從0到1，如何設計開發一個互聯網小額借貸平台

互聯網金融是目前互聯網創業的一大熱點，各種互聯網公司，以及傳統金融企業，都在開始布局互聯網金融相關的業務。在這樣的大時代背景下，匠邦互聯網也接觸到了很多企業及創業者對於互聯網金融相關的開發需求。以互聯網小額借貸平台為例，站在技術和設計的角度，為大家解讀一下，我們如何從0到1，去規劃一個互聯網小額借貸平台的項目。

互聯網小額貸款，主要通過網路平台獲取借款客戶，綜合運用網路平台積累的客戶經營、網路消費、網路交易等行為數據、即時場景信息等，分析評定借款客戶信用風險，確定授信方式和額度，並在線上完成貸款申請、風險審核、貸款審批、貸款發放和貸款回收等全流程的小額貸款業務。由於採用的是免抵押的信用貸款機制，一般只能申請1-5千，7天-一個月的貸款，以解決用戶的用錢燃眉之急。

在充分調研了小額借貸平台的市場，功能需求，以及相關的競品APP後，我們為互聯網小額借貸平台規划了相關的基礎的功能框架，主要分為前端和後台端兩個部分。

小額借貸平台前端功能規劃

需求功能規劃裡面牽涉到幾個核心的技術問題，以下是針對一些核心問題所研究得出的相關技術解決方案：

一、如何通過線上對用戶的身份做有效，真實性的判斷？

1. 通過手機簡訊驗收碼，驗證手機的真實性；

2. 通過用戶填寫的身份證和姓名，直接聯網公安部系統，進行身份證和姓名的有效驗證；

3. 通過上傳身份證正反面資料，人工審核身份證的有效性；

4. 通過APP的活體人臉識別驗證，再跟身份證的人物照片進行匹比，規避用假身份證，或其他人冒名頂替的情況；

5. 對於銀行賬號，接入銀行四要素識別系統，對用戶提供的銀行號，姓名，身份證，手機號，核實收款銀行信息的真偽；

二、由於平台本身的數據所限，怎麼藉助第三方大數據對申請貸款的用戶做風險的評估，信用額度的評估？

1. 接入支付寶的芝麻信用體系，獲取用戶的芝麻信用相關信息；

2. 接入央行徵信系統，查詢該用戶在央行的徵信報告。包括借貸記錄，信用卡逾期等數據信息；

3. 接入運營商的手機數據分析報告，分析該用戶是否實名，運營商通話記錄、通信特徵、消費偏好等數據，給出用戶運營商畫像分析報告；

4. 接入京東的電商數據報告，分析用戶在網上的消費歷史，購買能力，消費習慣，區域分布等消費畫像數據；

5. 接入學信網的學曆數據報告，核實用戶的真實身份，查詢學籍、學歷信息、招生錄取等信息並生成分析報告；

6. 在用戶申請貸款前，讓用戶提供更詳細的一些個人資料方便貸款審核，如工作地址，單位，工作年限，居住地址，手機通訊錄信息，學歷，畢業院校，職業，緊急聯繫人等資料；

三、對於逾期未付款的客戶，如何進行催收？

1. 計收高息：從借款逾期日開始，借款利率上浮至法定上限24%；

2. APP提醒：在貸款即將到期，及到期後，實時進行APP推送提醒；

3. 簡訊催收：由於借貸平台獲取到了借款用戶的所有手機通訊錄聯繫方式，可定時分批向借款人好友推送簡訊展示期違約記錄；

4. 電話催收：對於借款人，平台將持續電話提醒借款人及時還款，必要時對一些關鍵聯繫人和緊急聯繫人進行電話提醒；

5. 記入徵信：平台將借款人的違約記錄上傳至上海徵信等徵信平台，錄入期黑名單，將會影響到借款人的徵信；

6. 其他方式：對於嚴重違約不還款的情況，可走民事訴訟，委託第三方催收等方式。

由於互聯網金融發展不受地域受限，在如今中國社會由熟人社會進入到准陌生人社會的特殊階段，怎樣在短時間內評估任意一個互聯網陌生用戶的徵信問題，基於現有的徵信大數據搭建平台的風控體系，以及藉助人工智慧的數據挖掘，進行借貸的快速審核及後續整個借貸生命周期的管控，成為互聯網金融發展的重要課題。通過對小額借貸平台相關技術方案的調研和了解，我們驚喜地發現，目前國內互聯網金融的各種互聯網基礎設施已經比較完善，社會的各種徵信體系也逐步開放，這將大大促進互聯網金融在國內的發展。目前人工智慧技術也在金融領域開始展露頭角，相信有了人工智慧技術的助推，互聯網金融即將進行一個發展的快車道。

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