0:00 / --:--
David Senra · 10 月 25 日
Nik Storonsky 认为全球银行的机会来自技术复用与标准化系统，但牌照、信任和组织瓶颈必须与产品速度同步解决，才能把 Revolut 建成横跨 100 个国家的头号银行。
Nik Storonsky 想把 Revolut 建成横跨至少 100 个国家的头号银行；在他看来，实现这一目标的关键不是开更多网点，而是把产品、牌照、人才、数据和技术组织成一台能持续提速的机器。
这集还没有学习卡。生成后会保存在这一集，下次直接打开。
a16z Show· 2026-10-07Valon 如何从零开始重建一个规模达 13 万亿美元的行业How Valon Rebuilt a $13 Trillion Industry From Scratch同主题：企业商业史
No Priors· 2026-09-24与 Sequence Holdings 联合创始人兼 CEO Michael Lee 谈在 AI 时代重新创立老牌企业Re-Founding Incumbents for the AI Era with Sequence Holdings Co-Founder and CEO Michael Lee同主题：企业商业史No Priors· 2026-07-09与 Booking.com CEO Glenn Fogel 一起透过 AI 的视角看旅行David Senra
Competition, Intensity & Building a $115 Billion Global Bank | Nik Storonsky, Revolut
音频
asr:transcribe-svc:job_ec2fcf161381Revolut 最初用一张面向跨境消费的卡，解决传统银行外汇费用高、汇率不透明的问题；随后扩展至账户、信贷、投资、加密资产、企业服务及部分非金融服务。Storonsky 如今谈论的已不是一家旅行金融科技公司的增长，而是一家全球银行如何形成规模优势。
这也让 Revolut 同时面对两类难题：一类是传统银行的技术债务、组织迟缓和较高成本；另一类是银行自身无法绕开的牌照、合规、信用风险与公众信任。本集围绕 Storonsky 的竞争观展开，逐步进入产品试验、组织设计、融资控制权、营销，以及未来的 AI 投入。
Storonsky 将竞争视为一种自我约束：既然选择经营银行，就要反复追问怎样击败今天的自己。他认为，传统银行并非没有资金或客户，而是专业经理人任期较短、规避迁移旧系统的风险，难以持续推出更便宜、更好用的产品。Revolut 的反击方式，是让小团队共用技术平台、用毛利润增长筛选新产品，再把局部有效的工具推广到全公司。
但访谈最有意思的转折，是他承认「先快后补」并不总是正确。早期选择较快取得的电子货币牌照，帮助 Revolut 获客，却使其后来带着大量客户申请英国银行牌照，过程据他所述持续近五年。他由此把监管许可和客户信任纳入增长模型，而非仅当作成本。类似地，最初依靠自然增长的公司，取得牌照后开始大规模购买机场等实体空间的广告：曝光不仅用于拉新，也用于让没有网点的数字银行显得可靠。
这些判断并不都能直接推广。高强度工作、频繁淘汰员工和限制投资人权力，是 Storonsky 鲜明的个人经营哲学；他提出的渗透率、AI 自动化、基金回报等数字，也需要统一口径与独立验证。更稳妥的启示是：全球化金融服务的优势，可能来自标准化技术、审慎监管、可复制运营与信任建设的组合，而任何一项都不能单独替代其余几项。
💬 他们说了什么：Storonsky 说自己从六岁起就极具竞争心，选择参与一件事，便想做到第一；但在日常经营中，他更关注「怎样从外部击败现在的自己」，而非时时盯着对手。他对进入美国市场的说法——不是来抢摩根大通 CEO Jamie Dimon 的「午餐」，而是「晚餐」——意指野心不止于零售银行，还包括企业业务，甚至更远的金融服务。
💡 为什么重要：这解释了访谈中看似分散的决策：推出更多产品、扩展更多国家、压低成本、重建组织，都是同一竞争目标的组成部分。他认为传统银行各守本地市场，给跨市场经营者留下了机会。
⚡ 争议点：「做到第一」尚缺明确指标：按用户数、主账户占比、存款、收入，还是利润衡量，结果可能完全不同。「每天接近 100%」也更像个人工作准则，不能直接证明它适合整个组织。
💬 他回顾，Revolut 起步于让用户在海外以较好汇率消费、避开部分传统银行费用的卡，随后加入信贷、财富管理与交易、加密资产、企业账户，以及住宿预订、eSIM 等服务。他称公司当时已进入约 38 个国家，目标是在至少 100 个国家成为第一，扩张节奏约为每一至两年进入 10—15 个新市场。
