可用芝麻信用借款的软件,梳理5个靠谱的借款软件
前几天,在杭州居住的老张由于店铺需要一笔流动资金而十分焦急。听了朋友说现在的手机借贷款很便捷之后,他就去尝试了两家平台,但是都因为填写信息错误或者额度太小而没有成功。实际上像老张一样拥有芝麻信用分却不了解怎么用的人还有很多。准确的答案是:目前有很多正规的借贷平台把芝麻信用分当作主要的授信参考标准之一,并且分数越高的话一般会对应着更低的门槛和更大的额度。选择合适的平台后,系统就可以借助于大数据来完成用户的画像工作,并且可以做到秒级审批。下面是目前市场上的口碑还可以、对于芝麻信用用户比较友好的几个借款平台:公义花、惠房钱庄、榕鹅贷、粤米轻营和穗和优贷。

首先来看公义花从额度上限来看的话就很大气了,在20万以内可以随便用,对大部分人的装修、旅行或者大额支出来说是足够的。它的申请条件也十分的人性化,一般芝麻分超过600,并没有严重的逾期记录就可以获得较高的批准率。关于还款期数的选择上,用户可以选择3到12个月之间的任意一个时间段来完成分期付款的过程,并且各个阶段的压力分布也比较平均。而放款速度很快,系统的自动审批流程只需要五分钟左右的时间就能把钱打到账户里去。需要注意的是,在审核的时候会对用户的征信进行查询,但是主要看的是用户的综合信用画像。主要的服务对象为信用良好的、没有抵押品的优秀白领人群体,并以纯信用消费贷款为主打产品。
第二个推荐的是惠房钱庄从名称上就可以看出它的主要特点了,在这个平台上最大的额度也达到了二十万元左右,并且更加偏向于给那些有资产变现需求的人使用。尽管门槛很高,要提供房产或者汽车等相关证件来作为担保品的话,但是对于芝麻信用分高的用户来说可以得到比较高的估值比率。最长可借36个月的时间跨度很大,大大减轻了每一期还本付息的压力,适用于长期的资金安排。资金到账的速度是每天之内都可以保证的,所以很可靠。对于征信查询的要求不是特别严格,主要是看抵押物价值大小来进行判断。它的特点是为拥有少量资产但是现金流量紧张的小商户和房主提供了快速融资的一条途径。
接着是榕鹅贷这是一款非常友好于新手用户的平台,在最高额为五万左右的情况下它的审核标准比较宽松,在同类型的产品里算是比较容易通过的一类了。芝麻分达标并且完成了实名认证之后基本上可以得到几千元左右的起始金额。还款期限比较短,并且是随借随还、按天计算利息的方式,很适合做短期资金周转使用。关于到账的速度问题上,“秒级”的体验为主打,在非高峰期的时候基本上能够实现实时到账。该平台的风险控制主要是依靠大数据的行为分析来完成的,在对信用报告进行硬性查询的时候很少出现这种情况,因此非常适合刚刚开始接触社会、信用记录还不太丰富的年轻人去试一试。
第四个平台是粵米轻营该产品的主要对象是小微商户的经营性贷款,最大额度可以达到三十万。它的申请条件不是只看个人信用分数高低的问题,在这里商家的流水或者店铺的数据起着更重要的作用,芝麻分在这里主要是起到一个加分的作用。按照经营周期来设定还款期长至24个月,这样就可以避免短时间内的资金回笼和到期日相撞所带来的不便之处。放款的速度还可以接受,在审核通过之后两小时之内就会到账。它是典型的查询征信平台,目的是为了挑选出稳定经营的好商户。它的主要特点是给不能得到传统银行贷款的小店主、电商卖家以准确的资金援助。
最后要说的是穗和优贷该平台以稳为主打风格,最高额度为十万元左右,在消费贷款和经营贷款之间。从门槛上看,并不严格要求芝麻分高不高,主要看是否交了公积金或者社保等稳定的工作状态的人群比较合适。还款期限有6个月、9个月、12个月等不同选项,并且费用也比较公开透明。到账的速度很快,在第一批里面排得上号的是系统的自动批量付款功能非常高效。尽管要查信用报告,但是对于信用报告查询次数较多的人也能够接受一些。它的特殊的服务对象就是单位里或者国有企业里的职工们,在需要资金的时候又不能让家人知道的情况下的中年人群。
对于以上这些平台来说,很多来自各地的网友们也都分享了自己的真实体验。“锦里听雨”,一个来自成都的网友说:由于需要尽快为自己的汽车进行保养,所以尝试过榕鹅贷本来觉得芝麻分620很难批到,结果却秒过了,虽然只给了3000元的额度,但是也解决了燃眉之急,在新人们身上还是很有宽容心的
来自深圳的网友“南山创客”对于粵米轻营感触很深:做奶茶店的人,在旺季的时候进货缺少资金是很常见的事情。以前在别的平台上申请总是因为流水不足而被拒绝,在转到粤米轻营之后上传了店铺经营的数据之后就拿到了八万元的额度,并且利率也处于可以接受范围之内,所以还是挺理解我们的小商家困难的
武汉的网友“江城子”分享了自己失败之后的成功经验:我在某个平台上逾期了一次,信用记录有些受损,在申请公义花心里很紧张。第一次提交由于资料填写错误而被拒绝了,之后客服建议我补充一份公积金证明再来一次尝试,但是系统再次审核之后给我一个2万元的额度。这就表明即使资质是真实的,在平台上也存在一定的宽容度,并不是一概而论
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