En ik ken kredietverlening als mijn broekzak, alsook de geschiedenis ervan in de laatste 100 jaar.
Het is het 100ste bedrijfje dat eens de fico score gigantisch komt verbeteren, en meestal loopt dat falikant af.
En die beweringen van het bedrijf over "artificiële intelligentie" en "machine learning" zijn de grootste rode lichten die er zijn.
Beetje zoals 'proprietary algorithms' bij publieke hedge funds die dan bijna zonder uitzondering zwaar onderpresteren.
Dat is nogal een uitspraak hé
Kredietwaardigheid wordt altijd getest in slechte tijden, niet als het feest is.
Volgens mijn algoritme van 'geef gewoon iedereen een lening' hadden banken gigantische winst gemaakt de laatste 2 jaar hoor.
Nogal een eufemisme voor 0 euro waard zijn.
En de dataanalyse capaciteiten inzake kredietverlening en het geïnvesteerde budget van JP Morgan, naast de 100 jaar data die ze bezitten, zou ik niet zomaar wegzetten als 'dinosaurus'.
Dat bedrijf doet mij echt compleet denken aan Lemonade.
Maar let's agree to disagree.
Voorlopig geeft de markt jou gelijk
Misschien eens een van hun klanten, in dit geval Kemba Financial Credit Union, aan het woord laten om de value proposition van Upstart te verduidelijken. Ongeveer 2 billion dollar in assets. Enkele quotes van een recent interview:
1)
" For us we noticed there were big loans on credit reports of Kemba members, that they had unsecured loans from fintech lenders and not from Kemba, they never even bothered to apply to Kemba - why? We thought we were already knocking it out of the park on our unsecured internal product, that if members physically came to our branch we could service them well. What are fintechs doing right that we thought we offered to our members better? We even had lower/better rates than the fintech lenders. Well, we noticed members were expecting speed/availability – choosing that convenience even over lower loan costs/better rates. Netflix, Amazon has trained consumers in this demand expectation. So we asked ourselves how do we get into the AI or fintech space, we want to do this but just have no plan. We HAVE to do something, there has to be movement on this.
The average credit union member age is 47 years old. On average, credit unions across the nation are aging. Many of our older members love to come into the branch. But how can we replenish our Kemba members with younger folks who are more likely to demand more credit services than the older members? There’s an opportunity here to attract demographic that wants to go digital. There’s a NEED. If we can’t service them, others will."
=> Eerste value propostion: Banken lopen hopeloos achter in het digitaliseren en klanten lopen weg naar fintechs. Upstart helpt om de banken ook een modern, digitaal platform te laten aanbieden, iets wat klanten tegenwoordig verwachten.
2)
"We still offer a similar unsecured product internally but now UPST is giving us volume equal to our internal unsecured product, so it has more than doubled our existing volume in the first year, and we noticed that 5-10% of those coming from the UPST referral network is coming from EXISTING members – these are existing Kemba members who didn’t even choose to apply for our internal unsecured loan product, they went straight to UPST! They didn’t come to us first – so clearly, there was a digital need that we were missing the boat on, that we just didn’t have that better solution that UPST offers. There’s a specific group of people that like our process for internal unsecured loans, but clearly there’s a whole demographic we were previously missing out on."
=> Tweede value proposition: Upstart brengt een hoop extra volume naar de bank. Zelfs bestaande members van de credit union, die direct naar Upstart gingen omwille van de betere user experience, komen zo opnieuw bij de credit union terecht.
3) Over het in-house builden van een model vs externe partner:
"Our first thought was let’s try and build this ourselves and figure it out. We were proud of ourselves because we got to 50% automation on our product, but when we wanted to add this variable or that variable we quickly found out our system couldn’t make it work, or if we were able to add a variable then the compliance department would come over and say ‘no you can’t, you need to add a red flag on that.’ We worked on it forever and couldn’t get it. We were struggling. But UPST could get to 70% automated of approved loans while we were barely getting to 50% automated, and that was with including loans that were automatically declined! So we moved on to our existing online vendor and tried to set up unsecured loans but then we found out this vendor wouldn’t work with our LOS (loan origination software), or this other vendor wouldn’t work with unsecured loans, or this one vendor doesn’t partner with our core system. Nothing could get us across that line, but we thought let’s still try to find a vendor that is a one shop stop. Then our board also started asking ‘hey what about AI, what about fintech, did you consider that?’ We realized we were only a $1.8B asset credit union offering all types of consumer products, versus a partner out there who has teams of data scientists focused on one specific loan type. UPST was just so much further along than we ever could accomplish in our own process."
=> Derde value proposition: De meeste banken hebben simpelweg niet de knowledge en resources om een gelijkaardig AI model te bouwen. In de plaats van jaren te knoeien, biedt Upstart dit bij wijze van spreke met een klik op de muis aan.
4)
"We were initially pushing our underwriters to get loan decisions to 10 minutes but UPST is instantaneous. We don’t have access to verification processes and checks that UPST does. We were also nervous about fraud; how aggressive do we get to verify? it’s not 'give us a paystub and we get back to you in 2 days.' UPST is doing it so fast, members don’t realize verification is happening at <0.3% fraud rate. Our members were coming back, and NPS service scores are through the roof, the Upstart scores are higher than our own internal member score averages. Members are telling us that ‘we’ are doing it right with UPST."
=> Vierde value proposition: Veel hogere klantentevredenheid (net promotor score) via de white-label oplossing van Upstart, dan via hun eigen in-house oplossing.
5) "
We’re a year in, so a little difficult to fully compare, but we’re 14 basis point charge-off ratio versus 150-200 basis points internally. UPST loan amounts are also a lot bigger than what we typically lend. We don’t have any delinquent loans right now, UPST is doing a great job finding the right members."
=> Vijfde value proposition: Duidelijker dan dit kan niet. Tien keer minder charge-offs via Upstart dan hun eigen interne leningen, terwijl de bedragen via Upstart een pak groter zijn. Jouw stelling dat dit enkel en alleen door de goede tijden komt lijkt dus niet te kloppen, anders zouden hun interne leningen ook gelijkaardig moeten presteren.
Om kort even samen te vatten:
1) Significant winstgevendere leningen met een veel lager risico op wanbetalingen
2) Significant hogere klanttevredenheid
3) Significant meer volume en klanten die reeds verloren leken, maar nu terugkeren omwille van de veel betere, digitale ervaring
Wat wens je nog meer als bank?
==========================================================================================
Ik heb Lemonade ook uitvoerig bestudeerd en daar ging ik akkoord met jouw bezorgdheden. Bij Upstart heb ik een heel ander gevoel. Blijf gerust negatief over Upstart, zoals je zelf aangaf zal de markt wel spreken. Voorlopig +780% YTD nadat ze bij IPO serieus mispriced waren, omdat er wellicht meer investeerders net zoals jou redeneerden, zonder dat ze een duidelijke analyse hadden gemaakt. De markt lijkt nu eindelijk de waarde van Upstart beter in te schatten.
Bert Hochfeld zijn achtergrond ken ik. Dat doet af van zijn goede inzichten en schrijfstijl, waar ik op doelde.
