用AI干催收，年入2500萬美元，估值5億美金

你能想象嗎？一家成立僅兩年的創業公司，在客戶流失率高達22%到76%的AI金融工具領域，做到了零流失。不是低流失，不是個位數流失，而是零。所有試點客戶百分之百轉化為付費用戶，所有付費客戶無一流失。這在競爭激烈、監管嚴苛的金融科技領域幾乎是不可能完成的任務。更令人驚訝的是，這家公司不在硅谷的辦公樓里，它的起點是舊金山一間普通的臥室。創始人Ari Malik和Mukund Tibrewala從這里出發,用AI徹底改造了一個被科技遺忘了幾十年的行業——貸款服務。

當硅谷的創業者們還在爭論通用人工智能的哲學意義時，Malik卻選擇了一個看起來毫不性感的方向：幫助催收員和貸款專員催收債務。這個行業充滿了重復性勞動、嚴格的法律監管和極高的人員流動率。但正是這個不起眼的角落,讓Salient在18個月內達到3.5億美元估值,ARR突破2500萬美元，并在最近達到了5億美元的估值。這家公司已經處理了超過10億美元的交易,每天撥打超過40萬通電話，與超過300萬美國借款人互動。更重要的是，他們的客戶包括美國前十大汽車貸款機構中的五家以上,以及三家美國最大的上市銀行。

一個被遺忘的千億美元市場

我深入研究Salient的故事后發現,這個行業的落后程度超乎想象。美國近80%的家庭都有某種形式的債務,每年大約有8000億美元的新汽車貸款發放。為了服務這些貸款,貸款機構每年要花費200億到300億美元——主要是雇傭大量人工打電話、發信件、協商還款計劃。這是一個巨大的成本中心,但幾十年來基本沒有發生任何技術革新。

借款人想要修改還款日期、支付賬單或更新信息時,往往要面對漫長的等待時間,或者與笨拙的IVR系統搏斗。在貸款機構這一邊,龐大的人工服務團隊把時間花在重復性的低價值任務上。Malik告訴Fortune雜志："這是一個被技術遠遠拋在后面的經濟領域,消費者在很大程度上只能自生自滅,他們往往不知道自己的權利,也不了解流程。所以我們認為AI在這里有巨大的潛力成為一個10倍的解決方案,而不僅僅是20%到30%的改進。"

這種落后不僅造成了成本浪費,還帶來了實際的業務損失。當服務做得不好時——這在外包給離岸團隊時經常發生——會對回收率產生負面影響,甚至讓貸款機構面臨監管罰款。人工服務的質量參差不齊,合規風險高,成本居高不下。整個行業都在等待一個真正的解決方案,而Salient抓住了這個機會。

我認為Salient的成功并非偶然,而是對一個被忽視市場的精準切入。在AI創業熱潮中,大多數人都在追逐那些看起來更酷、更前沿的應用場景,比如生成式AI藝術、AI寫作助手或者AI陪伴機器人。但Malik選擇了一個實實在在的商業問題,一個有明確成本結構和ROI計算的市場。這個選擇本身就體現了商業智慧。

從Tesla的痛點到創業靈感

Malik發現這個機會并非偶然。在Tesla工作期間,他負責銷售金融部門,幫助發放貸款以推動新車銷售。他發現即使給信用評分很高的加州客戶發放貸款,服務這些貸款的成本仍然非常高。當他深入研究是什么真正推動了這些支出時,意識到其中大部分工作其實可以用AI自動化。

這個洞察成為了Salient的起點。Malik和他的高中好友Tibrewala聯手創業。Tibrewala此前在Dropbox和Airtable從事軟件開發,兩人的技能組合恰好互補——一個懂金融和業務,一個懂技術和產品。他們在2023年啟動了Salient,時機恰到好處。

我特別欣賞他們對時機的把握。Malik說他們在兩個關鍵方面非常幸運。第一個是GPT-3.5等閉源模型的出現,讓他們能夠制作非常高質量的demo。這為他們打開了市場的大門,讓那些保守的金融機構愿意相信AI的可能性。第二個重大飛躍是開源模型的出現,特別是Llama系列,這讓他們能夠從每天幾百通電話擴展到每天超過10萬通電話。

