NieuwsAandelenAffirm (AFRM) Aandeel Stijgt 5,5% Na Lancering Van AI-Model Voor Real-Time Kredietgoedkeuringen

Affirm (AFRM) Aandeel Stijgt 5,5% Na Lancering Van AI-Model Voor Real-Time Kredietgoedkeuringen

Auteur: Coincentral·

Belangrijkste punten

  • Affirms nieuw op transformers gebaseerd AI-model voor kredietbeoordeling is live in de Verenigde Staten en getraind op 14 jaar aan first-party transactiegegevens van het bedrijf.
  • In de eerste uitrol genereerde het model 3,4% meer voltooide aankopen dan een controlegroep, en de extra leningen presteerden beter dan een vergelijkbare uitbreiding onder eerdere machine-learningmodellen.
  • De AI keurde extra aanvragers goed die het oudere systeem zou hebben afgewezen, waaronder consumenten met beperkte kredietgeschiedenissen en zonder FICO-score.
  • Chief Accounting Officer Siphelele Jiyane verkocht op 14 september 26.980 aandelen voor ongeveer $1,95 miljoen, na een verkoop van 25.000 aandelen op 4 september.
  • Affirm rapporteerde een kwartaalwinst per aandeel van $4,62 tegenover een consensus van $0,35 op een omzet van $1,07 miljard, en 24 van de 32 analisten beoordelen het aandeel als Buy met een gemiddeld koersdoel van $98,78.
Affirm (AFRM) Aandeel Stijgt 5,5% Na Lancering Van AI-Model Voor Real-Time Kredietgoedkeuringen

Affirm Holdings (AFRM) steeg 5,5% in de premarket-handel op donderdag nadat het buy now, pay later-bedrijf een nieuw op transformers gebaseerd kunstmatig-intelligentiemodel onthulde dat is ontworpen om snellere en nauwkeurigere kredietbeslissingen bij het afrekenen te leveren. Het aandeel handelde rond $71,58 vlak voor de aankondiging, ruim onder het gemiddelde koersdoel van analisten van $98,78.

Buy now, pay later-diensten stellen consumenten in staat aankopen op te splitsen in afbetalingen, waarbij goedkeuringsbeslissingen in real time worden genomen zodra transacties online worden afgerond. Omdat de kredietbeoordeling plaatsvindt terwijl de koper nog midden in de aankoop zit, komen wijzigingen in besluitvorming direct tot uiting in afrekenresultaten zoals voltooide aankopen.

AI-Model Nu Live Bij Het Afrekenen

Het nieuwe model is al live in de Verenigde Staten en is gebaseerd op 14 jaar aan transactiegegevens voor kredietbeoordeling van Affirm zelf. Het past machine learning toe om de volgorde en timing van gebeurtenissen in de kredietgeschiedenis van een consument te analyseren, wat het bedrijf beschrijft als een stap vooruit ten opzichte van zijn eerdere aanpak.

Transformer-architecturen verwerken sequentiële gegevens, waardoor ze goed geschikt zijn voor het lezen van geordende gebeurtenisgeschiedenissen; dezelfde klasse van modellen vormt de basis van moderne grote taalmodellen.

Eén opvallend aspect van het systeem is hoe het omgaat met kredietnemers met een dun dossier. Affirm zei dat de AI extra aanvragers heeft goedgekeurd die het oudere systeem zou hebben afgewezen, waaronder consumenten met beper kredietgeschiedenissen en zonder FICO-score. Dat bereik buiten conventionele scoringsmodellen is waar de afhankelijkheid van Affirms eigen first-party transactiegegevens, in plaats van uitsluitend externe kredietbureau-dossiers, een praktisch voordeel wordt.

Sterkere Resultaten Met Lager Risico

In de eerste uitrol leverde het model 3,4% meer voltooide aankopen op in vergelijking met een controlegroep. Affirm zei ook dat de extra leningen beter presteerden dan een vergelijkbare uitbreiding onder de eerdere machine-learningmodellen van het bedrijf, wat erop wijst dat de AI betere risico's selecteert in plaats van simpelweg meer kredietnemers goed te keuren. Voor een geldverstrekker is dat onderscheid van belang: groei in goedkeuringen levert alleen waarde op als de extra leningen worden terugbetaald.

Libor Michalek, president van Affirm, zei dat de transformer-architectuur het bedrijf in staat stelt nieuwe informatie te halen uit gegevens die het al heeft. "Een kredietgeschiedenis helderder zien betekent dat we op verantwoorde wijze tegen meer mensen ja kunnen zeggen," aldus Michalek.

Het model identificeert patronen binnen en tussen kredietrekeningen en houdt bij hoe die patronen in de loop van de tijd verschuiven. Affirm bouwde een eigen algoritme om het model uitlegbaar te houden en tegelijk snel genoeg te laten zijn om in real time bij het afrekenen te draaien — een praktische beperking voor een geldverstrekker die geautomatiseerde kredietbeslissingen binnen enkele seconden neemt.

Het bedrijf benadrukte dat het doel niet is om elke aanvraag goed te keuren, met de kanttekening dat het verstrekken van krediet aan consumenten die niet kunnen terugbetalen geen voordelen oplevert voor het bedrijf.

Verkopen Door Insiders Trekken Aandacht

Chief Accounting Officer Siphelele Jiyane verkocht 26.980 aandelen op 14 september tegen een gemiddelde prijs van $72,19, wat ongeveer $1,95 miljoen opleverde. De transactie verlaagde zijn beland met 12,51%, waarmee hij 188.711 aandelen overhield. Jiyane had op 4 september ook al 25.000 aandelen verkocht tegen $72,41. De opeenvolgende verkopen zullen waarschijnlijk aandacht trekken, ook al is de verkoop door insiders niet altijd een signaal van een negatieve vooruitzichten.

Resultaten En Analystendekking

Affirm rapporteerde een winst per aandeel van $4,62 in het meest recente kwartaal, ruim boven de consensusraming van $0,35. De omzet kwam uit op $1,07 miljard, een stijging van 33,1% op jaarbasis, zij het iets onder de raming van $1,11 miljard.

De reactie van analisten is over het algemeen positief. Piper Sandler verhoogde zijn koersdoel van $103 naar $115 en handhaafde een overweight-rating. BMO Capital Markets en Citigroup herhaalden beide hun outperform-ratings. Van de 32 analisten die het aandeel dekken, beoordelen 24 het als Buy en 8 als Hold wat resulteert in een "Moderate Buy"-consensus met een gemiddeld koersdoel van $98,78 — ruim boven de recente prijs van $71,58.

Het 50-daags gemiddelde van Affirm staat op $75,43, terwijl het 200-daags gemiddelde op $66,39 ligt, waarmee de huidige koers zich tussen beide bevindt. Naarmate het model meer afrekenvolume verwerkt, zijn de eerste benchmarks — de stijging van 3,4% in voltooide aankopen en de sterkere prestaties van extra leningen — de cijfers om tegen te toetsen aan toekomstige gerapporteerde resultaten.