Digg · aioMax Original News
คลังข่าวต้นฉบับที่ระบบ aioMax เขียนเอง (fin / fin-us / oppday / iaa / iaajump / AiOMax) — ไม่รวมข่าวสื่อภายนอก · Server-rendered สำหรับ SEO, AI crawler และ bot
Express Lane: หน้านี้เป็น HTML เต็ม (SSR) — มีเวอร์ชัน Markdown สำหรับ AI crawler
oppday STARM

STARM: ผลประกอบการ Q2/2569 กำไรโตเด่น คุมต้นทุนและคุณภาพหนี้ได้ดี พร้อมลุยดิจิทัลแพลตฟอร์มเต็มสูบ

STARM: ผลประกอบการ Q2/2569 กำไรโตเด่น คุมต้นทุนและคุณภาพหนี้ได้ดี พร้อมลุยดิจิทัลแพลตฟอร์มเต็มสูบ 1. Highlights โครงสร้างธุรกิจของบริษัทในเครือ สตาร์ มันนี่ ดำเนินธุรกิจหลักใน 3 ส่วน ได้แก่ ธุรกิจจำหน่ายสินค้าแบบเงินสดและขายผ่อนชำระ (Hire Purchase), ธุรกิจปล่อยสินเชื่อ และธุรกิจเกี่ยวเนื่อง เช่น นายหน้าประกันวินาศภัย [พูด] การกระจายตัวของสาขา ครอบคลุมพื้นที่ภาคตะวันออก เช่น ระยอง จันทบุรี ชลบุรี และปราจีนบุรี รวมถึงอำเภอเมืองอุดรธานี โดยมีสาขาหลัก 16 สาขา สาขาย่อย 68 สาขา และสาขา Express 9 สาขา [พูด] ผลการดำเนินงานในไตรมาส 2/2569 บริษัทมีกำไรสุทธิสูงขึ้นจากไตรมาสก่อนหน้า และสะสม 6 เดือนสูงกว่าปีก่อน โดยรายได้รวมในไตรมาสนี้ลดลงเล็กน้อยจากยอดขายเครื่องปรับอากาศที่ลดลงตามสภาพอากาศ แต่ภาพรวมค่าใช้จ่ายและการตั้งสำรองลดลง [พูด] ด้านการบริหารจัดการพอร์ตลูกหนี้ บริษัทเน้นคัดกรองกลุ่มลูกหนี้ที่มีคุณภาพสูงอย่างต่อเนื่อง ชะลอการปล่อยสินเชื่อเพื่อควบคุมความเสี่ยง ส่งผลให้ผลขาดทุนด้านเครดิตที่คาดว่าจะเกิดขึ้นลดลง [พูด] ความคืบหน้าด้านความยั่งยืน (ESG) บริษัทติดตั้ง Solar Cell แล้ว 17 สาขา ช่วยลดค่าไฟฟ้าลงเฉลี่ยเกือบ 30% และลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้ 347.50 ตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า [พูด] กลยุทธ์การเติบโตผ่านดิจิทัลแพลตฟอร์ม มุ่งเน้นการสร้าง Scalable และ Automated Lending Infrastructure ผ่านระบบ E-Commerce, LOS, Auto Credit Scoring และ LMS เพื่อควบคุมต้นทุนการดำเนินงาน [พูด] การพัฒนาระบบ LOS (Loan Origination System) ช่วยยกระดับกระบวนการพิจารณาอนุมัติสินเชื่อสู่ดิจิทัล รองรับ E-KYC และลดระยะเวลา (Turnaround Time) ให้เหลือเพียงไม่ี่นาที [พูด] การใช้เครื่องมือ Auto Credit Scoring และ AI Engine นำพฤติกรรมการใช้จ่ายและ Alternative Data มาประเมินความสามารถและเจตนาในการชำระหนี้ พร้อมระบบ Early Warning AI แจ้งเตือนความเสี่ยงล่วงหน้า [พูด] การพัฒนาระบบ Smart LMS และ Automated Collection ช่วยบริหารจัดการวงจรสินเชื่อหลังการอนุมัติ ทั้งการคำนวณดอกเบี้ย ทวงถามหนี้ และแจ้งเตือนผ่าน SMS หรือ LINE Official [พูด] แผนการขยายช่องทางการจัดจำหน่ายและการให้บริการ ทั้งการร่วมมือกับพันธมิตรทางธุรกิจ เช่น ไปรษณีย์ไทย และการเพิ่มสินค้าใหม่ เช่น มอเตอร์ไซค์ไฟฟ้าและจักรยานไฟฟ้า [พูด] อารมณ์และการสื่อสารของผู้บริหารมีความมั่นใจในการนำเสนอข้อมูล โดยระบุถึงทิศทางผลประกอบการที่ปรับตัวดีขึ้นและการควบคุมคุณภาพพอร์ตสินเชื่ออย่างเป็นระบบ [พูด] 2. Hero Story ข้อมูลไม่เพียงพอจากเนื้อหา 3. Outlook เป้าหมายการเติบโตของรายได้รวมทั้งปี 2569 ตั้งเป้าให้ไม่ต่ำกว่าปีที่ผ่านมา โดยคาดการณ์การเติบโตของรายได้รวมในครึ่งปีหลังจะอยู่ที่ประมาณ 7.5% [พูด] แผนการขยายช่องทางการขายผ่านพันธมิตร เช่น ร่วมมือกับไปรษณีย์ไทยเพื่อให้บริการสินเชื่อบุคคลผ่านเครือข่ายพันธมิตร และการเพิ่มสินค้าประเภทรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าจากแบรนด์ชั้นนำ [พูด] แผนการบริหารสาขาในครึ่งปีหลัง จะเริ่มปรับเปลี่ยนเป็นรูปแบบ Zonnening หรือพื้นที่ เพื่อเจาะกลุ่มเป้าหมายในแต่ละพื้นที่ให้ตรงความต้องการมากยิ่งขึ้น [พูด] แผนการพัฒนาเทคโนโลยีในไตรมาส 3-4 ปี 2569 จะเน้นการนำ Gen-AI มาช่วยในส่วนของ Customer Support (Chatbot 24/7), Fraud Detection และ Automation Task รวมถึงการพัฒนา LOS & LMS Phase 2 [พูด] 4. ความเสี่ยง ความเสี่ยงจากสภาพอากาศและฤดูกาลขายสินค้า ที่อาจส่งผลให้ยอดขายสินค้าในบางหมวดหมู่ เช่น เครื่องปรับอากาศ ลดลงในบางไตรมาส [พูด] ความเสี่ยงด้านคุณภาพหนี้และลูกหนี้ผิดนัดชำระ ซึ่งบริษัทได้บริหารจัดการผ่านการคัดกรองลูกหนี้ที่มีคุณภาพสูงและใช้ระบบ AI ในการเตือนภัยล่วงหน้า [พูด] ความเสี่ยงจากการแข่งขันในตลาดสินเชื่อและเครื่องใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มสูงขึ้นในพื้นที่ [พูด] 5. Q&A Highlights คำถาม (36:17): "แนวโน้มไตรมาส 3 ปี 2569 และครึ่งปีหลังเป็นอย่างไร?" [พูด] คำตอบ: "ผลประกอบการค่อย ๆ ดีขึ้นตามลำดับ ตั้งแต่ปีที่แล้วและครึ่งปีแรกที่ผ่านมา ทำกำไรได้ดีขึ้นเพราะ Asset Quality ดีขึ้นอย่างชัดเจน Credit Cost ลดลงจาก 4.9% สิ้นปีที่แล้ว เหลือ 3.1% ในไตรมาส 2 ครึ่งปีหลังตั้งเป้ารายได้รวมโตไม่ต่ำกว่าปีที่ผ่านมา (ประมาณ 7.5%) และพยายามลด NPL กับ Credit Cost ให้ต่ำลงกว่าเดิม" [พูด] คำถาม (43:26): "NPL เพิ่มขึ้นจากผลิตภัณฑ์ใดบ้าง?" [พูด] คำตอบ: "NPL ปัจจุบันของเช่าซื้ออยู่ที่ประมาณ 1.5% ในไตรมาส 2 และเงินกู้ยืมอยู่ที่ประมาณ 5.1% ส่วนใหญ่เป็นสินเชื่อเงินกู้ยืม และกระบวนการฟ้องร้องที่ส่งฟ้องไปแล้วประมาณ 1.6% ถ้าศาลมีคำสั่งพิพากษาจะช่วยลด NPL ลงได้" [พูด] คำถาม (44:12): "บริษัทเอา AI มาใช้เพื่ออะไรบ้าง ลดค่าใช้จ่าย เพิ่มประสิทธิภาพอย่างไร?" [พูด] คำตอบ: "ขึ้นอยู่กับความเสี่ยงของลูกค้าเป็นหลัก ลูกค้าเก่าประวัติดีใช้ทำ CRM กลุ่มลูกค้าใหม่ใช้พิจารณา Scoring, NCB และเงินดาวน์ 10-30%" [พูด] คำถาม (44:21): "พอร์ตเครื่องใช้ไฟฟ้ามี LTV เฉลี่ยที่เท่าไหร่?" [พูด] คำตอบ: "ขึ้นอยู่กับความเสี่ยงของลูกค้าเป็นหลัก ลูกค้าเก่าประวัติดีไม่ต้องดาวน์ ลูกค้าใหม่ใช้ระบบ Scoring และเงินดาวน์ 10-30%" [พูด]