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年入10亿+的中国SaaS,AI增长10倍

2026-09-16

转载自:ToB老人家《年入10亿+的中国SaaS,AI增长10倍》

昨天,我参加了北森的AI战略升级与新品发布会。

会上,北森披露了几个重要数字:2026财年收入达到11.05亿元,同比增长16.9%;NDR(净收入留存率)达到106%;经调整净利润首次转正。

但真正让我眼前一亮的,是北森的AI商业化数据。

过去一个财年,北森AI产品新签合同额超过8700万元,同比增长10倍,客户达到1476家。

要知道,北森的产品主要面向中大型企业,个性化需求很强。在别的企业AI还困在试点和交付泥潭里时,北森已经跑到了标准化、规模化阶段。

发布会后,我参加了北森管理层的专访。我想搞明白的是:为什么北森的AI发展会如此顺利?

如果只把答案归结为客户多、产品多,就把这件事想简单了。

北森真正做对的,是把SaaS时代积累的软件、专业知识和人才队伍,重新组织了一遍。

先说它的一体化软件。

我在专访中问北森CEO:北森原来的SaaS产品积累,到底能给北森的AI产品带来什么帮助?

他举了AI面试官的例子。AI面试前,需要读取候选人的简历、应聘岗位和历史招聘记录。这些信息本来就在北森的招聘系统里,客户再购买AI面试官,可以直接使用;如果换一家供应商,还要重新传数据、做集成。

AI领导力教练也需要和考评、培训等模块打通:系统先确定管理者需要补足哪些能力,再给他安排合适的培训课程,最后进入训练。

传统SaaS真正有价值的地方,是它已经占据了业务现场。

Agent要读数据、跑通完整流程,最后还要执行任务,都离不开背后的SaaS系统。

所以,北森的一体化优势,给AI产品带来了场景入口、闭环数据和任务执行底座。

根据北森发布的数据,AI产品的存量客户渗透率已经超过15%,证明交叉复购成立,也说明还有很大的交叉复购空间。

除了有SaaS软件的基础,北森的产品策略也可圈可点:找到PMF以前谨慎验证,找到以后坚决投入。

北森的AI产品在早期,都是由产品经理直接面对客户,验证是否可用、客户愿不愿意付费。这个阶段根本就不会让销售人员售卖。

但AI面试官、AI陪练和AI领导力教练等几款Agent验证价值后,北森就马上成立公司级项目,把产研、专业顾问和前线资源压了上去。

正是这种坚决的投入,这几款Agent产品推出的第二年,增长速度就远超了内部预期。

这次发布会,北森还发布了一站式AI HR专家平台Mavens,并围绕Mavens布局了15个AI HR专家,覆盖面试、陪练、绩效、排班和人才决策等HR核心场景。

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这15个AI HR专家背后,其实是HR组织分工的变化。未来企业里可能会同时存在两类HR:一类是Agent HR,主要负责入离职、排班等事务性、执行类工作;另一类是人类HR,主要负责人才判断、组织沟通等专业性、决策类工作。

这种分工的变化,一方面可以大幅度提升企业的组织效率,另一方面也可以把人类从枯燥的事务性工作中解放出来。

发布会上,北森还宣布未来2年将投入10亿元研发AI产品,这其实也显示了北森的定位变化:从一家软件公司,升级为AI 应用公司。

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不过,只有软件底座和研发投入还远远不够,要实现Agent的商业化,还必须让Agent真的懂业务。

比如,一家公司要招聘一位管理者,要求他具备“非权力影响力”。这到底是什么能力?面试时应该问什么问题?候选人的回答怎么评估?Agent如果不能理解这些业务,并且给出准确的答案,就无法得到客户的认可。

而这恰恰是北森的优势。北森最早是一家人才测评公司,研究人才科学的能力、评估和发展技术已经20多年。

很多HR Agent产品,可以接入同样的大模型,也可以做出相似的产品界面,但它们很难回答一个问题:到底什么叫优秀的人才?不同岗位需要什么能力?这些能力应该如何识别、评估和发展?

北森过去20多年积累的People Science人才科学,解决的就是这些问题。它不仅有能力模型和测评数据,还有一整套关于能力定义、评价标准和发展方法的专业规则,可以帮助Agent真正理解HR专业知识,理解企业业务。

北森CEO在专访中还说:北森每个Agent背后,都是“软件研发团队+业务专家团队”。

这句话的背后,是2024年底,北森把软件研发和专业内容研发两个部门合并了。

这个动作的意义很大。软件研发团队负责Agent的架构和产品实现,业务专家则负责告诉Agent:什么时候应该做什么判断,什么结果才是专业、准确的。

最终,北森把专家脑子里的Know-how,变成了Agent可以调用的模型、数据和规则。北森的测评专家也不再是做完一个项目就离场,而是直接参与产品研发。

这才是北森AI最核心的差异化,这也是行业上软件厂商和咨询厂商难以复制的能力。软件功能和大模型能力可能很快被同类产品追上,但20多年的专业积累,以及“软件研发+业务专家”的复合研发体系,很难在短时间内复制。结果,这些Agent很快就得到了市场认可。

但是,产品跑得太快,新的问题也来了。

北森CEO纪伟国在专访中很坦诚地说:最开始,北森仍然安排传统实施顾问去交付Agent项目。结果他们只擅长梳理流程、配置系统,对业务的理解浮于表面,项目交付完全达不到客户的预期。

后来,北森开始让HR专家走到一线,向FDE转型。让HR专家帮助客户梳理岗位模型和业务规则,这才顺利解决了Agent落地的问题。此次发布会北森宣布将在2年内投资组建300+人的专业前端部署工程师团队,帮助客户解决最后一公里的落地问题。

综上所述,我觉得,北森AI的成功,关键其实不在于某个产品恰好命中了市场需求,而在于北森的产品、流程和组织都在同步、快速地调整。

那北森的成功,可以给我们哪些启示呢?我觉得有以下2点。

第一,做Agent产品,要从小场景切入,从大场景布局。

以北森AI为例,在招聘场景,他们首先从AI面试切入。由于这个场景高度适配Agent的特点,产品一经推出就引爆了市场。

但北森没有止步于此。它又切入简历搜寻匹配、候选人意愿沟通等环节,并且和后续的测评、绩效打通。

这样一来,企业就可以用入职人员后续的工作表现,反向优化招聘和面试策略,从而让AI招聘和AI面试的表现越来越好。

所以,小场景切入,能快速体现Agent的价值;大场景布局,才能构建真正的护城河,让企业越用越上瘾。

第二,专业人才队伍建设,必须和AI产品研发放在同样的优先级。

前面北森交付Agent项目的教训已经说明,产品跑出来,并不代表客户就会认可。交付人才如果没有同步升级,再好的产品也很难落地。

不过,北森的经验不能直接复制。很多单点SaaS没有一体化业务闭环,也没有20多年的人才科学专业知识积累。

但它至少证明了一件事:

传统SaaS真正的AI护城河,不是过去有多少客户、写了多少代码,而是能不能把这些旧资产,转换成Agent可以交付、可以持续优化的新能力。

北森最难复制的,可能不是某个AI产品,而是整个公司的变革能力。


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