1. 電商貸款能貸款多少額度
我知道一個做的好的電商貸款平台，網站叫電商貸，小額貸款1-50萬，另還有個人貸款額度1萬元到100萬元，企業借款10萬元到300萬元。
2. 電商貸款
可以做網商貸款的，網上貸款也分好多種的…… 貸款找正當的途徑，推薦建議 網路 一下 「瑞登銀口袋」，可以選擇相信的網貸。
3. 電商純信用貸款，可以這么玩！
電商賣家的數據被看做信用徵信裡面的「強數據」，雖然沒有銀行信貸數據那麼直接，但這部分數據卻能反映一個商家的經營狀況、還款能力、成長性等動態信息。
以阿里小貸、京東的京小貸為代表的電商平台已經打入了供應鏈金融領域，通過平台內所沉澱出的數據為供應鏈和電商賣家做授信。現在，杭州也出現了獨立於任何一家電商網站的第三方信貸平台,為避免廣告嫌疑，本文中稱為X平台，作為一個跨平台的數據分析和信用評估的「居間人」存在，X平台連接商戶和各類資金提供方，幫助電商商戶實現純信用貸款，提高金融機構的風控水平。
在商戶端，商戶提交借款需求後，需要向X平台進行授權，使後者能夠接入商戶在電商平台上的後台賬戶，獲取經營數據。隨後，X平台將根據這些數據形成一份評估報告，並將這份報告提交給資金提供方。資金提供方在報告的基礎上進行自己的二次風控（主要是調取央行徵信報告審核），並對其授信、放貸。整個過程需要 2 天時間。X平台提供的貸款上限為 100 萬元，還款期限均為 6 個月，按日計息，隨借隨還。
目前，他們要求商戶經營時間超過 12 個月，年銷售額超過 100 萬，已實現的貸款額度在100萬以內。資金提供方主要是銀行。就X平台貸前、貸後風控看來，貸前風控對他們來說最重要。下面具體分析其運作模式。
一、貸前分析
X平台所做的徵信對小微企業的貸款目的有明確要求，那就是一定用於經營。在貸款前期，他們首先要做36個月的行業數據分析，再分析借款企業12個月的經營數據。
行業數據方面。他們採取技術手段抓取各大電商平台上的店鋪銷售數據，形成行業數據，進而分析其成長性、經營周期、地域性等特徵，進而判斷其風險系數。在後台數據平台，筆者發現這里的「行業」是精細到具體某個產品，比如手機、榨汁機、蚊帳等等。行業分析對於他們決定是否給企業授信有很大參考價值。打個比方，如果一個賣蚊帳的店鋪冬季借款，這就是反季節的，借款用途值得懷疑。
商戶數據方面。X平台徵信分析所基於的原始數據全部來源於用戶，從償債、盈利、成長、運營、市場五大能力進行分析。用戶可以提供更多維度的數據來證明自己的還款能力和資信水平。有以下幾個維度的數據作為參考：一是央行徵信數據，二是店鋪經營數據，三是合作第三方服務商、物流商等相關數據，四是工商、法院、稅務等數據。數據維度越多，越能幫助判斷店鋪的信用評分和授信額度。值得一提的是，X平台有一個反欺詐的系統，針對電商賣家刷數據的欺詐行為，如果某個或者某些數據波動特別大，或者出現違背行業趨勢的數據，他們將做重點監控。
二、貸後監測
銀行放貸之後，可以看到借款企業的實時經營數據，便於監測風險。如果放貸後出現經營異常數據，平台會對銀行作出預警提醒。
該平台創始人介紹，當銀行對企業授信之後，企業只需要去銀行面簽就可以拿到貸款，減少了很多繁瑣的流程。而當用戶積累和數據沉澱越來越多，他們可以向年銷售額更少的小微企業和供應鏈上下游企業下滲，做更精細的風控。
筆者認為，這個模式能成功的關鍵，在於電商行業的數據化程度很高，便於數據分析公司做精細化的行業分析以及商戶分析，在此基礎上建立數據模型，篩選有用數據最終形成綜合信用評估。而像觸網程度較低的傳統產業則難以實現高精度的數據分析和評判。
然而，由於X平台以「中間人」的身份出現，對真正解決小微企業融資難問題起到的作用有限，無法控制資產端的放貸速度和整體服務質量。比如，線上信用評估結束之後，銀行端可能還要走較長的審批流程。銀行面簽的問題如果不能解決，則無法實現純線上的放貸。
同時，銀行無法實現跨區域經營，則影響平台對跨地域電商的金融服務水平。
隨著年銷售額超過 100 萬的中上游電商小微企業電商資源被開采殆盡之後，X平台勢必面臨拓展借貸端商戶，以及資金供應商的問題。繼續拓展商戶，則對他們的風控模型和數據分析能力提供更大的挑戰；除銀行以外，如果把P2P、小貸公司等資金供應方引入合作，也可能遇到小微企業放貸成本提高、風險更大的問題。
4. 電商貸款平台有哪些
團貸網旗下俊拓金融 手續方便 利息最低 全方位為客戶服務 無需抵押 隨借隨還 提供500-1000萬貸款
5. 電子商務公司銀行貸款問題
借款合同，從合同可以是抵押、質押合同，主要看擔保措施是什麼了，有房子、土地可以簽署抵押合同。當然大一些的電子商務公司銀行會給信用貸款的