開源模型對Salient來說是一個轉折點。Malik回憶說,Llama 2在2023年7月發布時,對他們來說是重要的一周。這個模型填補了"擁有高質量demo但每天只能打100通電話"和"能夠可持續地擴展到每天數十萬通電話"之間的巨大差距。配合vLLM這樣的開源推理庫,他們能夠抓取這些Llama模型并將其服務于每分鐘數百萬次請求。這種技術選擇不僅降低了成本,也讓他們避免了對昂貴的專有API的依賴,為快速規模化奠定了基礎。

用Steve Jobs的聲音敲開市場大門

但技術再好,如果無法說服客戶,也只是空中樓閣。Salient在早期面臨的最大挑戰就是讓保守的金融機構相信AI可以處理如此敏感和受嚴格監管的業務。Malik和Tibrewala每天發送500封冷郵件,從早上8點到晚上9點坐在筆記本電腦前不停地聯系每一家汽車貸款機構。

為了突破市場,他們做了一個非常規的圖靈測試。創始人們制作了一個demo,用AI克隆的Steve Jobs聲音打電話給貸款機構,協商汽車貸款。Malik解釋說："我們選擇Steve是因為這是最容易識別的聲音。我們想讓它說明這項技術正在變得如此逼真,以至于它成為常態只是時間問題。"

這個噱頭奏效了。"我們的前五六個客戶,我們只是給他們播放了那個demo,"Malik說,"他們都說'天哪,這太瘋狂了。'" 我認為這個策略的聰明之處在于,它不僅展示了技術能力,更重要的是突破了客戶的心理障礙。當你聽到一個如此逼真的AI聲音時,很難不去想象它在實際業務中的應用潛力。

但贏得客戶只是第一步。Salient的第一個主要客戶是Westlake Financial,一家大型次級汽車貸款機構,管理著超過250億美元的資產。當Westlake同意進行試點時,Malik和Tibrewala沒有簡單地發送一個API就完事。他們做了一個大多數創始人不會做的決定：物理上搬到了Westlake的辦公室附近,在客戶現場設立辦公桌,以確保AI不會出現幻覺或違反復雜的債務催收法律。

這種做法在硅谷看來可能有些極端,但我認為這正是Salient成功的關鍵。Malik稱之為"瘋狂的客戶癡迷",這種心態源于他在高盛和Tesla的工作經歷。他們在Westlake旁邊待了一年半,真正把產品做到了可以規模化上線的程度。這種投入程度遠遠超出了普通的技術服務商,更像是一個真正的合作伙伴。

零流失率背后的秘密

現在讓我們來談談Salient最令人印象深刻的成就：零客戶流失率。在一個B2B平均年流失率接近5%,AI金融工具流失率高達22%到76%的行業,Salient做到了從未流失過一個客戶,并且將100%的試點轉化為了付費交易。這聽起來幾乎不可能,但這是真實發生的。

我深入思考了為什么Salient能做到這一點,我認為答案有三個層面。第一個層面是技術優勢。AI金融產品之所以流失率高,主要是因為金融行業固有的監管和合規問題。客戶對AI系統的一個主要擔憂是：它會不會犯錯？會不會違反法律？Salient通過展示模型的實際成功來建立信心。根據Malik的說法,Salient的AI代理的合規性是人工代理的30倍。這不是一個小的改進,而是一個數量級的提升。

第二個層面是業務價值的證明。Salient的客戶看到了50%的服務成本效率提升。對于一個每年在貸款服務上花費數千萬甚至上億美元的機構來說,這意味著數百萬美元的直接節省。Westlake Financial的CEO Ian Anderson公開表示,Salient的AI平臺幫助他們每年節省了1200萬美元。更重要的是,這種效率提升并沒有以犧牲客戶體驗為代價——事實上,他們實際上減少了客戶摩擦。AI完美地處理常規交互,讓剩余的人工代理能夠專注于需要個人關注的復雜案例。

