工行大数据信用贷款服务1.2万小微商户
工行大数据信用贷款服务1.2万小微商户 9月8日从中国工商银行了解到，近年来，工行运用大数据技术持续创新小微金融服务，面向线上线下POS收单商户推出了纯信用“公司逸贷卡”。通过将“死数据”转化为“活信用”，为1.2万余家小微商户解决了生产经营中的资金需求问题。截至今年8月末，工行公司逸贷已累计向小微商户发放贷款近100亿元。
据介绍，公司逸贷卡是工行面向已开办线上或线下银行收单业务的小微商户推出的信用卡产品。根据实体商户、网商、商旅企业、经销商等商户的真实交易流水和经营数据，工行核定商户授信额度，商户可以在额度内通过POS刷卡完成日常货品采购等经营支出。该产品是一款无抵押、无担保、纯信用、可循环使用的信用卡产品，具有“随刷随贷，即时到账”的特点，尤其适用于餐饮、美发、连锁超市、日用百货、民营加油站、生产批发类小微商户的日常经营需求。
针对不同商户的需求，工行还推出了差异化的逸贷产品。其中，针对普通实体商户需求，推出了小微商户逸贷公司卡；面向工行“融e购”电商平台商户，推出了网逸贷信用卡；为商旅企业量身定做了商旅逸贷公司卡，用于旅行社采购境内外的机票、酒店、餐饮、景点门票等需求；结合“冷链”物流模式，面向农产品经销商、供应商和超市推出了逸农消费公司采购卡等。 以上是小编为大家分享的关于工行大数据信用贷款服务1.2万小微商户的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
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贷款业务的条件：
1、年龄在18到65周岁的自然人；
2、借款人的实际年龄加贷款申请期限不应超过70岁；
3、具有稳定职业、稳定收入，按期偿付贷款本息的能力；
4、征信良好，无不良记录，贷款用途合法；
贷款需要准备资料：
1、有效身份证件；
2、常住户口证明或有效居住证明，及固定住所证明；
3、婚姻状况证明；
4、银行流水；
5、收入证明或个人资产状况证明；
6、征信报告；
7、贷款用途使用计划或声明
电商纯信用贷款，可以这么玩！
电商卖家的数据被看做信用征信里面的“强数据”，虽然没有银行信贷数据那么直接，但这部分数据却能反映一个商家的经营状况、还款能力、成长性等动态信息。
以阿里小贷、京东的京小贷为代表的电商平台已经打入了供应链金融领域，通过平台内所沉淀出的数据为供应链和电商卖家做授信。现在，杭州也出现了独立于任何一家电商网站的第三方信贷平台,为避免广告嫌疑，本文中称为X平台，作为一个跨平台的数据分析和信用评估的“居间人”存在，X平台连接商户和各类资金提供方，帮助电商商户实现纯信用贷款，提高金融机构的风控水平。
在商户端，商户提交借款需求后，需要向X平台进行授权，使后者能够接入商户在电商平台上的后台账户，获取经营数据。随后，X平台将根据这些数据形成一份评估报告，并将这份报告提交给资金提供方。资金提供方在报告的基础上进行自己的二次风控（主要是调取央行征信报告审核），并对其授信、放贷。整个过程需要 2 天时间。X平台提供的贷款上限为 100 万元，还款期限均为 6 个月，按日计息，随借随还。
目前，他们要求商户经营时间超过 12 个月，年销售额超过 100 万，已实现的贷款额度在100万以内。资金提供方主要是银行。就X平台贷前、贷后风控看来，贷前风控对他们来说最重要。下面具体分析其运作模式。
一、贷前分析
X平台所做的征信对小微企业的贷款目的有明确要求，那就是一定用于经营。在贷款前期，他们首先要做36个月的行业数据分析，再分析借款企业12个月的经营数据。
行业数据方面。他们采取技术手段抓取各大电商平台上的店铺销售数据，形成行业数据，进而分析其成长性、经营周期、地域性等特征，进而判断其风险系数。在后台数据平台，笔者发现这里的“行业”是精细到具体某个产品，比如手机、榨汁机、蚊帐等等。行业分析对于他们决定是否给企业授信有很大参考价值。打个比方，如果一个卖蚊帐的店铺冬季借款，这就是反季节的，借款用途值得怀疑。
商户数据方面。X平台征信分析所基于的原始数据全部来源于用户，从偿债、盈利、成长、运营、市场五大能力进行分析。用户可以提供更多维度的数据来证明自己的还款能力和资信水平。有以下几个维度的数据作为参考：一是央行征信数据，二是店铺经营数据，三是合作第三方服务商、物流商等相关数据，四是工商、法院、税务等数据。数据维度越多，越能帮助判断店铺的信用评分和授信额度。值得一提的是，X平台有一个反欺诈的系统，针对电商卖家刷数据的欺诈行为，如果某个或者某些数据波动特别大，或者出现违背行业趋势的数据，他们将做重点监控。
二、贷后监测
银行放贷之后，可以看到借款企业的实时经营数据，便于监测风险。如果放贷后出现经营异常数据，平台会对银行作出预警提醒。
该平台创始人介绍，当银行对企业授信之后，企业只需要去银行面签就可以拿到贷款，减少了很多繁琐的流程。而当用户积累和数据沉淀越来越多，他们可以向年销售额更少的小微企业和供应链上下游企业下渗，做更精细的风控。
笔者认为，这个模式能成功的关键，在于电商行业的数据化程度很高，便于数据分析公司做精细化的行业分析以及商户分析，在此基础上建立数据模型，筛选有用数据最终形成综合信用评估。而像触网程度较低的传统产业则难以实现高精度的数据分析和评判。
然而，由于X平台以“中间人”的身份出现，对真正解决小微企业融资难问题起到的作用有限，无法控制资产端的放贷速度和整体服务质量。比如，线上信用评估结束之后，银行端可能还要走较长的审批流程。银行面签的问题如果不能解决，则无法实现纯线上的放贷。
同时，银行无法实现跨区域经营，则影响平台对跨地域电商的金融服务水平。
随着年销售额超过 100 万的中上游电商小微企业电商资源被开采殆尽之后，X平台势必面临拓展借贷端商户，以及资金供应商的问题。继续拓展商户，则对他们的风控模型和数据分析能力提供更大的挑战；除银行以外，如果把P2P、小贷公司等资金供应方引入合作，也可能遇到小微企业放贷成本提高、风险更大的问题。
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