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用資工的角度聊聊 Upstart #14

用資工的角度聊聊 Upstart #14

contributed by <Tim096>

前言

前陣子發生了很多事情(X)偷懶了許久(O),近期又一些有趣的且筆者比較看得懂的公司出現了,那就讓我們一起看看今天要介紹的這一家公司吧 ~

在我們介紹現在的 Upstart 之前,筆者想聊一聊這一家公司以前的業務模式,在筆者看來是一個非常有趣的商業模式。

關於 Upstart 這家公司,是前谷歌員工於 2012 年創立的,最一開始的業務是將「個人資產化」,並售賣部分或全部股權。提供高潛力但目前受財力有限的人才可以選擇把自己作為一個標的,出賣自己的部分股份換取一些財務支持,而那些投資的人可以分享自己未來的收入。

比如下面這篇文章提到的﹔Trina 剛從一所 TOP 商學院獲得 MBA 學位,身上背負著 17 萬美元的貸款。Trina 本可以加入 Google,立馬拿高薪,但她更想加入一家創業公司。創業公司目前的收入不會高,也有風險。於是 Trina 通過 Upstart 募得 2 萬美元用於支付自己貸款的利息,一共有 40 人投資。而那些投資人將在接下來的 10 年分享 Trina 1 %的稅前收入。

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當然用純商業的角度一看就知道,這種東西無法規模化,但是筆者認為這種東西卻是很有夢想的。人生很多時候可能會自己的家庭背景,而受限選擇一些當下沒那麼好的選擇,出國念書每年200~300 萬台幣,按照現在台灣的薪資水平根本沒有幾個人可以達到。也就意味者,他們從一出生就被限制了自己的發展,國民義務教育確實了提供他最基本的平台可以發揮,但是或許他潛力是可以成為一個世界級的人才的。

因此 Upstart 以前的商業模式,是真正承載了許多人的夢想,承載窮學生無法負擔這麼大的風險,又或許承載了投資人以前沒完成的夢想。

壞消息是,Upstart 也在 2014 年調整了產品方向,即放棄了之前那種把個人股權化,通過出賣股份分享個人未來收入的模式。而是轉成了提供貸款,不過貸款的評估也和傳統方式不一樣,Upstart 根據你讀的大學的名氣、GPA 一些標准考試的分數,工作履歷等來綜合評估你的信用,再依此決定能否貸款,可以貸多少等。

貸款也意味者讓窮學生承擔了更大的風險,而不是像是以前一樣,把學生當成一檔股票,讓股東也一起承擔這些風險,如果股東有 100 人,也就意味者這個風險被平均分擔掉了,現在的商業模式確實更合理,但確少了一點夢想的感覺,筆者認為相當可惜。

好啦,以上只是筆者的一些小感觸,接下來,讓我們一起看看這一家公司的發展吧 ~

  1. Upstart 業務模式
  2. Upstart AI 這樣判是否真的合理?
  3. Upstart 的競爭
  4. Upstart 的風險
  5. Tim096 的一些看點

1. Upstart 業務模式

最近市場上面借貸平台真的有許多,舉例來說 SQ、AFRM、SOFI,再來就是今天的主角 UPST 了,讓我們一起來真正的了解一下這些新型的貸款公司究竟是如何運作的?Upstart 是金融科技公司,目前專注在個人貸款的領域。金融是很大一塊市場,其中有許多有趣的地方。

借貸方面就有很多次市場區隔:房屋、商用地產、工廠等等。Upstart 目前是專注在家庭貸款。在這方面,又分為不同層次。像 SQ 不久前推出類似發薪日小額貸款,額度在 200 美金以下。這一塊利率最高,因為風險最高。SQ 的年利率在 60%,感覺很高,但比起美國一般的發薪日貸款在 300% 以上,便宜了非常多。接下來是信用卡,多數在幾千到幾萬美金。利率在 2x%。

Upstart 專注在 1000~50000,3~5 年的貸款,利率目前在 2x% 左右,以它評估後的風險來決定實際利率。它跟傳統貸款公司不同的地方在於它不是用美國的信用分數機制來決定利率,而是用其它條件以人工智慧來決定。簡單來說就是用 AI 來決定,後面部分筆者會提到一點技術的部份。

