你的贷款额度是如何计算的？授信额度背后影响因素有哪些？
随着消费金融业务的快速发展 ， 市面上越来越多的贷款类APP层出不穷 ， 基本上所有的APP都可以在你输入姓名、身份证号等个人基本信息之后 ， 快速给计算出你的授信额度来 。但是大家有没有想过 ， 这个授信额度是怎么计算出来的？准不准呢？下面小编给大家介绍一下！
今天小编就给大家讲讲授信额度背后的那些事 。
1.采集数据
无论是谁家的贷款类APP,都需要大家填写个人基本信息 ， 一般来说都是最少要包含如下四项：姓名、身份证号、手机号、银行卡号 。当然 ， 有的APP还需要大家授权通信录、社保、公积金、通话详单等 。
在这一环节 ， 金融机构通过你的申请可以获知你的身份与基本信息 ， 很多APP在使用时还需要上传地理位置、通信录、通话记录 ， 短信记录等 。然而 ， 数据采集并不如我们表面上看到的那么简单 ， 还有很多深层次的数据获取手段 ， 这个后面的文章中会给大家做出介绍 。
2.获取数据及加工处理
金融公司在开展线上贷款业务之前 ， 基本上都对接了很多第三方征信数据源 ， 例如大家都知道的身份验证、手机实名验证等 。金融公司一般会对接以下四类数据源供授信计算使用：
1.身份验证类：如身份验、手机实名验证等 。
2.黑名单、反欺诈类：如各类第三方机构提供的黑名单、多头借贷、借款中介等数据 。
3.查询类：手机在网时长、银行卡消费信息等 。
4.授权获取类：通话详单、社保、公积金等 。
在这一环节 ， 你所填写的基本信息会通过数据查询接口去获取更多的征信数据 ， 随后金融机构会对你的各项数据进行加工处理 ， 从中筛选和计算出最终用于授信的核心数据 。这些征信数据是后续评估你授信额度的重要依据 。
在金融机构的后台中 ， 需要有一个专门的数据平台来处理数据 ， 包括数据的对接 ， 加工 ， 处理 ， 存储等多项功能 。这个数据平台需要结合业务实际需要进行设计实现 ， 并且需要进行持续维护 。
3.执行风控规则及授信模型
在获取到授信的核心数据之后 ， 金融公司的风控系统就开始工作了 ， 首先 ， 它会核验你是否是真实申请 ， 然后会核实你是否有不良记录 ， 在通过各类风险规则的判断之后 。开始进入到信用评分模型之中计算你的授信额度 。关于评分模型 ， 上一篇文章中十三少已经给大家介绍过了 ， 感兴趣的可以去看看《三分钟带你了解消费金融风控建模》 。
在这一环节中 ， 不同的金融机构需要制定不同的风控策略 ， 然后在决策引擎中执行这些规则及模型 。不同的金融机构技术能力不同 ， 导致有的公司有在线的可视化配置平台 ， 业务人员可在短时间内配置并上线规则 ， 而有的公司 ， 风控策略都是写死的 ， 每次修改都需要开发排期去排队修改 ， 此中差距 ， 可想而知 。在此需要多说一句 ， 风控策略一定要跟随环境及时作出调整 ， 否则容易被欺诈团伙破解 ， 造成不可挽回的损失 。
4.输出额度 ， 完成审批
在信用评分模型计算之后 ， 还需要对你的评分进行一次转换 ， 转换成最终的授信额度 。此时 ， 风控系统将授信额度输出给业务系统 ， 业务系统再返回给APP,这时你就可以看到你的最终额度了 。
一般的现金贷类产品 ， 在这个环节就直接输出给用户最终额度了 ， 而有些风控做的比较严的公司 ， 还会在这个步骤加一道人工审核 ， 专门针对有风险的 ， 资质不佳的 ， 有疑点的客户进行人工审核 ， 在人工审核之后才将最终授信结果返回给用户 ， 这样虽然会加长审批时间 ， 但是也提升了风控的准确性 。
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