审查审批作为金融服务、政务服务及各类合规管理的核心环节，其思维模式直接决定了审批效率、风险管控质量与服务适配性。随着数字技术的普及、市场需求的升级及监管导向的优化，传统审查审批思维面临系统性变革，其中“唯抵押论”向“看重第一还款来源”、“主体信用”向“数据信用”（供应链金融视角）、“经验依赖”向“人机协同”的三大转变，成为推动审查审批体系提质增效、适配新时代发展需求的关键抓手。
本文将从转变背景、核心逻辑、实践路径、现存挑战及优化建议五个维度，对三大转变进行深度剖析，为各类机构优化审查审批体系提供参考。
传统审查审批思维形成于工业化时代，以“风险兜底”“经验判断”“单点评估”为核心特征，适配当时信息不对称、技术手段有限、市场主体较为单一的发展环境。但近年来，随着数字经济兴起、市场主体多元化发展、监管要求趋严及服务需求升级，传统思维的局限性日益凸显，三大转变的出现具有必然的时代必然性。
从外部环境来看，一是数字技术（大数据、人工智能、区块链等）的深度应用，打破了信息壁垒，实现了多维度数据的实时采集、分析与校验，为思维转变提供了技术支撑；二是监管导向持续优化，国家金融监督管理总局等监管机构明确要求审查审批需聚焦还款能力、强化数据赋能、提升审批效率，摒弃“唯抵押”“唯经验”的粗放式模式，如《个人贷款管理办法》中明确将借款人还款来源、还款能力作为审查重点；三是市场主体结构发生变化，中小微企业、个体工商户成为市场主力，这类主体普遍缺乏足额抵押物、主体信用资质不均，但具备真实经营场景和现金流，传统审查审批思维难以满足其服务需求。
从内部需求来看，各类机构（银行、政务部门、供应链核心企业等）面临着“降本增效”与“风险管控”的双重压力：一方面，传统审查审批流程繁琐、依赖人工经验，效率低下、人工成本偏高，如传统信贷审批需3-15天完成，难以适配小额高频的融资需求；另一方面，“唯抵押论”“经验依赖”等思维易导致风险误判，如房地产市场深度调整背景下，抵押物贬值导致第二还款来源形同虚设，推高不良率，而“主体信用”评估模式难以覆盖供应链上下游中小微企业，制约服务普惠性。在此背景下，审查审批思维的三大转变成为破解发展瓶颈、实现高质量发展的必然选择。
（一）转变一：从“唯抵押论”向“看重第一还款来源”转变1. 传统“唯抵押论”的核心特征与局限性
“唯抵押论”是传统审查审批思维的核心，其核心逻辑是“以抵押物为核心风险兜底手段”，即审批决策优先关注抵押物的价值、变现能力，将抵押物作为判断是否审批、审批额度的核心依据，甚至出现“有抵押就审批、无抵押就拒批”的极端情况。这种思维源于传统金融体系中“风险可控”的核心诉求，在房地产市场上行周期，抵押物增值带来的“安全垫”掩盖了经营风险，形成了依赖房产抵押的“懒人风控”模式。
其局限性主要体现在三个方面：一是覆盖面窄，大量轻资产、无足额抵押物的中小微企业、创新型企业被排除在服务范围之外，加剧了“融资难、融资贵”问题；二是风险误判，抵押物价值受市场波动、政策调整影响较大，如2024年全国商品房销售面积同比下降6.5%，百城二手住宅价格连续24个月环比下跌，导致抵押物处置面临“流拍率高、折价率大、周期长”的困境，当前房产抵押处置平均折价率仅为评估价的55%，处置周期长达14个月，抵押物难以真正实现风险兜底；三是导向偏差，过度关注抵押物，忽视了借款人的真实经营能力、现金流状况，导致部分具备稳定还款能力但无抵押物的主体被拒批，而部分有抵押物但经营不善、无还款能力的主体获得审批，加剧风险隐患，如个人经营类贷款不良率从2019年的1.8%攀升至2024年的3.5%。
