Upstart CEOのDave Girouard「Deutsche Bank Technology Conference」でのFireside Chatメモ

「Deutsche Bank Technology Conference」にて、Upstart CEOのDave GirouardのFireside Chatが公開されてましたので、雑にサマリます。

非常に興味深い質問と、興味深い回答ばかりです。 

Upstart at Deutsche Bank Technology Conference - Dave Girouard Fireside Chat

Q $UPST が他の競合他社と異なる点は？

A クレジットにまつわるリスクモデルの改善に本気で取り組んでいるところは他にない。それが我々の仕事の中心。
同じようなことをしている会社は他にもあるが、私たちが最初に取り組んだのは、何年も前のこと。
今では信用判断そのものを破壊することに注力している。私たちは優れたシステムを持っていて、より低い損失率で、より多くの借り手を承認することができる。それは魔法のようなものです。
AIの特徴は、データが増えれば増えるほど良くなっていくこと。私たちのモデルは、時間が経つにつれてより正確になる。これは、既存の銀行が使っている静的なルールベースのモデルとは異なる。

Q なぜ $UPST の競合が現れないのか？

A まず、機械学習モデルを構築できるチームが必要。ほとんどのMLエンジニアやファウンダーがレンディングに引き寄せられないのは、ビジネスに参入するのがとても難しいから。
この業界では、このようなモデルを構築できるチームを持つことは稀だし、何年もかけて構築・改良しなければならないシステムのためには、時間とコミットメントが必要。
AI融資の機会は非常に大きいので、まだ始めていない人はきっといると思うが、我々は大きな先行者利益を得ている。

Q 競合他社がいる場合、他社との差別化は？

A データ収集とモデルのチューニングは協調して行わなければならない。変数やトレーニングデータが増えれば増えるほどモデルは洗練され、より複雑なAIをサポートできるようになる。
しかし、それらは協調して成長させなければならず短絡的では意味が無い。大手銀行が30年分のデータと過去のローン履歴を持っていても、申請者の何千もの変数を収集していないので役に立たない。数年かけて構築したトレーニングデータのようなものはない。そのプロセスを短縮することはできない。

Q パンデミックによる消費者金融需要への影響と、再開後の変化は？

A COVIDが発生した2020年3月には事態が急変したため、 $UPST のプラットフォームに登録している銀行も含めて撤退したため、私たちのボリュームは急激に減少した。
失業率は14％に達し、景気刺激策は効いていなかった。そのため、人々はローンの延滞を求めていた。しかし、私たちの猶予申請のレベルが業界よりも劇的に低いことはすぐに明らかになった。
一例として、我々のモデルはあなたがどのような業界で働いているかを考慮しているということ。軍隊や医療の世界にいる人は大丈夫だった。旅行業界の人は影響を受ける可能性が高かった。
このモデルは、明らかにオーバーパフォームしていた。その後、景気刺激策が導入され、最初のローン需要が減少した。最終的にはクレジット・パフォーマンスが非常に良くなった。
誰と話しても、デフォルトのレベルは非常に低い。人々は消費しているのではなく、ローンを返済している。
私たちは、経済は自然に正常な状態に戻ると考えている。当社のデフォルト率は予測よりも非常に低いが、時間の経過とともにモデルが当初予測していた値まで上昇すると予想している。

Q クレジットが引き締まり、デフォルトが増加した場合、直接的な影響はどうなるのか？

A 現在、銀行はデフォルトレベルが目標を下回っているため、超過収益を得ている。デフォルトレベルが上がれば、銀行は本来の利益を得るようになるだろう。
しかし、業界の多くは、デフォルト率の低下を価格低下という形で消費者に転嫁するという不適切なことをしていると考えている。
このような環境が永遠に続くわけではないので、これは良いことではない。
$UPST では、このような洗練された保守的なやり方をしているが、これは非常に重要なこと。
貸し出しでは、穏やかな環境で好きなだけ貸し出すことができ、しばらくの間はうまくいくかもしれない。当社には、余計な成長を求めないための強力なシステムと規律があります。

