从业务经验来说，信贷多头越多，说明负债可能越重，贷后表现应该越差。
但是在实际数据分析过程中，机构多头出现了和业务经验相悖的结果，之前对这个结果一直存在一些困惑。
随着业务经验的积累，也有了一些思考。
在个人信贷风控领域，多头倒挂是一个复杂的现象，它主要涉及到借款人在多个金融机构或平台同时授信和借款。
如果多头倒挂，可能会导致这些机构对借款人的信用评估与实际还款能力之间出现偏差。
本文根据业务经验，提出一点机构多头为什么会出现倒挂的原因，欢迎大家在评论区提出自己的看法。
信贷风控中的多头是什么？
信贷风控中多头的特点
信贷风控中多头的分类？
信贷风控中多头在贷后表现中倒挂的原因
信贷风控中的“多头”主要指的是多头授信和借贷，这是一个在金融风控领域广泛使用的概念。
具体来说，多头授信和借贷是指一个借款人同时从两个或两个以上的金融机构或平台进行借款的行为。
比如说，有些人觉得信用卡越多越好，可以留着应急，平时不用也不会有什么影响， 从而申请多张信用卡备用。
再比如，有些人在办理房贷的时候，认为多申请几家银行没关系，多点额度，多点操作空间。
其实这些看起来没什么没什么问题的小事，大概率已经涉及多头授信的情况了。
这种行为可能导致信贷额度累积过高，增加用户的还款风险。
很多银行都忌讳多头授信，尤其是国有四大行对多头授信的审查更为严格。所以，这很可能会成为你申请房贷或者其他信贷被拒的主要原因。
银行审批贷款，有个“慎三禁五”说法，意思就是融资机构超过三家的，审慎准入，融资达到和超过五家的，禁止准入。
原因就是多头授信和借贷的申请人，资产负债率过高，容易出现大规模逾期，银行需要承担的风险比较大，所以出于对风险的考虑，银行大概率都会拒贷。
传统的认知认为，多头借贷存在如下特点：
信贷多头一般可以分为从央行征信报告中统计的多头，和第三方数据机构统计的多头。
第三方数据机构统计的多头，指金融机构或平台在评估借款人资质时，会调用第三方数据产品对风险进行综合评估。
此时，第三方数据机构可以统计借款人的多方借贷情况，梳理成数据产品进行对外输出。
第三方数据机构统计的多头指百融多头、同盾多头、朴道多头、百行多头等，本文主要讨论第三方数据机构统计的多头。
多头统计的原始数据类似如下：
此时可以衍生近7天申请机构数，近30天申请次数等指标对借款人多头进行评估。
从信贷业务整体流程来看，整个借钱过程分为借款人提交借款申请、流量方把借款人借款申请推送给机构（如有）、机构对借款申请进行评估、自有资金或银行进行放款。
根据借款流程，私认为个人信贷风控中多头出现倒挂的原因如下：
至此，信贷风控中多头在贷后表现中为什么会出现倒挂已讲解完毕，对风控建模感兴趣的小伙伴欢迎加群讨论。
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