“看重第一还款来源”思维的核心逻辑是“以还款能力为核心，抵押物为补充”，即审批决策优先评估借款人（或主体）的真实还款能力，包括经营现金流、收入水平、盈利稳定性、还款意愿等，抵押物仅作为风险缓释的补充手段，而非核心依据。这一转变本质上是回归审查审批的核心本质——“判断主体是否具备按期足额还款的能力”，而非“判断主体是否有抵押物兜底”，符合辩证风险观中“贷款安全的本质是未来现金流的可预期性”的核心认知。
其核心要点包括三个方面：一是聚焦现金流，现金流是第一还款来源的核心，需重点评估现金流的真实性、稳定性和可持续性，如企业的经营收入、回款周期、现金流净额等，避免“纸面盈利”“虚假营收”带来的风险；二是兼顾还款意愿，还款意愿与还款能力同等重要，需通过信用记录、历史履约情况、行业口碑等多维度评估，避免“有能力但不还款”的道德风险；三是重构抵押物定位，将抵押物从“核心审批依据”转变为“风险缓释工具”，即使无足额抵押物，若主体还款能力强、还款意愿良好，可通过其他风险缓释方式（如担保、保证、未来收益权质押凯发k8旗舰厅ag等）实现审批，打破“抵押不足即拒贷”的刚性规则。
实现从“唯抵押论”向“看重第一还款来源”的转变，需从审批指标体系、风险评估模型、流程优化三个层面发力：
一是重构审批指标体系，弱化抵押物指标的权重，增加现金流、盈利水平、还款意愿等核心指标的权重。例如，银行在信贷审批中，将“经营现金流净额/贷款额度”“连续6个月盈利”“无逾期记录”等作为核心审批指标，抵押物仅作为加分项，而非必要项；同时引入“抵押+N”的组合式风险缓释架构，融合保险、担保、现金流覆盖等多元工具，降低对单一资产估值的敏感度。
二是优化风险评估模型，依托大数据技术，整合主体的经营数据、交易数据、信用数据等多维度信息，构建以现金流为核心的风险评估模型，实现对还款能力的精准评估。例如，对小微企业，重点采集其经营流水、纳税记录、订单数据等，通过模型分析其现金流稳定性，替代传统的抵押物评估；对特定行业客群，可质押POS流水、应收账款等未来收益权，增强风险缓释能力。
三是优化审批流程，减少对抵押物评估的繁琐环节，重点核查现金流的真实性和还款能力的合理性。例如，对经营稳定、现金流充足的中小微企业，推行“无抵押信用审批”模式，简化审批流程，提高审批效率；建立“灰度审批通道”，专门处理无足额抵押但经营优质的客户，实现从“抵押兜底”的被动风控向“经营信任”的主动风控转变。
（二）转变二：从“主体信用”向“数据信用”转变（供应链金融视角）1. 供应链金融中“主体信用”的核心特征与局限性
在传统供应链金融审查审批中，“主体信用”是核心思维，其核心逻辑是“以核心企业的主体信用为依托，延伸至上下游中小微企业”，即审批决策优先评估核心企业的信用资质、经营凯发k8旗舰厅ag规模、行业地位，上下游中小微企业的审批依赖核心企业的背书，核心企业的信用成为上下游企业融资的关键通行证。这种模式本质上是“单点信用评估”，聚焦于单个主体的信用状况，忽视了供应链上下游的交易关系和数据价值。
其局限性在供应链金融场景中尤为突出：一是信用传递存在断点，核心企业的信用仅能覆盖与其直接合作的一级供应商或经销商，二级以下供应商因无核心企业直接确权，手握应收账款却无法融资，形成大量“沉睡资产”；二是中小微企业被边缘化，供应链上下游的中小微企业大多规模小、信用资质弱、缺乏完善的信用记录，难以通过传统主体信用评估获得审批，即使有核心企业背书，也面临审批额度低、利率高的问题；三是风险评估片面，仅关注单个主体的信用，忽视了供应链的交易真实性、协同性，易出现虚假交易、挪用资金等风险，且传统模式依赖线下单据审核，操作成本高、效率低，难以覆盖小额高频的融资需求；四是主体信用评估依赖企业“三张报表”，大量轻资产、财务不规范的中小微企业被挡在门外。
