隨著互聯網金融時代及我國實行“雙創”以來，大家紛紛步入了自主創業的道路，隨之而來的是一大批中小微企業的誕生。促使小貸公司飛速發展，在互聯網剛興起，風控基本為零的時代，面對龐大的客戶市場人群，小貸公司運用簡單的人工審核大量貸款，低質量的客戶信息在申請貸款的浪潮中一路暢通無阻，使得貸款行業大量出現壞賬，甚至一些小貸公司出現了資金難以為繼的情況。致使了小額貸款管理系統的誕生。

　　隨著互聯網信息技術的完善，大數據征信的深入化發展，眾多小貸公司不再滿足于低效率、粗放型的客戶管理模式，開始尋找可靠的小貸系統開發商，開發更符合其產品的小額貸款管理系統，用來加強風險防控，高效率管理客戶、減少成本，并根據個性需求去設置風控。

　　基于大數據的信用風險預警系統，可以依托大數據技術在貸前、貸中及貸后環節通過優化進行合理、充足、有效的風險預警指標、風控策略和模型引擎進行風險的監測、追蹤及預警處理，將貸前、貸中、貸后等信息進行有效整合貫通，實現對風險的預防和監督。

　　貸前調查：傳統的貸前調查主要是根據客戶提供的信息進行相關的調查?；诖髷祿男庞蔑L險管控平臺-小額貸款管理系統的生成，可以通過自動收集貸款人的工商信息、司法信息、投資情況、征信情況、借款用途、客戶基礎信息、背景調查、企業信譽、財務信息等多方數據。通過該平臺可以實現通過結合業務特點和風險管理的要求設計相應的預警指標和規則引擎，系統自動生成貸前調查報告，從而規范數據使用、風險評估和調查流程，大大提升貸前調查效率和風險管理水平。

　　貸中審查：部分風險信息屬于動態信息，在貸款審批階段借款個人或企業信息有可能已經發生變化，有可能存在風險變化，基于大數據的信用風險預警平臺可以實現結合審核要求及當前風險相關數據自動化提供審查結果，減輕業務人員工作量，提高工作效率，確保當下情況符合風險管理要求和放款條件。

　　貸后監測。基于大數據的信用風險預警平臺可以實現通過設定一系列貸后監控模型、貸后風險策略監測客戶風險信號，如履約情況、償債能力、資金流向、企業賬戶信息等，利用模型在大數據中尋找客戶與相關信息間的風險關聯關系并提取異常信息。風險監控人員可以針對預警的授信客戶異常信息及時追蹤和干預，及時了解客戶動態，防范潛在風險，降低風險損失。同時，通過深度挖掘關聯信息、網絡信息、行業動態、監管機構和政府部門發布信息等數據，提取客戶組織、經營、管理等各方面的輿情信息，促進業務良性發展。

　　小額貸款管理系統是四象聯創多位資深專家和高級工程師為各大銀行、小貸公司、擔保公司及金融公司等量身打造的一套管理系統。