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업스타트 홀딩스 (Upstart Holdings, Inc., UPST): 두 판 사이의 차이

(Upstart은 2012년에 설립된 인공지능(AI) 대출 마켓플레이스로, 수백만 명의 소비자를 100여 개의 은행 및 신용조합에 연결하며 Upstart의 AI 모델과 클라우드 애플리케이션을 활용하여 우수한 신용 상품을 제공합니다. Upstart의 플랫폼에는 개인 대출, 자동차 소매 및 리파이낸스 대출, 주택 자본 회선(HELOCs) 및 소액 대출이 포함되어 있습니다. Upstart은 AI를 활용하여 대출의 진정한 리스크를 보다 정확하게 평가하며, 이를 통해 신용 시장을 혁신하고 있습니다. AI 모델은 수입 및 신원 위조, 고객 확보, 대출 중복 적용, 시간 제한된 채무 미이행 및 선상 결제 예측, 그리고 서비스에 적용됩니다. 이를 통해 보다 스마트한 대출 결정이 가능해지며, 대출자들은 신속하게 대출 신청을 처리할 수 있습니다. 또한, Upstart은 대출 시장을 유지하면서도 AI 모델의 지속적인 향상에 의한 경쟁 우위를 갖고 있으며, 자체 개발한 소프트웨어 및 AI 모델을 통해...)
(News Update)
 
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== '''회사 소개''' ==
== '''회사 소개''' ==


Upstart은 2012년에 설립된 인공지능(AI) 대출 마켓플레이스로, 수백만 명의 소비자를 100여 개의 은행 및 신용조합에 연결하며 Upstart의 AI 모델과 클라우드 애플리케이션을 활용하여 우수한 신용 상품을 제공합니다. Upstart의 플랫폼에는 개인 대출, 자동차 소매 및 리파이낸스 대출, 주택 자본 회선(HELOCs) 및 소액 대출이 포함되어 있습니다. Upstart은 AI를 활용하여 대출의 진정한 리스크를 보다 정확하게 평가하며, 이를 통해 신용 시장을 혁신하고 있습니다. AI 모델은 수입 및 신원 위조, 고객 확보, 대출 중복 적용, 시간 제한된 채무 미이행 및 선상 결제 예측, 그리고 서비스에 적용됩니다. 이를 통해 보다 스마트한 대출 결정이 가능해지며, 대출자들은 신속하게 대출 신청을 처리할 수 있습니다. 또한, Upstart은 대출 시장을 유지하면서도 AI 모델의 지속적인 향상에 의한 경쟁 우위를 갖고 있으며, 자체 개발한 소프트웨어 및 AI 모델을 통해 대출 신청 및 서비스를 개선하고 있습니다. Upstart은 대출을 유치하고, 이를 은행 및 신용 연합에 보유시키거나 기금을 조달하고 있으며, 기관 투자자들은 Upstart의 대출에 기반한 증권에 투자할 수 있습니다. 창립 이후, Upstart의 주요 금융 파트너로서 로부터 수백만 건의 회복 이벤트 데이터를 바탕으로 AI 모델을 훈련 및 개선하고 있습니다[0].
Upstart은 2012년에 설립된 인공지능(AI) 대출 마켓플레이스로, 수백만 명의 소비자를 100여 개의 은행 및 신용조합에 연결하며 Upstart의 AI 모델과 클라우드 애플리케이션을 활용하여 우수한 신용 상품을 제공합니다. Upstart의 플랫폼에는 개인 대출, 자동차 소매 및 리파이낸스 대출, 주택 자본 회선(HELOCs) 및 소액 대출이 포함되어 있습니다. Upstart은 AI를 활용하여 대출의 진정한 리스크를 보다 정확하게 평가하며, 이를 통해 신용 시장을 혁신하고 있습니다. AI 모델은 수입 및 신원 위조, 고객 확보, 대출 중복 적용, 시간 제한된 채무 미이행 및 선상 결제 예측, 그리고 서비스에 적용됩니다. 이를 통해 보다 스마트한 대출 결정이 가능해지며, 대출자들은 신속하게 대출 신청을 처리할 수 있습니다. 또한, Upstart은 대출 시장을 유지하면서도 AI 모델의 지속적인 향상에 의한 경쟁 우위를 갖고 있으며, 자체 개발한 소프트웨어 및 AI 모델을 통해 대출 신청 및 서비스를 개선하고 있습니다. Upstart은 대출을 유치하고, 이를 은행 및 신용 연합에 보유시키거나 기금을 조달하고 있으며, 기관 투자자들은 Upstart의 대출에 기반한 증권에 투자할 수 있습니다. 창립 이후, Upstart의 주요 금융 파트너로서 로부터 수백만 건의 회복 이벤트 데이터를 바탕으로 AI 모델을 훈련 및 개선하고 있습니다.