Q コンバージョン率が大きく拡大している。どのような改善で増えたのか？

A コンバージョン率の改善はいくつかの理由で起こる。モデルの精度が上がると、デフォルトになりそうな人を特定して、その人にはローンを提供しないなどして排除し、他の人の承認率を上げることができる。
もう1つのダイナミックな動きは、資本側が低コストで効率的になること。より多くの銀行が、最も安価な資本形態である預託資本を持ってプラットフォームに参加すると、資金調達コストが下がり、消費者により良いオファーが提供され、コンバージョン率が向上する。

Q ある銀行がFICOスコアを除外したという話があった。もし、FICOスコアを除外した場合、コンバージョン率はどうなるのか？

A 銀行が $UPST のシステムを利用する際には、他のすべてに優先してクレジットポリシーを適用することができる。我々のリスクモデルは背後でローンの価格設定を行っている。
FICOスコアは30年前から存在しており、銀行はリスクを軽減するための基本的なツールとして使用している。しかし、最近になって明らかになったのは、それが本当に必要ないということだ。$UPST モデルは、単純なFICOスコアよりも多くのことを把握している。

Q 達成すべき目標コンバージョン率は？

A 私たちはトップラインの成長を支えているので、永遠に上昇するわけではなく、下降する可能性もある。過剰なマネタイズはしたくない。
長い軌跡を持つ成長企業として、今日の利益を最大化するのではなく、素早く市場シェアを獲得し、モデルを拡大したいと考えている。なぜなら、モデルにデータを与えれば与えるほど、モデルはより良くなるからだ。

Q 銀行のパイプラインはどうなっていますか？

A パイプラインは非常に強力で、加速している。数年後には数百の銀行がプラットフォームに参加していると思う。
しかし、銀行は非常に厳しい規制を受けており、保守的な業界であるため、AIのようなものに真剣に考えずに飛びつくことはない。
そのため、銀行が安心して利用できるようになるまでには長い時間がかかる。最も重要なのは、銀行が関心を持っているカテゴリーにおいて、我々が関連性を持つようになること。大手銀行にとって、個人向けローンは最も重要な商品ではない。
しかし私たちは今、大手銀行にとってよりメインストリームである自動車ローンに参入しており、今後はその先を目指していく。
私たちの考えでは、AIはほとんどすべての種類の融資に適用されるだろう。
これは、クラウドと同じような技術導入曲線であり、私がGoogleでクラウドビジネスを始めたとき、初期の頃は中小企業が多く、フォーチュン500の企業はあまり多くなかったが、今では当たり前になっている。

Q 参入している銀行は、大規模な銀行なのか、それともまだ小規模な銀行が試している段階なのか？

A 小規模な銀行や信用組合が多いのは確か。現在プラットフォームに登録されている最大規模の銀行は、$40～50Bの規模。しかし、今では食物連鎖が進んでいて、来年にはもっと大きな銀行も出てくると思う。
最終的には、大手5社を含むすべての銀行が、構築、買収、提携のいずれかの方法で答えがでるはず。しかし、私たちは急いでいない。
なぜなら、銀行の採用が私たちの成長を妨げることはないからだ。私たちが構築したシステムは消費者に販売し、銀行は納得のいくものを購入し、一部の銀行は残ったものを資本市場の機関に流すというものだ。
つまり、このモデルは成長し続け、より良いものになっていくが、銀行は自分たちにとって意味のあるときに参加することができる。銀行の導入は、エコシステムの長期的な強化につながる。

Q 他のタイプのローンにどれだけ早く移行できるか？

A ローンの種類はそれぞれ異なる。この1年半は、自動車の無担保ローンから有担保ローンへと移行してきた。最初は、最も複雑で難しいアンダーライティングである個人向けの無担保から始めた。
しかし、自動車の場合は、先取特権、所有権、完全な先取特権といった異なるプロセスがある。時間はかかったが、今では自動車ビジネスをまとめ始めている。その中で我々は新しい手法を学んだ。無担保ローンだけでなく、有担保ローンにも対応できるようになった。
異なるタイプの有担保ローンとしては、自動車ローンと同様の課題を持つ住宅ローンが挙げられる。私たちは、これまでに構築したものから多大な恩恵を受けており、新しいカテゴリーでゼロから始めることはない。