💡 跨境消费是切入点，不是终局。Storonsky 要把用户偶尔打开的旅行工具，变成愿意存入工资和资产、频繁使用的金融主账户；服务越多，客户迁移和跨境复制的价值也越大。
⚡ 覆盖一个市场、拥有当地银行牌照、提供当地完整银行服务，是不同状态。节目中的市场数量及「第一」目标应按具体日期和定义理解，不能等同于已经在这些国家取得领先地位。
💬 创业初期，为了更快上线，Revolut 先取得电子货币和支付相关许可，而非一开始申请银行牌照。Storonsky 说，等公司已有大量客户再申请，监管者要面对的潜在影响也更大；英国申请时已有约 700 万—800 万客户，取得银行牌照的过程据他说接近 五年。他同时称，爱尔兰约有 80% 的成年人使用 Revolut，英国与法国约为 20%。
💡 速度与监管并非简单对立。较轻的许可可以帮助产品早期获客；但若目标是成为客户存放工资、储蓄和投资的主要银行，牌照及其带来的信任迟早会进入关键路径。早期的捷径，可能把复杂性推迟到规模更大、改变更难的时候。
⚡ 「使用过 Revolut」不等于「以 Revolut 为主要银行」。不同国家的牌照、当地分支与可提供的服务也有区别；关于渗透率、英国申请过程及其监管原因，应结合监管公告与统一的用户口径核实。
💬 Storonsky 把公司描述为由人才、产品、技术和合规等「输入」构成的机器。早期团队从约 10 人增长到 20、30 人后速度下降，他便建立共享平台上的独立小团队，让产品并行开发；随后遇到监管、政府事务和招聘瓶颈，再补上相应能力。他也批评传统银行管理层不愿承担旧核心系统迁移的风险。
💡 这个比喻的重点不是画一张永不改变的组织图，而是持续发现当前限制产出的环节。小团队解决开发排队问题后，瓶颈可能转向合规或人才；如果不改变配套系统，产品团队再快也无法顺利推出服务。
⚡ 将传统银行的技术滞后主要归因于管理者缺乏胆识，忽略了迁移事故、数据安全和金融稳定的真实代价。银行的「慢」有时是低效，有时也是必要控制，需要逐项区分。
💬 Revolut 将新产品称为「下注」：提案经讨论、获批与拨款后，通常由不超过约 10 人的跨职能团队开发，在 9—18 个月内推出。Storonsky 说，公司过去约十年推出了约 50 项此类试验；发布后观察毛利润增长，与历史项目队列比较，落在后 25% 的项目可能被终止，领先者则获得更多团队和资源。他提到表现最好的项目可达到约 10%—20% 的月环比增长。
💡 这是一种把产品创新与资源退出机制绑在一起的办法。它既允许团队提出新方向，也要求公司在看到实际表现后修正判断；创始人的直觉负责提出假设，却不享有免受数据检验的特权。
⚡ 毛利润增长适合衡量一些成熟产品，却可能低估具有长期网络效应、监管前置投入或防御价值的项目。跨产品比较还需考虑不同市场的推出时间、获客成本与风险，不能只按同一条增长曲线机械淘汰。
💬 Storonsky 认为，AI 可能把部分新产品团队从约 10 人压缩至 2—3 人，因为开发者可以跨前端、后端与数据任务工作。他称客服工作已有约 90% 自动化，工程师速度提高约 30%；翻译、交叉销售也在使用大语言模型。他希望未来的「AI 员工」能拥有邮件、内部通信和后台系统权限，参与会议并完成工作。
💡 若这些能力可靠，AI 改变的不只是单个岗位的效率，还会改变团队边界和协作成本。访谈中另一个例子是：把设计系统交给模型生成可点击的界面，而不是先制作静态 Figma 画面；他称这一做法可让相关设计流程快 3—4 倍，并正尝试推广。
⚡ 客服「自动化比例」不等于问题解决率或客户满意度；工程「提速」也取决于如何计量。让 AI 获得金融机构内部权限，更需要核查访问控制、审计、错误追责和敏感数据保护，而非只计算节省的人力。
💬 Storonsky 称自己约有 51—52 名直接下属，但会越过汇报层级与关键项目的一线贡献者交流。他希望雇用能够自行发现目标、推进目标的「自导式」人才，反对只负责在上下级间传递信息的经理。他也明确表示，会淘汰需要持续密集指导的普通表现者，并认为高管的首要职责是以较少资源实现目标，而不是赢得下属喜欢。
💡 他的宽管理幅度，依赖两项前提：员工有较强自主性，团队又使用共同标准。发现某团队更好的工具后，他会尝试推广，避免每个部门重新发明一套流程；这使分散的小团队有机会共享规模效益。
⚡ 自主性、表现和员工是否「受欢迎」，都不容易仅凭印象准确判断。严苛淘汰可能提高短期执行密度，也可能压低问题上报意愿、流失隐性知识。宽管理幅度同样可能造成监督盲区，尤其在受监管业务中。