=== 주요 고객 ===
=== 주요 고객 ===


Upstart의 고객은 크게 소비자, 대출 파트너, 그리고 기관 투자자로 나뉩니다. 소비자 측면에서는 주로 개인 대출 또는 자동차 대출을 이용하는 사람들이 주 고객입니다. 이들은 기존 대출 방식보다 더 낮은 이자율과 높은 승인율을 원하기 때문에 Upstart의 인공지능(AI) 기반 대출 모델을 선호합니다[0]. 대출 파트너 측면에서는 소규모에서 대규모에 이르는 다양한 은행과 신용조합이 포함됩니다. 이들은 Upstart의 플랫폼을 이용해 보다 나은 언더라이팅과 디지털 대출 서비스를 제공받고, 고객 기반을 확장할 수 있습니다[1]. 마지막으로, 기관 투자자들은 Upstart가 발행한 대출을 기반으로 하는 증권이나 대출 자체를 구매합니다. 이들은 높은 수익성을 기대하면서도 다양하고 안정된 투자 포트폴리오를 원하기 때문에 Upstart의 플랫폼을 이용합니다[1][3]. 이러한 다양한 고객 세그먼트는 Upstart의 지속적인 성장을 지원하며, 각 세그먼트는 Upstart의 AI 기술과 서비스가 제공하는 가치를 통해 차별화된 혜택을 받습니다.
Upstart의 고객은 크게 소비자, 대출 파트너, 그리고 기관 투자자로 나뉩니다. 소비자 측면에서는 주로 개인 대출 또는 자동차 대출을 이용하는 사람들이 주 고객입니다. 이들은 기존 대출 방식보다 더 낮은 이자율과 높은 승인율을 원하기 때문에 Upstart의 인공지능(AI) 기반 대출 모델을 선호합니다. 대출 파트너 측면에서는 소규모에서 대규모에 이르는 다양한 은행과 신용조합이 포함됩니다. 이들은 Upstart의 플랫폼을 이용해 보다 나은 언더라이팅과 디지털 대출 서비스를 제공받고, 고객 기반을 확장할 수 있습니다. 마지막으로, 기관 투자자들은 Upstart가 발행한 대출을 기반으로 하는 증권이나 대출 자체를 구매합니다. 이들은 높은 수익성을 기대하면서도 다양하고 안정된 투자 포트폴리오를 원하기 때문에 Upstart의 플랫폼을 이용합니다. 이러한 다양한 고객 세그먼트는 Upstart의 지속적인 성장을 지원하며, 각 세그먼트는 Upstart의 AI 기술과 서비스가 제공하는 가치를 통해 차별화된 혜택을 받습니다.




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| 클라우드 사용
| 클라우드 사용
| AI 모델 및 클라우드를 통한 대출 서비스를 운영하기 위한 클라우드 인프라 사용 비용.
| AI 모델 및 클라우드를 통한 대출 서비스를 운영하기 위한 클라우드 인프라 사용 비용.
| 주로 Amazon Web Services(AWS) 사용[0].
| 주로 Amazon Web Services(AWS) 사용.
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| 컴퓨팅 파워
| 컴퓨팅 파워
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이와 같은 비용 구조를 통해 Upstart은 AI 기반 대출 마켓플레이스를 운영하며, 지속적인 기술 개발과 데이터 분석을 통해 신용 리스크를 평가하고 있습니다. 주요 자원 제공 회사로는 AWS가 있으며, 주로 클라우드 인프라를 제공합니다[0][2].
이와 같은 비용 구조를 통해 Upstart은 AI 기반 대출 마켓플레이스를 운영하며, 지속적인 기술 개발과 데이터 분석을 통해 신용 리스크를 평가하고 있습니다. 주요 자원 제공 회사로는 AWS가 있으며, 주로 클라우드 인프라를 제공합니다.




