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雷达卡
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（重要，为了帮助各位读者理解本文，请仔细阅读本段文字跟目录）
本文的背景:本文主要阐述的问题是，在很多个金的场景中，经常需要遇到给具体的客户预授信的问题。
如果我们同类的产品有历史的数据积累时候，这样的预授信方案相对比较好做点，我们可以对标目前的市场上的同类产品，可以划分风险等级，再分析授信的敞口、分期的周期等来确定具体的具体的产品的利润跟分配的额度。但对于很多业务的场景来看，当缺乏历史数据或者具体的对标产品的时候，该如何进行具体的授信。本文想借鉴银行给企业授信额度的方法，再结合自身的项目跟产品经验，给各位做个金的读者一丝启发，如果都有收获，不甚荣幸！谢谢。
为了更好的理解本文的观点，帮忙各位读者更好的理解本文的中心思想
本文的目录如下：
一. 铺垫部分—(介绍企业的供应链资金的情况分析，这里主要有三种不同情况的供应链的资金情况)
1.销售回款在付款之后
2.销售回款与付款同一天
3.销售回款比付款提前
二. 分析部分—企业授信额度（在第一条的基础上，理解银行给企业做授信的逻辑）
三. 升华部分—介绍个人经验的，个金如何完成授信
四. 总结部分
在授信问题上，个人觉得最严谨的当属银行对企业流动性贷款授信方案的分析方法，学习这套企业的授信方案的逻辑，对个金等方面也有很大的参考的意义。
在介绍授信方案前，先给各位普及下关于企业贷款的一点知识，之后我们以具体的案例来说明，银行如何来给企业进行具体的授信方案的：
企业贷款中可分为： 流动资金贷款、固定资产贷款、信用贷款、担保贷款、股票质押贷款、外汇质押贷款、单位定期存单质押贷款、黄金质押贷款等，而流动资金贷款根据其担保方式不同，可以分为信用贷款、第三方保证贷款、抵押贷款和质押贷款等方面。
本文主要是从企业贷款中的流动资金贷款中得到启发，而进行的一系列探索。
在确定授信方案前，非常有必要先给各位读者分析下企业的供应链的资金回款的情况。
具体的案例背景为：A企业因为生产需要会跟B供应商采购一批原材料，所以这过程中会发生A企业跟银行申请贷款。按照这个业务场景，根据具体供应链流程，我们根据企业销售回款和付款给供应商的时间先后顺序，分为以下三种情况具体分析：
一．企业的供应链的资金情况分析
情况1：销售回款在付款之后
如果一个供应商给一家企业平均60天的回款的日期，而在库存到销售回款有90天的时间。如下图所示，对该企业在整个供应链的资金需求而言，即从生产采购到销售回款需要120天的时间。但因为企业需要在第60天时候，偿还给供应商的货款，所以企业的融资时间大概就是60天的时间。那这60天，我们就称为现金循环周期。
情况2：销售回款与付款同一天
但如果企业能提高销售回款的日期，比如在刚才所举例子中，我们将销售回款的时间由90天，提高到第60天回款，那等于说，且付款给供应商也在这一天，因为回款跟收款属于同一天，所以企业所需要资金周转天数就是0。这样在理论上，企业是没有任何运营的资金的需求了。
情况3：销售回款比付款提前
第三种情况，如果供应商给企业的付款周期是90天，而企业的销售回款的时间为60天，那等于说企业有30天的多余运营资金的时间。
回款比付款提前了这么多天，企业手中有了更多的现金流。但因为企业在第90天，仍需要偿还这笔贷款，所以理论上企业也不应该将这部分资金投资到长期资产，不然就会出现流动性问题了
二．企业授信额度
从以上的分析可以容易分析，企业真正需要的其实是一个现金流的贷款额度。
明白了这一点，现在再来测算一下授信额度。比如一家企业因为采购跟生产需求，需要2400万的货款采购原材料。那是不是就等同于企业需要2400万的贷款的需求？很明显答案是否定的。需要资金需要多少钱，还不一定等同于贷款额度。
但如果企业从购货到销售回款，需要一整年的时间，可能企业真的需要2400的额度。但实际上企业分成多次采购，而且供应商也会给予一定的货期，再考虑到生成、库存、销售和回款的时间后，实际的融资天数需求和运营资金需求就会少很多。
