手機貸：移動端的輕借貸平臺，純線上的準信用卡產品——能否在中國落地？
在通常的借貸技術中，對借款人的考察主要有兩個維度：一曰還款能力，二曰還款意願。而就小額貸款而言，我們一般默認借款人都有足夠的還款能力，這時信審的重心，就放在了還款意願上。區區幾千元借款，有還款意願者無論如何都能還上，而沒有還款意願者，再有錢你也催收不來。
手機貸（iOS/Android）就是一個使用純線上數據評估借款人還款意願，並提供授信和微型貸款的手機借貸平臺。用戶需要在手機貸上提交“基礎”和“附加”兩個層面的信息，手機貸則通過後臺模型和數據庫對用戶所提交信息進行驗證。用戶基礎信息包括身份、工作、聯繫人三大塊，基於這三塊信息，已經基本可以滿足微信貸款的徵信需要。而當你希望獲得更高審覈通過率（或者，未來有可能拿到更低利率），你需要提交附加信息以完成高級驗證。附加信息一般包括信用卡、淘寶賬號、微博、公司郵箱、結婚證號，以及房、車、收入等拍照材料，使用程序+人工進行驗證。
站在用戶一端，得到的價值是省去了繁瑣的信用卡申請或貸款流程，足不出戶辦理完一筆幾千元的借款，而且放款十分迅速。針對一些信用卡不覆蓋的場景，比如在發薪日之前繳納房租，手機貸也能提供支持。
其實手機貸的模式，核心在於三點：
手機貸的核心用戶是剛畢業不久的職場新人，以及工作穩定的月光族。這些人一般有比較穩定的工作和收入，違約成本較高，整體風險性較低。同時，這些人又習慣於消費前置（比如畢業生入職前的房租、電腦支出），有比較強的消費貸款需求，而信用卡的審覈標準或授信額度無法提供滿足，這就給了手機貸這些類信用卡產品生存空間。
二、小額分散。
手機貸貸款上限爲5000元，期限不超過30天。由於額度小、期限短，可以將資金進行高度分散，避免了集中性風險。由於手機貸大部分徵信工作通過線上和程序來完成，操作成本足夠低，才使得這種小額分散的借貸原則具備了經濟可行性。
三、自主開發的徵信模型+多數據庫交叉驗證。
在高度分散的基礎上，大數法則開始發揮作用。宏觀上，手機貸的徵信模型可以就目標人羣的某些特徵點與逾期率建立對應，分析不同特徵點對逾期率的影響權重，從而調整風控策略。微觀上，手機貸對接了多個數據庫（包括通過個人渠道搞定的央行徵信接口），可以對用戶所提交信息進行交叉驗證，挖掘出誠信疑點，從而排除潛在的欺詐用戶。
基於純線上的微型貸款技術，在國內還處於驗證階段，但是在國外已經廣受認同，比如備受矚目的大數據徵信服務商ZestFinance，很多客戶就來自於payday loan（發薪日貸款）行業，而融資1500萬美元的Earnest，正在用大數據模型進行客羣過濾。
再放寬一點看，其實各種純線上P2P也應用了類似的原理和方法，比如國外的Lending Club和國內的拍拍貸。事實上，手機貸也提供了一個P2P理財端（僅面向VIP客戶），未來有可能會打通從理財到貸款的整個資金鍊條。
手機貸團隊，主要來自於互聯網和銀行系統，目前共有成員20人左右。兩位聯合創始人分別來自招行信用卡中心和我愛開無線事業部。目前團隊已經拿到清科創投的天使輪融資。