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二季度營收31億元同比增長27% 樂信宣布啟動分紅

2023-08-30 10:11  來源:證券日報(bào)網(wǎng) 

    本報(bào)記者 李冰

    北京時(shí)間8月30日,新消費(fèi)數(shù)字科技服務(wù)商樂信發(fā)布2023年二季度財(cái)務(wù)業(yè)績。財(cái)報(bào)顯示,今年第二季度,樂信實(shí)現(xiàn)營收31億元(人民幣,下同),同比增長27%;實(shí)現(xiàn)利潤(Non-GAAPEBIT)4.85億元,同比增長89.7%;交易額639億元,同比增長30%,超出前一季度給出的業(yè)績指引上限;管理在貸余額1141億元,同比增長32%;用戶數(shù)1.99億,同比增長11.8%。

    資產(chǎn)質(zhì)量方面,優(yōu)質(zhì)用戶貢獻(xiàn)的新增商品交易總額(GMV)占比從去年二季度的80%上升到今年二季度的92%;二季度入催率環(huán)比下降近10%。

    財(cái)報(bào)顯示,公司二季度生態(tài)業(yè)務(wù)取得顯著增長,電商業(yè)務(wù)表現(xiàn)亮眼:GMV達(dá)到14.87億元,環(huán)比增長31.6%,同比增長34.5%;活躍用戶數(shù)環(huán)比增長24.2%,同比增長36.4%。GMV和用戶數(shù)同比、環(huán)比均實(shí)現(xiàn)兩位數(shù)增長。

    樂信CEO肖文杰表示,“我們堅(jiān)持風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動,深入推進(jìn)精細(xì)化運(yùn)營,升級用戶風(fēng)險(xiǎn)識別體系。隨著這一系列舉措的持續(xù)推進(jìn),我們很高興地看到,公司連續(xù)五個(gè)季度穩(wěn)健增長,盈利能力和現(xiàn)金流都得到大幅改善。基于此,經(jīng)董事會審議和批準(zhǔn),公司決定開啟每半年一次的分紅政策,以此提高股東價(jià)值,同時(shí)也代表著我們對公司長期發(fā)展的堅(jiān)實(shí)信心。”

    財(cái)報(bào)顯示,截至2023年5月底,在過去一年中,樂信普惠通過“小店煙火計(jì)劃”累計(jì)幫扶數(shù)十萬小微企業(yè)、個(gè)體工商戶,覆蓋全國30個(gè)省市自治區(qū)超300座城市。

    在消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)方面,樂信發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢,積極與監(jiān)管部門、警方、行業(yè)協(xié)會、金融機(jī)構(gòu)等多方深度協(xié)作,多維度打擊非法代理“債鬧”等金融黑產(chǎn)。聯(lián)動行業(yè)方面,參與中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會起草催收標(biāo)準(zhǔn)和金融黑產(chǎn)應(yīng)對指南;與其他從業(yè)機(jī)構(gòu)聯(lián)合成立防范金融黑灰產(chǎn)聯(lián)盟,對黑灰產(chǎn)“債鬧”形成合圍之勢。財(cái)報(bào)顯示,今年二季度樂信對技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)投入達(dá)1.2億元。

    數(shù)據(jù)驅(qū)動方面,今年二季度,樂信上線決策仿真系統(tǒng),落地更多大語言模型應(yīng)用場景,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)決策數(shù)字化和智能化。報(bào)告期內(nèi),樂信加速金融垂直大語言模型應(yīng)用落地。

    在業(yè)務(wù)機(jī)器人應(yīng)用方面,目前大模型已在電銷、客服、審核等業(yè)務(wù)場景中落地。應(yīng)用大模型后,機(jī)器人參與客服的比例和效率穩(wěn)步提升,無需人工干預(yù)的機(jī)器人解決率達(dá)91.5%,同比提升8.2個(gè)百分點(diǎn)。

    在智能化輔助應(yīng)用方面,繼研發(fā)代碼輔助、設(shè)計(jì)創(chuàng)意生成后,大模型進(jìn)一步在數(shù)據(jù)分析、數(shù)倉設(shè)計(jì)、風(fēng)控?cái)?shù)倉升級優(yōu)化等領(lǐng)域落地,大大降低了數(shù)據(jù)分析的參與門檻,提高了數(shù)據(jù)分析效率。

    在風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動方面,二季度樂信迭代升級了用戶風(fēng)險(xiǎn)識別體系,持續(xù)提升用戶識別精準(zhǔn)度。優(yōu)質(zhì)客群精細(xì)化運(yùn)營深度推進(jìn),通過模型應(yīng)用讓營銷效率進(jìn)一步提升。以針對不同人群的offer滿意度模型為例,該模型應(yīng)用后,低活躍用戶下單率提升約15%、GMV提升80%,高活躍用戶的GMV提升18%。

(編輯 汪世軍)

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