怎样从银行借到更多钱

　　苏宁金融研究院2020033110：41
　　摘要：即使条件看起来相同的两个人，可能在征信记录、收入与负债水平、资产规模、与银行的联系频率、职业发展与申请贷款时机方面存在着巨大的差距，最终出现了授信额度的不同。
　　文苏宁金融研究院
　　今天，朋友愤愤不平地打来电话吐槽：我和部门同事一起申请的信用卡，我们的年龄、级别、工资收入都差不多，结果，我只拿到1万额度，那个同事却拿到了5万，这是什么道理？
　　为什么条件看起来差不多的人，获得的授信额度会出现如此大的差异？究竟哪些因素会影响到银行最终的授信决策？如何更好地维护征信，成为一个更受金融机构欢迎的客户？本文将一一作答。
　　个人授信流程
　　对于大多数贷款申请人而言，银行如同一个黑盒。当我们把授信申请资料提交给银行后，就进入了紧张的等待阶段。这段时间可能长达数月（如房贷），也可能短到几分钟（如苏宁银行升级贷）。之后，便可以得到银行反馈的授信结果。
　　那么，在黑盒中到底发生了什么呢？请看下图：
　　在实际操作中，银行对于个人客户的贷款申请主要进行两个操作：
　　一是反欺诈检查。用户的贷款申请会进入一个反欺诈系统，进行反欺诈检查。这个系统，并不审查具体的贷款需求，而是对客户提交信息的真实性进行交叉验证。
　　所谓交叉验证，即通过第三方的数据源，对客户填写的资料进行确认。常见的征信数据源包括：
　　所以在填写申请时，建议大家能够如实填写，一旦提交的信息与征信数据源存在较大的冲突，则可能因为存在欺诈嫌疑而被直接拒贷。
　　只有反欺诈审查未发现异常，才可能进入到下一歩的授信审批环节。
　　二是授信审批。该环节会根据一定的授信规则，对借款人的资料进行评估，并反馈给客户一个授信额度。在实务中，每一个具体的贷款产品，在目标客群、评估模型、定价标准方面都存在着差异，因此，最终反馈给客户的授信额度也不尽相同。可能在这个产品中，借款人可以拿到一个不错的额度，到另一个产品中，该借款人可能直接被拒贷。
　　授信影响因素
　　上面介绍了金融机构给个人授信的基本流程，但是在实际操作中，究竟有哪些因素会对银行的决策造成影响呢？在此，按照因素影响力的大小进行排序：
　　1、征信记录，这是影响最大的负面指标。
　　查询和分析征信记录是所有银行贷款产品的标配，也是对授信决策影响最大的负面指标。具体来说，无瑕疵的征信记录不一定能够帮助客户获得更多的贷款（后面还会介绍更多的影响因素），但征信记录的瑕疵足以一票否决绝大部分的贷款申请。
　　这些征信记录的瑕疵包括：
　　（1）贷款逾期及违约记录（贷款及信用卡逾期额度、期限、逾期最高金额等）；
　　（2）非银行违约记录，包括最近5年内的欠税记录、民事判决记录、强制执行记录、行政处罚记录及电信欠费记录等。
　　除此之外，2020年1月，央行上线了更加严格的二代征信系统，对于离婚式购房、0账单养卡套利、销户洗征信、利用时间差并发贷款等行为进行打击。关于央行二代征信系统的新特征，笔者已在文章《最严征信系统今日正式上线，失信投机者将无所遁形》中做了详细解读。
　　在此，建议大家在日常生活中尊约守信，尽量避免不良征信记录的产生。
　　2、收入与负债水平，这是授信额度测算基础。
　　如果说前面介绍的征信记录是一票否决的负面指标，收入与负债水平的高低则直接决定了授信审批的具体额度。从定性的角度，客户的收入越高，负债水平越低，则代表着资质更好，更容易拿到较高的授信额度。
　　在此，以一个房贷授信的范例来解释授信额度的计算。
　　例1：假设某人每月打卡工资收入为2万元，无其他的贷款和负债，以20年房贷计算，他最多可以贷出来多少房贷呢？
　　首先必须明确，银行认可的月供还款额度一般仅为打卡工资的一半，在本例中，仅为1万元，剩下的另一半的收入是用来应对不时之需，保障生活质量的，不允许被用来还贷款。
　　接下来，可以通过查询以下测算表得到客户如果申请20年房贷，最高可贷额度为151。53万元。
　　例2：如果该客户目前已经有一个5000元月的车贷在还，其它条件相同的情况下，他最高可贷多少房贷？
　　在银行眼里，客户每月可还贷额度仍然是1万元，其中有5000元要用来还车贷，因此，能够用来还房贷的额度只有5000元，通过查测算表（即成比例地放缩表中数据），因为房贷月供减少了一半，因此，20年房贷的可贷额度也减少一半，即75。76万元。
　　相较于例1，例2中的客户由于负债水平的升高（车贷），导致房贷额度大幅减少。因此，建议大家平时管理好自己的负债水平，当真正需要大规模使用贷款时（如买房），才有把握拿到更加充足的额度。
　　在收入数据采集方面，过去仅仅需要借款人提交工资证明即可，如此可能存在一定的水分。目前，随着公积金和社保数据的线上化，金融机构往往通过社保数据去进一步核验客户的真实收入水平，那种希望通过虚开工资证明，获取更高授信额度的可能性越来越小。
　　3、资产规模，这是授信审批的重要依据。
