파가야 테크놀로지스 Morgan Stanley Technology, Media & Telecom Conference 2026
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- Bagaya는 대출 파트너와 투자자를 연결하는 기술 기반 네트워크로, 개인 대출, 자동차 대출, POS 세 가지 자산군에서 파트너의 대출 시스템에 기술을 통합하여 대출을 평가하고 기관 투자자에게 배분한다.
- 매출총이익과 영업이익 모두 높은 운영 레버리지를 바탕으로 성장하고 있으며, 2026년에는 GAAP 순이익 1억~1억 5천만 달러를 목표로 하고 있다.
- 대출 파트너와의 긴밀한 관계를 통해 시장 변화에 신속히 대응하며, 위험도가 높은 대출 생산을 조절해도 수익성 높은 성장이 가능하다.
- AI는 이미 플랫폼에 통합되어 있으나, 경쟁 우위는 방대한 독자적 생산 데이터에 있으며, 신규 파트너와 제품 확장으로 2027년 이후 성장이 기대된다.
- 자금 조달은 ABS 구조를 중심으로 다각화되고 있으며, 자본 비용 절감과 영구 자본 확보를 목표로 한다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 5개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
여러분, 좋은 아침입니다. 오늘 모건스탠리 TMT 콘퍼런스 4일 차를 시작하는 자리에 함께해 주셔서 감사합니다. 파가야를 모시게 되어 매우 기쁩니다. 파가야의 CFO 에반젤로스 페로스님이 함께하고 계십니다. 오늘 파가야에 대해 말씀을 나눠주실 예정입니다. 시작하기에 앞서, 먼저 제 소개를 간단히 드리겠습니다. 저는 모건스탠리의 선임 핀테크 애널리스트 제임스 포셋입니다. 대화를 시작하기 전에, 중요한 공시 사항을 먼저 읽어드리겠습니다. morganstanley.com/researchdisclosures의 모건스탠리 리서치 공시 웹사이트를 확인해 주시기 바랍니다. 질문이 있으시면 담당 모건스탠리 세일즈 담당자에게 문의해 주시기 바랍니다. TMT 콘퍼런스에 파가야가 함께하게 되어 반갑습니다. 파가야를 잘 모르시는 분들을 위해, 회사에 대한 간단한 소개와 더 큰 금융 생태계에서 어떤 위치에 있는지 설명해 주시면 좋겠습니다.
네, 기꺼이 말씀드리겠습니다. 초대해 주셔서 감사합니다. 파가야는 한쪽에는 대출 파트너, 다른 한쪽에는 투자자를 연결하는 기술 기반 네트워크라고 생각하시면 됩니다. 저희는 소파이(SoFi), 앨리(Ally), 클라르나(Klarna), 미국 은행(U.S. Bank) 등 대출 파트너들의 대출 오리지노리진(대출 실행) 시스템에 저희 기술을 통합합니다. 현재 개인신용대출, 자동차, POS 등 세 가지 자산군에서 사업을 하고 있습니다. 저희의 신용심사(언더라이팅) 기술이 파트너사를 대신해 이러한 대출을 심사하고, 반대편의 기관투자자에게 해당 자산을 배치합니다. B2B B2C 비즈니스 모델입니다. 저희는 소비자에 직접 노출되거나 소비자와 직접 접점이 있지는 않습니다. 그런 맥락에서, 저희는 네트워크에서 저희 기술을 사용하는 대가로 수수료를 받습니다.
그 수수료의 대부분, 거의 80%는 실제로 대출 파트너 측에서 저희 기술을 사용하는 대가로 발생합니다. 이게 파가야가 흥미로운 이유입니다. 현재 저희는 세 가지 자산군 전반에서 은행, 비은행, 핀테크가 고르게 섞인 구성으로 전체적으로 30곳이 넘는 파트너들과 협업하고 있습니다. 또 반대편에서는 아마도 업계에서 가장 큰 수준의 독립적인 자금조달 네트워크 중 하나를 보유하고 있고, 개인대출 부문에서 최대급 ABS 발행사 중 하나이며, 함께 일하는 고유 투자자만 155명 이상입니다. 이런 요소들이 모여 네트워크가 구성됩니다.
알겠습니다. 투자자 관점에서 적어도 핀테크 전반에서 보이는 몇 가지 장애물에 대해 이야기해보죠. 특히 요즘 시장에서는 에이전틱 AI를 둘러싼 우려가 상당히 큰 것 같습니다. 그게 리스크인지, 기회인지, 아니면 그 중간쯤인지에 대해 어떻게 보시는지 1분 정도 짚어보는 게 의미 있을 것 같습니다. 이에 대한 의견을 듣고 싶습니다.
파가야와 저희가 하는 일을 생각해보시면, 저희는 대출 파트너들에게 통합과 언더라이팅부터 자금조달까지 아우르는 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 전면부는 이미 AI가 적용된 플랫폼이며, 주로 저희 자체의 프로덕션 데이터에 의존하는데, 이 데이터가 독보적입니다. 저희는 여러 파트너, 여러 채널과 자산군 전반에서 연간 1조 달러 규모의 신청 데이터를 들여다봅니다. 이것이 바로 매우 독특한 프로덕션 데이터이고, 일반적인 AI 모델이 이런 역량을 그대로 재현하거나 이 데이터를 확보하기는 매우 어렵습니다. 저희는 AI 모델 자체에 크게 의존하기보다는, 그 모델에 들어가는 프로덕션 데이터가 핵심입니다. 말씀드린 것처럼 전면부는 완전 자동화되어 있습니다. 제가 말씀드리고 싶은 건...
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어닝콜 참가자
이 어닝콜에는 2명이 참여했지만, 지금 보이는 건 1명뿐입니다.
참가자 명단
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