在金融行业，尤其是银行、消费金融公司和小额贷款机构中，贷款审批通过率是一个至关重要的核心指标。它不仅直接关系到机构的业务增长和盈利能力，也反映了其风控策略的有效性和市场竞争力。
对于借款人而言，了解这一指标及其背后的逻辑，有助于更好地评估自身的贷款申请成功率，并针对性地优化申请条件。
本文将从计算公式详解、影响因素深度剖析以及实际案例计算三个方面，为您全面解读贷款审批通过率。
一、 贷款审批通过率的计算公式
从定义上讲，贷款审批通过率是指在一定时期内（通常为一个月、一个季度或一年），提交贷款申请并最终获得批准的客户数量占总申请数量的比例。
1. 基础计算公式
最直观的计算方式如下：
\[ \text{贷款审批通过率} = \left( \frac{\text{审批通过的申请数量}}{\text{总申请数量}} \right) \times 100\% \]
- 总申请数量 (Total Applications)：指在统计周期内，所有提交了完整资料并进入审批流程的申请总数。注意，这通常不包括那些在提交初审前就主动撤销或资料严重缺失的申请。
- 审批通过的申请数量 (Approved Applications)：指经过审批流程，最终获得放款资格的申请数量。
2. 进阶计算公式（考虑金额维度）
在实际业务管理中，仅看申请笔数是不够的，因为大额贷款和小额贷款对机构的价值完全不同。因此，管理层通常会同时关注金额通过率：
\[ \text{金额通过率} = \left( \frac{\text{审批通过的贷款金额}}{\text{总申请的贷款金额}} \right) \times 100\% \]
举例说明： 假设某机构一周内有10个申请：
- 申请A：10万元（通过）
- 申请B：5万元（通过）
- 申请C~J：各1万元（全部拒绝）
笔数通过率 = (2 / 10) = 20% 金额通过率 = (15万 / 20万) = 75%
虽然笔数通过率很低，但金额通过率很高，说明该机构虽然拒绝了大量小额或劣质客户，但成功抓住了核心的大额优质客户。
二、 深度解析：影响贷款审批通过率的核心因素
贷款审批通过率并非一个固定的数字，它受到宏观经济环境、机构策略以及借款人个人资质的多重影响。我们可以将其分为外部因素和内部因素。
1. 内部因素：机构自身的风控策略与运营
这是导致不同机构通过率差异巨大的主要原因。
- 风控模型的宽严度 (Risk Appetite)
- 宽松型机构：为了抢占市场份额，设定较低的准入门槛，通过率可能高达 40%-60%。
- 审慎型机构：注重资产质量，宁可少做也不做坏账，通过率可能控制在 10%-20%。
- 获客渠道的质量 (Channel Quality)
- 如果是主动营销（如电话推销、App弹窗），客户资质参差不齐，通过率通常较低。
- 如果是场景获客（如在购房合同签署后提供装修贷），客户意图明确且资质经过初步筛选，通过率会显著提升。
- 审批技术的应用
- 纯人工审批：效率低，主观性强，通过率波动大。
- 大数据+AI自动审批：标准统一，秒级响应，通过率相对稳定，但可能因为模型僵化而误拒部分边缘客户。
2. 外部因素：借款人个人资质（硬指标）
对于个人借款人，银行主要考察“5C”原则，即品德（Character）、能力（Capacity）、资本（Capital）、担保（Collateral）、环境（Condition）。具体体现在以下数据上：
A. 征信记录 (Credit History) —— 最核心因素
- 逾期记录：连三累六（连续3次或累计6次逾期）通常是红线，直接导致拒绝。
- 查询次数：短期内频繁申请贷款（如“硬查询”次数过多），会被认为极度缺钱，风险高。
- 负债率 (DTI)：即每月还款额/月收入。通常要求 DTI < 50%。
B. 收入与稳定性 (Income & Stability)
- 工资流水：银行流水必须体现“持续、稳定、税后”。
- 社保/公积金：缴纳基数高且连续，是优质单位的标志，通过率极高。
C. 资产状况 (Assets)
- 房产/车产：提供抵押物可以极大提高通过率，甚至在征信有瑕疵时也能“特批”。
三、 实战案例：如何计算并分析通过率
为了让大家更直观地理解，我们构建一个模拟的某消费金融公司“装修贷”产品的月度审批数据，并进行详细分析。
1. 基础数据表
| 申请编号 | 客户类型 | 申请金额 (元) | 征信评分 | 审批结果 | 拒绝原因 |
|---|---|---|---|---|---|
| 001 | 优质单位 | 200,000 | 750 | 通过 | - |
| 002 | 普通私企 | 50,000 | 620 | 通过 | - |
| 003 | 自由职业 | 100,000 | 580 | 拒绝 | 收入不稳定 |
| 004 | 优质单位 | 300,000 | 710 | 通过 | - |
| 005 | 普通私企 | 80,000 | 600 | 拒绝 | 负债率过高 |
| 006 | 优质单位 | 50,000 | 680 | 通过 | - |
| 007 | 普通私企 | 150,000 | 590 | 拒绝 | 近期查询多 |
| 008 | 自由职业 | 30,000 | 610 | 通过 | - |
2. 计算过程
第一步：计算笔数通过率
- 总申请数量 = 8 笔
- 审批通过数量 = 001, 002, 004, 006, 008 (共 5 笔)
- 笔数通过率 = \(5 \div 8 \times 100\% = \mathbf{62.5\%}\)
第二步：计算金额通过率
- 总申请金额 = \(200k + 50k + 100k + 300k + 80k + 50k + 150k + 30k = \mathbf{960,000}\) 元
- 审批通过金额 = \(200k + 50k + 300k + 50k + 30k = \mathbf{630,000}\) 元
- 金额通过率 = \(630,000 \div 960,000 \times 100\% = \mathbf{65.625\%}\)
3. 结果分析与策略建议
通过计算，我们发现该产品的通过率约为 62.5%。这是一个相对较高的通过率，说明该产品的定位偏向于“普惠”。
深入分析被拒绝的案例（003, 005, 007）：
- 003号：自由职业，收入不稳定。建议：针对自由职业者，要求提供更长的银行流水（如12个月）或增加担保人。
- 005号：负债率过高。建议：这是硬性风控指标，不应轻易放宽，否则坏账风险大。
- 007号：近期查询多（多头借贷）。建议：这是典型的“以贷养贷”特征，应严格执行拒绝策略。
优化建议： 如果该机构希望提高通过率以扩大规模，可以针对003号这类客户开发“补充资料通道”，允许其提供纳税证明或资产证明来替代社保公积金，从而将这部分边缘客户转化为通过客户，预计可将通过率提升至 70% 左右。
四、 总结
贷款审批通过率的计算看似简单（通过数/总数），但其背后蕴含着复杂的风控逻辑。
- 公式层面：要同时关注笔数通过率和金额通过率，两者结合才能真实反映业务质量。
- 操作层面：通过率不是越高越好。过高的通过率可能意味着风控过松，未来坏账率会飙升；过低的通过率则意味着风控过严或获客渠道质量差，导致业务萎缩。
- 优化方向：借款人应着重维护征信、降低负债、提供稳定的收入证明；机构则应不断迭代风控模型，在“通过率”与“坏账率”之间寻找最佳平衡点。