长尾信贷AI应用专题，海外借鉴与国内趋势.docx

目录索引

一、放贷革命前沿 6

（一）UPSTART：AI放贷先驱 6

（二）AI网贷商业模式：轻资本业务为主导 7

二、美国AI之于放贷 9

（一）美国AI放贷的必要性 9

（二）美国AI放贷的重要性 11

（三）AI放贷有效性 14

三、国内网贷趋势 17

（一）国内网贷政策复盘以及定价规章 17

（二）国内网贷趋势 21

四、风险提示 24

图表索引

图1：Upstart创始人DaveGirouard 6

图2：公司放款模式 7

图3：公司收入构成 8

图4：公司毛利率水平 8

图5：费用净收入进一步细拆 8

图6：轻资本业务成本构成 8

图7：Upstart单季度放贷构成 9

图8：Upstart三类贷款单均价值（美元） 9

图9：美国居民负债部分贷款余额（万亿美元） 11

图10：数字借贷规模及格局 11

图11：中国住房贷款以外的金融机构住户贷款规模（万亿元） 11

图12：国内小额贷款公司及消金合计占个人贷款比例 11

图13：美国高低收入人群收入占比（%） 13

图14：美国人均收入均值与中位数 13

图15：中国人均收入均值和中位数 13

图16：自动放贷占比（%） 14

图17：FICO评分系统不同评级的平均违约率 14

图18：UpstartAI评分系统不同评级的平均违约率 14

图19：京云征信产品体系 15

图20：京云征信产品体系 16

图21：国内个贷不良出包规模统计（亿元） 17

图22：国内2024Q3批量个人业务资产类型结构 17

图23：小额贷款公司在贷余额（亿元）及同比增速 18

图24：小额贷款公司机构数量（家） 18

图25：全国小额贷款公司贷款余额（亿元）以及核心市场参与者 19

图26：微粒贷现金贷 19

图27：度小满现金贷 19

图28：美团借款现金贷 20

图29：360借条现金贷 20

图30：奇富科技收入构成（%） 21

图31：奇富科技撮合贷款余额构成（%） 21

图32：奇富科技客户构成 22

图33：奇富科技贷款余额、信贷科技均值及GDP（右） 24

图34：上市银行信用贷余额与GDP（右） 24

图35：各类非住房贷款同比增速（%） 24

表1：美国、日本以及中国关于个人贷款的区别 10

表2：区别中美两国征信系统 12

表3：注册资本在前24名的网络小额贷公司 17

表4：历史政策复盘 20

表5：复盘奇富科技智能化历史 22

一、放贷革命前沿

（一）Upstart：AI放贷先驱

根据公司官网，Upstart是领先的人工智能（AI）借贷机构，成立于2012年，将数百万消费者与100多家银行和信用合作社连接起来，其背后的金融机构借由Upstart的AI模型和云应用程序向消费者放贷。

Upstart的运转核心在于重塑信用评分系统，目前，美国沿用的信用评分系统一直是1956年由比尔.费尔和厄尔.伊斯克创立的FICO系统，根据官网数据，FICO客户包括超半数的全球前100大银行，北美及欧洲超600家的个人及商业保险公司，还有400多家零售商及综合百货商店（包含美国前100家零售商中的三分之一）。

Upstart的创立者，前谷歌成员戴夫.吉劳德（DaveGirouard）指出，当前信贷市场仍在沿用上述“古老”的评分系统，改进空间较大，主要为，若信用评级参考因素不足，则可能导致三个问题，其一，信贷资源错配，致使贷款流向了那些实际上无力偿还的人群，这无疑增加了金融机构的坏账风险；其二，具有良好偿还能力的潜在优质客户却遭到不合理的拒贷，使得他们错失了应有的信贷支持与发展机会；其三，由于扭曲的信贷模型，那些一贯准时还款、信用良好的人被迫承担过高的利息支出。这种不合理的情况导致了一种逆向补贴现象，即守约者实际上在补贴违约者。

图1：Upstart创始人DaveGirouard

数据来源：Upstart招股说明书，

而根据Upstart2023年年报，Upstart人工智能有望重塑借贷流程，其人工智能模型已经过十多年的持续升级、训练和完善，该模型应用于收入与身份欺诈、获客目标定位、贷款叠加、限时违约及提前还款预测以及贷后服务等方面。依托1600多个变量，基于超过5800万笔还款事件进行训练，平均每个工作日新增8.3万笔还款数据用于训练。

AI放贷是否可行？

2019年，美国消费者金融保护局CFPB报告称，Upstart的人工智能模型批准的借款人比高质量的传统模型多27%，批准贷款的平均年利率低16%。换