Q 自動車や住宅ローンにおける価値提案は、銀行や消費者にとって、個人向け融資と同じなのか？

A 基本的には同じ。非効率な市場で、大多数の人が高額を支払っている。もし、より良い商品を開発し、経済的に余裕を持たせることができれば、消費者にとっても貸し手にとってもより良い商品となる。
自動車にはカーディーラーが関わっているが、カーディーラーにとってもより良い商品を提供できる。消費者にとってはより低価格のローンを、銀行にとってはより良いローンPFを、カーディーラーにとってはより多くの車を販売し、より多くの利益を得ることができる。これはすぐに実現するだろう。

Q 自動車ローン市場で規模を拡大するにはどのくらいかかるのか？

A 私たちは今年、並行して2つの取り組みを行っている。今年の初めには、1つの州で展開していたが、現在は47州で展開している。各州には異なる規則や規制があるが、そのプロセスを改善してきた。
もう1つは、自動車販売店で、自動車購入時に新規のローンを提供できるようにすること。私たちは、自動車販売店向けのshopifyとも言えるProdigyを使用している。まだ、Prodigy を通してローンを利用することはできないが、年内には開始予定。2022年は自動車ローン市場が定着化する年になると考えている

Q グローバルはどうか？

A もちろん広大だ。世界の多くの地域では、クレジットシステムが米国よりもはるかに機能していない。 $UPST のビジネスが参入するスペースは広く、非常に興奮している。将来的には、米国外への進出もその一つになる。

Q Q2の4桁成長という驚きの結果の原因は何か？

A 私たちは保守的だが、サンドバッグになるほどではない。私たちのAIモデルは、ほぼ予測可能な安定した成長率になる傾向がある。しかし、システムのアップグレードによって、突然コンバージョンが増えることがあり、計画していてもわからないことがある
今年は、モデルのアップデートが予想以上に大きな効果をもたらした。私たちのビジネスは、有機的な成長をしていますが、たまに大きなアップグレードがあると、階段状の成長になる。予測するのは少し難しい。
この業界で長期的に強固な地位を築くことを目指しているが、リニアに成長するのではなく、技術の成熟に伴い、ある四半期に早く成長したとしても、モデルが向上し続ける限り、それで構わないと考えている。

Q 収益や調整後の利益率の長期的な目標はあるか？

A TAMは何兆ドルであり、あまりにも巨大で合理的に測定できないカテゴリーに属している。我々の目標は現在の市場でシェアを拡大し続け、その過程で新たなTAMを獲得すること。うまく実行できれば、非常に長い間、高成長企業であり続けることができる。
個人向けローン商品にも、拡大と改善の余地がたくさんある。現在は6～7倍の規模の自動車市場に参入しており、その最初の段階にいる。これまでのように個人向けローンを正しく理解するために長い時間をかけるようなことはしない。今後数年のうちに、いくつかの商品に着手することになるだろう。

Q 成長を補うためのM&Aはどうか？

A Prodigyを買収したのは、ローンを販売店に提供できる製品を持っている会社を見つけたから。もし構築したら2～3年かかると考えていたが、販売店にローンを届ける期間を短縮することができた。もしM&Aによって、より早く実現できるのであれば、それも検討したい。

Q 銀行がリスクの一部を共有できるように、保険会社との連携を検討していますか？

A Openlending( $LPRO )はそのようなことを行う会社だが、私たちの価値はリスクを再分配するのではなく、リスクを軽減しようとする点で異なる。保険会社との関係もあり、不明な点も多く継続して検討していきたい。

Q 消費者を集めるために、もっとマーケティング費用を使ったらどうか？

A 私たちは、慎重なパフォーマンスマーケターだ。消費者をプラットフォームに引き込むために、毎月数千万ドルを費やしている。コンバージョン率が向上すれば、マーケティングを強化する。
最近ストリーミングTVでのTVトライアルを始めた。しかし我々は慎重で、漠然としたコンセプトでマーケティングに資金を投じることはしないし、コンバージョン率や獲得コストの測定には細心の注意を払っている。