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| 수수료 수익
| 수수료 수익
| Upstart 플랫폼은 소비자 대출 신청, 신용 위험 평가, 대출 승인을 포함한 다수의 기능을 제공하며, 은행 및 신용조합이 이를 이용하여 대출을 제공하는데 필요한 서비스를 제공합니다. 플랫폼을 통해 생성된 대출에 대해 추천 수수료를 획득합니다.
| Upstart 플랫폼은 소비자 대출 신청, 신용 위험 평가, 대출 승인을 포함한 다수의 기능을 제공하며, 은행 및 신용조합이 이를 이용하여 대출을 제공하는데 필요한 서비스를 제공합니다. 플랫폼을 통해 생성된 대출에 대해 추천 수수료를 획득합니다.
| 2023년 기준 $414.1M (전체 수수료 수익의 약 73.9%)[0]
| 2023년 기준 $414.1M (전체 수수료 수익의 약 73.9%)
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| 서비스 및 기타 수수료
| 서비스 및 기타 수수료
| 수수료 수익
| 수수료 수익
| 대출 서비스 후 관리, 대출 채무 상환 관리, 기타 지원 서비스를 제공하며, 이를 통해 발생하는 수수료입니다.
| 대출 서비스 후 관리, 대출 채무 상환 관리, 기타 지원 서비스를 제공하며, 이를 통해 발생하는 수수료입니다.
| 2023년 기준 $146.3M (전체 수수료 수익의 약 26.1%)[0]
| 2023년 기준 $146.3M (전체 수수료 수익의 약 26.1%)
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이와 함께 Upstart은 대출 파트너와 계약을 통해 클라우드 기반의 AI 대출 마켓플레이스를 제공하며, 이 플랫폼을 통해 무담보 개인 대출과 자동차 대출을 발급할 수 있습니다. 다운로드한 데이터를 분석하고 궁극적으로 대출 승인을 결정하는 모든 과정을 포함합니다. 대출이 발행된 후, Upstart은 대출을 보유하거나 즉시 기관 투자자에게 재판매합니다[0][3].
이와 함께 Upstart은 대출 파트너와 계약을 통해 클라우드 기반의 AI 대출 마켓플레이스를 제공하며, 이 플랫폼을 통해 무담보 개인 대출과 자동차 대출을 발급할 수 있습니다. 다운로드한 데이터를 분석하고 궁극적으로 대출 승인을 결정하는 모든 과정을 포함합니다. 대출이 발행된 후, Upstart은 대출을 보유하거나 즉시 기관 투자자에게 재판매합니다.


경쟁사 목록:
경쟁사 목록:
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=== 주요 리스크 ===
=== 주요 리스크 ===


UPST의 비즈니스에는 다양한 특정 위험이 존재합니다. 첫째로, 회사의 디지털 중심 모델이 운영에 부정적인 장기적 영향을 미칠 수 있으며, 이는 사업 계획의 실행, 영업 및 마케팅 노력, 회사 문화 또는 주요 인력 및 업무를 수행하기 위해 필요한 기타 직원들의 생산성과 재임을 감소시킬 수 있습니다. 또한, 재택근무 증가로 소비자 개인정보와 데이터 보안 사고 또는 사기 행위에 노출될 수 있습니다. AI 모델의 향후 성능이나 데이터 보전 문제가 포함된다면 회사의 성장 전망과 재무 상태에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 확보한 대출 파트너가 참여를 중단하거나 제한하거나 새로운 대출 파트너를 유치하지 못하면 영업, 재무 상태 및 운영 결과가 악화될 수 있습니다. 마지막으로, 제 3자에 대한 의존도가 우리의 비즈니스에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 일부 의 활동에 대해 적합한 라이센스를 유지하지 못하면 회사의 경영, 재무 상태 및 운영 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다[0][1][2].
UPST의 비즈니스에는 다양한 특정 위험이 존재합니다. 첫째로, 회사의 디지털 중심 모델이 운영에 부정적인 장기적 영향을 미칠 수 있으며, 이는 사업 계획의 실행, 영업 및 마케팅 노력, 회사 문화 또는 주요 인력 및 업무를 수행하기 위해 필요한 기타 직원들의 생산성과 재임을 감소시킬 수 있습니다. 또한, 재택근무 증가로 소비자 개인정보와 데이터 보안 사고 또는 사기 행위에 노출될 수 있습니다. AI 모델의 향후 성능이나 데이터 보전 문제가 포함된다면 회사의 성장 전망과 재무 상태에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 확보한 대출 파트너가 참여를 중단하거나 제한하거나 새로운 대출 파트너를 유치하지 못하면 영업, 재무 상태 및 운영 결과가 악화될 수 있습니다. 마지막으로, 제 3자에 대한 의존도가 우리의 비즈니스에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 일부 의 활동에 대해 적합한 라이센스를 유지하지 못하면 회사의 경영, 재무 상태 및 운영 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.




