【投資專欄-跟楓走014】金融 AI 正邁向更智能 創新及風管是競賽中勝利關鍵

【投資專欄-跟楓走014】上星期提到由於有關穩定幣的法案通過，如Coinbase及Circle這些股份也出現大異動，股價在短短兩星期上升了20%至及50%以上。至於有關穩定幣，相關交易商如何得到盈利的方法在上篇文章已經提及。

其實隨着人工智能的進步，人工智能的應用推進了很多行業，例如醫療製藥，軍工戰備，以及金融交易，都能夠將研發和評估的時間有所縮短， 在增加有效性及根據分析之下，精準解決客戶的需要，提升了公司盈利效能。

當前，將人工智能應用於金融服務的公司日益增多，涵蓋消費信貸、投資管理、保險、風險控管、詐騙偵測、交易執行等範疇。生成式與預測式人工智能正在重塑金融業，我們今次找來幾間在美國上市公司作例子。如Upstart、SoFi、Affirm，以及Pagaya 與 Robinhood 。讓大家先了解它們如何藉助演算法與大數據，將風險壓降、收入抬升，最終提升盈利能力。
　
Upstart (UPST)　主打「AI 信用評分」。傳統銀行以 FICO 分數審核貸款，但 Upstart 收集超過一千三百項變數（教育、就業、網路行為等），透過深度學習模型即時計算違約概率。結果是平均可在幾秒內批准約九成申請，違約率卻較同業低三成，銀行夥伴因風險資本佔用下降而願意支付更高的推薦費，帶動 Upstart 的淨收入率大幅優於傳統放貸平台。
　
SoFi (SOFI)　從學生貸款切入，後續布局股票交易、保險與存款。它在「單一超級 App」的背後布建 AI 決策引擎：一方面以機器學習動態調整貸款利率與還款期限；另一方面透過 NLP 分析客戶對話與交易路徑，精準推送交叉銷售產品。SoFi 公布數據顯示，使用 AI 分層定價的用戶平均終身價值較傳統方案高兩倍，行銷成本卻下降逾四成。
　
Affirm (AFRM)　聚焦「先買後付」(BNPL)。AI 在此扮演兩重角色：其一為即時承保──模型在 300 毫秒內判定交易是否批核並設定分期費率；其二為「AdaptAI」行銷平台，結合購物車資料與商家轉化目標，自動生成個人化分期方案。實務結果是交易批准率提升，卻未顯著推高壞帳，使每筆 GMV 的邊際利潤上揚。
　
Pagaya (PGY)　是 B2B 型 AI 放貸平台，其模型整合社會數據與鏈下／鏈上行為，用 API 嵌入區域性銀行流程。該平台為合作機構釋放原本會被拒絕的潛在客群，並透過資產證券化將債權銷售至二級市場獲利。若未來鏈上 KYC、DeFi 信貸更普及，Pagaya 將有機會在鏈上提供「智能放貸模組」，將 AI 模型與加密網絡整合，打開跨境風控新空間。

Robinhood (HOOD)　雖為券商，但其 AI 應用正快速擴張。藉收購 Pluto AI 打造個人化「投資助理」，用自然語言生成財報摘要、分析交易習慣並提出預測建議。據統計，使用 AI 功能的用戶留存率與交易活躍度明顯提升。Robinhood 同時提供加密資產交易功能，未來將 AI 應用於風險警示（如鏈上監控）、資產分類建議（如穩定幣配置）甚至自動投資指令生成，可建立更完整的 Web2 + Web3 金融操作介面。

綜合觀察，Fintech 公司借 AI 以四條主線增厚利潤：（一）精準風控：降違約、釋放潛在客源；（二）動態定價：即時調整利率或分期條款，鎖定最佳風險報酬；（三）個人化推薦：提高交叉銷售與客戶終身價值；（四）營運自動化：縮短審核與客服時間，降低營運費用率。
　
然而AI 模型高度依賴數據質量與偏差管理，若監管強化資料隱私或要求模型可解釋性不足，利潤增幅可能受限。此外，隨大型銀行自建模型、開源工具成本下降，先行者需持續投入研發與品牌才能維持優勢。
　
總結來看，金融 AI 不再只是降本工具，而是塑造差異化盈利模式的引擎。無論是 Upstart 的信用評分革命，SoFi 的全域金融超市，抑或 Affirm 的即時承保，皆顯示資本市場正重估「資料＋演算法」帶來的可持續回報。未來誰能以更低風險、更高轉化率釋放沉睡客群，誰就能在競爭激烈的 FinTech 擂台上取得超額利潤。

(編按：本文觀點不代表加拿大星島立場，投資市場有賺有蝕，文章僅供讀者參考。)

作者：Ricky Lau ，人稱「莊主」。資產管理投資策略師、家族辦公室顧問、股評人、財經書籍《最佳位置》及《AI選美》作者。