乐信Q1财报看点:营收、利润同比大增,金融垂直AI大模型落地

5月24日,乐信发布2023年一季度业绩。在消费市场仍在逐步复苏背景下,乐信率先交出超越行业发展速度的高增速业绩,各项指标向好发展。

一季度,乐信营收29.83亿元(人民币,下同),同比增长74%;利润(Non-GAAP EBIT)4.38亿元,同比增长181%;净利润3.27亿元,同比增长302%。Q1财报背后,有三个值得关注的看点:

1、 营收利润同比大增,盈利能力大幅改善

随着乐信持续推进精细化运营、坚持资产质量优先原则,一季度乐信营收和利润大增,增速远超行业的发展速度。

营收层面,Q1营收同比增速为74%,相比较2022Q4营收同比增速的38.7%,几乎是Q4增速的两倍;利润层面,Q1利润同比增速达到181%,相比较2022Q4利润同比增速的25.6%,几乎是Q4增速的7倍,盈利能力大幅改善。

盈利能力大幅改善背后,一个重要原因是资金成本的持续降低。一季度助贷资金成本从2022年四季度的6.8%下降到6.6%,达到三年来最低水平。今年4月,乐信在疫情三年之后重启合作伙伴大会,100多家金融机构合作伙伴出席,资金成本在未来有望进一步降低。 

伴随着消费市场持续复苏,乐信二季度业绩或将延续一季度良好发展态势。财报电话会上,乐信给出了二季度交易额是630亿~635亿元的业绩指引。2022Q2这一数字是491亿元,如果业绩指引能够顺利完成,交易额同样至少是28%以上的同比高速增长。

2、资产规模上升的同时,资产质量大幅改善

财报数据显示,一季度乐信交易额达609亿元,同比增长41.2%;管理在贷余额突破千亿元大关,达1070亿元,同比增长28%。

资产规模上升的同时,资产质量同样大幅改善:一季度入催率保持持续下降趋势;90+逾期率2.53%,与2022年四季度持平。客群质量上,一季度优质用户GMV占比从去年一季度的77%上升到一季度的88%。

这得益于风控体系升级、提升了用户识别精度,在重点做好优质老客精细化运营的同时,逐步淘汰高风险用户。

加大风控体系能力建设方面,乐信迭代了自动化用户风险识别工具RR融合模型,通过多维度风险组合综合评估,可以快速将多种风险模型自动融入到用户风险识别体系中,让乐信对用户的判断更加全面,对风险的识别更加精准。

精细化运营方面,一季度乐信升级了营销系统,基于底层的标签系统和用户意愿、营销偏好、响应度、offer满意度等十多个模型,对用户进行细致的拆分,有效识别用户需求并提升offer满意度,针对部分细分人群,模型应用后的经营利润提升高达70%。在此基础上,乐信完成几个关键策略树的梳理,通过营销平台下达营销策略,大幅提升用户活跃度。

3、AI大模型落地,风险数据双轮驱动高质量发展

财报显示,一季度乐信已低调加速了金融垂直领域AI大模型在业务中的应用。

目前乐信AI大模型已经在研发代码辅助、设计创意生成、电销和客服智能化服务等领域落地,并实现显著的效率提升。未来,乐信将持续推进AI大模型在风险管理、反欺诈等领域的深度探索。 

AI大模型的悄然应用正是乐信坚持数据和风险双轮驱动、追求高质量增长的体现之一。一季度,研发投入达1.3亿元,继续保持行业领先。 

风险驱动方面,一季度迭代升级了用户风险识别工具RR融合模型,提升风险识别精度,更好地针对不同用户进行差异化经营。

数据驱动层面,乐信通过深挖数据血缘、打通数据关联,构建起底层数据与宏观业务模型之间的联系,并基于此,进一步研发了仿真预测系统、异动归因系统、AB Test平台、AI大模型应用等,实现决策的数字化和智能化。

风险数据双轮驱动下,乐信的高质量发展正在获得成效,营收利润高速增长、资产质量和客群质量持续改善、新技术加速落地。随着国内消费复苏步伐逐步加快,宏观经营环境持续改善,乐信2023全年业绩值得期待。

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