供应链金融视角下，“数据信用”思维的核心逻辑是“以供应链交易数据为核心，构建全链条信用评估体系”，即摆脱对单个主体信用的过度依赖，通过整合供应链上下游的交易数据、物流数据、资金数据、履约数据等，构建多维度、全流程的信用评估模型，评估主体在供应链中的履约能力和信用水平，实现“数据赋能信用，信用支撑审批”。这一转变是供应链金融数字化进程中的重要风控革命，推动信用体系从“主体信用”“物的信用”向“数据信用”融合演进。
其核心要点包括三个方面：一是数据的全面性，需整合供应链全链条数据，包括订单数据、物流轨迹、资金流水、发票信息、纳税记录、设备开工率等，形成完整的数据闭环，确保数据能够全面反映主体的经营状况和履约能力，其中交易信用是数据信用的基础，只有先验证交易真实性，数据信用才能落地；二是数据的真实性，通过区块链、物联网等技术，确保数据不可篡改、可追溯，避免虚假数据带来的风险，如通过区块链保障货权不可篡改，通过物联网实现货物实时监控，为数据信用提供支撑；三是数据的关联性，聚焦供应链上下游的协同关系，通过分析主体与核心企业、其他上下游企业的交易频次、履约情况、回款周期等数据，评估主体在供应链中的地位和信用水平，实现“信用随行”，破解核心企业信用传递断点问题，让二级以下供应商无需核心企业直接背书即可获得融资。
供应链金融视角下，实现从“主体信用”向“数据信用”的转变，需依托数字技术，构建“数据采集-数据治理-信用评估-审批落地”的全流程体系：
一是搭建供应链数据共享平台，整合核心企业、上下游中小微企业、物流企业、金融机构等多方数据，实现数据互联互通。例如，核心企业开放其订单系统、回款系统数据，物流企业开放物流轨迹数据，金融机构整合信贷数据，形成统一的数据共享平台，打破信息壁垒，实现数据的实时采集和共享，部分地区已通过“可信数据空间”实现数据全流程校验和区块链固证，生成银行认可的“可信数据确真权证”，推动数据信用落地。
二是强化数据治理，保障数据的真实性、完整性和规范性。通过区块链技术实现数据不可篡改，通过大数据技术对采集的数据进行清洗、校验，剔除虚假数据、无效数据；建立数据安全管理制度，保护数据隐私，确保数据合规使用，避免数据滥用风险，这也是资方优先选择大型平台合作的核心原因——大型平台能够保障数据的可信度。
三是构建数据信用评估模型，基于供应链交易数据，构建多维度的信用评估指标体系，包括交易履约率、回款及时性、订单稳定性、行业口碑等，通过人工智能算法实现信用评分的自动化、精准化。例如，对供应链中的中小微企业，通过分析其与核心企业的交易数据，评估其履约能力和还款能力，替代传统的主体信用评估，实现“无信用记录但有数据可依”的审批模式，推动供应链金融进入“脱核”新时代。
四是优化审批流程，实现“数据驱动审批”。依托数据信用评估模型，实现审批流程的自动化、智能化，减少人工干预，提高审批效率；例如，对信用评分达标的中小微企业，推行“自动审批、快速放款”模式，解决供应链中小微企业“融资慢”的问题，同时实现从“静态结果评估”转向“动态过程验证”，实时追踪交易数据，动态调整信用评分和审批额度。
（三）转变三：从“经验依赖”向“人机协同”转变1. 传统“经验依赖”的核心特征与局限性
“经验依赖”是传统审查审批思维的重要表现，其核心逻辑是“以审批人员的个人经验、行业认知为核心，进行审批决策”，即审批人员根据自身多年的工作经验，结合对行业、主体的主观判断，决定是否审批、审批额度和审批期限。这种思维在信息不对称、技术手段有限的时代，能够在一定程度上提高审批效率、规避风险，尤其适用于复杂场景的判断。
