title: 信贷的全流程是怎么做的？是否有可能做到较高的自动化？
desc: 都说信贷是一个强调经验积累的行业。但是百度国学都上线了，程序能写唐诗宋词，计算机下象棋能打败人脑了。信贷为啥就只能强调经验呢？<br>信贷的核心，行业分析三张表财务分析现场调查流水。审贷分离也好，成本覆盖价格也好，还都特别强调非主观的判断。电脑比人脑客观哈。为什么银行实际使用中，都是在贷款审批系统中把人工干预设置到最大一档，而不是程序计算呢？该采取怎样的方式实现电脑来做做自动化的信贷审批放款？<br>---20140417修改<br>有人提阿里小贷，阿里小贷是依托阿里的生态体系。有商户详细的流水信息，行为数据，有强大的风险抓手。借款人的违约成本着实高。但问题是，再造一个阿里，难度不小的样子。<br>有没有什么土方法，在某个特定的用户场景，或者面向某个特定的客户群体，实现较高程度的自动化审批，以及相对可接受的违约率。<br>---201404180824修改<br>现在一听大数据，立马把发言人归入忽悠行列。阿里小贷很牛。FICO评分也很牛。问题是，脱离了具体业务场景，谈风控就是耍流氓。而所谓风控模型，首先是拿数据跑出来再不断回归优化，数据最重要的是逾期坏账数据，换句话说就是钱堆出来的。买个fico益佰利的专家咨询，也就花钱买个踏实，数据量上去，都得自己调整。（anyway，关键指标也就那么几条，真来几千个指标，数据缺项的问题就出来了。）ps：从前电信行业打杂工的视角，银行这点数据量，就不要说大数据这个词了，丢人。做经营分析的时候，不跑个几个t的数据量，不带感。<br>----20161205修改<br>这三年做了一些尝试，有了一点小成绩。传统银行的人在专业性上有其局限，很多传说弄清楚后感觉不过如此，技术确实能解决很多问题。但还没有经历过一个完整的经济周期，还不好吹牛。
topic: 信贷
content: 世界上最难懂的是人心！信贷流程里，判断借款人的还款意愿是非常重要的一环！从个人授信来说，所谓还款意愿就是面谈的过程中相面，那些看起来老实本分过日子的人，虽然有时条件不好，但生活稳定，即使真的碰到经济困难，也会想办法和银行沟通，催收比较简单，我更愿意给这样的人放款。从企业授信来讲，那些老实的人经营更稳健，企业也稳定。电脑无从判断这些东西，也无法量化这些东西。大家如果有兴趣，这里面的故事比电视剧还
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