两年扭亏10亿美元，这家金融科技公司靠AI“逆天改命”

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最近，瑞典金融科技公司Klarna披露了招股书。

看完后我发现，这简直就是一份如何凭借生成式AI「逆天改命」的生存指南。

首先，作为一家先买后付（Buy now pay later, 简称「BNPL」），Klarna的商业模式并不神秘。而且，相比于中国的金融科技公司们，已经成立20年的它无论是在业务规模还是盈利能力上都并不出奇。（想要了解BNPL业务模式可以回顾之前的文章，传送门：《「先买后付」为什么在中国做不起来？》）

但是，转折来了。

Klarna抓住了生成式AI的机会，成为全球第一家推出ChatGPT插件的金融科技公司，也是ChatGPT在官网展示的金融科技应用「样板间」。

就像金庸小说里获得武功秘籍的男主，在很短的时间里便炼成高手，实现了从平平无奇到惊艳众人的转变。

Klarna仅用了2年便实现了惊天逆转——从2022年的净亏损10.35亿美元到2024年的净利润2100万美元。

这两年，Klarna的GMV增长了27%，年度营收更是足足增长了48%。但是，它的总运营费用仅增长了不到1.7%，并且员工数量不增反降，从5527名减少至3422名，大幅缩减超过2100人。

同一时间，Klarna的人均产值（Revenue per Employee）从2022年的34.4万美元提升至2024年的82.1万美元，增长近140%。

换言之，在运营成本几乎没有增长，且员工数量缩减了近40%的前提下，Klarna实现了业务规模的持续扩张和盈利能力的大幅提升。

凭借着AI概念和扭亏为盈的成绩单，Klarna的估值虽然没有回到巅峰时期的456亿高点，但在全球独角兽的「陨落潮」中生存了下来，并将迎来属于自己的价值重估机会。

Klarna究竟是怎么做到的呢？秘密都藏在了它的招股书里。

01

Klarna在招股书里事无巨细地展示了生成式AI的应用情况，以及其创造的经济效益。

在我们最为熟悉的对客服务方面，2024年2月，Klarna推出了由OpenAI提供支持的AI助手。

它可以在23个市场全天候使用，支持35种语言交流，处理包括支付、购物、退款、退货等复杂任务。

要知道，对于任何一家公司来说，在全球各个国家和地区部署本地客服团队都需要付出巨大的成本，更何况Klarna一直在业内以「高福利」著称，「行政支出」也一度成为拖累其业绩的重要原因。

招股书显示，该AI助手不仅能够达到与人工坐席相当的满意度水平，而且可以更准确和高效地解决问题。

对比来看，在应用AI助手之后，用户的重复查询次数减少25%，平均结束查询时间为2分钟，而人工坐席的平均处理时间需要12分钟。

截止到目前，该AI助手已经进行了2010万次对话，解决了62%的客服聊天。

据Klarna估算，AI助手所做的工作相当于800名全职坐席，在2024年为公司节约了大约3900万美金的成本。

除此之外，市场营销是另一个实现大幅「降本增效」的部分。

招股书显示，在业务规模和客户数保持扩张的前提下，Klarna的营销成本竟从2022年的5.31亿美元下降至2024年3.28亿美元。

其中，仅2024年一季度，Klarna就减少了700万美元的对外营销供应商支出，其中37%的功劳要归因于AI的使用。

不只是市场营销，Klarna还通过标准化的AI应用最大限度地降低对外部供应商的依赖。

截止到2024年底，Klarna较两年前减少或取消了与1390家供应商的合同。尤其，其CEO在2024年公开表示，已经用生成式AI取代Salesforce 和 Workday这样的「王者级」企业管理应用。

与此同时，Klarna有近一半的职位与工程和数据相关，96%的员工在日常工作中使用生成式AI。由此，生成式AI工具也逐渐成为所有员工日常工作的一部分，比如：

团队协作：打造内部知识聊天机器人Kiki，帮助员工在内部系统中实时查找信息；

软件开发：85%的工程师将工作软件连接到 AI copilot，该软件可以创建和审查代码；

风险控制：通过机器学习增强高频、大规模和实时决策能力，截止到2024年底，其违约预测能力比美国的 VantageScore4.0 基准高出两倍以上；

法律合规：用AI加快文档审查。

坦白讲，相较于人们憧憬生成式AI的宏伟蓝图，这些事无巨细的琐碎日常看起来并不性感。但它就像是一个「永动机」，能够在业务运行的每一个流程和公司运营的每一个环节不断「挤出」水分。

