关于信贷审批这一块做到自动审批这一步很难。特别是大额信贷就不容易做到。对于小额分散的，以大数据为基础进行建模来把控，可以实现批量，快速审批。下面是一些资料：
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信用评估自动化加速了整个信贷决策过程，申请人可以更迅速地得到答复，提高了从申请到获批整个流程的效率。针对特定细分市场，大数据风控平台目标是50万以内的小额贷款平均12小时放款。而相比而言，人工审核一般需要一周以上才能放款，慢的可能两个月。
应用大数据除了贷款审批速度实现了突破，贷款获批率也得到了显著提升，同一类用户，用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，贷款获批率在15%左右，而使用大数据模型结合人工后获批率可以达到30%以上。至于贷款的逾期率，以12个月违约风险举例，通过神州融风控系统筛选的用户，逾期率比没有经过筛选的低一半。
神州融大数据风控平台不是仅有的一家在大数据风控系统上发力的互联网金融企业，事实上蚂蚁金服旗下的芝麻信用、一些P2P网贷平台都在陆续开始研发大数据信用评估模型。基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域一个热门的战场，这是因为谁在这个领域实现突破，谁将致胜下一步互联网金融市场。
金融机构很大程度上都依赖于央行征信报告来决定是否给个人客户授信。但13亿人中有10亿人并没有信贷记录，加之个人客户往往是贷款额度小、需求分散、个性化需求多，使得大多传统银行想做零售贷款而力不从心。因获客、评估、审核和风控都靠人工，传统银行的运营成本过高，面对广大个人消费者这一潜在客户群，银行只能望洋兴叹。
互联网金融不能简单将传统金融服务模式往线上一搬了之。互联网金融的核心竞争力并不是获客能力，而是大数据风控能力。即借助于更加广泛的数据，让那些在央行征信系统没有信用记录的个人消费者和小微企业主也有可能申请到贷款。
风险评估主要靠智能模型
大数据风控系统之所以成为可能，是因为每个人在网上留下的数据痕迹，通过大数据的分析和预测技术，就可以智能化判断一个人的信用风险。例如神州融广泛的收集数据、并深入挖掘数据中衍生的特征，这些特征会被分类成多个维度，如风险特征、用户偏好、用户意愿、用户属性等。通过丰富的用户特征，神州融大数据风控平台综合应用传统金融模型和机器学习模型，搭建整体“天机”系统的架构，并通过模型构建贷款推荐、风险预测、实时定价等一系列应用服务产品。
用户在互联网上留下的足迹有社交媒体上的动态、电商消费行为、网站浏览痕迹。李英浩介绍，通过风控模型的梳理和分析，就能得出有关贷款行为的需求、申请什么类型贷款、申请金额，逾期及违约可能性等结论，这构成了对个人用户进行信用风险评估。用户看不到自己的信用分值，只能看到最终获批的额度、利率和期限。
大数据风控系统的诞生，意味着神州融是金融机构的技术服务合作伙伴，对于用户和合作伙伴来说，大数据风控平台最大的价值是隐藏于后台的专业风控模型和风控管理能力。
大数据风控成为争抢的市场高地，信贷审批的实现基于大数据风控系统。
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