用AI干催收，Salient年入2500万美元，估值5亿美金

你能想象吗？一家成立仅两年的创业公司，在客户流失率高达22%到76%的AI金融工具领域，做到了零流失。不是低流失，不是个位数流失，而是零。所有试点客户百分之百转化为付费用户，所有付费客户无一流失。这在竞争激烈、监管严苛的金融科技领域几乎是不可能完成的任务。更令人惊讶的是，这家公司不在硅谷的办公楼里，它的起点是旧金山一间普通的卧室。创始人Ari Malik和Mukund Tibrewala从这里出发,用AI彻底改造了一个被科技遗忘了几十年的行业——贷款服务。

当硅谷的创业者们还在争论通用人工智能的哲学意义时，Malik却选择了一个看起来毫不性感的方向：帮助催收员和贷款专员催收债务。这个行业充满了重复性劳动、严格的法律监管和极高的人员流动率。但正是这个不起眼的角落,让Salient在18个月内达到3.5亿美元估值,ARR突破2500万美元，并在最近达到了5亿美元的估值。这家公司已经处理了超过10亿美元的交易,每天拨打超过40万通电话，与超过300万美国借款人互动。更重要的是，他们的客户包括美国前十大汽车贷款机构中的五家以上,以及三家美国最大的上市银行。

一个被遗忘的千亿美元市场

我深入研究Salient的故事后发现,这个行业的落后程度超乎想象。美国近80%的家庭都有某种形式的债务,每年大约有8000亿美元的新汽车贷款发放。为了服务这些贷款,贷款机构每年要花费200亿到300亿美元——主要是雇佣大量人工打电话、发信件、协商还款计划。这是一个巨大的成本中心,但几十年来基本没有发生任何技术革新。

借款人想要修改还款日期、支付账单或更新信息时,往往要面对漫长的等待时间,或者与笨拙的IVR系统搏斗。在贷款机构这一边,庞大的人工服务团队把时间花在重复性的低价值任务上。Malik告诉Fortune杂志："这是一个被技术远远抛在后面的经济领域,消费者在很大程度上只能自生自灭,他们往往不知道自己的权利,也不了解流程。所以我们认为AI在这里有巨大的潜力成为一个10倍的解决方案,而不仅仅是20%到30%的改进。"

这种落后不仅造成了成本浪费,还带来了实际的业务损失。当服务做得不好时——这在外包给离岸团队时经常发生——会对回收率产生负面影响,甚至让贷款机构面临监管罚款。人工服务的质量参差不齐,合规风险高,成本居高不下。整个行业都在等待一个真正的解决方案,而Salient抓住了这个机会。

我认为Salient的成功并非偶然,而是对一个被忽视市场的精准切入。在AI创业热潮中,大多数人都在追逐那些看起来更酷、更前沿的应用场景,比如生成式AI艺术、AI写作助手或者AI陪伴机器人。但Malik选择了一个实实在在的商业问题,一个有明确成本结构和ROI计算的市场。这个选择本身就体现了商业智慧。

从Tesla的痛点到创业灵感

Malik发现这个机会并非偶然。在Tesla工作期间,他负责销售金融部门,帮助发放贷款以推动新车销售。他发现即使给信用评分很高的加州客户发放贷款,服务这些贷款的成本仍然非常高。当他深入研究是什么真正推动了这些支出时,意识到其中大部分工作其实可以用AI自动化。

这个洞察成为了Salient的起点。Malik和他的高中好友Tibrewala联手创业。Tibrewala此前在Dropbox和Airtable从事软件开发,两人的技能组合恰好互补——一个懂金融和业务,一个懂技术和产品。他们在2023年启动了Salient,时机恰到好处。

我特别欣赏他们对时机的把握。Malik说他们在两个关键方面非常幸运。第一个是GPT-3.5等闭源模型的出现,让他们能够制作非常高质量的demo。这为他们打开了市场的大门,让那些保守的金融机构愿意相信AI的可能性。第二个重大飞跃是开源模型的出现,特别是Llama系列,这让他们能够从每天几百通电话扩展到每天超过10万通电话。

