在金融行業中，貸款風控審核一直是一個至關重要的環節。無論是銀行、互聯網金融公司，還是各類貸款平臺，都必須確保每一筆貸款的發放都符合規定，避免金融風險和不良債務的出現。那么，貸款風控審核是由人工進行的還是可以通過技術手段完成呢？這個問題沒有簡單的答案，因為貸款風控審核實際上是一個多層次、復雜的過程，涉及到技術、人工、政策等多個方面的因素。
隨著大數據、人工智能等技術的不斷發展，越來越多的金融機構開始引入自動化風控系統。通過這些系統，貸款平臺能夠快速篩查大量的申請者信息，判斷其信用狀況、借貸風險等，節省了大量人力資源。許多平臺在申請流程中都已經引入了自動化審核機制，例如信用評分系統、智能算法模型等，來完成初步的風險評估。
然而，雖然自動化審核大大提升了效率，但它并不能完全代替人工審核。自動化系統只能根據已有的數據和模型進行分析，無法應對一些復雜的情況，比如客戶提供的特殊情況、特殊的資金用途等。而這些情況往往需要專業的風控人員進行人工審核，以便作出更精準的決策。
盡管技術日新月異，人工審核在貸款風控中依然有著不可替代的作用。具體來說，人工審核可以彌補自動化審核系統的局限性，尤其在以下幾個方面:
處理復雜情況:對于一些系統無法自動判斷的復雜情況，如借款人的特殊背景、貸款用途不明等，人工審核可以通過對申請人情況的深入分析，幫助判斷貸款風險。
風險控制:人工審核人員通常具有豐富的經驗，能夠識別出一些自動化系統難以察覺的潛在風險。例如，在大數據時代，一些借款人可能會使用“洗錢”等手段隱藏其真實信用信息，這種情況往往需要專業的風控人員通過更多手段來發現。
個性化判斷:人工審核可以根據申請人的具體情況進行個性化的風控判斷，而自動化系統往往只能處理標準化的信息。尤其是對于貸款額度較大、還款周期較長的貸款項目，人工審核的深度和全面性非常重要。
現在許多金融機構已經開始采用自動化審核和人工審核相結合的模式，這種方式能夠兼顧效率和精確性。具體流程一般如下:
自動化審核:申請人在提交貸款申請后，首先會進入自動化審核系統。系統會根據借款人的基本信息（如收入、信用歷史、資產情況等）進行初步篩查，并計算出一個風險評分。
人工復核:如果申請人的風險評分在一定范圍內，系統會自動發放貸款。但如果風險評分較高，或者借款人提出了特殊要求，系統會將申請提交給人工審核人員，進行二次審查。
人工決策:在人工審核階段，風控人員會根據申請人的資料進行更為細致的分析，判斷貸款風險。如果風險較大，可能會拒絕貸款申請；如果風險可控，可能會根據借款人的實際情況作出相應的調整，例如修改貸款利率、增加擔保等。
未來，隨著人工智能技術的不斷發展，貸款風控審核將越來越依賴自動化系統，但人工審核依然有著不可替代的地位。人工智能和大數據分析技術的進步，能夠幫助金融機構更加準確地評估借款人的信用風險、資產狀況等。
但是，完全自動化的風控系統仍然存在一些技術和倫理上的挑戰。例如，在借款人信息較為復雜或者不完整時，自動化系統可能會做出錯誤判斷。而且，完全依賴技術也可能忽視一些人性化的判斷因素，例如借款人的還款能力是否因家庭原因受到影響等。
因此，未來的貸款風控審核可能會是一個更加智能化的人工與技術相結合的過程。通過不斷優化和迭代的系統，人工審核人員將更多地承擔判斷和決策的工作，而技術則承擔信息處理和數據分析的任務。這樣，既能提高審核效率，又能確保風險控制的精準性。
總的來說，貸款風控審核并非單純依賴人工或自動化系統，而是二者的有機結合。在未來，隨著技術的發展，自動化系統將承擔更多的工作，但人工審核依然將是金融風控中不可或缺的一部分。