5 empresas de tecnología financiera cotizadas mantienen un rendimiento general estable para 2025

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La presentadora/reportera del periódico, Li Bing

Según la hora de Beijing, la noche del 31 de marzo, la empresa de tecnología financiera con acciones listadas en EE. UU. JiaYin Technology publicó su informe financiero no auditado correspondiente al cuarto trimestre de 2025 y al año completo. Hasta la fecha, cinco empresas de tecnología financiera con cotización en EE. UU. y Hong Kong, entre ellas JiaYin Technology, Lexin, Qifu Technology, Xinyetong Technology y Xiaoying Technology, han divulgado íntegramente sus resultados. Entre ellas, Qifu Technology cotiza tanto en EE. UU. como en Hong Kong; Lexin, Xinyetong Technology, JiaYin Technology y Xiaoying Technology cotizan en EE. UU.

A partir de los datos ya divulgados, en 2025 la industria en general mostró una tendencia de fortaleza estable en el negocio nacional y una profundización del despliegue del negocio internacional. En cuanto al desempeño, en general se mantuvo estable. Desde los datos de ingresos y beneficios, las cinco empresas presentan puntos destacados propios.

Qifu Technology logró, durante todo 2025, unos ingresos de 19.200 millones de yuanes. Como una empresa líder del sector, durante todo el año facilitó préstamos por 3.270,69 millones de millones de yuanes, un aumento del 1,6% interanual; su tasa de recompra/subrogar alcanzó el 93,3%, y la resiliencia del negocio siguió destacándose.

Xinyetong Technology mostró un desempeño sólido en 2025: durante todo el año logró ingresos operativos de 13.570 millones de yuanes y un beneficio neto de 2.550 millones de yuanes. En indicadores operativos, el volumen anual de transacciones facilitadas alcanzó 2.003 mil millones de yuanes, y el saldo en préstamos fue de 709 mil millones de yuanes. En términos de un solo trimestre, la empresa, en el cuarto trimestre de 2025, registró ingresos de 3.020 millones de yuanes y un beneficio neto de 420 millones de yuanes; en el trimestre, el volumen de transacciones facilitadas alcanzó 428 mil millones de yuanes.

Xiaoying Technology se centra en “construir un modelo de crecimiento diversificado”. En 2025, el total de ingresos netos fue de 7,6394 mil millones de yuanes y el beneficio neto de 1,4646 mil millones de yuanes. En 2025, el total de préstamos que la empresa gestionó y proporcionó fue de 1.305,52 mil millones de yuanes; en el cuarto trimestre, el total fue de 227,68 mil millones de yuanes. Al mejorar las capacidades de cumplimiento de riesgos y operar con prudencia, logró un desempeño de negocio estable, controlable.

Además, Lexin en 2025 logró ingresos de 13.152 millones de yuanes en todo el año, y los ingresos del negocio central de intermediación de crédito fueron de 9.562 millones de yuanes; la empresa, durante todo el año, emitió préstamos por 2.050 mil millones de yuanes. JiaYin Technology, en 2025, logró un volumen de transacciones de intermediación de préstamos de 1.290 mil millones de yuanes, con ingresos operativos de aproximadamente 6.220 millones de yuanes; de ellos, en el cuarto trimestre el volumen de transacciones fue de 242 mil millones de yuanes, con ingresos operativos de 1.090 millones de yuanes.

“Según los datos, en 2025 la industria de préstamos por intermediación (ayuda crediticia) registró un crecimiento general estable. Aunque las mencionadas cinco empresas de tecnología financiera presentan cierta diferenciación en ingresos y escala de negocio, en conjunto la resiliencia del desempeño es suficiente. El crecimiento del negocio nacional de cada empresa de tecnología financiera se mantuvo relativamente estable.”, dijo Wang Pengbo, analista senior de la consultora de la industria financiera de Botong, a reporteros de 《Diario del Valores》.

2025 es un año clave en el que se profundiza la implementación de tecnologías de IA en la industria de tecnología financiera. Las cinco empresas de tecnología financiera incrementaron su inversión en I+D, aplicando ampliamente la tecnología de IA a eslabones centrales como la aprobación de préstamos, el servicio a usuarios y la prevención y control de riesgos, impulsando la mejora de la eficiencia del negocio.

Qifu Technology, basándose en la tecnología multimodal, creó un “oficial de aprobación de IA” para automatizar el reconocimiento de los materiales de revisión de crédito presentados por los gerentes de cuentas, recordar en tiempo real la subsanación y optimización, y mejorar significativamente la tasa de aprobación de una sola vez de los materiales; en el proceso de revisión y aprobación de préstamos para operación, la precisión de la IA en identificar riesgos sustanciales ya ha alcanzado más del 90%.

Xinyetong Technology, por su parte, ha seguido consolidando la base tecnológica: en 2025 el gasto de I+D aumentó un 8% interanual. En el cuarto trimestre de 2025, la empresa incorporó agentes inteligentes de IA al flujo de solicitud de servicios, descomponiendo los procesos complejos en pasos lógicos claros y brindando guía en tiempo real, lo que mejora de manera efectiva la tasa de finalización de solicitudes de usuarios y la tasa de conversión.

En el ámbito de la inteligencia artificial, JiaYin Technology ya obtuvo, en 2025, logros por etapas en áreas como la anti-fraude multimodal y la inteligencia de datos.

Xiaoying Technology utiliza la tecnología de IA para construir el sistema WinPROT de protección: implementa interceptación inteligente de todo el flujo de posibles conductas de fraude y recordatorios a los usuarios, mejorando de forma significativa la eficiencia del reconocimiento y la gestión del fraude antes de que ocurra; al mismo tiempo, lanzó oficialmente al “humano digital virtual” Win-Daidai, que brinda respuestas inteligentes durante todo el día.

Lexin: el modelo grande de IA y la tecnología de agentes inteligentes ya han pasado de ser herramientas de apoyo a capacidades centrales, integrándose en profundidad en escenarios financieros clave como control de riesgos, atención al cliente y operaciones. En el cuarto trimestre de 2025, Lexin fusionó las capacidades de cognición, razonamiento, juicio y ejecución de los agentes inteligentes del modelo grande de IA, integrando las capacidades centrales de IA en el lado del usuario.

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Responsable: Gao Jia