即享金不上征信吗安全吗，热忱推荐5个综合评分不足也能下款的网贷

深夜里，手机屏幕上发出冷冷清清的一道光芒，李阳望着又被拒绝了的申请页面陷入了沉思之中。很多人的信用分不高、综合评分为低的人也在找一个可以解决眼前困难的地方。人们心里不免会想：即享金不记入信用报告中是安全的？有没有不看资质好坏就给贷款的平台呢？为帮助大家避开风险，在此列举出五种门槛低、成功率高的途径并进行详细分析。

到2026年以后的金融市场里，信息透明度会成为用户最为关注的一个问题。对即享金那么首先要确定的是该产品的放款机构是什么样的。正规持牌金融機構所發行的产品大部分都已经接入了央行征信系統，“完全不上征信”的说法是虚假宣传。用户在申请之前一定要到申请页面上查看《个人征信授权书》是否已经勾选同意，如果勾选同意的话就表示借款记录会被上传。从安全性的角度来看主要是有没有隐性收费以及是否存在暴力催收的行为，在此情况下应该选择名气大而且经营时间久一些的平台比较妥当。

对于评分不高的用户来说，下面这五个平台可能会有转机，但是一定要理性借款：

1. 分期乐：作为一个老牌子的消费金融平台，它对于年轻人比较宽容。尽管和征信系统进行了连接，但是它的风险控制模型不仅会参照到信用报告上来的信息，在此基础上还结合了用户在京东、淘宝等电商平台上的购物记录来一起进行判断。额度范围一般为1000-5万左右，使用期限灵活，可以是3到24个月之间。对于有稳定的消费习惯但是信用记录有一点小问题的人群来说，审批通过的概率还是不错的。

2. 洋钱罐：该平台主要采用的是助贷模式，并且和很多有牌照的公司进行了合作。申请条件比较宽泛的要求是年龄在22岁以上，并且有一定的稳定的经济来源就可以试一试了。它的审核速度很快，在半个小时之内就会给出答复。借款额度最高可以达到20万元，但是第一次申请用户的额度通常只有三千元左右。需要注意的是它的整体年化收益率属于行业中的中上水平。

3. 桔多多：这是一款以消费场景为主的信贷平台，对“白户”或者“花户”的接受程度比较高。根据用户手机运营商的数据和电商平台账号等级来给用户提供信用额度。借款期限主要是为了短期周转使用，适用于需要小金额现金的用户。但是有些用户的还款中会涉及到担保费或者服务费等项目，在结清账单的时候要认真查看一下。

4. 小赢卡贷：依靠小赢科技来获得资金，并且资金来源合法合规。该平台的一个特点是信用卡代还模式，在你有信用卡并且消费记录良好时，你的申请被接受的概率就会大大增加。额度一般为两万到十万左右，期限可以选择6到12个月。尽管进行了信用报告查询，但是对于信用报告查询次数较多的用户来说，如果不存在严重的逾期情况的话，仍然有可能获得贷款批准。

5. 你我贷：运营时间比较长，流程也比较标准。“极速贷”、“大额贷”等功能模块中对于信用分较低的人群可以推荐使用小额度快速的产品。申请门槛低一些，只需要身份证、银行卡就可以办理了，但是因为资金方的不同可能会有放款延迟的情况出现，在非工作日的时候不能按时到账。

用户的评价和优点、缺点分析：

根据各个论坛和投诉平台上用户的反馈情况看，用户的评价是良莠不齐的。正面评价主要是因为“下款速度比较快、门槛不高”，比如用户张某说：在别的大平台被秒拒之后，在洋钱罐上却成功申请到了五千元贷款，并且解决了燃眉之急

但是负面评价也不能忽略。一些用户的抱怨实际利率大于等于所宣传出来的利率再加上担保费用之后，总的年利率就接近于法律规定的最高限值了。另外催收问题也是投诉的重点区域之一，在出现逾期的情况下会向通讯录里的朋友进行催收，这会对个人声誉产生很大的负面影响。

优点：门槛不高，全部都是网上办理，放款速度很快，并且对于信用记录的要求不是很高。

缺点：利息和隐性成本都比较高，有的平台还存在暴力催收的情况，并且借款信息会被记入信用报告中对以后申请贷款产生不利的影响。

重要注意事项：

在申请任何网络贷款之前一定要算清楚实际到账的钱款以及需要还给对方多少钱，并且要小心被收取“砍头息”。另外要注意的是不能相信那些说可以“强开额度”，“洗白征信”的中介机构，否则会造成信息泄露、经济损失等问题。借款是有风险的，如果出现逾期就会产生很高的利息并且还会严重影响到个人信用记录。

问题和答案：

Q: 综合得分不够是什么意思？
A: 一般是指您有太多的信用报告被查询过，或者负债比较高，或者是收入不稳定、个人信息不完整等，系统认为您的还款能力有问题。

Q: 申请了这些平台之后会有什么影响呢？比如以后买房子的时候会被查到吗？
A：是的。正规的网络贷款都会向信用报告进行申报，在短时间内多次申请或者出现逾期的情况会使你的信用记录变得很糟糕，当银行审核你申请住房贷款的时候就会觉得你的资金状况不稳定而拒绝给你发放贷款或者提高利息。

Q: 审核不通过之后多长时间后能再提交一次申请呢？
A. 建议间隔一到三个月左右。短时间里多次申请会使得查询次数增多，从而降低信用分值。