在科技逐步賦能與金融場景的當下，包括銀行在內的各大資金方逐漸將風控自動化向全線條覆蓋的方向發展。因而，在當下以大數據風控為主，以人工審核為輔的審核模式逐漸成為業內主流，但在現有的技術條件下，通過大數據進行審核難免存在誤判情況，其機動性也不如人工審核來的靈活。
於是，有人便會問，如果貸款申請時更多地依靠於人工審核，能否提高審核的時效性，抑或是提高貸款申請的成功率？
實際上，相較於大數據審核，人工審核確實具有一定的天然優勢，譬如可以在短時間內發現並及時修正有效特徵庫，也可以在風險管控流程中針對一些個別案件快速發現問題。
好比說，通過手機號來查詢借款人的微信或者支付寶賬戶是否存在，或者是通過和線下營業員和借貸人員的合照來考察借款人的家庭和工作細節。這些信息點實則都是審核人員在工作中積累形成的經驗，但卻難以被量化運用在大數據審核過程中。
而在某種程度上說，如果貸款審批完全依賴於大數據風控，一旦底層數據的流動性過快，就會極易使得在此基礎上構建而成的風控模型失去效用，從而影響貸款審批的準確性。當然，隨着金融科技手段的不斷發展，也許在未來這樣的問題也能被妥善解決。
那麼，回到上文中提出的問題，在當下核申請貸款的過程中，更多地利用人工審核方式能夠提高審批通過率嗎？
實際上，貸款申請無論是走人工審核，還是機器審核，兩者的成功率是一樣的。因為銀行對貸款申請條件是有明確的標準的，只要借款人符合標準，無論是機器還是人工來進行審核，該通過的一樣會通過的，不符合的要求的也還是會被拒。
隨着大數據風控模型的不斷成熟，為了提高效率，大多數的貸款審批都會更依賴於機器審核，尤其是一些可以量化的數據，比如年齡、徵信、工作、額度、流水等。
在流程化操作的驅動下，一般來說借款人在申請貸款時，從提交資料到審核放款，時間大多都會控制在一個月內，即便是一些中長期信貸產品，整套流程走下來時間最長也不會超過半年。
總的來說，在貸款申請過程中想要提高成功率，最重要的是維護好自己的徵信，以及積極提交真實有效的信息憑證，不必過於糾結是通過人工審核還是機器審核的方式。當然，如果想要增加銀行對於借款人的「好感」，也許可以嘗試一下在申請行幫辦理大額定期儲蓄單、理財產品等方法。
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