Affirm 推 AI 貸款模型 提升交易核准率優化風險

金融科技公司 Affirm 近日宣布，其全新基於 Transformer 的AI貸款模型已於美國市場投入應用。這項創新技術旨在透過即時分析訂單與信用事件的時間序列，來評估消費者的信用狀況，即使是信用紀錄有限或沒有 FICO 分數（美國常見的信用評分系統）的消費者，也能獲得更多合資格的核准。

根據 Affirm 的數據顯示，這套內部開發的 AI 系統，較其先前的機器學習模型，成功地讓完成的交易數量增加了 3.4%，同時產生了表現更佳的增量貸款。該模型不僅提高了核准率，也確保其決策過程對監管機構和商家具有可解釋性，符合法規要求。

對投資人而言，Affirm 的 AI 貸款模型如何影響其風險管理策略，將是關注的焦點。投資 Affirm 的核心理念是，其核保與產品引擎能夠在不損害信用品質的前提下，將更多的交易量轉化為可持續的營收。儘管更高的核准率有助於提升商家轉換率及總商品交易量（GMV）的韌性，但同時也可能放大既有風險，例如美國消費者健康狀況的波動、來自大型數位錢包服務商的競爭，以及零利率分期（0% APR）優惠的經濟效益等。

若未來信用表現惡化或資金成本上升，單靠核保技術升級可能不足以抵銷獲利能力面臨的壓力。分析師預計，Affirm 在 2029 年的營收將達到 85 億美元，年增長率達 25.8%，但同期淨利潤可能從目前的 19 億美元降至 15 億美元，下降約 4 億美元。不過，市場對 Affirm 的合理價值評估顯示，其目前股價仍有約 38% 的潛在上漲空間。

此項基於 Transformer 的 AI 模型推出，是 Affirm 專注於風險分析的更廣泛策略一環，其中包括先前推出的 AdaptAI 計畫。Affirm 管理階層正努力從信用數據中挖掘更多有價值的信號，以控制損失率，並支持商家對零利率分期的需求。這項技術能否在嚴峻的信用週期中，支持營收增長並有效管理資金與信用風險，將是評估 Affirm 未來表現的關鍵。

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