=='''뉴스'''==
=='''뉴스'''==


(2024-10-16) 금융 서비스 회사인 업스타트는 플랫폼의 대출 성장을 지원하기 위해 외부 대출자로부터 20억 달러의 약정을 확보했습니다.[https://www.fool.com/investing/2024/10/16/great-news-for-upstart-stock-investors/?source=iedfolrf0000001 link]
(2024-11-12) 이 기사는 2024년 업스타트(UPST)가 직면할 잠재적 위험을 다루고 있으며, 가장 큰 위험은 차입자의 연체율을 증가시킬 수 있는 심각한 경기 침체입니다.[https://www.fool.com/investing/2024/11/12/why-is-upstart-stock-soaring-and-is-it-too-late-to/?source=iedfolrf0000001 link]




112번째 줄: 112번째 줄:


===손익계산서===
===손익계산서===
(단위: Million USD)
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|-
|-
! 항목 !! 2021 !! 2022 !! 2023
! style="width: 20em." | 항목
! style="width: 8em." | 2021
! style="width: 8em." | 2022
! style="width: 8em." | 2023
|-
|-
| 매출액 || 846.6M || 837.8M || 508.1M
| 매출액 || 846.6 || 837.8 || 508.1
|-
|-
| 매출원가 || N/A || N/A || N/A
| 매출원가 || N/A || N/A || N/A
126번째 줄: 130번째 줄:
| 영업이익 || N/A || N/A || N/A
| 영업이익 || N/A || N/A || N/A
|-
|-
| 영업외수익 || -133.7M || 109.1M || 240.0M
| 영업외수익 || -133.7 || 109.1 || 240.0
|-
|-
| 세전 순이익 || 133.7M || -109.1M || -240.0M
| 세전 순이익 || 133.7 || -109.1 || -240.0
|-
|-
| 법인세 비용 || -1.7M || -409.0k || 107.0k
| 법인세 비용 || -1.7 || -0.4 || 0.1
|-
|-
| 당기순이익 || 135.4M || -108.7M || -240.1M
| 당기순이익 || 135.4 || -108.7 || -240.1
|}
|}


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===대차대조표===
===대차대조표===
(단위: Million USD)
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|-
|-
! 항목 !! 2021 !! 2022 !! 2023
! style="width: 20em." | 항목
! style="width: 8em." | 2021
! style="width: 8em." | 2022
! style="width: 8em." | 2023
|-
|-
| 현금 및 현금성 자산 || 995.0M || 432.4M || 377.3M
| 현금 및 현금성 자산 || 995.0 || 432.4 || 377.3
|-
|-
| 매출채권, 순액 || 55.5M || 46.7M || 40.5M
| 매출채권, 순액 || 55.5 || 46.7 || 40.5
|-
|-
| 재고자산 || N/A || N/A || N/A
| 재고자산 || N/A || N/A || N/A
150번째 줄: 158번째 줄:
| 유동자산 총계 || N/A || N/A || N/A
| 유동자산 총계 || N/A || N/A || N/A
|-
|-
| 유형자산, 순액 || 120.4M || 130.5M || 97.3M
| 유형자산, 순액 || 120.4 || 130.5 || 97.3
|-
|-
| 비유동자산 총계 || N/A || N/A || N/A
| 비유동자산 총계 || N/A || N/A || N/A
|-
|-
| 자산 총계 || 1.8B || 1.9B || 2.0B
| 자산 총계 || 1820.5 || 1936.1 || 2017.1
|-
|-
| 매입채무 || 6.6M || 18.7M || 12.6M
| 매입채무 || 6.6 || 18.7 || 12.6
|-
|-
| 단기차입금 || 48.0M || 336.5M || 387.4M
| 단기차입금 || 48.0 || 336.5 || 387.4
|-
|-
| 유동부채 총계 || N/A || N/A || N/A
| 유동부채 총계 || N/A || N/A || N/A
|-
|-
| 장기차입금 || 747.8M || 750.7M || 715.3M
| 장기차입금 || 747.8 || 750.7 || 715.3
|-
|-
| 비유동부채 총계 || N/A || N/A || N/A
| 비유동부채 총계 || N/A || N/A || N/A
|-
|-
| 부채 총계 || 1.0B || 1.3B || 1.4B
| 부채 총계 || 1013.4 || 1263.6 || 1381.8
|-
|-
| 자본금 및 추가 납입 자본 || 740.9M || 714.9M || 917.9M
| 자본금 및 추가 납입 자본 || 740.9 || 714.9 || 917.9
|-
|-
| 이익잉여금 || 66.2M || -42.4M || -282.6M
| 이익잉여금 || 66.2 || -42.4 || -282.6
|-
|-
| 자본 총계 || 807.1M || 672.4M || 635.3M
| 자본 총계 || 807.1 || 672.4 || 635.3
|-
|-
| 부채 및 자본 총계 || 1.8B || 1.9B || 2.0B
| 부채 및 자본 총계 || 1820.5 || 1936.1 || 2017.1
|}
|}


180번째 줄: 188번째 줄:


