构建基于位置的贷款比较工具：Fintech 前线的经验教训

Source: Dev.to

问题

大多数贷款比较网站把美国视为一个整体市场，但放贷是高度本地化的。利率、放贷机构的可用性以及监管规定在各州和城市之间差异巨大。

• 搜索 “bad credit loans Atlanta”（亚特兰大信用不良贷款）的人，其可选方案与在蒙大拿农村地区的人完全不同。
• 乔治亚州有特定的发薪日贷款法律。
• 当地信用合作社只服务特定的邮政编码。
• 在线放贷机构需要逐州获得执照。

忽视位置会导致向用户展示他们实际上无法使用的选项。

技术栈

为了 MVP，我保持了简单：

// Basic structure
const userProfile = {
  creditScore: 620,
  location: {
    city: 'Atlanta',
    state: 'GA',
    zip: '30301'
  },
  loanAmount: 5000,
  purpose: 'debt_consolidation'
};

匹配算法权衡三件事：

1. 放贷机构可用性 – 该机构是否在用户所在州运营？
2. 信用要求 – 用户是否满足最低阈值？
3. 贷款条款 – 年化利率范围、金额、还款期限

数据库设计

lenders 表很快变得复杂：

CREATE TABLE lenders (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  min_credit_score INT,
  max_credit_score INT,
  states_available TEXT[], -- Array of state codes
  min_loan_amount DECIMAL,
  max_loan_amount DECIMAL,
  apr_min DECIMAL,
  apr_max DECIMAL
);

states_available 数组是关键。有些放贷机构在全部 50 州都有业务，有些只在 12 州运营，少数仅限单一州。

匹配查询

SELECT * FROM lenders
WHERE $1 = ANY(states_available)
  AND min_credit_score = $3
ORDER BY apr_min ASC;

简单但有效。用户只会看到他们真正符合条件的贷款。

经验教训

• 合规是根本。 每个州都有不同的披露要求；仅加州就有多个监管机构负责不同的贷款类型。
• 数据新鲜度很重要。 放贷机构的条款每周都会变化。我构建了爬虫来监控合作伙伴页面，但人工核实仍能捕捉自动化遗漏的内容。
• 移动优先不是可选项。 我们 73 % 的流量来自手机。人们在午休时搜索贷款，而不是在桌面电脑前。
• 信任信号能提升转化。 添加真实用户评价和 BBB 评级后，点击率提升了 40 %。

下一步

目前正在探索：

• 用机器学习模型预测批准可能性
• 实时利率 API 集成
• 基于相似用户画像的个性化推荐

金融科技领域变化迅速，但基本原则不变：帮助用户在他们实际所在的地点找到他们真正需要的东西。