以上文章業務模式部分,有參考 本篇文章

讓我們先理清楚一件事情,Upstart 大部份的貸款業務並不會直接貸款給終端客戶,絕大部份都是 Upstart 負責帶入客戶跟審核貸款。而終端客戶就是靠廣告來增加新的客源,客人到 Upstart 網站後填入貸款需要的資料,後端就以 AI 來審核跟決定利率。若客人有完成貸款動作,實際貸款大部分是銀行合作夥伴接過,Upstart 抽成。

科普時間:這種商品叫 ABS(資產抵押債券,Asset-backed securities)

讓我們繼續深究,Upstart 的這些錢哪裡來,筆者稍微去調查了一下 Upstart 的上游合作銀行,發現 Upstart 和眾多新型的 FinTech 公司相同,都是和找一家傳統銀行拿錢,而這些傳統銀行是和更上頭的機構投資者拿錢。

整理一下這個故事,金主爸爸(機構)說有 10b 要出借出去,丟給銀行拿出去貸款。傳統來說銀行非常的被動只能等待客戶上門,進行房貸、車貸、學貸等等。而最近這些新型的 FinTech 公司出現。讓銀行的可以再把這些事情打包給他們(SOFI、AFRM、UPST等),讓他們去判斷借給誰和是否借出,而從中 Upstart 就可以賺取抽成。

Cross river (CRB) 合作的公司 - (來源 : Cross river bank)
Cross river (CRB) 合作的公司 – (來源 : Cross river bank)

2. Upstart AI 這樣判是否真的合理?

我們理清楚了,Upstart 的商業模式,這時候肯定會有讀者很好奇為什麼傳統的銀行不自己下來做就好,相信銀行所擁有的資源、資料肯定都更多。一方面是當然是受到美國金融法規的限制,但是更重要的是個人貸款的業務其實在傳統銀行不是主要的業務,因為單筆規模太小。中小銀行要花費人力或建立 IT 部門去檢驗認可 10000 左右的個人貸款會是賠錢生意,所以最好的模式是跟 Upstart 合作。

Upstart 個人貸款 - (來源 : Upstart)
Upstart 個人貸款 – (來源 : Upstart)

在看 Upstart 資料時。讓筆者就馬上聯想到螞蟻金服的小額貸款服務,這一次很明顯是中國已經有的商業模式,而美國還沒那麼成熟。既然已經現有的模式可以參考了,那我們就來看看螞蟻金服和 Upstart 的一些比較吧。

首先我們貸款出去,其實最怕的就一件事情而已。那就是違約,客戶不還錢,螞蟻金服的違約率大概在 1~2% 之間;相比較 Upstart 3~4%。其實 Upstart 是相當高的,不要小看這 1~2% 的差距,對於銀行來說是差距非常大的。這樣就可以證明螞蟻金服的 AI 比較強大嗎?筆者想應該是無法如此比較,因為螞蟻金服可以使用大絕招,直接限制你使用支付寶,而在中國沒有支付寶,等同於讓你成為一個廢人,連搭計程車、買晚餐都不行。在美國是無法達到螞蟻金服那麼強硬的行為,因此違約率相對高也是比較正常的。

由於筆者參加過類似的比賽,大概清楚這些資料有哪些?其中當然會包含最常見的年齡、是否有其他貸款違約紀錄、身上多少負債、學歷、薪水等等。為了讓大家好理解,筆者舉一個例子來說:小明是一個 Apple 的工程師,雖然才剛畢業,薪水也有 14 萬美金。由於剛畢業並沒有什麼信用分數,但是最近小明非常喜歡的一款限量車款發售 20 萬美金,小明暫時之間當然是買不起的,我們也很難去想像小明會為了 20 萬美金去違約不還錢,毀掉自己的信用紀錄,因此 Upstart 的 AI 就會非常有意願借錢給這種優質客戶。而這種借錢玩樂的美國人是不在少數的,因此這一塊的市場是真的很大。

因此 AI 判斷是否合理這件事情,筆者認為 AI 就是一個不會休息,並且運作速度極快的人類,可以說是相當合理,並且期待會有更大的發展,讓傳統金融多一點點新創的味道~

3. Upstart 的競爭

近期超多個人貸款的新創公司上市,SOFI、AFRM、UPST等等。目前看起來業務大家都有專攻不同的領域。SQ 發薪日小額貸款;AFRM 購物貸款;UPST 專注於家庭需求(結婚、搬家、看醫生、裝修等等)貸款會比上述的金額都高一些。Upstart 最近有收購 Prodigy,產品是給汽車經銷商使用的 Saas 軟體,提供買車客人更好的消費體驗。Upstart 開始進攻汽車貸款業務,這塊市場是個人貸款市場的 6 倍,潛力相當巨大。