===현금흐름표===
===현금흐름표===
(단위: Million USD)
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|-
|-
! 항목 !! 2021 !! 2022 !! 2023
! style="width: 20em." | 항목
! style="width: 8em." | 2021
! style="width: 8em." | 2022
! style="width: 8em." | 2023
|-
|-
| 당기순이익 || 135.4M || -108.7M || -240.1M
| 당기순이익 || 135.4 || -108.7 || -240.1
|-
|-
| 감가상각비 및 무형자산상각비 || 7.5M || 13.5M || 24.9M
| 감가상각비 및 무형자산상각비 || 7.5 || 13.5 || 24.9
|-
|-
| 비현금 운전자본 변동 || 55.2M || -21.9M || -62.7M
| 비현금 운전자본 변동 || 55.2 || -21.9 || -62.7
|-
|-
| 영업활동으로 인한 현금흐름 || 168.4M || -674.7M || -160.5M
| 영업활동으로 인한 현금흐름 || 168.4 || -674.7 || -160.5
|-
|-
| 유형자산 취득 || -8.4M || -8.8M || -1.5M
| 유형자산 취득 || -8.4 || -8.8 || -1.5
|-
|-
| 투자활동으로 인한 현금흐름 || -143.9M || -114.1M || -118.5M
| 투자활동으로 인한 현금흐름 || -143.9 || -114.1 || -118.5
|-
|-
| 배당금 지급 || N/A || N/A || N/A
| 배당금 지급 || N/A || N/A || N/A
|-
|-
| 차입금 변동 || 647.1M || 287.9M || 193.0M
| 차입금 변동 || 647.1 || 287.9 || 193.0
|-
|-
| 재무활동으로 인한 현금흐름 || 855.4M || 130.0M || 214.3M
| 재무활동으로 인한 현금흐름 || 855.4 || 130.0 || 214.3
|-
|-
| 현금 순변동 || 879.9M || -658.8M || -64.7M
| 현금 순변동 || 879.9 || -658.8 || -64.7
|}
|}


=='''주가 영향 미치는 요인들'''==
=='''주가 영향 미치는 요인들'''==


UPST(Upstart)의 주가 변동 요인에는 환율 변동, 거시 경제 상태, 국가 간 갈등, 경쟁자의 부상, 시장 및 트렌드 변화 등이 있습니다. 첫 번째로, 환율이 급격히 변동할 경우 UPST의 국제 거래 비용이 변화할 수 있습니다. 예를 들어, 달러 가치가 상승하면 해외 투자자들이 대출금리에 대한 민감도가 높아져서 자금을 철회할 가능성이 커지는데, 이는 주가에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 두 번째로, 경제 침체가 발생하면 대출 시장이 전체적으로 축소될 가능성이 큽니다. 경기 침체로 인해 대출 신청자 수가 줄어들면, UPST의 매출이 감소하여 주가에도 부정적인 영향을 미칠 것입니다[0][1]. 예를 들어, 미국 연방준비제도가 금리를 인상하면 차입 비용이 상승하여 대출 수요가 감소할 것입니다. 세 번째로, 미중 무역 전쟁과 같은 국가 간 갈등이 발생하면 경제 불확실성이 증가하여 대출 시장이 위축될 수 있으며, 이는 주가에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 네 번째로, 새로운 경쟁자가 출현하여 같은 AI 기반 대출 서비스를 제공한다면 UPST의 시장 점유율이 감소하여 주가가 하락할 수 있습니다. 마지막으로, 소비자 금융 트렌드가 변화하여 비전통적인 대출 방식이 인기를 끌게 되면 UPST의 주요 금융 상품 수요가 줄어들어 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 반대로, 이러한 트렌드 변화에 빨리 적응하여 혁신적인 AI 모델을 개발한다면 이는 주가에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
UPST(Upstart)의 주가 변동 요인에는 환율 변동, 거시 경제 상태, 국가 간 갈등, 경쟁자의 부상, 시장 및 트렌드 변화 등이 있습니다. 첫 번째로, 환율이 급격히 변동할 경우 UPST의 국제 거래 비용이 변화할 수 있습니다. 예를 들어, 달러 가치가 상승하면 해외 투자자들이 대출금리에 대한 민감도가 높아져서 자금을 철회할 가능성이 커지는데, 이는 주가에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 두 번째로, 경제 침체가 발생하면 대출 시장이 전체적으로 축소될 가능성이 큽니다. 경기 침체로 인해 대출 신청자 수가 줄어들면, UPST의 매출이 감소하여 주가에도 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 예를 들어, 미국 연방준비제도가 금리를 인상하면 차입 비용이 상승하여 대출 수요가 감소할 것입니다. 세 번째로, 미중 무역 전쟁과 같은 국가 간 갈등이 발생하면 경제 불확실성이 증가하여 대출 시장이 위축될 수 있으며, 이는 주가에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 네 번째로, 새로운 경쟁자가 출현하여 같은 AI 기반 대출 서비스를 제공한다면 UPST의 시장 점유율이 감소하여 주가가 하락할 수 있습니다. 마지막으로, 소비자 금융 트렌드가 변화하여 비전통적인 대출 방식이 인기를 끌게 되면 UPST의 주요 금융 상품 수요가 줄어들어 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 반대로, 이러한 트렌드 변화에 빨리 적응하여 혁신적인 AI 모델을 개발한다면 이는 주가에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.




