北京时间5月24日,中国领先的新消费数字科技服务商乐信(NASDAQ:LX)发布2023年一季度未经审计财务业绩:随着消费市场逐步复苏,消费金融再次迎来重要机遇期,乐信坚持风险、数据双轮驱动,助力消费复苏,录得又一个持续增长的季度业绩。财报显示,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,同比增长181%。营收与利润同比大增,增速超出预期。
(资料图片仅供参考)
规模方面,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%;总用户数1.94亿,同比增长13.7%。
资产质量方面,得益于风控体系升级和优质用户精细化运营推进,用户识别精度显著提升,资产质量持续改善。一季度入催率依旧保持持续下降趋势;90+逾期率2.53%,与2022年四季度持平。
持续改善的资产质量受到合作伙伴认可,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。
乐信CEO肖文杰表示,“随着疫情结束,消费市场逐步复苏、宏观经营环境持续改善,消费金融迎来重要机遇期。一季度,我们坚持风险和数据双轮驱动,收获了又一个不错的季度成绩。第一,我们基于持续增强的客户识别能力,加速清退尾部资产,资产质量得到改善;第二,精细化运营持续发力,提升了运营效率;第三,降本增效逐渐显现效果,公司的盈利能力正在稳步回升,各项经营指标均朝着更好的方向发展。二季度,我们将继续审慎经营、坚持资产质量优先,预期二季度交易额将在630亿-635亿元。”
精细化运营持续推进 风险、数据双轮驱动高质量增长
乐信坚持数据和风险双轮驱动,追求高质量增长。一季度,研发投入达1.3亿元,继续保持行业领先。
在风险方面,一季度迭代升级了用户风险识别工具RR融合模型,通过多维度风险组合综合评估,将多种风险模型自动融入到用户风险识别体系中,从而提升风险识别精度,更好地针对不同用户进行差异化经营。基于底层的标签能力和一系列用户识别运营模型的上线,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%。
数据驱动层面,乐信通过深挖数据血缘、打通数据关联,相当于在数据库层面做详尽“人口普查”,构建起底层数据与宏观业务模型之间的联系,是业务实现决策数字化和智能化的基础。基于此,乐信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。
一季度,乐信加速了AI大模型在乐信业务中的应用。通过乐信金融专属数据预训练、业务数据精调,目前AI大模型在研发代码辅助、设计创意生成、电销和客服智能化服务等领域已经落地,并实现显著的效率提升。以电销场景为例,应用AI大模型后,当日授信转化率相对外采技术提高70%、当日下单转化率提升10%。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。
乐信在风险和数据双轮驱动方面的实践,获得众多银行等金融合作伙伴认可。4月20日,2023乐信合作伙伴大会在疫情三年后重启,来自工商银行、民生银行、浙商银行等近200家金融机构出席大会,共享科技之力,共商进一步加深合作之策。
乐信独有的场景优势持续助力消费复苏
为了更好助力实体经济发展,一季度,乐信推出了“春雨消费复苏行动”,通过旗下独有的场景业务分期乐商城、乐花卡、乐信普惠等业务,联合品牌商户和金融机构,在促进居民消费、促进商户增长、促进小微企业复苏三方面展开措施,进一步激发消费市场活力。
财报显示,一季度电商业务GMV 11.3亿元,同比增长68.8%,电商累计成交用户数同比增长71.2%。
季度内,分期乐商城多个受年轻人热捧的品类增长迅速:手机电脑等3C优势品类GMV同比增长42%,在手机电脑行业整体下跌20%以上的市场环境下,实现逆势增长;高潜力品类的增长表现同样亮眼,美妆饰品品类一季度GMV同比增长132%;服饰和家居同比增长69%、219%。通过聚焦优质高成长消费人群,帮助商户提升客单价和销量,分期乐商城有效带动商户增收、助力消费复苏。
根植于线下的乐信普惠业务,通过覆盖30个省市自治区、2000多名本地化服务人员的线下团队,充分发挥在推动小微企业发展和促进个体就业方面的独特优势,帮助优质小微企业缓解资金周转困难,切实助力实体经济发展。一季度,乐信针对小微企业主的贷款发放额达49亿元。
乐信旗下全场景信用消费产品乐花卡,通过多种活动方式支持消费复苏,五一假期期间,平台内电影票消费金额同比增长110%。
助力消费复苏的同时,乐信持续推进消费者权益保护工作:315期间,乐信等多家企业联合北京反诈中心、互联网及金融反诈联盟共同推出“3·15消保反诈宣传展播”,全面筑牢全民反诈防线;4月,乐信凭借在消费者信息安全方面的创新探索,获得了云安全联盟颁发的“CSA 2022安全革新奖”。
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