随着科技和金融场景的逐步赋能，包括银行在内的各大出资人也在逐步向全行覆盖的方向发展风控自动化。因此，目前以大数据风控为主，人工审核为辅的审核模式逐渐成为业内主流。但在现有技术条件下，通过大数据审核难免会出现误判，其机动性不如人工审核灵活。
于是，有人便会问，如果贷款申请时更多地依靠于人工审核，能否提高审核的时效性，抑或是提高贷款申请的成功率？
实际上，相较于大数据审核，人工审核确实具有一定的天然优势，譬如可以在短时间内发现并及时修正有效特征库，也可以在风险管控流程中针对一些个别案件快速发现问题。
好比说，通过手机号来查询借款人的微信或者支付宝账户是否存在，或者是通过和线下营业员和借贷人员的合照来考察借款人的家庭和工作细节。这些信息点实则都是审核人员在工作中积累形成的经验，但却难以被量化运用在大数据审核过程中。
而在某种程度上说，如果贷款审批完全依赖于大数据风控，一旦底层数据的流动性过快，就会极易使得在此基础上构建而成的风控模型失去效用，从而影响贷款审批的准确性。当然，随着金融科技手段的不断发展，也许在未来这样的问题也能被妥善解决。
那么，回到上文中提出的问题，在当下核申请贷款的过程中，更多地利用人工审核方式能够提高审批通过率吗？
实际上，贷款申请无论是走人工审核，还是机器审核，两者的成功率是一样的。因为银行对贷款申请条件是有明确的标准的，只要借款人符合标准，无论是机器还是人工来进行审核，该通过的一样会通过的，不符合的要求的也还是会被拒。
随着大数据风控模型的不断成熟，为了提高效率，大多数的贷款审批都会更依赖于机器审核，尤其是一些可以量化的数据，比如年龄、征信、工作、额度、流水等。
在流程化操作的驱动下，一般来说借款人在申请贷款时，从提交资料到审核放款，时间大多都会控制在一个月内，即便是一些中长期信贷产品，整套流程走下来时间最长也不会超过半年。
总的来说，在贷款申请过程中想要提高成功率，最重要的是维护好自己的征信，以及积极提交真实有效的信息凭证，不必过于纠结是通过人工审核还是机器审核的方式。当然，如果想要增加银行对于借款人的“好感”，也许可以尝试一下在申请行帮办理大额定期储蓄单、理财产品等方法。