一个人，一个页面，盯着一个极度无聊的痛点，然后默默地把钱赚了

在互联网创业圈，只有两类故事：一类是融资数亿、要在火星上种土豆的宏大叙事；另一类，就是像 Angus Cheng 这样的案例——一个人，一台电脑，盯着一个极度无聊的痛点，然后默默地把钱赚了。

今天我们要拆解的 BankStatementConverter.com，就是后者的教科书级案例。

根据 AITDK 的最新监测数据，这个外观看起来甚至有点“上个世纪风格”的工具网站，现在的月访问量已经达到了13万访客。

这不是仅仅一个碰运气的痛点，这完全是在“在巨头的缝隙中掘金”的经典案例。

一，那个看见“脏数据”的人

作者叫 Angus Cheng。在成为“银行流水大亨”之前，他是一个典型的独立开发者（Indie Hacker），也就是我们国内自媒体常吹的“一人公司”。

几年前，Angus 面临着一个让他抓狂的困境：银行对账单（Bank Statements）。无论是申请房贷、做税务审计，还是帮小企业记账，全世界的会计和普通人都面临一个共同的敌人——PDF。

银行给你的永远是 PDF，但你需要的是 Excel。你可能会问：“Adobe 不是有转 Excel 功能吗？” Angus 的“顿悟时刻”就在这里：大厂的工具是“通用”的，但银行的账单是“变态”的。

很多账单的表格没有边框线。
借方（Debit）和贷方（Credit）经常混在一列。
更别提那些扫描歪了的、甚至不仅是 PDF 还有手机拍照的 JPG。

当大多数程序员看到这些乱七八糟的数据只想逃跑时，Angus 看到了机会。他意识到，现有的 OCR（光学字符识别）巨头们看不上这点脏活累活，而这正是普通用户的地狱。

于是，他决定不开发什么改变世界的 App，而是做一个“数字清洁工”。

二，看了让人“口馋”的盈利数据

让我们收起故事，用严谨的数据说话。先把Angus的网站放出来：

https://bankstatementconverter.com/

1. 流量真相：爆发式增长

很多人对这个网站的印象还停留在早期的几万流量。但根据老对 AITDK 和 Semrush 数据的最新交叉核验（2024-2025数据源）：

月访问量：已飙升至 132,820。
流量来源：超过 88% 来自自然搜索。这意味着他几乎不需要在大规模投放广告上烧钱。

2. 一人公司的极致人效

虽然 Angus 近期没有在 Indie Hackers 上实时更新每一笔进账，但老富作为2.0时代的老站长，完全通过 SaaS 漏斗模型 进行极高置信度的反推：

流量基数：132,820 / 月。
转化率：此类“止痛药”型工具（急需解决问题）的转化率通常远高于行业平均，我们保守取 1.5% – 2.0%。
客单价：根据官网定价，最基础付费约为 $30/月

推算公式： 132,820 (流量) × 1.5% (转化率) × $30 (客单价) ≈ $58,884 USD / 月 （乐观估计可达 $7,000+）

这意味着，Angus 每个月的被动收入约为 35万 – 45万人民币。而作为一个纯软件产品，除了服务器和 API 调用成本，他的毛利率高达 90% 以上。

三，他做对了什么？

1. 产品哲学：对“混乱”的极致包容

大多数竞品（包括大厂）都在比拼“谁的界面更好看”。 Angus 的哲学是：“不管你的文件有多烂，我都给你洗干净。”

他在技术上做了大量针对特定银行格式的硬编码（Hard-coding）和算法优化。他专门去研究 Chase、HSBC、BoA 的账单排版差异。

护城河：他的护城河不是高深的 AI 算法，而是“几千个小时调试出来的规则库”。这让竞争对手（甚至大模型）很难在短期内达到他对特定错误数据的处理精度。

2. 长尾词的降维打击

Angus 早期也试过投 Google Ads，结果亏了一大笔钱。后来他转向了 程序化 SEO。

如果你去 Google 搜索，你会发现他截获的不仅仅是 PDF to Excel 这种红海词，而是：

convert barclays bank statement to excel (巴克莱银行账单转Excel)
commonwealth bank statement csv converter (联邦银行账单转CSV)

他为几乎每一家主流银行都创建了专门的落地页（Landing Page）。

用户搜“巴克莱银行”时，心理上会认为“通用的转换器”可能不准，而“巴克莱银行专用转换器”才是专家。Angus 抓住了这种“信任直觉”。

四，普通人的机会

Angus 的案例最迷人的地方在于：它完全可复制。 你不需要是 AI 博士，现在的技术门槛已经低到地板上了。

1. 怎么复刻技术？

如果今天你要重做这个产品，成本比 Angus 当年低得多：

OCR识别：不要自己写 OCR。直接调用 AWS Textract 或 Azure Form Recognizer 的 API。它们对表格的识别能力已经是世界级了。
代码实现：用 Python 写脚本，清洗 API 返回的 JSON 数据。
前端：现在随便一个AI编程工具和大模型，都写的一手好界面了吧。

2. 还有哪里有金矿？

痛苦行业 + 固定的烂文件格式 = 钱。

老富借助这个案例，发散几个其它赛道，仅供读者参考：

国际物流（Packing List 转换器）
- 需求场景：外贸跟单员每天收到几十个供应商发来的 PDF 装箱单，格式五花八门。所以需要要把 SKU、数量、净重、毛重录入到 ERP 系统。
- 产品应用：做一个“通用装箱单识别器”，直接导出适配 Shopify 或 SAP 的格式。
保险理赔（医疗收据结构化）
- 需求场景：保险理算员或理赔中介，需要处理客户拍照上传的医院发票。发票皱皱巴巴，要把药费、检查费分类汇总。
- 产品应用：针对当地主流医院发票格式优化的识别工具。
法律/移民（证件翻译数据提取）
- 需求场景：移民律师需要从客户的护照、出生证扫描件中提取信息填表。手动打字容易错，且需要多语言识别。
- 产品应用：证件 OCR + 自动填表工具。

六，写在最后

所谓的“风口”不一定都在 AI Agent 或元宇宙里，有时候它就藏在那些最枯燥、最不起眼的文书工作里。 所以Angus赚到了比大多数聚光灯下的人更多的钱。