“人机协同”思维的核心逻辑是“以技术为支撑，以人工为补充，实现审批效率与风险管控的双重提升”，即通过人工智能、大数据等技术，实现审批流程的自动化、标准化，替代人工的重复性工作，同时保留人工对复杂场景、特殊情况的判断能力，实现“机器赋能人工，人工优化机器”的协同模式。这一转变既发挥了技术的高效性、标准化优势，又兼顾了人工的灵活性、专业性优势，是数字时代审查审批思维的必然选择。
实现从“经验依赖”向“人机协同”的转变，需从技术应用、流程重构、人才培养三个层面发力：
二是重构审批流程，划分机器审批和人工审批的边界，实现“机器做基础、人工做核心”。例如，对于常规性、标准化的审批事项（如材料齐全、信用良好、无异常数据的审批申请），由机器自动审批，实现“秒批”；对于复杂性、特殊性的审批事项（如材料不齐全、数据异常、新型行业主体的审批申请），由人工进行审核、研判，做出审批决策；同时，建立机器审批反馈机制，人工对机器审批的结果进行复核，及时纠正机器的误判，优化机器模型，如德州市排污许可申请材料的智能预审环节压缩至1小时内，结合人工复核后，技术审查时间由原来的15个工作日压缩至7个工作日以内。
三是加强人才培养，打造“技术+专业”的复合型审批人才队伍。一方面，加强对现有审批人员的技术培训，提高其对智能化审批平台的操作能力、对机器模型的理解能力，使其能够熟练运用技术开展审批工作；另一方面，引入技术人才，优化机器模型的算法和参数，提升技术支撑能力；同时，强化审批人员的专业素养，培养其对复杂场景、新型风险的研判能力，确保人工审批的专业性和准确性，如银行、政务部门需组建跨学科团队，既懂业务又懂技术，实现人机协同的高效落地。
尽管审查审批思维的三大转变具有必然的时代趋势，且部分机构已开展实践并取得一定成效，但在全面推进过程中，仍面临诸多挑战，主要集中在数据、技术、人才、制度四个层面：
一是数据层面，数据共享不足、数据质量参差不齐。一方面，不同机构、不同部门之间的数据壁垒尚未完全打破，如供应链金融中，核心企业、物流企业、金融机构的数据难以实现全面共享，导致数据信用评估缺乏足够的数据支撑；另一方面，部分数据存在虚假、无效、不完整的问题，尤其是中小微企业的经营数据，缺乏规范的记录和管理，影响数据信用评估的精准度，且数据操纵现象（如刷流水、刷订单）时有发生，进一步加剧数据可信度难题。
三是人才层面，复合型人才短缺、传统思维难以转变。一方面，“人机协同”“数据信用”等新模式需要既懂审批业务、又懂数字技术的复合型人才，目前这类人才短缺，难以满足实践需求；另一方面，部分审批人员长期依赖传统经验，对新思维、新技术的接受度不高，存在抵触情绪，难以快速适应思维转变的要求，尤其是基层审批人员的思维转型难度较大。
四是制度层面，配套制度不完善、监管适配性不足。一方面，针对“数据信用”“人机协同”的审批模式，缺乏完善的制度规范，如数据安全、数据隐私保护、机器审批的责任界定等，导致实践过程中存在合规风险；另一方面，监管政策的更新速度难以完全跟上思维转变的步伐，部分传统监管要求与新的审批模式存在冲突，如部分监管仍对抵押物有硬性要求，制约了“看重第一还款来源”思维的落地，且部分审批制度仍沿用传统流程，难以适配智能化审批的需求。
针对上述挑战，结合行业实践和时代需求，提出以下优化建议，推动审查审批思维三大转变落地见效，实现审查审批体系的提质增效、适配发展：
1. 推动数据共享，打破部门、机构之间的数据壁垒。建立跨部门、跨机构的数据共享机制，如政府牵头搭建公共数据共享平台，整合政务数据、金融数据、物流数据等；供应链金融中，推动核心企业、物流企业、金融机构签订数据共享协议，实现供应链全链条数据的互联互通，同时依托国家电子政务外网，实现上下级系统的互访、身份互认，提升数据共享效率。
