美股個股分析-以AI技術改善傳統授信評價模型的Fintech公司-Upstart(美股代號:UPST)(下)

接近2021尾聲,來看看熱門股UPST的業績表現跟財務狀況吧

延續前篇對於UPST的公司跟業務介紹(文章連結),讓我們接著看UPST最近一季的業績跟財務狀

業績及財務狀況:

以最近一季(2021Q3)的財報來看,UPST的營收持續保持高增長的狀況,只是所謂的Contribution Profit卻沒有隨著營收規模的持續增長而跟著放大。

Contribution Profit的計算方式,是營收扣掉變動成本所得出來的獲利,因此營收的成長,卻沒有帶動Contribution profit 有等比例的成長,代表的是變動成本上漲的比例超過了營收的成長,這個對企業的獲利能力的確是一個警訊

(圖片來源: UPST 2021Q3 財務簡報)

而事實上,2021Q3的財報看起來,雖然YoY看起來各項財務指標成長情況表現良好,但是QoQ的表現卻普遍出現了獲利趨緩的警訊

像是contribution Margain掉到低於50%的水準,同時淨利QoQ呈現衰退22%的成績,這點對於被市場視為成長股的UPST來說,無疑引起投資人的懷疑,是否成長力道已經不若預期。

成長股的股價往往不是從當前基本面的獲利所支持,而是對於未來獲利的展望所支撐,一旦成長趨勢趨緩,那麼過高的P/E ratio就會顯得高估,市場也得確在Q3財報出爐之後,給予UPST相對應的反應。

(圖片來源: UPST 2021Q3 財務簡報)

不過有時候市場過度的反應反而是一個機會,尤其對於大部分還處於燒錢狀態的成長股來說,UPST是少數已經能獲利的公司,EPS是正值至少已經證明這樣的商業模式是可以獲利的。

下面的表格則可以看到UPST的現金水位非常充沛,這部份從等下的財務現金流可以看到,主要是透過發行可轉債的方式來取得資金。

目前在低利的環境下發行利息成本較低的可轉債,可以籌措資金又不會稀釋股權,讓公司成長過程中,每股獲利不會被稀釋掉,讓股價可以維持推升動能,對於需要資金擴張到更多借貸業務又要維持每股獲利的UPST,得確是一個不錯的方式。

而因為透過可轉債取得充沛的現金,因此可以看到負債比拉高到55%左右,不過如同前面提到的,可轉債因為有可轉換股票的權利,往往利息很低甚至是零息的債務,因此目前債務比提高的現象,個人是認為還不用太過擔心。

(圖片來源: UPST 2021Q3 財務簡報)

而上述表格還有一項數據引起我的注意,就是Conversion Rate,轉換率的部分。對於熟悉電商熟悉的朋友,對於這個名詞應該不陌生,而UPST定義這個名詞是由多少比例的人在UPST平台查詢自己能夠拿到多少利率之後,就真的直接進行申貸。

這個比例看起來QoQ數字差不多,不過其實UPST有特別說明,Q3的計算方式有排除掉一些UPST認為是惡意做申貸利率查詢的行為,否則用跟過往一樣的算法,這個轉換率又會跌回一年多前的13-15%水準

這部分因為UPST沒有特別說明如何認定那些是惡意事件,因此Q3的真實轉換率數字,得確是比較啟人疑竇的,不過UPST過往的管理階層聲譽還算良好,我們可以先姑且相信這個數字,在看後面幾季有沒有比較顯著的變化。

而再來我們接著看現金流的部分,對比2020年同期有一個很好的現象,就是營業現金流轉正了,這代表目前的獲利模型,可以提企業帶來淨流入的現金流,這對於處於高速成長期的企業來說,實屬珍貴。

不過我想一個可能的原因是,其他類似的同業,除了AI技術之外,也實際自己跳下去經營放貸業務,對於資金的需求較高。

(圖片來源: UPST 2021Q3 財務簡報)

UPST選擇走一條輕資產的商業模式,雖然UPST會持有一些貸款當作投資,不過主要經手的貸款還是會將申貸者的貸款轉售給其他機構,達到轉嫁風險跟輕資產的發展模式,也因此讓UPST對於現金流的壓力較小

而投資現金流的部分,如同前面所述,UPST除了出售貸款給其他機構之外,自己也實際持有部分做為投資的目的,2021年對比2020年,這部分是投資現金流呈現負值的主要因素,看起來沒有甚麼太大的問題。

而財務現金流的部分,如同前面提到,UPST透過發行可轉債的方式,取得較充沛的營運資金,讓現金水位大幅增加,這應該是為了因應UPST從個人信貸跨足到車貸的業務擴增需求預作準備。

(圖片來源: UPST 2021Q3 財務簡報)

