的申请重新在人工审核处进项审核，审核通过后方可进入下一步程序。增加RPA自动化流程的使用可以提高银行自动化系统的集成度，既方便客户，又可为后续工作提供便利。
应用案例2
某银行房贷审批自动化
某银行在房屋按揭审批确认流程中部署RPA，以优化贷款审批流程。
实施RPA前，银行呼叫中心的客服坐席，接到客户关于房贷相关的来电咨询，会帮助客户提交贷款请求。房贷申请进入待审批队列，从初步审批开始，工作人员要在不同数据系统中来回切换，对各项细致项目逐一进行核对。任何轻微的人为错误，都可能导致放款周期延长。
实施RPA后，客服坐席帮助客户提交贷款请求，待客户准备好各项房贷申请材料后，审批请求会自动进入后台等待后续操作。申请提交进入待审批队列后，只需工作人员进行简单操作，RPA即可自动处理后续操作流程，有效避免人为失误，缩短放款周期。
通过实施RPA，该银行实现了房屋按揭审批流程的自动化，有效减少人力投入，大大提高了审批效率，使房贷审批时间从原先的14天缩短至2天。此外，在确认审批后，RPA还会自动发送电子邮件通知客户，提升了客户满意度。
应用案例3
某商业银行KYC审核自动化
为规避银行贷款业务的风险，银行需要对客户的信息做全面的调查，包括企业信誉、资产负债、还款来源等，而信息的重要来源就是在各大银行查阅相关的客户资料。这就是所谓的“Know Your Customer”——KYC。
KYC是每家银行非常重要的合规流程。KYC至少需要150到1000多个FTE才能对客户进行检查，银行需要耗用巨大的资源成本。
通过RPA技术在跨银行间进行客户资料的查阅，收集，对数据进行筛选和验证，不仅节约了从各个银行复制、粘贴客户数据的时间，而且可直接汇总客户在各银行的信息，形成一份更准确的客户信息报告。
对于该银行来说，授信审核以及风险审核都可以利用RPA技术进行客户信息收集，提高企业审核的效率和精准度。
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