2024년 11월 12일 (화) 15:56 기준 최신판


회사 소개

Upstart은 2012년에 설립된 인공지능(AI) 대출 마켓플레이스로, 수백만 명의 소비자를 100여 개의 은행 및 신용조합에 연결하며 Upstart의 AI 모델과 클라우드 애플리케이션을 활용하여 우수한 신용 상품을 제공합니다. Upstart의 플랫폼에는 개인 대출, 자동차 소매 및 리파이낸스 대출, 주택 자본 회선(HELOCs) 및 소액 대출이 포함되어 있습니다. Upstart은 AI를 활용하여 대출의 진정한 리스크를 보다 정확하게 평가하며, 이를 통해 신용 시장을 혁신하고 있습니다. AI 모델은 수입 및 신원 위조, 고객 확보, 대출 중복 적용, 시간 제한된 채무 미이행 및 선상 결제 예측, 그리고 서비스에 적용됩니다. 이를 통해 보다 스마트한 대출 결정이 가능해지며, 대출자들은 신속하게 대출 신청을 처리할 수 있습니다. 또한, Upstart은 대출 시장을 유지하면서도 AI 모델의 지속적인 향상에 의한 경쟁 우위를 갖고 있으며, 자체 개발한 소프트웨어 및 AI 모델을 통해 대출 신청 및 서비스를 개선하고 있습니다. Upstart은 대출을 유치하고, 이를 은행 및 신용 연합에 보유시키거나 기금을 조달하고 있으며, 기관 투자자들은 Upstart의 대출에 기반한 증권에 투자할 수 있습니다. 창립 이후, Upstart의 주요 금융 파트너로서 로부터 수백만 건의 회복 이벤트 데이터를 바탕으로 AI 모델을 훈련 및 개선하고 있습니다.


주요 고객

Upstart의 고객은 크게 소비자, 대출 파트너, 그리고 기관 투자자로 나뉩니다. 소비자 측면에서는 주로 개인 대출 또는 자동차 대출을 이용하는 사람들이 주 고객입니다. 이들은 기존 대출 방식보다 더 낮은 이자율과 높은 승인율을 원하기 때문에 Upstart의 인공지능(AI) 기반 대출 모델을 선호합니다. 대출 파트너 측면에서는 소규모에서 대규모에 이르는 다양한 은행과 신용조합이 포함됩니다. 이들은 Upstart의 플랫폼을 이용해 보다 나은 언더라이팅과 디지털 대출 서비스를 제공받고, 고객 기반을 확장할 수 있습니다. 마지막으로, 기관 투자자들은 Upstart가 발행한 대출을 기반으로 하는 증권이나 대출 자체를 구매합니다. 이들은 높은 수익성을 기대하면서도 다양하고 안정된 투자 포트폴리오를 원하기 때문에 Upstart의 플랫폼을 이용합니다. 이러한 다양한 고객 세그먼트는 Upstart의 지속적인 성장을 지원하며, 각 세그먼트는 Upstart의 AI 기술과 서비스가 제공하는 가치를 통해 차별화된 혜택을 받습니다.


회사의 비용구조

Upstart의 주요 비용 항목은 다음과 같습니다:

비용 항목 세부 설명 자원 제공 회사
광고 및 마케팅 다양한 광고 채널에서 발생하는 비용으로, 차입자 소개를 제공하는 제 3자와의 파트너십, 직방 및 디지털 광고 캠페인 비용 포함. -
고객 운영 차입자 온보딩, 대출 서비스, 고객 지원 등에 종사하는 인원들의 급여와 관련된 비용, 시스템 사용 비용, 제 3자 서비스 및 도구 사용 비용 포함. -
엔지니어링 및 제품 개발 엔지니어링 및 제품 개발 팀의 급여와 관련된 비용, 시스템 및 도구 사용 비용 포함. -
일반 행정 및 기타 법무 및 컴플라이언스, 재무 및 회계, 인사 및 시설 팀의 급여와 관련된 비용, 장비, 소프트웨어 및 무형 자산의 감가 상각비, 전문가 서비스 수수료 포함. -
클라우드 사용 AI 모델 및 클라우드를 통한 대출 서비스를 운영하기 위한 클라우드 인프라 사용 비용. 주로 Amazon Web Services(AWS) 사용.
컴퓨팅 파워 인공지능 모델 학습 및 예측을 위해 필요한 고성능 컴퓨팅 자원 사용 비용. -

이와 같은 비용 구조를 통해 Upstart은 AI 기반 대출 마켓플레이스를 운영하며, 지속적인 기술 개발과 데이터 분석을 통해 신용 리스크를 평가하고 있습니다. 주요 자원 제공 회사로는 AWS가 있으며, 주로 클라우드 인프라를 제공합니다.