还是以上面的例子来说明，如果企业从销售回款到付款时间是30天的时间：
那按照之前的计算方法，这个企业需要融资的时间是30天的时间。按30/360=1/12，再利用2400*1/12=200万，那等于说企业需要的的资金值只需要全部资金的1/12就够了。
如果企业的供应商把企业的付款时间缩短到30天，那就是企业需要60天的融资，那么60/360=1/6，那企业的所需要融资的时间就是2400*1/6=400万。
从上面的计算得知，现金周转的天数越长所需要的融资的资金就越多。
三．个金的授信方案
参照企金的情况，个金中所涉及到的数据跟企业相差太大，业务很不一样。
但在分析企金过程中，我们会发现当中涉及到一个非常重要的点就是在时间维度上资金的占用情况。
参考这样的逻辑，我们也尝试着在个金业务上分析个人用户的资金的占用情况。在数据里，我们引进了个人贷款中所使用贷款所占维度的比例。在深入些，实际使用方面，我们引进已使用资金占授信额度的比例。
但详细分析贷款数据，还发现数据的颗粒度还需要再细分到以下几方面：1是消费贷款，2是信用贷款，3是经营贷款。
如果只是在授信中，只使用了以上3个方面的数据还是相对单薄。再丰富些，我们继续引进个金中常用到信用卡的数据。以信用卡的使用额度占总授信额度的比例，当然关于使用卡在清洗数据的过程中还需要区分共享额度、总额度等概念。
在实际总体授信的基础上，我们实际还将用到以下几个方面的数据，客户的年龄分布、信用使用长度等内容。信用使用长度的概念，也即在客户征信体系中能尽可能追溯到有征信的时间跨度。若客户信用使用长度越久，我们越可能根据历史的数据去判断一位客户的数据的情况。在对立面上讲，信用使用长度为0，也即客户是白户。白户，因为没有具体的数据可供判断，一般在很多产品中也是非准入的客群。
综上，结合着客户是消费贷款，信用贷款，经营贷款，信用卡使用额度占总额度的比例，年龄、信用长度等概念，我们继续做进一步的综合就能得到一个大概的总体的授信范围。对某段授信的范围的，再接入以上下限进行界定，再稍微调整下零头，最后便能得到市场上常见到的千人千额。
四．总结部分
以上在分析企金都只是基于一个理论的场景来提到的一个问题，比如这里提到的平均的回款周期、平均的生产周期。
而且这里还没有考虑到企业的供应商需要预付货款，因为还没进货就需要付钱了，这些预付款项将提高运营资金的需求。而有些企业需要下游的企业预付销售款项，产品还没出货，钱已经进来了，这些收款就可以降低对运营资金的需求。
所以实际在计算现金循环周期天数时候，会更倾向使用=（应收+存款-应付+预付-预收）天数。
如果再详细考虑更实际的问题，比如产业的淡旺季的问题。比如在旺季的时候采购量大增，资金不够用，产生流动性的问题；在淡季的时候采购量没那么旺盛，贷款资金充足，就会发生对资金造成挪用的风险。
所以做得好的银行，还会充分考虑旺季、淡季跟平均资金需求的情况，最后将这些维度在一整年或者一整个周期内综合考虑。
在个金中也是类似，我们刚才所提及的几个维度去限定个人用户的授信额度，其实也是分析个人客户的整体的资金综合使用情况。这里面因为涉及到去判断个人维度的内容也偏多，为了更客观跟全面些，基本是能将所有各方面能考虑的数据进行了切分。
当然本文对个金具体的授信的实操中，有几点是还没在这里跟各位读者介绍清楚，比如在综合以上所提的消费贷款，信用贷款，经营贷款，信用卡使用额度占总额度的比例，年龄、信用长度等数据后，之后怎么综合得到一个具体的最终授信额度？这当中各个维度的权重系数怎么拍定？因为这其中的维度更多的是基于笔者的经验去思考、总结和跟实践，里面的逻辑不定全对，但比主观拍定的内容好用一些。而且重要的是量化可控，可自动化批量高效产能，而且在后续出现需求或者修改的时候，可以灵活调整。
最后是在实际测算跟使用中，也比较适合笔者的操盘过的项目跟产品。但这些内容可借鉴不可复制，因为互金场景多、产品也复杂，所以也不敢打包票适合所有同学的情况。如果知识星球的同学有兴趣再了解其中的内容，欢迎继续跟星主交流，说不好大家都会有收获，谢谢！
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