开源模型对Salient来说是一个转折点。Malik回忆说,Llama 2在2023年7月发布时,对他们来说是重要的一周。这个模型填补了"拥有高质量demo但每天只能打100通电话"和"能够可持续地扩展到每天数十万通电话"之间的巨大差距。配合vLLM这样的开源推理库,他们能够抓取这些Llama模型并将其服务于每分钟数百万次请求。这种技术选择不仅降低了成本,也让他们避免了对昂贵的专有API的依赖,为快速规模化奠定了基础。

用Steve Jobs的声音敲开市场大门

但技术再好,如果无法说服客户,也只是空中楼阁。Salient在早期面临的最大挑战就是让保守的金融机构相信AI可以处理如此敏感和受严格监管的业务。Malik和Tibrewala每天发送500封冷邮件,从早上8点到晚上9点坐在笔记本电脑前不停地联系每一家汽车贷款机构。

为了突破市场,他们做了一个非常规的图灵测试。创始人们制作了一个demo,用AI克隆的Steve Jobs声音打电话给贷款机构,协商汽车贷款。Malik解释说："我们选择Steve是因为这是最容易识别的声音。我们想让它说明这项技术正在变得如此逼真,以至于它成为常态只是时间问题。"

这个噱头奏效了。"我们的前五六个客户,我们只是给他们播放了那个demo,"Malik说,"他们都说'天哪,这太疯狂了。'" 我认为这个策略的聪明之处在于,它不仅展示了技术能力,更重要的是突破了客户的心理障碍。当你听到一个如此逼真的AI声音时,很难不去想象它在实际业务中的应用潜力。

但赢得客户只是第一步。Salient的第一个主要客户是Westlake Financial,一家大型次级汽车贷款机构,管理着超过250亿美元的资产。当Westlake同意进行试点时,Malik和Tibrewala没有简单地发送一个API就完事。他们做了一个大多数创始人不会做的决定：物理上搬到了Westlake的办公室附近,在客户现场设立办公桌,以确保AI不会出现幻觉或违反复杂的债务催收法律。

这种做法在硅谷看来可能有些极端,但我认为这正是Salient成功的关键。Malik称之为"疯狂的客户痴迷",这种心态源于他在高盛和Tesla的工作经历。他们在Westlake旁边待了一年半,真正把产品做到了可以规模化上线的程度。这种投入程度远远超出了普通的技术服务商,更像是一个真正的合作伙伴。

零流失率背后的秘密

现在让我们来谈谈Salient最令人印象深刻的成就：零客户流失率。在一个B2B平均年流失率接近5%,AI金融工具流失率高达22%到76%的行业,Salient做到了从未流失过一个客户,并且将100%的试点转化为了付费交易。这听起来几乎不可能,但这是真实发生的。

我深入思考了为什么Salient能做到这一点,我认为答案有三个层面。第一个层面是技术优势。AI金融产品之所以流失率高,主要是因为金融行业固有的监管和合规问题。客户对AI系统的一个主要担忧是：它会不会犯错？会不会违反法律？Salient通过展示模型的实际成功来建立信心。根据Malik的说法,Salient的AI代理的合规性是人工代理的30倍。这不是一个小的改进,而是一个数量级的提升。

第二个层面是业务价值的证明。Salient的客户看到了50%的服务成本效率提升。对于一个每年在贷款服务上花费数千万甚至上亿美元的机构来说,这意味着数百万美元的直接节省。Westlake Financial的CEO Ian Anderson公开表示,Salient的AI平台帮助他们每年节省了1200万美元。更重要的是,这种效率提升并没有以牺牲客户体验为代价——事实上,他们实际上减少了客户摩擦。AI完美地处理常规交互,让剩余的人工代理能够专注于需要个人关注的复杂案例。

