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　　一想到贷款，可能大多数人会联想到银行柜台长长的队伍，纷繁复杂的程序和缓慢的审批效率，关键是即便走过了上述流程还不一定能得到贷款。不过，却有这样的一款移动端的手机APP贷款工具，飞贷APP，可以实现线上的手机端APP的便捷放款，直接花费几分钟填过4个步骤后就可以获得授信额度，并且马上授信放款！相比银行贷款而言，简直是一种飞跃。怪不得现在银行的生存压力越来越大，可见互联网金融正在慢慢渗透其业务领域。
　　随着国家对P2P理财的监管收紧，互联网金融已经从理财进入信贷端，而线上信用贷款这个领域也衍生出了很多产品，例如飞贷、阿里借呗、微粒贷、趣分期等。不过这些产品之间差异性很大，有的互联网贷款只能借几千，而飞贷金融则最高可以借30万，雄冠所有的互联网贷款互联网贷款，这背后是什么模型在支撑？
　　传统银行贷款问题多多
　　从传统银行的金融服务逻辑来看，其用户服务逻辑并不是普适性的，而是带有很大的选择性，因为会择优选择优质客户，以保障银行信贷风险的可控性。加上银行的信贷审核方式比较传统，最多的方式往往是抵押、担保和质押这些具有硬资产属性的方式，因此很少采用其他数据、维度和信用审核方式，导致了很大部分信用良好但是没有资产属性的用户被拒之门外。
　　此外，即便是通过了银行纷繁复杂、程序流程长久的贷款手续，在后续的还款、用款以及再次借款方面也都不会那么容易。而且往往要接受银行的一些附加条款，这样的最终结果就是很多个人客户被排除在传统金融服务的界限之外，最后通过一些粗放的融资渠道来解决。归纳起来，传统银行的服务面临着“申请难”“获批难”“用款难”“还款难”“再借难”等问题，申请一份贷款真的是费时费力，还不一定顺利。
　　另外，银行的贷款还有一个问题就是产品设计相对而言太“标准化”千篇一律，缺乏个性化。这个也和银行的审批流程和审批能力有关系，因为大多数业务依靠人工来服务，即便是实现业务电子化也是在标准流程上进行电子化，因此很那做到一些互联网企业那样的利用大数据模型和各种维度做个性化匹配。
　　飞贷APP为什么可以借款30万？
　　和企业借款相比，30万可能并不是一个很大的数字，甚至微不足道。但是针对个人端的小企业经营、个人消费贷款、临时周转贷款相比，30万确实是一个很大的金额了。即便是很多银行的信用贷款，一般也给不了这么高的额度，除非是部分优质客户。
　　和一般的互联网贷款相比，不论是BAT的借呗、微粒贷、还是京东的金条；以及一些分期互联网贷款如分期乐、趣分期的授信额度，相比之下，飞贷金融的额度是最高的，最高可以有30万的授信额度，并且是5分钟4个步骤快速放款，和一般的银行相比，不论是效率、额度还是手续方面都有直接的优势。
　　据悉，像BAT这样的巨头做互联网信用贷款，一般都是依托于自己的行业生态来圈用户、做征信，并且最开始都是用白名单的方式来在信用较好的用户中进行内测。阿里的借呗、京东的金条，其额度一般最高在10万左右，期限在12个月，还款方式有分期和按日计息的方式。不过，相对而言，这些互联网信用贷款和其主流的产品生态依托型较强，外延性相对有限。而像一些垂直细分领域的分期付款产品，如分期乐、趣分期这样的互联网贷款，往往是根据用户（如学生之类的）几个有限的维度来提供基于产品金额的放款，一般额度也就几千，不可能太高，否则也就违背了其“零散”和“小额”的风控原则。这种小额的贷款额度或许可以用几个简单的维度来支撑，但是像飞贷APP动辄30万的授信，则需要一种更为全面、有效的，集合大数据和信用风险审核模型的工具来实行。
　　实际上，飞贷金融在这方面有自己的“独门暗器”。
　　在飞贷金融“天网”风控体系的建设过程中，整合了来自全球的信贷风控资源，它们包括信贷风险管理全球第一的美国FICO公司（与美国三大征信局有密切合作关系），反欺诈领域全球领先的澳大利亚供应商，还有人脸识别技术的供应商等等。从这些方面来看，互联网信用贷款产品可以做到在仅仅几分钟便完成用户信用审核、贷款额度拟定以及安全识别并最后放款，其实核心竞争能力在于结合了风控信贷管理、反欺诈、生物识别等多样化的数据模型技术，这些技术可以在后台对用户金融信用和行为分析进行量化，并最终给出额度，实施放款操作。
　　当然，在用户界面，用户只要提供最基本的姓名、单位、收入、身份证、手机号以及有无房产等个人信息即可，而在后台这会根据飞贷金融的大数据信用风控模型，进行维度的扩展和数据整合分析，从以上各个基本维度查询、获取用户个人的海量个人信息，做出信用评分，然后快速确定额度并放款。
　　细分小互联网贷款额度只有几千，实属无奈
　　除了飞贷金融这样具有大数据和风控模型的互联网贷款而言，还有很多小的贷款互联网贷款，或者是结合场景，如分期乐、趣分期等，或者是其他一些贷款类工具，如手机贷、快贷等，但是额度基本上都在1万以下，多数是在之间，并且还要和具体的场景绑定。
　　其实，这些额度较小的分期消费和授信方式，也反应了目前大多数主流的互联网信用贷款的无奈：要么是数据源有限，信用审核方式比较单一；或者是采用较为简单的评分卡模型，根据简单的几个维度来确定用户的信用；还有一些需要绑定在具体的消费和生态场景上，外延有限。这些因素都决定了没有核心的大数据和风控模型的互联网贷款，只能根据简单的场景和服务来提供较低的授信额度，并且还会面临一定的不良风险。
　　所以，在这种情况下，飞贷金融能够以大数据风控+反欺诈+人脸识别的组合模型来进行信用审核审定和快捷的贷款发放来进行线上无抵押无担保的贷款市场拓展，也可谓是国内整体信用环境不佳中的一道靓丽风景了。
　　看似抢银行饭碗，其实是竞合关系
　　或许在银行看来，飞贷金融这种纯线上的快捷发贷款可以吸引很多用户关注，也会分流部分银行的信贷客户，毕竟手续简单，审批快，额度高，还款也十分便利。不过，从整个金融服务体系的角度而言，这其实是目前金融服务不足的一种补充，因为单单靠银行服务并不能满足所有用户的差异化需求，而互联网信用贷款则可以依托飞贷这样的APP载体来实现跨越时空的，以线上数据为依据的信用审核，并实现用户的借款需求。
　　在银行和互联网信用贷款渠道之间，并非是完全的零和关系，而是一种互动和相互促进。毕竟，银行目前服务的主体客户是企业客户和一些供应链上的零售客户，对于小额和分散的个人客户存在一定的市场投入真空；而互联网类信用贷款可以很好解决人工、时间、效率和风控的问题，可以在目前主流的银行金融体系外建立一套自己独特的互联网金融行业生态，融入大数据、人工智能乃至于深度学习等技术创新。然而飞贷的聪明之处在于，它的资金全部来自于银行。银行解决不了的事，满足不了的客户，飞贷给揽过来了。在这样的趋势下，未来也会出现更多的飞贷金融之类的产品。
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