제품군

Upstart의 주요 제품은 다음과 같으며, 각각의 제품은 회사의 전체 수익에 크게 기여하고 있습니다.

제품 유형 설명 수익 기여도
플랫폼 및 추천 수수료 수수료 수익 Upstart 플랫폼은 소비자 대출 신청, 신용 위험 평가, 대출 승인을 포함한 다수의 기능을 제공하며, 은행 및 신용조합이 이를 이용하여 대출을 제공하는데 필요한 서비스를 제공합니다. 플랫폼을 통해 생성된 대출에 대해 추천 수수료를 획득합니다. 2023년 기준 $414.1M (전체 수수료 수익의 약 73.9%)
서비스 및 기타 수수료 수수료 수익 대출 서비스 후 관리, 대출 채무 상환 관리, 기타 지원 서비스를 제공하며, 이를 통해 발생하는 수수료입니다. 2023년 기준 $146.3M (전체 수수료 수익의 약 26.1%)

이와 함께 Upstart은 대출 파트너와 계약을 통해 클라우드 기반의 AI 대출 마켓플레이스를 제공하며, 이 플랫폼을 통해 무담보 개인 대출과 자동차 대출을 발급할 수 있습니다. 다운로드한 데이터를 분석하고 궁극적으로 대출 승인을 결정하는 모든 과정을 포함합니다. 대출이 발행된 후, Upstart은 대출을 보유하거나 즉시 기관 투자자에게 재판매합니다.

경쟁사 목록:

경쟁사 제품 설명
SoFi 개인 대출, 모기지, 투자 서비스 SoFi는 다양한 금융 서비스를 제공하며, 특히 개인 대출과 모기지에서 강점이 있습니다.
LendingClub 개인 대출 P2P 대출을 통해 투자자와 차용인을 연결해주는 플랫폼으로, Upstart와 유사한 비즈니스 모델을 채택하고 있습니다.
Affirm POS(Purchase at Sale) 금융 소비자 재무 솔루션을 제공하며, 주로 판매 시점에서 할부 금융을 제공하는 것이 특징입니다.

이러한 경쟁사들은 Upstart과 유사한 제품을 제공하며, 각기 다른 강점을 가지고 있습니다.


주요 리스크

UPST의 비즈니스에는 다양한 특정 위험이 존재합니다. 첫째로, 회사의 디지털 중심 모델이 운영에 부정적인 장기적 영향을 미칠 수 있으며, 이는 사업 계획의 실행, 영업 및 마케팅 노력, 회사 문화 또는 주요 인력 및 업무를 수행하기 위해 필요한 기타 직원들의 생산성과 재임을 감소시킬 수 있습니다. 또한, 재택근무 증가로 소비자 개인정보와 데이터 보안 사고 또는 사기 행위에 노출될 수 있습니다. AI 모델의 향후 성능이나 데이터 보전 문제가 포함된다면 회사의 성장 전망과 재무 상태에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 확보한 대출 파트너가 참여를 중단하거나 제한하거나 새로운 대출 파트너를 유치하지 못하면 영업, 재무 상태 및 운영 결과가 악화될 수 있습니다. 마지막으로, 제 3자에 대한 의존도가 우리의 비즈니스에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 일부 의 활동에 대해 적합한 라이센스를 유지하지 못하면 회사의 경영, 재무 상태 및 운영 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.


뉴스

(2024-11-12) 이 기사는 2024년 업스타트(UPST)가 직면할 잠재적 위험을 다루고 있으며, 가장 큰 위험은 차입자의 연체율을 증가시킬 수 있는 심각한 경기 침체입니다.link


재무

손익계산서

(단위: Million USD)

항목 2021 2022 2023
매출액 846.6 837.8 508.1
매출원가 N/A N/A N/A
매출총이익 N/A N/A N/A
영업비용 N/A N/A N/A
영업이익 N/A N/A N/A
영업외수익 -133.7 109.1 240.0
세전 순이익 133.7 -109.1 -240.0
법인세 비용 -1.7 -0.4 0.1
당기순이익 135.4 -108.7 -240.1


대차대조표

(단위: Million USD)