第三个层面,也是我认为最重要的一点,是他们建立的深度客户关系。Malik说Salient的护城河是"疯狂的客户痴迷"。工程师直接与客户现场驻扎,每个Salient合作伙伴都有Malik的个人手机号码。"我们的工程师直接与美国最大金融机构的业务对口人员沟通,"他说,"他们对承诺给客户的东西更加负责,这创造了一个更加一致的工程世界。我们都知道我们需要构建什么以及如何做到。"

这种模式打破了传统的软件销售模式。很多SaaS公司卖出产品后就让客户自己摸索,客户成功团队只是被动响应问题。但Salient从一开始就把工程师嵌入到客户组织中,让他们成为客户业务的一部分。这不仅确保了产品真正解决客户的问题,也建立了深厚的信任关系。当你的工程师每天都在客户办公室工作,直接面对CFO和服务副总裁时,你不可能不对自己的产品负责。

Malik补充说,Salient的使用保留率"非常高",客户不断月复一月、年复一年地加倍投入。这种增长模式比单纯获取新客户要健康得多,因为它表明现有客户看到了持续的价值,并愿意扩大他们的使用范围。在SaaS业务中,负流失率（即现有客户的扩张超过任何流失）是最理想的状态,而Salient显然已经实现了这一点。

从语音AI到全栈贷款服务平台

Salient最初是通过语音AI切入市场的,但他们很快意识到仅仅拥有高质量的语音AI是不够的。这不仅仅是要有低延迟和良好的中断行为,而是要能够根据美国法规安全地扩展到数十万通电话。这意味着确保只在合法的情况下拨打账户,确保系统能够同时管理数千个并发拨号。

在这个过程中,他们解决了许多真正困难的技术问题。他们以创纪录的速度获得了PCI合规认证。Malik说在如此受监管的行业工作,意味着要应对联邦层面的法律、州层面的法律,在某些情况下甚至是地区层面的法律。"所以我认为我们在构建解决方案时的大部分时间都在思考如何以一种既保护贷款机构又让消费者感到安全的方式来做这件事。"

这包括在破产保护、法律代理、TCPA法规编码等方面建立保护措施。通过这个过程,他们成为了美国消费者贷款领域的专家。这种专业知识成为了另一层护城河——不是每个AI公司都能快速掌握如此复杂的监管环境。

现在,Salient的愿景已经远远超出了语音AI。Malik的目标是让Salient成为"自主记录系统"——一个可以在没有人工干预的情况下管理贷款整个生命周期的软件,从发放到还清。"我们认为让服务成为一个完全无接触的过程是可以实现的,我们希望尽快做到这一点,"Malik说。

为了实现这个目标,Salient计划超越其核心催收产品进行扩展。Malik说公司计划构建贷款管理系统、信用报告模块和核销模块,有效地将Salient扩展为一个全栈服务平台。这些新产品的开发得到了6000万美元融资的支持,而Malik强调他们部署资本的方式是由客户信任指导的。

"我们需要成为一家世代相传的公司,因为他们在我们身上投入了很多,我们需要确保我们在财务上是稳定的,"他告诉Fortune。"所以当我们投资资本时,是因为我们非常坚信这是一个可以大规模运作的产品,我们希望尽快实现价值。" 他说公司不想在未来几年快速烧钱。而且Salient的运营成本比基础AI公司小得多,因为公司不参与预训练。

投资将用于相邻工作流程,包括贷款机构如何与车管所互动,以及如何完善贷款回收流程。另一部分将保留用于新技术的实验——这是Salient从最早期就一直在做的事情。我认为这种谨慎的资本部署策略非常明智。在AI泡沫中,很多公司拿到融资后就开始疯狂烧钱,试图快速扩张。但Salient显然采取了更加可持续的方法,专注于为客户创造真实价值,而不是追求虚荣指标。

对创业者的启示

Salient的故事对于AI创业者来说充满了启示。Malik给那些希望复制Salient成功的创始人提出了一个尖锐的建议：离开硅谷。"去任何其他地方,"他说,"与其他行业的任何人交谈。成为一名人类学家。把自己嵌入到你不了解的社区中——你会发现这些非常成熟的低效率。"