整體來說,充沛的現金加上本業已經可以創造正向的現金流入,另外轉嫁風險給其他機構的輕資產經營模式,對於UPST短期的基本面,勳仔個人是認為還算健康,沒有什麼太大的問題。

心得與後記:

UPST不像許多成長股根本還沒證明能夠獲利,股價就已經飛天了。

雖然UPST也同樣股價在幾個月前就飛天了,不過至少是基於基本面無虞跟企業能夠證明商業模式可以獲利的基礎上

不過必須老實說,前面的股價漲幅是真的有點過頭了,比較像市場散戶一窩蜂跟風的結果。當Q3的財務報表顯示獲利呈現衰退,且Q4的展望也看不到支撐股價應該有的成長率,甚至淨利也預期會衰退,那麼UPST的重摔是可以預期的。

(圖片來源: UPST 2021Q3 財務簡報)

不過勳仔覺得過往UPST對於財報展望的部分會比較保守,常常最後是可以打敗預測的,因此還要觀察一兩季的趨勢,才能定論是否UPST已經走到瓶頸。

不過個人的想法是這一兩季營收成長的狀況下,contribution margain卻反而下降的可能性來自車貸業務的推廣。

目前車貸業務上線不久,除了需要持續投入人力來改善AI模型之外,還需要在初期投入比較高的營銷經費,來跟更多汽車經銷簽訂合作契約,而這些開發新事業初期的必要成本,可能會讓整體公司短暫獲利承壓。

不過長遠來看,目前UPST無論是在個人信貸還是車貸市場的市佔都還很有限,換個想法是潛在市場還非常大,尤其美國有四千多件的銀行,目前UPST合作的銀行可能幾十家而已,公司成長的天花板還有很大的想像空間

雖然有些大型銀行可能已經注意到UPST的利基點,而乾脆自己內部組織相關的AI研究單位進行類似的模型開發工作,不過以目前UPST的客戶群看起來,這些銀行本來就不是UPST主要目標的客戶。

UPST目標的看起來是那些地區性的小型銀行,無論是在資訊系統跟AI&Fintech技術發展資源都相對有限的狀況下,直接跟UPST合作,可能才是更有成本效益的作法。

全美四千多家銀行中,UPST還能持續滲透跟合作的機會勳仔認為還非常多,我個人是會考慮低擋分批建倉,並且持續關注後面幾季的淨利有沒有止跌回穩,當作停損出場的停損點。

免責聲明: 本篇文章僅就公開資訊進行主觀分析,僅供投資朋友參考,不應當做投資依據,投資朋友仍然需要根據自身風險承擔能力作為投資判斷,盈虧自負。

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延伸閱讀(一): 前進美股的第一步,海外券商Firstrade的介紹

延伸閱讀(二): 股個股分析-東南亞網路商之蝦皮母公司- Sea Limited (美股代號:SE) (上)

延伸閱讀(三):美股個股分析-3D列印技術應用在PCB的領先者-Nano Dimension Ltd. (NASDAQ:NNDM)

美股個股分析-以AI技術改善傳統授信評價模型的Fintech公司-Upstart(美股代號:UPST)(上)

利用AI技術改善傳統授信評價模型的Fintech公司-UPST

今天要介紹的這檔股票,有在關心美股的人應該許多人會注意到,因為從IPO以來漲勢兇猛,直到近期才有比較大的回檔,究竟這個回檔是不是讓還沒建倉的人一個上車的機會呢?讓我們來一探究竟吧!

1.公司介紹:

Upstart在2012年由幾位前Google員工所創立,創立初期的宗旨跟業務主要是幫助學生或是新鮮人想創業的年輕人,讓其在一般傳統借貸模型不友善年輕人的狀況下,能夠籌措到創業資金

這些想取得創業資金的年輕人,必需提供一些資訊來做審核,像是在校成績,做過什麼案子等等,upstart用這些資訊當作審核的標準,一旦通過之後,相關的案件會上平台開放群眾募資,而募資到資金後,後續的還款條件可以根據月收入做動態的調整,減低對創業者初期還款的壓力

而這樣的業務經營了兩年,upstart決定轉變業務方向,轉型成一家透過AI技術,媒合一些剛畢業對於傳統銀行端還是信用小白的民眾,以及一些想擴大放款規模但是又不想承擔較高違約率風險的銀行,透過AI技術替兩邊都爭取到權益,達成雙贏局面,而upstart也可以從中獲利。

傳統銀行授信的條件主要是依據1989年制定的FICO分數,這個授信的標準一方面經過時代更迭沒能完全反應現代社會的真實情況,二方面是評斷標準的輸入變數太少,導致評分過於僵化

因此往往出現有能力還款的人卻借不到錢,而銀行雖然滿手現金,卻因為FICO沒那麼精確的違約率評估,導致喪失了擴大放貸業務賺取更多利潤的機會。

Upstart看到這邊的商機,利用之前經營創業募資跟薪資還款協議的資料,建立了初代的AI人工智慧模型,這個模型可以根據用戶提供的一些資訊,來預測未來還款的能力跟風險係數。

