PayPal裁掉20%员工：AI正在重写金融业的裁员剧本

　　PayPal刚刚宣布了一项计划：裁掉约20%的员工，涉及超过4500个岗位。与此同时，公司管理层提出了一套新的转型方案——精简组织、推动技术平台现代化、加快向云原生转型，并在开发流程中更积极地采用AI。

　　几乎同一时间，美国最大的加密货币交易所Coinbase也宣布裁员约700人，占全球员工总数的14%。公司给出的理由里，除了加密市场周期，也包括让公司为"AI时代"重新调整组织。

　　过去的公司裁员常常被称为"业务调整""成本优化""市场环境变化"。现在，同样的动作多了一个更有时代感的解释：我们要用AI提高效率。

　　PayPal：从支付入口到"重新成为科技公司"

　　PayPal和Coinbase并不是同一种公司。

　　PayPal更像是金融科技上一轮周期的代表。它曾经是互联网支付的标志性公司，靠线上支付、商户结账、Venmo等业务，成为商家和消费者之间最重要的支付入口之一。但最近几年，支付行业变得越来越拥挤，Stripe、Adyen、Apple Pay、Klarna等公司都在不同环节抢走它的空间。

　　2026年第一季度，PayPal的净营收为83.5亿美元，同比增长7%；总支付额达到约4640亿美元，同比增长11%；支付交易量也增长了7%。虽然从数字上看，PayPal的盘子还在变大，但它的增长已经很难转化成同样漂亮的利润。同期，PayPal的GAAP净利润同比下降14%，GAAP营业利润率从去年同期的19.6%降到17.8%，非GAAP营业利润率也从20.7%降到18.4%。活跃账户数为4.39亿，同比只增长1%，而且环比还小幅减少。

　　交易规模在增长，利润率却在被挤压；用户规模没有明显扩张，但竞争还在加剧。PayPal越来越难靠原来的支付入口赚到足够舒服的钱。

　　在第一季度财报电话会上，PayPal CEO Enrique Lores向投资者表示，公司需要"重新回到基本面"，其中最重要的一点就是"再次成为一家科技公司"。这句话听起来有点讽刺——PayPal本是靠互联网支付起家的公司，但到了今天，它不得不公开承认，自己的技术平台、组织效率和产品开发速度，都需要重新追赶这个时代。

　　Lores给出的方向非常明确：要改造已经老化的技术平台，加快向云原生架构迁移，也要在开发流程里更积极地采用AI。他特别提到，AI可以提高开发者生产力，缩短产品上市时间。PayPal还新成立了一个"AI转型与简化"团队，直接向CEO汇报，负责推动公司内部的企业AI议程。

　　据媒体报道，PayPal计划在未来2到3年内裁掉约20%的员工。而Lores指出，结合计划中的裁员，引入AI流程预计将在未来两到三年内为公司节省至少15亿美元的成本。

　　Coinbase：当加密周期遇上AI原生

　　如果说PayPal需要推动AI转型以应对支付市场的竞争，Coinbase的处境则是要面对加密市场的周期波动。比特币、交易量、投资者情绪、监管政策，每一项都会直接影响交易所的收入。

　　路透社报道称，Coinbase这次裁掉约700名员工，占全球员工总数约14%，重组预计主要在2026年第二季度完成，相关费用约为5000万至6000万美元，主要用于遣散费和员工福利。

　　CEO Brian Armstrong在公开信中说，AI已经改变了公司的工作方式：工程师可以用几天完成过去几周才能完成的事情，非技术团队也能借助AI自动化任务，甚至交付代码。公司接下来要减少组织层级，变得更小、更快，也更"AI原生"。

　　这让Coinbase的裁员带上了更强的时代感。过去的加密公司裁员，常见理由是市场下行、交易冷清、融资环境变差。现在这个理由依然存在，但它旁边多了一个新的解释：AI让公司相信，原来的组织可以被压缩，原来的团队可以变小，原来的岗位可以被重新分配。

　　金融业的AI缩编清单

　　PayPal和Coinbase之外，类似的变化也正在金融行业里扩散。

　　今年2月，Square和Cash App母公司Block宣布裁掉超过4000名员工，接近公司员工总数的一半。路透社在报道中直接把这次调整称为一次围绕AI展开的组织重组，CEO表示，AI工具已经改变了公司构建产品和运转业务的方式，更小的团队可以完成过去更大团队才能完成的工作。

　　加密金融行业里，Coinbase也不是孤例：Crypto.com今年也被曝裁员约12%，约180人，同时把AI整合进内部流程。

　　更早一点，"海外版花呗"Klarna展示了另一种更典型的AI缩编路径。2024年，Klarna宣布，由OpenAI驱动的AI客服助手上线一个月后，已经承担了相当于700名全职客服人员的工作量，可以处理三分之二的客服聊天，并把客户问题解决时间从11分钟缩短到2分钟。

　　传统大银行同样难以完全置身事外。Citi今年继续推进转型，同时把AI用于开户审核、旧系统迁移、代码测试和KYC等流程。据路透社报道，在美国服务部门，AI文档处理系统已经把开户前文件审核时间从约1小时压缩到15分钟。

　　从支付巨头到加密交易所，再到传统大银行，这些金融公司所处的位置并不一样，面对的具体压力也不一样，但落到组织动作上，方向开始变得相似：压缩层级，裁掉冗余，让更少的人干更多的活，把AI塞进每一个能够提效的环节。

　　AI公司反向渗透：Anthropic的金融Agent矩阵

　　不只是金融公司在往AI转，AI公司也在往金融里钻。

　　5月5日，Anthropic一口气推出了10个面向金融服务业的AI Agent模板，覆盖投行、银行、保险、资管、运营和合规等场景。按照Anthropic自己的说法，这些Agent面向的是金融行业里最耗时的工作：做pitchbook、筛查KYC文件、月底关账。

　　它们可以作为插件接入Claude Cowork和Claude Code，也可以作为Claude Managed Agents的"cookbook"部署，让金融团队在几天内把Claude放进真实业务。

　　这10个Agent大致可以分成两类：

　　一类面向投行、资管和客户覆盖团队，主要处理前台分析工作，比如准备客户会议材料、生成pitchbook、阅读财报和监管文件、维护财务模型、跟踪市场和公司动态。

　　另一类则进入金融后台、财务和合规流程，负责复核估值、调节总账、协助月末关账、检查财务报表，以及筛查KYC材料。

　　此外，它还在补数据生态。Anthropic称，Claude可以连接FactSet、S&P Capital IQ、MSCI、PitchBook、Morningstar、LSEG等金融数据和研究平台，也可以接入公司自己的数据仓库、研究库和CRM系统，并通过权限控制进行管理。

　　Anthropic瞄准的不是外围功能，而是金融公司里最耗时也最容易标准化的工作，深入了金融机构真正工作的地方。