正是这一点点看似不起眼的「降本增效」，最终将深陷亏损「泥潭」的Klarna从破产边缘拉了回来。

02

除了鲜明的AI标签，Klarna之所以会受到全球资本的瞩目，也与其在资本市场上经历了戏剧化的估值反转有关。

复盘来看，在全球疫情蔓延的特殊市场环境下，居民线上购物行为和信贷需求增加成为常态，作为全球BNPL市场的开拓者和领先者，Klarna开始向包括美国在内的十多个市场大举扩张。

规模快速扩张叠加金融科技的火热概念，Klarna的估值「坐上火箭」，三年增长近10倍，在2021年达到456亿美元的巅峰。

但是在短短一年后，他们又不得不以67亿美元估值接受了红杉的8亿美元融资，估值缩水了近85%，遭遇了不折不扣的「脚踝斩」。

为什么会发生如此大的反转？

一方面是激进的市场策略带来了成本的剧烈增长；另一方面，随着国际政治经济环境的持续动荡，Klarna在全球各个市场都同时面临增长放缓和不良攀升的问题。

再加上，同一时期包括PayPal、苹果等巨头相继加入这一赛道，市场竞争也进入白热化阶段。

根据Klarna2022年一季度的业绩数据，按照当时的亏损速度，如果没有新的资金注入，Klarna将很快破产。

事实上，在当时也不只是Klarna一家公司遭遇挑战。

业务增速放缓甚至大幅收缩、不良攀升导致利润承压、争夺优质客户带来价格内卷……在下行周期里，金融科技公司们的日子愈发难过，资本市场的态度冷淡也在情理之中。

在一些投资者眼中，这是金融科技行业「去泡沫」的必经之路。

已经上市的金融科技公司日子更不好过。也是在2022年，包括Affirm、Paypal等公司的股价一度较高点跌去80%。

而我们更为熟悉的金融科技中概股们，也相继告别了2021年的股价顶点，在很长一段时间里都未能爬出估值低谷。

如今，Klarna计划募资10亿美元，目标估值超过150亿美元，虽然距离重回巅峰还有一定距离，但至少它的表现让市场看到了更多信心。

看回中国市场，随着「AI+」成为各行各业的主流叙事方式，市场开始畅想新一轮中国资产的价格重估，而天然就蕴含科技基因的金融科技公司们能否顺势而上，抓住这波AI机遇呢？

至少从目前已经披露财报的金融科技上市公司来看，AI已然成为一个不可或缺的关键词。

奇富科技：宣布全面推进AI+战略，同时将打造行业首个赋能信贷核心业务流程的智能体平台，预计未来一到两年，公司核心业务三分之一的需求可通过智能体平台实现，成熟的智能体应用将通过奇富数科赋能行业。

乐信：继去年5月接入DeepSeek V2版本之后，近期乐信正式本地化部署了DeepSeek R1版本。乐信专有AI大模型「奇点」已在研发提效、内部工具、业务赋能等方面落地应用。

信也科技：自研大模型「米粒」通过上海市生成式人工智能服务备案。另外，信也两大自研大模型平台已接入DeepSeek-R1，赋能信贷服务全链路升级。

硅谷风投巨头a16z合伙人Alex Rampell曾发布过一篇名为《输入咖啡，输出代码：AI如何将资本转化为劳动力》的文章里提到了一个颇有意思的「公式」，也被他称为新的E=MC2（爱因斯坦的质能等价公式）：

资本购买了GPU，雇佣了工程师，也购买了咖啡供工程师们提神醒脑。工程师喝着咖啡写代码，然后软件和代码转化成了劳动力。

这个公式可能并不全面，但它还是在某种程度上揭示了「新质生产力」到底是如何改变企业的经营、组织和商业模式。

Klarna正是被这种「新质生产力」改造的公司，它用自己的经历告诉大家，拥抱AI不是一种选择，而是必然。


来源：36kr