我深有同感。硅谷有一种倾向,就是所有人都在解决同样的问题,追逐同样的机会。大家都在构建面向消费者的AI应用,都在竞争同样的市场。但真正巨大的机会往往在那些被忽视的角落,在那些看起来不够性感但有实际商业价值的领域。

Salient的成功建立在几个关键原则上。第一是找到一个真实的、有明确经济价值的问题。贷款服务是一个200-300亿美元的成本中心,任何能够显著降低这个成本的解决方案都有巨大的价值。第二是深入理解行业。Malik和团队花了大量时间学习消费者贷款的监管环境,这让他们能够构建真正符合行业需求的产品。第三是极致的客户导向。搬到客户办公室旁边工作,让工程师直接对接业务负责人,这些做法虽然"重",但建立了无法复制的客户关系。

从技术角度看,Salient的选择也很值得学习。他们没有盲目追逐最新最炫的技术,而是务实地选择了开源模型,在成本和性能之间找到了平衡。他们也没有试图从第一天就构建一个完美的产品,而是先用demo验证市场,然后通过与第一批客户的深度合作不断迭代改进。

另一个关键点是团队建设。Salient的前10名员工都是高质量人才——包括其他YC创始人和年轻的顶尖人才。他们雇佣那些想要快速行动的人。更重要的是,他们让每个工程师都负责一个主要客户,这些工程师从谷歌出来时并不习惯这样,但三周后就像每天都在做这件事一样自然。这种模式培养了高度负责任的工程文化,每个人都清楚地知道自己在为谁构建产品,以及为什么。

AI正在重塑金融服务的未来

从更宏观的角度看,Salient的成功是AI将资本转化为劳动力这一趋势的完美例证。正如Andreessen Horowitz在投资声明中所写的,AI正在自动化以前需要人工努力的工作,让企业在规模上更加高效。一些最早和最具影响力的应用是针对那些拥有大量客户支持量的企业,这些工作传统上由高成本的电话人工处理——特别是在有重大合规考虑的行业。贷款正是这方面的完美例子。

Salient的AI代理不仅与人工代理相当,在许多客户那里甚至超越了他们。AI代理可以更高效地组织通话结构（例如收集ACH信息），在最佳时间拨打每个电话,并以任何语言处理来电者。该平台还自动监控AI和人工代理可能存在的不公平、欺骗性或滥用行为（UDAAP）违规行为。

这种能力的提升不仅仅是技术进步,更是商业模式的转变。当服务成本降低50%时,贷款机构可以将这些节省传递给借款人,降低信贷成本。这正是Salient的最终愿景——让服务成本接近零,让美国消费者的信贷成本不再被盲目地从贷款机构转嫁给借款人。

我认为Salient的故事也说明了垂直AI的巨大潜力。与其试图构建一个适用于所有行业的通用AI,不如深入一个特定领域,真正理解其独特的挑战和需求,然后构建一个针对性的解决方案。这种方法可能不会产生像OpenAI那样的估值,但可以构建真正可持续的、有利可图的业务。

Salient目前已经与美国最大的汽车贷款机构中的五家以上合作,以及三家公开上市的大型银行。每天处理数百万通电话,已经处理了超过10亿美元的交易。这些数字表明市场需求是真实存在的,而Salient已经证明了它能够大规模交付价值。

随着融资的到来和平台功能的扩展,Salient的下一步是捕获那200-300亿美元的贷款服务支出。他们计划添加信用争议解决、所有权管理自动化、投诉处理和解决等新功能,这些都是传统上需要大量人工监督的下游服务工作流程。目标是创建一个端到端的AI驱动贷款服务生态系统,处理从初始客户入职到核销的所有事务。

这个愿景是否能完全实现还有待观察,但Salient迄今为止的表现让我相信他们有很大的机会。零流失率、100%的试点转化率、快速的收入增长、强大的客户关系——这些都是一个健康的、可持续的业务的标志。在AI创业的喧嚣中,Salient选择了一条不那么光鲜但更加扎实的道路,而这条道路正在通向真正的成功。

文章来自微信公众号 “ 深思圈 ”