北京
為什么一個貸款審批模型明明判斷力更強，卻在最主流的房貸、車貸市場里長期插不上手？Upstart用AI算法評估借款人信用質量，數據一再顯示它的表現比Equifax、TransUnion、Experian這些傳統征信機構更可靠。可現實卻是，這樣一家公司的業務體量幾乎全部縮在無擔保個人貸款這個小池子里。這種強烈的錯位感，但凡看一眼它最新季報里的車貸增速，就能明白故事正出現真正的轉折。
突破來得比想象中直接。今年第一季度，Upstart促成的汽車貸款發放規模達到2.63億美元，這個數字是去年同期的整整4倍。同一時期，抵押貸款撮合額也猛增至1.43億美元。要知道此前很長一段時間，貸方們在房和車這類大額商品上的改變意愿極低，畢竟對銀行和信貸機構來說，流程慣性、風控體系的路徑依賴比任何一項技術指標都要頑固。現在把車貸4倍的同比增速擺出來，意味著這些合作機構的心態已經松動，產品開始滾起來了。當然，如果把30億美元的無擔保個人貸款金額往旁邊一放，車貸和房貸的占比依然很不起眼，但個人貸款科目50%的同比增幅反倒襯出了另兩個新戰場的彈性——它們基數小，空間巨大。
巨大的注解來自美聯儲的債務結構數據。美國居民部門的全部家庭債務中，房貸余額占據70%，車貸和學貸各自以9%的比例并列第二梯隊。無擔保個人貸款的盤子到底有多大？即便TransUnion給出的未清償余額在去年底創下了2760億美元的歷史新高，但把它放進家庭總債務18.8萬億美元的框架里比較，立刻變得渺小。美聯儲另外提醒的一個實數是，目前全美消費者正在償還的車貸本金合計高達1.7萬億美元。一邊是僅占不到2%比例的無擔保個貸市場，另一邊是足有1.7萬億余額的汽車貸款生態，再加上七成總量的住房按揭。說白了，Upstart過去一直是在一個看似增長強勁、實際容量有限的信貸角落里證明自己，而它真正該去的地方，是那兩個動輒千億萬億級的“大房間”。
跨進大房間的商業邏輯不只看貸款體量，還要真正看清楚Upstart到底靠什么賺錢。這家公司并不靠持有貸款吃息差，它的軸心生意是幫形形色色的貸款機構做借款人的準入判斷，相當于按信用評估服務次數收費的模式。根據聯邦住房金融局的全國抵押貸款數據庫，美國一年房貸端的審核決策不過幾百萬人次。至于車貸，消費者金融保護局給出的年放款筆數長期在3000萬筆左右。數量級看似差距懸殊，可房貸的單筆評估服務能收取的費用遠高于車貸，后者雖然筆數多出一大截，但車貸單筆金額更低，能帶動的推薦費也相應縮水。所以，Upstart一頭扎進車貸市場，必須靠極高頻次和持續增長的交易量來撐起回報曲線，這恰好又與它近幾個季度展現的四倍增速互為印證。
這才是那份季報真正傳遞的信號。AI信用模型的優勢本來就不是只為了在小額貸款跑道里一騎絕塵，而是為闖入上萬億級別的汽車按揭和住房貸款市場做鋪墊。當車貸單季發放量做到同比4倍，房貸增幅接近3倍，即便是從極小的基數出發，也足以讓外界重新計算它的滲透路徑。無擔保個人貸款的發放額仍在以50%速度增長，顯示基本盤未被稀釋，新增長極則抓住了貸方機構在大件商品信貸審批上松動的窗口。后續真正需要觀察的，倒不是絕對值能否很快追平個人貸款的300億體量，而是車貸的斜率變化是否具備持續性，以及房貸合作機構的名單是不是正從試點走向常態化。一旦這兩個條件成立，Upstart過去被“鎖死”在小池子里的敘事就要徹底重寫。
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