2. 加强数据治理，提升数据质量。建立数据采集、清洗、校验、存储的全流程管理制度，规范数据标准，确保数据的真实性、完整性和规范性；通过区块链、物联网等技术，实现数据不可篡改、可追溯，杜绝虚假数据；加强对中小微企业数据记录的指导，推动其建立规范的经营数据记录体系，提升数据可用性，同时强化平台信用管理，保障数据可信度。
1. 加大技术投入，搭建高水平智能化审批平台。结合机构的业务需求，引入人工智能、大数据、区块链等先进技术，打造集材料审核、风险评估、审批决策、动态监控于一体的智能化审批平台，提升技术应用深度，如优化机器模型的算法，实现复杂场景的精准研判，借鉴德州市“智审速办”、福建省用地用林用海审批系统的经验，推动审批全流程智能化。
2. 建立模型优化机制，提升模型精准度。依托历史审批数据和人工反馈，定期优化机器模型的算法和参数，适应市场环境的变化和新型风险的出现；加强与科技企业的合作，引入先进的技术和模型，提升技术支撑能力，同时建立智能审查规则的动态更新机制，根据政策变化和实战反馈持续训练AI模型，确保技术适配性。
1. 打造复合型人才队伍，加强对审批人员的培训。开展“业务+技术”的复合型培训，提高审批人员对新思维、新技术的理解和应用能力，使其能够熟练运用智能化审批平台开展工作；引入技术人才和专业人才，优化人才结构，满足“人机协同”“数据信用”等新模式的需求，如组建跨学科团队，既懂产业又懂金融、既懂业务又懂技术。
2. 强化思维引导，推动传统审批人员的思维转型。通过案例讲解、实践操作、交流研讨等方式，让审批人员认识到传统思维的局限性，理解三大转变的核心意义，增强其接受新思维、新技术的主动性；建立激励机制，鼓励审批人员主动适应思维转变，积极运用新技术开展审批工作，打破“经验依赖”的惯性。
1. 建立完善的配套制度，规范新审批模式的开展。制定数据安全、数据隐私保护、机器审批责任界定等相关制度，明确数据使用的权限和规范，防范合规风险；建立“数据信用”“人机协同”的审批标准和流程，实现审批的标准化、规范化，如明确数据信用评估的指标体系、人机协同的审批边界等，同时完善风险共担机制，推动“抵押+N”组合式风险缓释模式落地。
2. 加强监管协同，优化监管政策。监管部门应结合审查审批思维的转变，及时更新监管政策，取消不合理的硬性要求（如过度强调抵押物），适配新的审批模式；建立灵活的监管机制，加强对“数据信用”“人机协同”审批模式的监管，防范风险，同时鼓励机构创新审批模式，推动审查审批体系的优化升级，如并购贷款新规将参股型并购纳入支持范围，引导银行建立全周期评估体系，推动从“抵押崇拜”向“价值发现”转变。
审查审批思维的三大根本转变——从“唯抵押论”向“看重第一还款来源”转变、从“主体信用”向“数据信用”转变（供应链金融视角）、从“经验依赖”向“人机协同”转变，是数字时代发展的必然趋势，也是各类机构破解发展瓶颈、提升核心竞争力的关键。三大转变并非相互独立，而是相互关联、相互支撑：“看重第一还款来源”是核心导向，回归审查审批的本质；“数据信用”是技术支撑，为精准评估还款能力、实现普惠服务提供保障；“人机协同”是效率保障，实现审批效率与风险管控的双重提升。
尽管当前三大转变面临数据、技术、人才、制度等层面的挑战，但随着数字技术的持续升级、人才队伍的不断建设、制度体系的逐步完善，三大转变将逐步落地见效。未来，各类机构应主动顺应思维转变的趋势，打破传统思维的束缚，强化数据赋能、技术赋能、人才赋能，不断优化审查审批体系，实现“风险可控、效率提升、服务普惠”的目标，为经济社会高质量发展提供有力支撑。从更深远的意义来看，这三大转变不仅是审查审批模式的革新，更是经营哲学的升维，推动机构从单纯的资金供给者、审批执行者，转变为价值发现者、产业协同者。