【UPST】Upstart（アップスタート）は個人向けAIオンライン融資プラットフォームの米国企業

2019年4月から2020年3月の間に組成される消費者金融は3.6兆ドルに上り、クレジットは米国経済の礎となっています。

手頃な価格のクレジットを利用できることは、上昇志向と機会の確保の中心となります。消費者の借り入れ価格を下げることは、何百万人もの人々の生活の質を劇的に向上させる可能性があります。

米国の平均的な個人負債額は約29,800ドルです。手頃な価格のクレジットを利用することで、米国の人々は住宅の購入や改良、自動車の購入、大学の授業料の支払い、緊急時の出費などに備えることができますが、高金利は消費者の経済的な健全性に悪影響を及ぼします。

米国連邦準備制度理事会の報告によると、平均して世帯の可処分所得の10％が負債の返済に費やされています。さらに、アメリカ人の16％が月収の50％から100％を負債の返済に充てています。

既存のシステムではリスクを正確に定量化できないため、何百万人もの人々が手頃な価格のクレジットにアクセスできません。

FICOスコアは1989年に考案されて以来、基本的に変わっていません。

FICOスコアは、貸金業者の90％以上が、誰がどのくらいの金利でクレジットを承認するかを決定するために使用しています。 FICOが単独で使用されることはほとんどありませんが、多くのクレジットモデルは単純なルールベースのシステムです。

当然のことながら、世界はこれらのモデルでは表現できないほど複雑であるため、デフォルトの確率を確実に推定する能力には限界があります。不正確なクレジットモデルの影響を受けている借り手は少なくありません。

多くの人が、最終的には返済できないローンを承認され、消費者と貸し手の両方に悪影響を与えています。また、機会があれば返済できたはずのローンを断られる人も多く、これも消費者と貸し手の両方に損害を与えます。

2019年12月に完了したUpstartの回顧的調査によると、ローンを組んだことのあるアメリカ人の5人に4人は一度も債務不履行になったことがありませんが、プライムクレジットを利用できるアメリカ人は半数にも満たない状況です。高いクレジットスコアを持つ消費者であっても、支払う金利が債務不履行による借り手の損失を実質的に補助することになるため、ローンの支払いが高額になりがちです。

マッキンゼー・グローバル・インスティテュートによると、AIはその初期段階ではゆっくりと導入され、技術が成熟して企業が最適な導入方法を学ぶにつれて急加速するとされています。

融資は、AI にとって魅力的なアプリケーションです。

第一に、毎日何百万回も発生するイベントに対して、高度な意思決定を行うことができます。

第二に、予測可能で与信判断の精度を向上させる可能性のあるデータは、ほぼ無限に存在します。

第三に、融資に関連するコストとリスクを考えると、AIによる経済的勝利は銀行と消費者の両方にとって劇的なものとなります。

つまり、技術面や規制面でのハードルを克服するために必要な多額の投資は、努力する価値があるということです。

8年前にスタートした当社のAI融資プラットフォームは、米国のクレジット市場のかなりの部分を動かすのに適した立場にあります。

これまで、当社は無担保個人ローン市場に注力してきました。2019年10月から2020年9月までに、米国の無担保個人ローンの組成は920億ドルに達しました。

同期間に当社が斡旋した無担保個人ローンは32億ドルで、市場全体の5％未満です。当社には無担保個人ローンで市場シェアを獲得する大きな機会があるだけでなく、当社のAIモデルとテクノロジーを隣接する機会に適用することで、米国の自動車ローン、クレジットカード、住宅ローン市場にも対応できる体制が整っていると考えています。

2019年10月から2020年9月までに、米国のオートローンのオリジネーションは6,260億ドル、米国のクレジットカードのオリジネーションは2,580億ドル、米国の住宅ローンのオリジネーションは3.4兆ドルとなっています。

2020年6月には、当社のプラットフォームでオートローンの提供を開始し、2020年9月には、Upstartのプラットフォームを通じて最初のオートローンが組成されました。

将来的には、学生ローン、ポイントローン、ホームエクイティラインでも市場シェアを獲得できると考えています

ローン申請分析

ローン申請分析は、クレジット購入履歴（データ）を元に分析を行い、それがFICOスコアのような情報に抽出され、さらにローン申請情報によって補完されて、申請者のローン適合性に関する知識がアウトプットされる。

融資担当者はこの情報を分析して、融資の可否や条件を決定する。 レガシーな金融機関は、従来のパラメータを使用し、さまざまな条件を設定してローンを進めるかについて主観的な判断を下す。 問題は金融機関が収集したデータが最も有用なリスク予測因子であるかどうかがわからないこと。

アップスタート（UPST）は、1つの顧客記録に1,000のデータポイントがある。 これだけのデータを使うと判断が遅れるのではないかと思うかもしれないが、実際は非常に速い。 データこそが「Efficient frontier」である。

データマイニング

融資分野でのデータマイニングは、破壊的なテクノロジーであることはもちろん、既に熟し切っているイノベーションである。

成長の可能性

アップスタート（UPST）はビジネスアプローチにより、大きなパイを獲得するだけでなく、潜在的な顧客のパイを増やすことができる。

技術的優位性

この規模のデータマイニングを構築して運用するのはかなり大変であり、あえてこれに取り組む金融機関は大手銀行だけだと思う。

アップスタート（UPST）のビジネスを模倣しているハイテク企業は存在するが、我々は多くの実績と優れた価格設定を持ち、規模の経済性を確立しているだめ、競合他社を退けることができる。

EPS（一株当たりの純利益）とは、会社が上げる利益のことで株価の源泉となる指標です。

参考に、EPSは下記のように計算されますが、年に4回発表される決算で必ず発表されるものですので、計算することはありません。

EPSは、会社の規模にかかわらず1株あたりの当期利益の大きさを表しているため、値が大きいほど良いとされます。当期の1株当たり利益を前期以前のものと比較することで、会社の収益性や成長度をおおむね把握できます。

収益とは、企業が商品やサービスの販売と引き換えに顧客から受け取る金額と定義できる。収益は、損益計算書の最上位項目であり、そこからすべての費用と経費を差し引いて純利益を算出します。

ROEは、企業が自己資本をどれだけ有効に活用して利益を上げているかを示す指標で、アメリカの投資家達が最も重要視している財務指標となっています。

 米国企業のROEは平均的に日本企業（平均9%）の倍近い（平均17%)といわれ、アップルが約110%、テスらは6%程度と様々です。

逆にROEがマイナスの場合は赤字か債務過多状態の状態で、その会社は株主資本を1年とうしてどれだけ減らしたかってことがわかります。

オニール投資法では、主導株に投資することが前提になっています。

• セクター（産業グループ）が全体の20位以内
• 業界内で上位1〜3位を狙う
• RS（レラティヴストレングス指数）が80以上（できれば90以上）
• 弱気の日に異常な強さを示す銘柄

引用：オニール本

RS Ratingとは、過去12ヶ月の間、主要指数であるS&P500と比べてどれだけのパフォーマンスを示しているか、について数字の1〜99でランク付けしたIBD独自の指標です。

RS Ratingの数字をみれば、勢いがある調子のいい銘柄かそうではないかが簡易的に判断できます。

引用：オニール本