第三個層面,也是我認為最重要的一點,是他們建立的深度客戶關系。Malik說Salient的護城河是"瘋狂的客戶癡迷"。工程師直接與客戶現場駐扎,每個Salient合作伙伴都有Malik的個人手機號碼。"我們的工程師直接與美國最大金融機構的業務對口人員溝通,"他說,"他們對承諾給客戶的東西更加負責,這創造了一個更加一致的工程世界。我們都知道我們需要構建什么以及如何做到。"

這種模式打破了傳統的軟件銷售模式。很多SaaS公司賣出產品后就讓客戶自己摸索,客戶成功團隊只是被動響應問題。但Salient從一開始就把工程師嵌入到客戶組織中,讓他們成為客戶業務的一部分。這不僅確保了產品真正解決客戶的問題,也建立了深厚的信任關系。當你的工程師每天都在客戶辦公室工作,直接面對CFO和服務副總裁時,你不可能不對自己的產品負責。

Malik補充說,Salient的使用保留率"非常高",客戶不斷月復一月、年復一年地加倍投入。這種增長模式比單純獲取新客戶要健康得多,因為它表明現有客戶看到了持續的價值,并愿意擴大他們的使用范圍。在SaaS業務中,負流失率（即現有客戶的擴張超過任何流失）是最理想的狀態,而Salient顯然已經實現了這一點。

從語音AI到全棧貸款服務平臺

Salient最初是通過語音AI切入市場的,但他們很快意識到僅僅擁有高質量的語音AI是不夠的。這不僅僅是要有低延遲和良好的中斷行為,而是要能夠根據美國法規安全地擴展到數十萬通電話。這意味著確保只在合法的情況下撥打賬戶,確保系統能夠同時管理數千個并發撥號。

在這個過程中,他們解決了許多真正困難的技術問題。他們以創紀錄的速度獲得了PCI合規認證。Malik說在如此受監管的行業工作,意味著要應對聯邦層面的法律、州層面的法律,在某些情況下甚至是地區層面的法律。"所以我認為我們在構建解決方案時的大部分時間都在思考如何以一種既保護貸款機構又讓消費者感到安全的方式來做這件事。"

這包括在破產保護、法律代理、TCPA法規編碼等方面建立保護措施。通過這個過程,他們成為了美國消費者貸款領域的專家。這種專業知識成為了另一層護城河——不是每個AI公司都能快速掌握如此復雜的監管環境。

現在,Salient的愿景已經遠遠超出了語音AI。Malik的目標是讓Salient成為"自主記錄系統"——一個可以在沒有人工干預的情況下管理貸款整個生命周期的軟件,從發放到還清。"我們認為讓服務成為一個完全無接觸的過程是可以實現的,我們希望盡快做到這一點,"Malik說。

為了實現這個目標,Salient計劃超越其核心催收產品進行擴展。Malik說公司計劃構建貸款管理系統、信用報告模塊和核銷模塊,有效地將Salient擴展為一個全棧服務平臺。這些新產品的開發得到了6000萬美元融資的支持,而Malik強調他們部署資本的方式是由客戶信任指導的。

"我們需要成為一家世代相傳的公司,因為他們在我們身上投入了很多,我們需要確保我們在財務上是穩定的,"他告訴Fortune。"所以當我們投資資本時,是因為我們非常堅信這是一個可以大規模運作的產品,我們希望盡快實現價值。" 他說公司不想在未來幾年快速燒錢。而且Salient的運營成本比基礎AI公司小得多,因為公司不參與預訓練。

投資將用于相鄰工作流程,包括貸款機構如何與車管所互動,以及如何完善貸款回收流程。另一部分將保留用于新技術的實驗——這是Salient從最早期就一直在做的事情。我認為這種謹慎的資本部署策略非常明智。在AI泡沫中,很多公司拿到融資后就開始瘋狂燒錢,試圖快速擴張。但Salient顯然采取了更加可持續的方法,專注于為客戶創造真實價值,而不是追求虛榮指標。

對創業者的啟示

Salient的故事對于AI創業者來說充滿了啟示。Malik給那些希望復制Salient成功的創始人提出了一個尖銳的建議：離開硅谷。"去任何其他地方,"他說,"與其他行業的任何人交談。成為一名人類學家。把自己嵌入到你不了解的社區中——你會發現這些非常成熟的低效率。"