Upstart 家庭貸款 - (來源 : Upstart)
Upstart 家庭貸款 – (來源 : Upstart)

貸款業務的競爭非常巨大,許多傳統的投資者會十分懼怕競爭者。但筆者認為就是因為蛋糕巨大,才會造成競爭者眾多,並且現在尚未看到飽和的情況,因此越多競爭者進入,對於這一塊市場筆者認為是一件好事情。

蛋糕巨大,現在每一家想要專攻的領域都不太一樣,而其中家庭貸款 Upstart 筆者認為是相當好的利基市場。

最近併購 Prodigy 瞬間拓展了市場,也可以增加更多 AI 模式最需要的資料量。若有新競爭對手進入,資料的規模是比不上 Upstart 的。另外車貸是很多小銀行的較主要業務,Upstart 進入這塊市場後會增加的銀行合作夥伴也應該會大幅提升。就不會有許多分析師所擔心,現在合作銀行過於單一的問題。不過實際情況也要持續關注現實情況才知道。後續持續追蹤。

4. Upstart 的風險

說到 Upstart 的風險就不得不提到,Upstart 2020 Q2 當時營業額從 64M 瞬間掉到 20M,雖然 2020 Q3 就恢復了,但是也讓我們看見了 Upstart 的風險之處。由於商業模式的關係,Upstart 能夠借出去的錢是由金主爸爸現在有多少預算決定的,因此讓我們回想一下 2020 Q2 發生了什麼事情。

2020 Q2 武漢肺炎席捲全球,全球經濟停擺。那時候銀行還哪敢借錢出去給別人,光是自保都來不及了,因此 Upstart 非常吃整個大環境的變化。若是現在整體大環境興興向榮,那麼 Upstart 也有很大可能性,會不錯。

例如近期 5 月的 CPI 核心通膨指數的飆高,其中又以車子的通膨數據尤為居高不下。那麼我們是不是可以聯想 Upstart 接下的貸款量,應該會有不錯的數據呢?

各家銀行貸款量 - (來源 : Google)
各家銀行貸款量 – (來源 : Google)

相對於風險來說,筆者認為隨者經濟的重啟,以及好公司的加持 Upstart 接下來是一家值得持續關注的公司。

由於 UPST 的錢是由金主爸爸提供,自己本身是沒有資金的。縮表對於金主爸爸的資金肯定會有影響,因此 6/16 的 FOMC 如果真的縮表了,對於 UPST 的業務肯定會有影響的喔~

警語:關注不代表就一定要買股票,這一隻屬於超高波動股票,並且今年 UPST 已經漲 200% 了。

5. Tim096 的一些看點

Upstart 中文 Google 是翻成暴發戶,但準確的意思是剛剛大幅提升社會經濟地位但尚未得到認可的人。起源是創辦者之一當初從耶魯大學電腦主修畢業後因為沒有信用歷史,不是貸不到款就是利率極高。但他明明有高薪工作,違約機率極小,所以創辦人從這邊嗅到了商機。

Upstart 有提到說,近期由於 AI 模型的改善,讓 Upstart 的貸款通過率變高,或許在其他人眼中這一句話聽起來沒什麼問題。但由於筆者自己參加過類似的比賽,並且撰寫過這種模型。筆者還記得當初比賽最後競爭時根本不可能有 CEO 說的這種大幅度的改善,最後比拼的都是小數點下 6 位左右的數字。筆者記得前 15 名左右大家的都是 0.893 左右,因此筆者的猜測更可能的原因是上述所說的那個機構,最近錢真的太多了,並且其他資產機構投資者不想放在那裡,造成 Upstart 最近貸款的標準變得比較鬆一點,造成 Upstart 的業務看起來非常好,而不是真的 AI 模型大幅度的改善。

雖然是研究 Upstart 這一家公司,但是我們可以看出來最近整個金融市場的錢還是很多的,而做出對於整體投資的判斷。最近筆者有深深體悟到聯想,這一件事情的重要性,也可以說是 Howard Marks 所說的「第二層思考」。

大家在研究公司不仿也可以試試看並且希望可以互相交流~

Upstart ML 工程師薪水 - (來源 : Glassdoor)
Upstart ML 工程師薪水 – (來源 : Glassdoor)
大公司 ML 工程師的薪水- (來源 : Glassdoor)
大公司 ML 工程師的薪水- (來源 : Glassdoor)