而這樣的AI模型,輸入變數非常多,讓AI模型的預測能力可以更準,而這套AI模型的輸入變數,是過往FICO不會納入考量的,也因此讓許多美國背負就學貸款的社會新鮮人,在剛出社會也還能有機會進行借貸,來度過比較辛苦的職涯前期。

不過利用AI模型大膽挑戰已經行之有年的FICO評分機制,那麼數據就是一較高下的比較基準點,根據年報揭露,在相同違約率的狀況下,UPST的AI模型可以多放貸三倍的用戶,這是一個非常厲害的數字,也就是UPST可以在不提高風險的狀況下,額外開拓更多的客戶

雖然看似UPST的模型相當厲害,不過UPST的商業模式主要不是自己跳下去做貸款的事業,它的核心商業價值還是這套AI模型。

所以他當起申貸者跟銀行中間的橋樑,替那些傳統FICO評價較低的潛在客戶,利用AI模型取得較低的利率,同時將申貸人引薦到希望在風險維持不變的情況下還能拓展財源的銀行,而UPST則抽取引薦費用。

而另一種則是客源還是透過原來銀行的銷售管道進行申貸,只是銀行端使用UPST的AI模型來進行審核,UPST則收取平台使用費

最後一種收入模式,則是UPST將申貸人的申貸轉成憑證的方式出售,讓購買人可以賺取利息的部分,而UPST則收取還款服務費用

2.產業狀況:

UPST因爲最初創立的宗旨是要幫助學生或是新鮮人創業,雖然後續轉型成放貸事業,不過出發點還是要幫助剛畢業的社會新鮮人,在傳統信用評分模型較為劣勢的狀況下,取得利率合理的資金。

而業務的轉型並不打算浪費創業初期所得到的資料,因此從個人信貸起步的確是一個好的起始點,個人信貸也得確是一個成長快速的市場。

不過以整體貸款業務來說,個人信貸的TAM(total addressable market)的佔比相對還是比較低大約在八百多億美金,而要繼續維持公司的高成長率,除了持續擴大在個人信貸的市占率之外,放大TAM(total address market)就是一個重要的方向

而UPSTART也得確跨出了這一步,併購了汽車經銷公司Prodify,正式踏入整體TAM是個人信貸八倍的汽車貸款市場,為未來公司的成長提供新的動能。

而事實上不只個人信貸跟車貸,以商業模式來說,UPSTART主打的是AI評核技術,只要拿來訓練模型的資料量更多,UPSTART的AI技術人員都有機會訓練出一套比傳統評核標準更為準確的模型,因此其他種類的貸款甚至是金融商品都是UPSTART未來可以擴張版圖的領域。

3.產業護城河:

對於以AI模型為技術核心的公司,真正最有商業價值的就是大量的AI模型訓練資料,跟不斷用更多更新的資料建持續進化的AI模型,這兩項都是身為AI為主的start up公司最強的護城河,是其他公司難以複製的,而UPSTART也不例外。

能讓銀行心甘情願付費取得貸款案件,一定要讓銀行端對於這套AI模型有一定的信心度,而一旦取得銀行端的信任,則可以引進更多的案件來當作模型的訓練資料,讓模型可以更準。

過去八年的資料,讓Upstart已經跟市場證明其技術的優勢跟預測準確性,讓越來越多銀行願意跟其合作來開拓更多的優質潛在個人信貸的客戶。

不過如同前面提到的,AI的模型準確與否跟拿來訓練的資料有很大的關係,縱使UPST在個人信貸這邊的評估準確率表現非常優異,但不見得同樣的模型套用到其他種類的貸款產品也能有一樣的表現

目前UPST剛跨入的汽車貸款市場,目前就有著違約率較高的問題,後續還需要有夠多的資料來改善其預測準確性,才能說服更多的合作方,進而帶來更多利潤。

不過以技術角度來看,UPST的經營層級來自Google的前高階主管,對於AI科技的掌握程度相信是無庸置疑的。

以勳仔個人角度來看,對於UPST持續擴張事業版圖的另一項重點,是如何快速取得那些用來訓練模型的大量資料。

因為這樣才能在產品上線初期就能有相對準的預測結果,讓客戶端願意持續使用UPST的產品,然後繼續取得更多的資料來改善AI模型,達到一個正向回饋的循環,而一旦跨足的業務越廣,資訊量更大,可能也可以在綜合性的提升旗下AI模型的預測能力,創造更深更廣的產業護城河。

免責聲明: 本篇文章僅就公開資訊進行主觀分析,僅供投資朋友參考,不應當做投資依據,投資朋友仍然需要根據自身風險承擔能力作為投資判斷,盈虧自負。

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