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贷款超市系统开发，现在市面上有许多开发商都做了贷款超市系统开发，想在现金贷的巨大需求市场中分一杯羹，但是贷款超市并不是容易开发的，这其中最重要的就是API的对接。贷款超市如何对接甲方?贷款超市甲方对接渠道怎么做呢?
很多信贷超市都准备或者已经开发了API，想用API对接的方式卖流量替代简单放链接的模式，觉得随便找个人设计个接口甲方就会来对接，接好了就能解决流量问题了，比如像融360那样完整从申请到审核到放款的全流程，只是理想很美好，现实很残酷。 每家公司在研发上的投入都有目的，信贷超市做API的诉求其实就是从甲方身上收更多的钱，比如开发个API做联合注册，让借款人点一下就自动调用注册接口注册，这样收起钱来肯定比放个链接，让借款人再输入手机号再发短信验证收的爽，至于甲方的转化率是否会降低也不会做过多的考虑。反过来甲方想明白这个问题的，也不会闲的无聊安排研发去做一件对自己没有好处的事，就算偶尔忽悠到一个小甲方来试水，上线后发现转化率太低也会马上停止。 设计一套对接标准的关键是要做到对接双方利益的平衡，就API对接这件事来看，怎么接，传哪些字段其实并不是关键，核心点在于乙方能否在对接后为甲方做优化，只输送符合甲方要求的借款人(不是说每个人都能放款，而是起码能拒绝掉一部分肯定不会放的人)以提高最终的放款转化率，也就是说对于单个甲方来说本来可以收100个人的注册费的，优化后只能收30个人的钱，在这种情况下还要保持收益不降低就要基于风控数据建立智能推荐引擎，变卖固定的位置为卖受众，实现千人千面的个性化产品推荐，通过提高流量的利用率来保持收益不降低。 当然，说到智能推荐，估计有点规模的贷款超市都会说自己也有，或者认为找几个程序员很快就能做出来，起码BP里也一定会加上这条。先不谈是不是真的那么容易开发，先想想如果只能获得借款人的三要素，借款期限和额度怎么可能做出差异化推荐，字段就这么几个，主要的客户也都是一样的放短期小额的PDL甲方，推荐到最后基本上就是随机推荐了，真正有效的推荐不能只用借款人的自填数据，而应该用甲方风控系统使用的一致的风控数据，即爬虫数据(聚信立，魔蝎等)，芝麻信用，黑名单(同盾，百融等)全量的几千个维度作为推荐数据源，由每个甲方按自己的风控策略在上述数据源中选择多维度字段制定进件标准，获取借款人数据后，用完整的数据匹配每个甲方的进件标准，再按商业策略排序像借款人推荐能产生进件10到20个信贷产品，这样的推荐才能够有效提升流量利用效率。 要实现这个模式除了产品和技术以外，售卖策略也很重要。如果只有几个风控策略趋同的甲方愿意对接，那么大家要的都会是同一批借款人，流量利用率不会有提升，收益依然下降。如果售卖的模式是CPS或者是等同于CPS的按甲方数据计数的CPA注册，那么甲方也没有动力对接风控，又走回不对接的老路了。 在冷启动阶段就需要有大量的风控标准不同，或者说风控能力差异化的甲方认可模式，完成对接，并且接受按CPL模式结算(即送一个符合甲方进件标准的借款人就计费，进件前先撞库去重)，只有这样才可以完成售卖模式从简单的放链接模式到API进件模式的转变。 所谓的利益平衡点就是甲方不扣量按实际有效借款人结算，从而降低有效用户的获客成本，乙方具备为甲方优化流量的能力，前置风控过滤掉50%到70%不符合单个甲方条件的人，并通过精准分发流量给风控差异化的多个不同甲方来提升流量的整体利用率来保证收益不降低。 贷款超市api对接渠道不是简单能实现的，需要全方位的考虑到双方利益实现，尽管网上贷款超市系统开发商很多，但是我们需要选择有金融系统开发经验的开发商，比如金频金服，这样才能在系统开发过程中更顺畅，有贷款超市系统开发需求的朋友可以百度搜索金频金服详细了解。 | 文章内容由 系统开发/金融软件/软件定制开发/软件开发公司—金频金服 整理发布。 |
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