北京時間8月1日， 金融科技第一股宜人貸發佈2017年第二季度財務業績， 第二季度宜人貸淨收入11.83億元， 淨利潤2.69億元， 自上市以來， 實現連續盈利。
2020年成為千億規模平臺
據宜人貸Q2財報顯示， 2017年第二季度， 宜人貸為138,529位借款人促成借款總額81.90億元， 為199,591位出借人完成114.47億元， 截至2017年6月30日， 宜人貸累計借款促成金額達474億元。
據宜人貸此次財報的業績展望， 2017年第三季度預計借款促成總額100億-105億元，
到2017年全年， 公司預計借款促成總額350億-370億元， 預計淨收入48億-50億元， 預計調整後EBITDA利潤率13億-14億元。
宜人貸方面表示， 到2020年， 公司將成為千億元交易規模的平臺。
股東每半年可獲4000萬普通分紅
作為第一家上市的金融科技股， 除了連續盈利之外， 最受人關注的是， 2017年7月29日， 宜人貸公司董事會批准了兩項股東分紅政策， 包括一次特殊現金紅利和今後每半年發放一次的普通紅利。
其中， 截至2017年9月29日閉市之時登記在冊的所有股東， 預計將在2017年10月16日獲得每普通股5.0845元人民幣（0.75美元）， 折合每ADS發放10.169元人民幣（1.5美元）。
從2017年下半年起， 將於每半年發放一次普通紅利， 其中， 普通紅利的發放金額約為每半年稅後淨利潤的15%。
按目前上半年的淨利潤資料， 以2.69億為例， 扣除稅後， 預計股東可將每半年獲得近4000萬左右的普通分紅。
當然， 具體紅利的公告、發放以及金額需對公司的運營、盈利、現金流、財務狀況和其他相關因素進行評估， 並經董事會批准後方能最終決定。
事實上， 在全球資本市場， 高速發展的科技公司的分紅歷來引受關注， 一般來說， 採取持續分紅策略的上市公司， 意味著其具備了健康的經營能力、盈利能力和健康的現金流， 以及對未來的增長前景非常有信心。
蘋果公司在今年財務低於華爾街預期的情況下， 董事會仍在新聞公報中宣佈， 截至2019年3月， 蘋果將通過包括分紅和股票回購兩種形式的股東回饋計畫， 向股東分發總共3000億美元的回報資金。
根據標普道鐘斯指數公司的統計， 從2012年8月蘋果公司該計畫開始算起， 蘋果公司已每年向股東分紅132.2億美元， 超越石油巨埃克森美孚成全球分紅最多的公司。
同樣， 格力電器發佈2016年度報告， 稱將拿出108.28億元給股東分紅， 這一大手筆分紅一舉超越第一股貴州茅臺。
宜人貸CFO叢郁先生表示：“鑒於公司健康的現金狀況和盈利能力， 董事會批准公司向股東發放紅利， 包括一次特殊現金紅利和今後每半年發放一次的普通紅利”。
未來將加大科技和人工智慧的投入
宜人貸CEO方以涵表示：“宜人貸穩健的業績增長， 源於公司在技術創新方面的持續投入， 線上業務實現高速增長”。
方以涵介紹， 本季度公司推出了新的風險評級和信用評分模型—宜人分，
據宜人貸方面介紹， 宜人貸基於自主研發的宜人分， 面向借款人推出新的風險評級， 風險等級劃分為五檔：I（790分以上）、II（750-790分）、III（720-750）、IV（690-720）、V（640-690）。
宜人貸目標客戶為宜人分640分以上的優質借款人， 2017第二季度宜人分700分以上的用戶借款促成金額占比超過七成。
據瞭解，宜人分的資料來源維度非常廣泛，包含用戶授權的征信、電商、信用卡、運營商等資料，以及三方資料和宜信超過10年的風險資料。
針對這些資料，通過科學的演算法，從而建立更加嚴謹更具靈活性的信用模型，能夠智慧判斷資料來源品質，自動切換資料調取類別；同時，宜人分聚合了宜人貸過往經過充分金融週期驗證的多套信用模型，通過統一的評分制度對不同管道、不同產品的風險表現作出標準化的判斷。
方以涵表示，宜人貸保持高質快速增長的秘訣在於“科技驅動”：宜人貸通過資料建模和演算法，精准觸達目標人群；在電銷管道引入智慧評分，鎖定優質用戶；在反欺詐方面，宜人貸以SDK資料、抓取資料、協力廠商資料為核心構建反欺詐平臺，提供即時預警和圖譜分析，減少潛在風險；為了讓使用者匹配到最合適的服務，宜人貸在App設置個性化引導，幫助用戶快速決策。
從客戶獲取、到風險評估和客戶服務，宜人貸利用科技精細化運營每一個環節，有效降低成本，提升轉化率，提升用戶體驗。
除了自身業務能力不斷精進，宜人貸方面透露，公司將發力平臺業務，通過YEP（宜人貸金融科技能力共用平臺）進行資料、反欺詐、精准獲客能力輸出，以創新合作的方式尋求更多的盈利點，幫助行業夥伴提升獲客和風控效率，實現共贏。
方以涵透露，未來宜人貸將保持對科技和人工智慧的投入，持續提高公司的運營效率和風險管理能力。
據瞭解，宜人分的資料來源維度非常廣泛，包含用戶授權的征信、電商、信用卡、運營商等資料，以及三方資料和宜信超過10年的風險資料。
針對這些資料，通過科學的演算法，從而建立更加嚴謹更具靈活性的信用模型，能夠智慧判斷資料來源品質，自動切換資料調取類別；同時，宜人分聚合了宜人貸過往經過充分金融週期驗證的多套信用模型，通過統一的評分制度對不同管道、不同產品的風險表現作出標準化的判斷。
方以涵表示，宜人貸保持高質快速增長的秘訣在於“科技驅動”：宜人貸通過資料建模和演算法，精准觸達目標人群；在電銷管道引入智慧評分，鎖定優質用戶；在反欺詐方面，宜人貸以SDK資料、抓取資料、協力廠商資料為核心構建反欺詐平臺，提供即時預警和圖譜分析，減少潛在風險；為了讓使用者匹配到最合適的服務，宜人貸在App設置個性化引導，幫助用戶快速決策。
從客戶獲取、到風險評估和客戶服務，宜人貸利用科技精細化運營每一個環節，有效降低成本，提升轉化率，提升用戶體驗。
除了自身業務能力不斷精進，宜人貸方面透露，公司將發力平臺業務，通過YEP（宜人貸金融科技能力共用平臺）進行資料、反欺詐、精准獲客能力輸出，以創新合作的方式尋求更多的盈利點，幫助行業夥伴提升獲客和風控效率，實現共贏。
方以涵透露，未來宜人貸將保持對科技和人工智慧的投入，持續提高公司的運營效率和風險管理能力。