Dönem | Tarih | Beklenti($) * | Açıklanan($) ** | Gelir(milyon $) | Net Kar(milyon $) |
---|---|---|---|---|---|
2024-03.Ç | 07-11-2024 | -0.14 | - | - | - |
2024-02.Ç | 06-08-2024 | -0.39 | -0.17 | 8.900 | -15 |
2024-01.Ç | 07-05-2024 | -0.37 | -0.31 | 41.891 | -27 |
2023-04.Ç | 14-02-2024 | -0.14 | -0.11 | 140 | -10 |
2023-03.Ç | 08-11-2023 | -0.02 | 0.00 | 135 | -4 |
2023-02.Ç | 08-08-2023 | -0.09 | -0.06 | 136 | -5 |
2023-01.Ç | 09-05-2023 | -0.82 | -0.47 | 103 | -39 |
2022-04.Ç | 15-02-2023 | -0.46 | -0.25 | 147 | -21 |
2022-03.Ç | 09-11-2022 | -0.09 | -0.24 | 157 | -19 |
2022-02.Ç | - | - | 0.01 | 228 | -30 |
2022-01.Ç | - | - | 0.61 | 310 | 33 |
2021-04.Ç | - | - | 0.89 | 305 | 59 |
2021-03.Ç | - | - | 0.60 | 228 | 29 |
GCM Yatırım Araştırma & Analiz Departmanı'nın uzmanları tarafından hazırlanan Upstart Holdings Hisse Senedi yorum ve analizlerine, bu sayfa üzerinden erişebilirsiniz. Teknik analiz raporlarında Upstart Holdings Hisse Senedi grafik yorum ve analizlerine ek olarak, temel analiz bültenlerinde de Upstart Holdings Hisse Senedi piyasasındaki güncel verileri ve Upstart Holdings Hisse Senedi fiyatları ile ilgili yorumları takip edebilirsiniz.
Upstart Holdings, 2012 yılında hizmet vermeye başlamıştır; bulut tabanlı bir yapay zeka ödünç verme platformunu işletmektedir.
Şirket, tüketici kredi taleplerini platform aracı ile toplayarak bankalar ağına bağlamaktadır. Upstart’ın yapay zeka modelleri, banka ortaklarına, kredi oluşturma ve kredi hizmeti verme sürecini uçtan uca kolaylaştıran, tüketiciye yönelik bir bulut uygulaması içinde sağlamaktadır. Tüketiciler, Upstart destekli kredileri Upstart.com aracılığıyla veya banka ortaklarının kendi web sitelerinde banka markalı bir ürün aracılığıyla keşfetmektedir.
Upstart, potansiyel bir borçlunun kredi itibarını belirlemek için bir gelir ve temerrüt tahmin modeli geliştirmiştir. Geleneksel sigortalama kriterlerine ( FICO puanı, kredi raporu ve gelir ) ek olarak , Upstart sigortacılığının eğitim değişkenlerini -katılan kolejler, çalışma alanı, genel not ortalaması ve standart test puanları- ve istatistiksel bir model geliştirmek için çalışma geçmişini dikkate almaktadır. Borçlunun finansal kapasitesi ve geri ödeme konusundaki kişisel eğilimini dikkate alarak tasarladığı modeller Şirketin güçlü yanlarını oluşturmaktadır.