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席位的消亡：AI 对统一通信定价模式的影响
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原文中文，约2900字，阅读约需7分钟。
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内容提要
SaaS模式面临挑战，AI成本高昂，传统按用户付费模式不再适用。企业需探索基于使用量和结果的定价，以平衡成本与客户满意度。尽管AI提高了效率，但也导致裁员，需关注数据质量和工作流程的可移植性。
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关键要点
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SaaS模式面临危机，传统按用户付费模式不再适用。
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运行生成式AI需要巨额资金，企业需探索基于使用量和结果的定价。
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IT团队难以维持预算，AI领域存在隐形成本。
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供应商测试新的定价策略，包括基于使用量的AI积分和基于结果的模型。
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明确‘成功’的定义是AI定价面临的挑战。
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采用按需付费的框架，近50%的买家更喜欢这种模式。
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AI在联络中心的应用优势明显，但也导致裁员。
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混合许可模式提供了一种折衷方案，需降低小型企业的基本成本。
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获取干净数据的成本高昂，工作流程可移植性存在风险。
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代币模式能够提供透明度，帮助首席财务官衡量投资回报。
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延伸问答
为什么传统的按用户付费模式不再适用于AI？
传统的按用户付费模式不再适用于AI，因为运行生成式AI需要巨额资金，企业实际上是在为数字包装付费，而不是为满足其独特需求的智能本身付费。
企业如何应对AI带来的高成本？
企业可以探索基于使用量和结果的定价模式，以平衡AI成本与客户满意度，并采用实时消费情况和动态阈值警报来控制预算。
什么是基于结果的定价模式？
基于结果的定价模式是企业按已解决的交互次数付费，而非按座席数量付费，这种模式仍在努力定义‘成功’的标准。
AI在联络中心的应用有哪些优势和挑战？
AI在联络中心的应用可以大幅缩短平均处理时间并减少员工数量，但也导致了裁员和高昂的计算成本。
混合许可模式如何影响企业的IT采购？
混合许可模式结合了基础订阅费和使用费，增加了IT采购团队的复杂性，供应商需降低小型企业的基本成本以适应这种模式。
获取干净数据的成本为何如此高？
获取干净数据的成本高昂，因为数据必须不断更新且正确标记，以确保AI系统的有效性，避免‘垃圾进，垃圾出’的情况。
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