　　在申请信用卡或者贷款时，您有没有被金融机构要求提供车房等资产信息的经验？没错，这些资产往往成为证明客户经济实力的标志，被作为银行贷款决策的重要依据。在实务中，对于客户资产，常见的态度一般有两种：
　　一是参考类信贷产品此类产品的授信基础仍然是客户的工资收入和负债情况，如前文所述。但是，提供充分的资产证明进一步提升了客户的可信度，使得客户在授信额度和贷款利率方面享受到优惠。
　　二是抵押类产品此类产品更加直接，弱化对客户其他方面条件的要求，以抵押资产来实现放款。如此操作，放款规模更大，速度更快，受到有资产客户的欢迎。
　　因此，对于有资产的客户，可以在参考类信贷和抵押类产品中灵活选择和搭配，以期获得更合适、更优惠的贷款服务。
　　4、与银行更多的联系，让金融机构更了解你。
　　有两个亲戚找你借钱，一个素昧平生，鲜有来往，另一个经常联系，逢年过节两家还经常串门聚会。在其它情况都相同的情况下，你会趋向于借给谁？其实，银行在受理你的贷款申请时也面临着同样的问题。
　　与银行更多地交易，让金融机构更多地了解你，对于提升授信额度有着积极意义。在这里有人会说，不可能有事没事就找银行借款啊，而且前面也提到，负债过高的情况势必影响授信额度。其实，除了借款，与银行建立联系的机会还有很多：
　　（1）存款。存款是体现客户实力的最直接方法。根据存款规模和周期的不同，每家银行都会建立自己的VIP客户等级体系。高级别客户在借款时，往往也得到相对优惠的利率和授信额度。
　　（2）消费支付。我们在消费支付中，如果使用银行卡或者信用卡，相关的信息也会被银行所了解和记录。通过对我们长期的消费地点、品类、规模和还款情况的分析，银行可以更好的了解我们的消费习惯、经济实力、还款能力和意愿，更加有的放矢的安排和发放贷款。
　　（3）其他一些交易。除了存款和消费，我们还可能与银行有其他的一些联系，如发放工资、提取公积金等，这些行为也足以证明我们的收入能力，让银行更加放心地向我们提供借款。
　　总之，除了借款，建议大家在存款、消费支付、工资发放等一系列领域内与金融机构建立联系，如此，在我们真的需要资金时也能得到信任，获得充足的授信。
　　5、职业偏好，这是一个重要的授信考虑因素。
　　虽然在宣传材料里不会提及，职业确实是银行授信考虑的重要因素。下图展现了金融机构对于不同贷款客户的职业偏好：
　　从银行的角度，公职人员或者像医生、教师这样的事业编人员属于特别优质的客群。一方面，这些人工作和收入非常稳定，另一方面，一旦出现逾期和不良，可能会对他们的公职身份造成影响，因此这些人群表现出更高的还款能力和意愿，也成为诸多金融机构争抢的对象。
　　白领授薪人群由于收入可观，工作相对稳定，受行业波动影响较小，也成为金融机构争相服务的优质客群。无论是在贷款额度还是贷款利率方面，都会有一定的优势。很多银行都会针对性地设计产品，如苏宁银行升级贷，针对江苏省内持续缴纳社保的白领人群，做到了在线申请，迅速批贷，取得了不错的效果。另外，高净值客户，也因为可供抵押的资产规模大、风险低，受到金融机构的欢迎。
　　蓝领和小企业主，由于收入有限，或受行业波动影响较大，故在贷款审批时也会受到银行更加审慎的评估。大部分情况下，这部分客群仍能拿到贷款，但贷款的规模往往偏小，利率偏高。当然，针对小微企业，在国家的指导下，各个银行都会有一些针对性的扶持产品，特别是在疫情期间。
　　截至2020年3月4日，江苏省共发放支农、支小再贷款7。43亿元，惠及受疫情影响严重以及复工复产的涉农和小微企业493家，解决了众多小微企业的燃眉之需。
　　最后，一些高危的职业，如矿工、战地记者和海员等，由于工作危险系数较高，流动性大，往往很难得到金融机构的授信。
　　6、提前申请额度是一个好习惯。
　　不可否认，时机也是影响贷款授信额度的重要因素。在真实环境中，很多人无论是在征信、负债还是职业方面都没问题，然而贷款申请仍然被拒了。其实这里还有一个原因：银行放贷政策缩紧。
　　比如，受到疫情的影响，银行发现贷款资产质量出现问题，逾期率过高。在这种情况下，银行会主动地踩刹车，收紧放贷，同一个借款人在疫情前可能可以获得相关额度，疫情中可能被拒贷。这种情况下，与借款人资质无关，只是因为银行的政策变了。
　　因此，如果可能，建议提前申请授信额度。一方面，授信额度并不需要立即使用，可以在有效期内（半年三年永久，因产品而异）灵活使用；另一方面，授信额度的申请是免费的，只有实际用款时才开始计息。故，在经济形势好，信贷政策宽松时，及时申请额度，做到手中有粮，心中不慌。
　　最后，回答文章开头的问题，即使条件看起来相同的两个人，可能在征信记录、收入与负债水平、资产规模、与银行的联系频率、职业发展与申请贷款时机方面存在着巨大的差距，最终出现了授信额度的不同。
　　【钛媒体作者介绍：本文由苏宁财富资讯原创，作者为苏宁金融研究院高级研究员陈嘉宁】
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