💬 Storonsky 反对遇到问题就加预算：例如 B2B 公司刚达到约 100 万美元年度经常性收入，不应立刻高价招聘销售副总裁和 50 名销售，而应先找出低成本、可复制的销售方法。他说 Revolut 初期毛利率为负，历经约 3—5 年优化，后来达到约 80% 的正毛利率；欧洲较低的银行卡交换费、各国规则与本地化要求，迫使团队精打细算。他举例称，欧洲相关交换费约 20 个基点，美国可达约 1.5%。
💡 他把不利条件看作训练机制：如果企业必须在较薄收入空间和复杂监管下存活，便更有动力优化单位经济、技术复用和执行效率。这与他强调的「以最少投入达成目标」是一致的。
⚡ 节目中「周末工作是生存必需」的判断，来自他观察过的创业群体，并不能据此推断因果关系；幸存公司还有融资、产品与市场等差异。跨地区交换费和毛利率比较也需要明确产品类型、年份及会计口径。
💬 Storonsky 回忆，早期欧洲融资环境令创始人常需接受较苛刻的股东协议条款；他认为一些投资人缺乏实际运营经验，却试图左右招聘和产品决策。他举例说，曾在早期聘用 50 多名有经验的高管，最后仅留下 2 名；也曾拒绝投资人要求解雇一名强势优秀员工的意见。他建议创业者认真审视投票权、董事席位和限制性条款，并称自己如今的董事会没有 VC 董事。
💡 融资本身之外，谁能决定用人、战略和下一轮条款，可能长期影响公司的行动空间。访谈把「投资人是否提供价值」从声望与资金，拉回到具体的运营判断和治理权安排。
⚡ 这是创始人视角的单方叙述。投资人保护条款可能过度干预，也可能是对资本、存款人或其他利益相关者的必要制衡；「不让 VC 参与决策」并非适用于所有企业的治理原则。
💬 因与投资人的冲突，Storonsky 创立了与 Revolut 分开的投资机构 Quantum Light。他称其用机器学习模型而非纯粹人工判断筛选公司，计划在两三年内投资 30—40 家、每家配置相同金额；首只约 2.5 亿美元基金已投完，第二只约 5 亿美元基金转向更后期的公司。他在节目中称首只基金的年化内部收益率约为 56%，并提出模型会观察投资机构、具体合伙人等变量。
💡 这项投资尝试延续了他在 Revolut 的方法论：对大量对象建立可比较的指标，再用规则配置资金。同时，他希望提供运营手册、个人建议，以及可能的企业客户连接，区别于只提供资金的投资人。
⚡ 基金收益需要区分已实现回报、未实现估值及计算时点。节目中关于「30—40 岁投资合伙人更善于识别好公司」的说法属于模型观察，不宜据此判断个人能力；还须排查样本选择和历史周期偏差。
💬 Storonsky 称 Revolut 最初约 六至七年基本依靠自然增长；疫情冲击旅行相关需求时，收入一度下降约 70%。后来公司招聘熟悉大预算、重视投放回报的营销人才，开始计算客户终身价值与回本周期。他称 Revolut 如今在欧洲约 一半机场有广告，并在巴塞罗那推出更像产品体验空间、而非传统银行网点的门店。
💡 营销目标在这里发生了变化：不仅要以合算的成本获得用户，还要让无实体网点的数字银行建立可见度与信任。机场和街面空间被他视为实体世界中的曝光渠道，可与数字广告按触达成本比较。
⚡ 「机场覆盖约一半」需要说明是机场数量、客流占比，还是投放合作口径；实体曝光也不一定比线上曝光更便宜或更能形成信任。要验证策略成效，还应观察品牌认知是否转化为活跃主账户，而非只看广告出现次数。
💬 Storonsky 希望银行业务产生足够现金流，支持数年内未必盈利的技术项目。他介绍名为 Pragma 的交易模型设想：Revolut 据他说每天处理约 3000 万笔交易，可利用累积交易数据训练基于 Transformer 的模型，探索反欺诈、信贷等用途。谈到全球银行架构，他强调公司力图在多国使用一套标准化系统与账本，进入新市场时主要调整软件配置，而不是收购一家银行便继承一套新系统。
💡 统一技术底座，是其全球扩张论证的核心：开发和运营经验可以跨国复用，维护多套系统的成本则有望降低。更远期的技术下注，表明他把银行视为现金流基础，而不认为现有金融产品是公司的终点。
⚡ 交易数据规模并不自动转化为可靠的通用模型；用途不同，所需标签、隐私保护和模型验证也不同。「一套系统」仍须适配各国法规、支付基础设施和客户保护要求。美国市场比较及技术成本优势，尚需以实际落地后的产品与财务表现检验。
「如果我选择玩这个游戏，我就需要成为第一。」——Storonsky，谈竞争心态；意译
「我不太看竞争对手。我看自己：怎样才能击败自己？」——Storonsky，谈日常经营；意译
「你做出一些东西，遇到瓶颈；找到问题，解决问题，然后再来一遍。」——Storonsky，谈组织建设；意译
「一套系统、一本账，覆盖许多国家。」——Storonsky，谈全球银行的技术优势；意译
asr:transcribe-svc:job_ec2fcf161381。文中时间戳依据所提供转写；人物观点与经营数字按访谈表述呈现，未将其视为独立审计结果。