我深有同感。硅谷有一種傾向,就是所有人都在解決同樣的問題,追逐同樣的機會。大家都在構建面向消費者的AI應用,都在競爭同樣的市場。但真正巨大的機會往往在那些被忽視的角落,在那些看起來不夠性感但有實際商業價值的領域。

Salient的成功建立在幾個關鍵原則上。第一是找到一個真實的、有明確經濟價值的問題。貸款服務是一個200-300億美元的成本中心,任何能夠顯著降低這個成本的解決方案都有巨大的價值。第二是深入理解行業。Malik和團隊花了大量時間學習消費者貸款的監管環境,這讓他們能夠構建真正符合行業需求的產品。第三是極致的客戶導向。搬到客戶辦公室旁邊工作,讓工程師直接對接業務負責人,這些做法雖然"重",但建立了無法復制的客戶關系。

從技術角度看,Salient的選擇也很值得學習。他們沒有盲目追逐最新最炫的技術,而是務實地選擇了開源模型,在成本和性能之間找到了平衡。他們也沒有試圖從第一天就構建一個完美的產品,而是先用demo驗證市場,然后通過與第一批客戶的深度合作不斷迭代改進。

另一個關鍵點是團隊建設。Salient的前10名員工都是高質量人才——包括其他YC創始人和年輕的頂尖人才。他們雇傭那些想要快速行動的人。更重要的是,他們讓每個工程師都負責一個主要客戶,這些工程師從谷歌出來時并不習慣這樣,但三周后就像每天都在做這件事一樣自然。這種模式培養了高度負責任的工程文化,每個人都清楚地知道自己在為誰構建產品,以及為什么。

AI正在重塑金融服務的未來

從更宏觀的角度看,Salient的成功是AI將資本轉化為勞動力這一趨勢的完美例證。正如Andreessen Horowitz在投資聲明中所寫的,AI正在自動化以前需要人工努力的工作,讓企業在規模上更加高效。一些最早和最具影響力的應用是針對那些擁有大量客戶支持量的企業,這些工作傳統上由高成本的電話人工處理——特別是在有重大合規考慮的行業。貸款正是這方面的完美例子。

Salient的AI代理不僅與人工代理相當,在許多客戶那里甚至超越了他們。AI代理可以更高效地組織通話結構（例如收集ACH信息），在最佳時間撥打每個電話,并以任何語言處理來電者。該平臺還自動監控AI和人工代理可能存在的不公平、欺騙性或濫用行為（UDAAP）違規行為。

這種能力的提升不僅僅是技術進步,更是商業模式的轉變。當服務成本降低50%時,貸款機構可以將這些節省傳遞給借款人,降低信貸成本。這正是Salient的最終愿景——讓服務成本接近零,讓美國消費者的信貸成本不再被盲目地從貸款機構轉嫁給借款人。

我認為Salient的故事也說明了垂直AI的巨大潛力。與其試圖構建一個適用于所有行業的通用AI,不如深入一個特定領域,真正理解其獨特的挑戰和需求,然后構建一個針對性的解決方案。這種方法可能不會產生像OpenAI那樣的估值,但可以構建真正可持續的、有利可圖的業務。

Salient目前已經與美國最大的汽車貸款機構中的五家以上合作,以及三家公開上市的大型銀行。每天處理數百萬通電話,已經處理了超過10億美元的交易。這些數字表明市場需求是真實存在的,而Salient已經證明了它能夠大規模交付價值。

隨著融資的到來和平臺功能的擴展,Salient的下一步是捕獲那200-300億美元的貸款服務支出。他們計劃添加信用爭議解決、所有權管理自動化、投訴處理和解決等新功能,這些都是傳統上需要大量人工監督的下游服務工作流程。目標是創建一個端到端的AI驅動貸款服務生態系統,處理從初始客戶入職到核銷的所有事務。

這個愿景是否能完全實現還有待觀察,但Salient迄今為止的表現讓我相信他們有很大的機會。零流失率、100%的試點轉化率、快速的收入增長、強大的客戶關系——這些都是一個健康的、可持續的業務的標志。在AI創業的喧囂中,Salient選擇了一條不那么光鮮但更加扎實的道路,而這條道路正在通向真正的成功。

結尾

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