公交电商纯信用贷款可以这么玩

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，他们要求商新落户医保城中医院和全省第一家外资医院—和睦家医院户经营时间超过 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汞矿和冶炼区附近地区（如贵州地区）的水体、土壤和大米中仍可检测到较高浓度的汞。 由美国自然资源保护委员会（NRDC）与世界其他95家公益组织组成的零汞工作组此前发布的一项科学研究成果显示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、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。