AktualnościAkcjeAkcje Affirm (AFRM) rosną o 5,5% po uruchomieniu modelu AI do oceny wniosków kredytowych

Akcje Affirm (AFRM) rosną o 5,5% po uruchomieniu modelu AI do oceny wniosków kredytowych

Autor: Coincentral·

Najważniejsze informacje

  • Nowy model underwritingowy AI Affirm oparty na architekturze transformer działa w Stanach Zjednoczonych i został wytrenowany na 14 latach pierwszostronnych danych transakcyjnych firmy.
  • We wczesnym wdrożeniu model wygenerował o 3,4% więcej zakończonych zakupów niż grupa kontrolna, a jego dodatkowe pożyczki spisywały się lepiej niż w porównywalnej ekspansji przy wcześniejszych modelach uczenia maszynowego.
  • AI zaakceptowała dodatkowych wnioskodawców, których starszy system odrzuciłby, w tym konsumentów z ograniczoną historią kredytową i bez oceny FICO.
  • Główna Księgowa Siphelele Jiyane sprzedał 26 980 akcji 14 września za około 1,95 mln USD, po sprzedaży 25 000 akcji 4 września.
  • Affirm zgłosił kwartalny EPS 4,62 USD przy konsensusie 0,35 USD i przychodach 1,07 mld USD, a 24 z 32 analityków ocenia akcje jako Buy ze średnią ceną docelową 98,78 USD.
Akcje Affirm (AFRM) rosną o 5,5% po uruchomieniu modelu AI do oceny wniosków kredytowych

Akcje Affirm Holdings (AFRM) wzrosły o 5,5% w czwartkowym notowaniu przed otwarciem giełdy, po tym jak firma z branży buy now, pay later zaprezentowała nowy model sztucznej inteligencji oparty na architekturze transformer, zaprojektowany tak, aby dostarczać szybsze i dokładniejsze decyzje kredytowe przy płatności. Akcje notowane były wokół 71,58 USD przed ogłoszeniem, znacznie poniżej średniej ceny docelowej analityków wynoszącej 98,78 USD.

Usługi buy now, pay later pozwalają konsumentom rozłożyć zakupy na pożyczki ratalne, a decyzje kredytowe podejmowane są w czasie rzeczywistym w momencie realizacji transakcji online. Ponieważ ocena kredytowa następuje, gdy klient jest jeszcze w trakcie zakupu, zmiany w podejmowaniu decyzji przekładają się bezpośrednio na wyniki przy kasie, takie jak zakończone zakupy.

Model AI już aktywny przy płatności

Nowy model działa już w Stanach Zjednoczonych i opiera się na 14 latach transakcyjnych danych underwritingowych samego Affirm. Wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy kolejności i czasu zdarzeń w historii kredytowej konsumenta, co firma określa jako krok naprzód względem poprzedniego podejścia.

Architektury transformer przetwarzają dane sekwencyjne, co czyni je dobrze przystosowanymi do odczytywania uporządkowanych historii zdarzeń; ta sama klasa modeli stanowi fundament współczesnych dużych modeli językowych.

Jednym z istotnych aspektów systemu jest sposób obsługi klientów z ograniczoną historią kredytową. Affirm poinformował, że AI zaakceptowała dodatkowych wnioskodawców, których starszy system odrzuciłby, w tym osoby z ograniczoną historią kredytową i bez oceny FICO. Ten zasięg poza konwencjonalnym scoringiem to właśnie tam, gdzie poleganie na własnych, pierwszostronnych danych transakcyjnych Affirm, a nie wyłącznie na zewnętrznych rejestrach biur informacji kredytowej,aje się praktyczną przewagą.

Lepsze wyniki przy niższym ryzyku

We wczesnym wdrożeniu model wygenerował o 3,4% więcej zakończonych zakupów w porównaniu z grupą kontrolną. Affirm dodał również, że dodatkowe pożyczki spisywały się lepiej niż w porównywalnej ekspansji prowadzonej przy wcześniejszych modelach uczenia maszynowego, co sugeruje, że AI wybiera lepsze ryzyka, a nie po prostu akceptuje więcej klientów. Dla pożyczkodawcy to rozróżnienie ma znaczenie: wzrost liczby zatwierdzeń przynosi wartość tylko wtedy, gdy dodatkowe pożyczki są spłacane.

Prezes Affirm, Libor Michalek, powiedział, że architektura transformer pozwala firmie wydobywać nowe informacje z danych, które już posiada. „Wyraźniejszy wgląd w historię kredytową oznacza, że możemy odpowiedzialnie mówić „tak” większej liczbie osób”, stwierdził.

Model identyfikuje wzorce w obrębie kont kredytowych i między nimi oraz śledzi, jak te wzorce zmieniają się w czasie. Affirm zbudował własnościowy algorytm, który utrzymuje model interpretowalny, pozostając jednocześnie na tyle szybkim, aby działać w czasie rzeczywistym przy płatności — praktyczne ograniczenie dla pożyczkodawcy wydającego zautomatyzowane decyzje kredytowe w ciągu sekund.

Firma podkreśliła, że celem nie jest zatwierdzanie każdego wniosku, zauważając, że udzielanie kredytu konsumentom, którzy nie są w stanie go spłacić, nie przynosi korzyści biznesowi.

Sprzedaż akcji przez insidera przyciąga uwagę

Główna Księgowa (CAO) Siphelele Jiyane sprzedała 26 980 akcji 14 września po średniej cenie 72,19 USD, uzyskując około 1,95 mln USD. Transakcja zmniejszyła jego udziały o 12,51%, pozostawiając mu 188 711 akcji. Jiyane sprzedał również 25 000 akcji 4 września po cenie 72,41 USD. Kolejne po sobie sprzedaże najprawdopodobniej przyciągną uwagę, choć sprzedaż przez insiderów nie zawsze sygnalizuje negatywne nastawienie.

Wyniki i relacje analityków

Affirm zgłosił EPS w wysokości 4,62 USD w ostatnim kwartale, znacznie powyżej konsensusu 0,35 USD. Przychody wyniosły 1,07 mld USD, o 33,1% więcej rok do roku, choć nieznacznie poniżej szacunków 1,11 mld USD.

Reakcja analityków była ogólnie pozytywna. Piper Sandler podniósł cenę docelową ze 103 do 115 USD, utrzymując rekomendację overweight. BMO Capital Markets i Citigroup potwierdziły rekomendacje outperform. Spośród 32 analityków obejmujących akcje, 24 ocenia je jako Buy, a 8 jako Hold, co daje konsensus „Moderate Buy” ze średnią ceną docelową 98,78 USD — zn powyżej niedawnego kursu 71,58 USD.

50-dniowa średnia krocząca Affirm wynosi 75,43 USD, a 200-dniowa 66,39 USD, co umieszcza obecny kurs akcji pomiędzy nimi. W miarę jak model przetwarza większy wolumen przy płatności, jego wczesne wskaźniki — wzrost zakończonych zakupów o 3,4% i lepsze wyniki dodatkowych pożyczek — będą punktami odniesienia dla przyszłych raportowanych wyników.