항목 2021 2022 2023
현금 및 현금성 자산 995.0 432.4 377.3
매출채권, 순액 55.5 46.7 40.5
재고자산 N/A N/A N/A
유동자산 총계 N/A N/A N/A
유형자산, 순액 120.4 130.5 97.3
비유동자산 총계 N/A N/A N/A
자산 총계 1820.5 1936.1 2017.1
매입채무 6.6 18.7 12.6
단기차입금 48.0 336.5 387.4
유동부채 총계 N/A N/A N/A
장기차입금 747.8 750.7 715.3
비유동부채 총계 N/A N/A N/A
부채 총계 1013.4 1263.6 1381.8
자본금 및 추가 납입 자본 740.9 714.9 917.9
이익잉여금 66.2 -42.4 -282.6
자본 총계 807.1 672.4 635.3
부채 및 자본 총계 1820.5 1936.1 2017.1


현금흐름표

(단위: Million USD)

항목 2021 2022 2023
당기순이익 135.4 -108.7 -240.1
감가상각비 및 무형자산상각비 7.5 13.5 24.9
비현금 운전자본 변동 55.2 -21.9 -62.7
영업활동으로 인한 현금흐름 168.4 -674.7 -160.5
유형자산 취득 -8.4 -8.8 -1.5
투자활동으로 인한 현금흐름 -143.9 -114.1 -118.5
배당금 지급 N/A N/A N/A
차입금 변동 647.1 287.9 193.0
재무활동으로 인한 현금흐름 855.4 130.0 214.3
현금 순변동 879.9 -658.8 -64.7

주가 영향 미치는 요인들

UPST(Upstart)의 주가 변동 요인에는 환율 변동, 거시 경제 상태, 국가 간 갈등, 경쟁자의 부상, 시장 및 트렌드 변화 등이 있습니다. 첫 번째로, 환율이 급격히 변동할 경우 UPST의 국제 거래 비용이 변화할 수 있습니다. 예를 들어, 달러 가치가 상승하면 해외 투자자들이 대출금리에 대한 민감도가 높아져서 자금을 철회할 가능성이 커지는데, 이는 주가에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 두 번째로, 경제 침체가 발생하면 대출 시장이 전체적으로 축소될 가능성이 큽니다. 경기 침체로 인해 대출 신청자 수가 줄어들면, UPST의 매출이 감소하여 주가에도 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 예를 들어, 미국 연방준비제도가 금리를 인상하면 차입 비용이 상승하여 대출 수요가 감소할 것입니다. 세 번째로, 미중 무역 전쟁과 같은 국가 간 갈등이 발생하면 경제 불확실성이 증가하여 대출 시장이 위축될 수 있으며, 이는 주가에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 네 번째로, 새로운 경쟁자가 출현하여 같은 AI 기반 대출 서비스를 제공한다면 UPST의 시장 점유율이 감소하여 주가가 하락할 수 있습니다. 마지막으로, 소비자 금융 트렌드가 변화하여 비전통적인 대출 방식이 인기를 끌게 되면 UPST의 주요 금융 상품 수요가 줄어들어 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 반대로, 이러한 트렌드 변화에 빨리 적응하여 혁신적인 AI 모델을 개발한다면 이는 주가에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.


주가 급등/급락 히스토리

회사 주요 이슈들

회사의 미래 전망

Upstart의 미래는 여러 요소에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 먼저, AI 기술이 계속 발전하면서 더 정확한 대출 심사와 리스크 평가가 가능해질 것입니다. 이는 대출 승인율을 높이고 부실율을 낮추어 사업의 안정성을 높이는 데 기여할 것입니다. 또한, 코로나19 팬데믹 이후 비대면 금융 서비스에 대한 수요가 증가하면서 Upstart의 온라인 대출 플랫폼이 더 많은 고객을 유치할 가능성이 큽니다. 반면, 경제 침체나 금리 인상 같은 거시 경제 변화는 대출 수요를 감소시키고, 이는 Upstart의 매출 감소로 이어질 수 있습니다. 더불어, 경쟁이 치열해지면서 다른 금융 기업들이 유사한 AI 기반 대출 솔루션을 도입하면 시장 점유율이 감소할 위험도 존재합니다. 규제 환경의 변화도 중요한 변수입니다. 정부가 금융 규제를 강화하면 대출 승인 절차가 복잡해지고 비용이 증가할 수 있으며, 이는 사업 확장에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 반대로, 규제가 완화되면 더 많은 금융기관과 협력할 기회가 생기면서 사업이 성장할 수 있습니다. 마지막으로, 소비자의 신용에 대한 인식 변화와 신용평가 방식의 진화도 Upstart의 미래에 중요한 영향을 끼칠 수 있습니다. 고객들이 기존의 신용평가 모델보다 Upstart의 AI 모델을 더 신뢰하게 되면, 이는 고객 기반 확대와 수익 증대로 이어질 것입니다.