Klarna 的 2025 年报里，交易笔数增加了 25%，客服与运营支出却只增加约 2%。公司同时表示，AI 助理处理了 80% 的客服聊天，顾客仍可以选择真人服务。Klarna 2025 Form 20-F
业务扩大，支出没有同比例增加
Klarna 在 2025 年的交易笔数增幅，高于客服与运营支出的增幅。
- 交易笔数25
- 客服与运营支出（约）2
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| 指标 | 2025 年较 2024 年增幅（%） |
|---|---|
| 交易笔数 | 25 |
| 客服与运营支出（约） | 2 |
各项均以自身的 2024 年数值为分母，采用年报公布的整数百分比；支出由 2.03 亿增至 2.07 亿美元。交易笔数不是客服案件数，这张图也无法分离 AI、规模及其他因素的贡献。
数据来源对买软件的公司，这是一种想要的结果：用接近原来的支出承接更多业务。对卖软件的公司，问题还没回答完。客户省下的钱，有多少会付给你？一个人能完成更多工作后，原本按人头收费的账单该怎么开？
我会先看产品到底接下哪一段工作，再决定用什么单位收费。Klarna 是需求端的案例；年报没有告诉我们，参与其中的软件供应商各自赚了多少，也无法只凭这张图拆出 AI 的贡献。
一次「完成」，可能是三种不同的事
假设我们卖的是退货处理服务。模型读懂客诉，查到订单，送出退款指令。这时至少有三个不同的终点：指令运行成功、案件符合契约约定的结案条件，以及顾客拿到钱并愿意继续购买。
第一个最容易由系统观察，最后一个对商家最有价值，但供应商能控制的程度不同。物流和银行可能还要处理；顾客是否回购，也不只取决于这次退货。若收费只算送出指令，客户仍得接手后续；若承诺所有最终结果，又可能把无法控制的事一起接下来。
Intercom 的 Fin 文档让这个问题很具体。文本聊天与邮件搭配 Intercom 使用时，「解决」可以是顾客确认满意，也可以是收到答案后未再求助的推定解决。成功运行预先设置的 Procedure handoff，交给真人或另一段流程，也可能计费。同一对话至多一笔；原本算作解决，后来又回到同一对话求助，解决费用会扣回。Fin 的成果定义与计费规则
所以，转交真人不必然是失败。如果买的是资料调查与分流，交接完整就可能值得付钱。反过来，对话结束也不等于退款到账。账单上的成果，是双方约定的交付单位，不能直接拿来代替顾客的商业效益。
我会先把重新开案、缺件和转交列入定价讨论。每件同价、失败不收费，看起来简单，却可能让容易的案件变得更受欢迎，难题继续回到客户手上。这是定价诱因的推论；评估时应同时看接了什么、拒绝了什么，不能只看成功件数。
人不再打开你的画面，系统可能还在收费
App 篇谈的是协调工作能不能集中。对 SaaS 而言，还要追问：操作移到别处，收入也一定跟着走吗？
Atlassian 的 MCP 是一个现成例子。外部 AI 工具能搜索 Jira、Confluence，创建工作项目或更新页面，原本的权限仍然适用。文档也说明，通过 MCP 取得数据或产生洞见会使用 Rovo credits。Atlassian 的功能说明、用量文档
用户可以换入口，正式记录与运行能力仍在原平台。若每个助理都得回去读数据、查权限、写结果，原平台也可能因为被更多入口使用而受益。
我不会只用登录次数判断这类产品是否退出。比较有用的是：客户为什么仍然得经过它？是可靠的交易能力、跨团队共享的记录，还是只是数据暂时不好搬？前两者提供持续的工作，最后一种则可能在替代方案成熟时失去议价空间。
新入口也不一定能拿走最多收入。它可能替客户比较供应商，影响工作分配；但如果只有原平台能核准交易，再方便的助理也得与它合作。要看价值由谁取得，得沿着这笔工作一路看谁有替代品、谁能拒绝、谁还必须出力。
留下来的人工，会决定每件成本
软件开始替人运行之后，每件工作可能多出模型费、工具调用、重试和人工复核。常见问题先自动完成，剩下的案件反而可能集中在缺数据、争议与特殊规则。人工接手的件数少了，不表示每件比较容易。
Pilot 的 Core 方案就把记账人员处理、解释与复核账务列为服务内容。这是一种软件与专业工作一起交付的安排，不能因为还有人参与，就说自动化没有用。Pilot 方案
我会区分两种人工工作。一种每次都从头救火，客户一多就需要更多资深人员。另一种会留下可重用的分类规则、检查流程和交接数据，让下次遇到相似情况比较容易。后者有降低后续成本的机会，但仍要用实际交付记录证明。
估算时，我会用这个口径：
同一期间没有成功的案件也要计入成本；重试若已算在模型或人工里，就不再加一次。这是交付分析，不是财报毛利率。研发、销售、导入与第一次整理数据的费用，仍要放回整门生意里。
客户一方的工作也不能漏。如果供应商每件成本下降，客户却得增加人手监督和补救，账单再好看，也可能续不了约。
省下来的钱，还要经过一次分配
「我们替代昂贵人力，所以能收很高的价格」只解释了问题有多大。客户愿意付多少，还取决于其他选择。几家产品都能完成同样的退款，交付仍有用，成交价格却可能往下走。模型变便宜也可能引来更多竞争，而不是只替既有厂商增加利润。
单价下降不一定让生意缩小。若原本不值得处理的工作变得划算，需求可能增加。因此我不会只盯着席位减少，也不会预设按成果收费一定胜出。Salesforce 的 Agentforce 目前就有按用户、对话与动作等不同方案，适用条件各自不同。计费说明
对需要专业人员长时间操作的工具，席位仍然容易理解；交付范围清楚的案件可以按件；需要专家待命与持续服务的安排，固定费加工作量也可能合理。以上产品文档查核于 2026 年 10 月 27 日，本文不比较会变动的单价。
如果我要做这门生意，会先挑一段反复发生、能说清楚结案条件的工作，把退回、重做与人工时间算进去。确认这段工作在客户那里确实少了，再试它能支持什么价格。当例外始终吃掉毛利时，我宁可缩小承接范围，也不急着宣称整个职务都能交给 AI。