找个能下款的口子,甄选5个黑征信也能贷款的网贷app
在当前的互联网金融环境之下,征信较差的人寻找合适的资金周转渠道是一件很头疼的事情。所谓的“黑征信也能贷款”一般是指对接了大数据风控但是没有完全接入央行征信或者是对征信比较宽容的借贷平台。这类网站通常会审核用户的手机运营商信息、电商消费记录或者支付宝芝麻信用分数等。今天就带大家盘点一下市场上口碑还可以,下款率还不错的五个网贷App,并且帮大家一起分析它们的真实性以及可行性如何。

首先是极光金融该应用最近在小贷市场很火,最大的特点是征信要求不是很高。平台主要根据用户日常生活中的消费习惯以及社交稳定性来判断。额度方面,极光金融第一次申请的额度一般为1000元到5000元左右,使用期限比较灵活,可以是7天至3个月不等的短期周转贷款。申请条件很简单,只需要年满十八周岁,并且提供实名认证过的手机号码和银行卡就可以。但是需要注意的是该平台综合年化利率比较高适合临时应急不宜长期依赖。
第二个可以尝试的快易花闪电下款消费信贷平台就是这么一个。征信有瑕疵的用户,快易花会用小白分来进行信用评估,如果用户的手机号码使用超过半年,并且不是虚拟运营商号码的话,那么就有很大的机会通过审核。其额度区间较大,在500元到2万元之间,新用户第一次借款可以拿到大约两千元左右的资金支持。还款期限方面,客户可以选择分期付款的方式,最长可分12期来支付贷款本息,这样在一定程度上缓解了客户的还贷压力。
第三款推荐的是易借速贷该平台背后有几家持牌机构提供资金支持,系统审批速度快,在提交申请后半小时之内就可以拿到额度。易借速贷对“黑户”的包容性表现在它更看重用户的还款能力证明上。用户如果能提供社保缴纳记录或者公积金信息的话,并且征信上有逾期的情况也有可能获得较高的贷款金额。该平台的借款期限一般为3-6个月,利息处于行业平均水平之上,透明度较高,没有隐藏的前期费用。
第四位口子是分期乐虽然它以年轻人购物分期为主打,但是它的“取现”功能也适用于急需现金的人群。分期乐有独立的风控模型,并且对于因为恶意逾期而导致征信不良的情况比较宽容。额度方面会根据用户的学历以及在平台上的历史消费情况而有所不同,从几千到几万不等。使用期限灵活可以分3期、6期、12期甚至更长。需要注意的是,分期乐放款速度取决于资金方,并且会出现延期的现象,在申请的时候要提前做好准备。
最后要介绍的是洋钱罐洋钱罐作为老牌的借贷平台,在处理征信问题上已经形成了一套成熟的机制。主要针对稳定工作、有收入来源的人群,信用度不需要看最近是否有查询记录,只根据现在的逾期情况来决定是否能通过审批。只要用户目前没有严重的逾期未还历史的话就有机会获得贷款额度一般从3000元开始到20万元不等最长期限可以分两四年期不过要注意如果审核过程中有电话回访那么一定要保持电话畅通对于需要大额资金周转的客户而言这是一个不错的选择但是其对客户的审核非常严格,一旦接到电话就必须接听。
了解了平台之后,接下来就看用户的真正感受网友“逆风飞翔”说:“极光金融下款很快,虽然额度只有2000元,但是解决了我的燃眉之急,不过利息比银行高很多。”另一位用户叫老李头评价道:洋钱罐审核很严格需要打回访电话才能通过分期时间长一点压力小一些。从整体上看,在征信状况较差的时候这些平台可以看作是可行的“救命稻草”,但是高昂的利率以及频繁催收却是人们吐槽的重点。
然后开始优缺点分析优点方面,这些平台最大的优势就是门槛低、放款快,给征信不良的人一次周转的机会,并且申请流程全部线上化,操作方便。缺点也很明显:利息和手续费一般比正规银行贷款高很多;其次逾期之后催收手段比较激进,有的还会轰炸通讯录,会给借款人造成很大的心理压力。另外频繁地向此类机构借款会进一步导致大数据的乱套、影响以后正常融资。
在使用这些网贷App的时候要注意一些事项注意事项一定要记住。第一,所有的“黑户必下、无视一切”的广告都是诈骗行为,正规平台都会做风控审核,并且不能相信。第二,在借款之前要认真阅读合同条款,核对到账金额和合同上的约定是否一致,“砍头息”现象也要小心防范。第三点就是量力而行地评估自己的还款能力,不要把贷款用作偿还其他债务之途,否则会陷入更大的困境之中。最后要注意保护好个人隐私信息不被泄露给其他人,并且验证码也不要随意告诉别人。
用户提问和回答:
问:这些平台真的不看征信吗?
答:并不是完全不能看。所谓的“黑户能贷”就是指平台对征信的容忍度比较高,主要是靠大数据来判断。如果用户目前存在严重的逾期未还或者被列为失信被执行人的情况的话,还是会拒贷的。
问:申请借款是否需要提供抵押或者担保?
答:以上推荐的五款App都是信用贷款,不需要抵押物或者担保人,只需要提供个人身份信息和银行卡就可以申请。
问:逾期还款会产生什么样的结果?
答:逾期会产生高额的罚息,平台会进行电话催收,并且联系紧急联系人或者通讯录好友。另外一些平台也会把逾期记录上传到征信系统或者是网络大数据中去,从而对以后的信贷业务造成不良影响。
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