商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導人工智慧（AI）應用日益普及，計價模式也隨之演變。過去數十年，聯絡中心軟體通常以坐席（agents）數量為基礎授權計費。然而，隨著AI代理能夠在無人介入下解決客戶問題，供應商開始採用成果導向計價模式 ，意即當人工智慧達成預設目標（例如解決一個支援工單或完成工作流程）時才收取費用，而非單純衡量使用量。
儘管這種計價方式承諾讓買方能依據商業價值支付費用，簡化商業案例建立並降低財務風險，但分析師警告，市場發展速度已超越了支援此模式所需的標準。The Collab Collective 首席分析師克雷格·杜爾（Craig Durr）指出，過去的坐席計價模式合情合理，因為服務由人提供，但當AI直接回應客戶時，坐席數量已無法描述工作量。供應商因此轉向依「已完成工作」計費。
然而，如何定義「解決」（solved）成為一大挑戰。目前缺乏統一標準，導致不同供應商之間的價格無法比較。Lou Blatt（Intrado 產品長）表示，企業導入AI是為提升效率、降低成本或擴大規模，而非單純為AI本身。但「解決」本身是一種判斷，只有客戶才知道問題是否真正消失，但他們通常已離開。因此，供應商常以「無回應」、「無升級」或「在特定時間內無重複問題」作為解決的替代指標。
目前市場上，Intercom, Inc. 對每個已解決的對話收費 0.99 美元；HubSpot 將其價格從 1.00 美元降至 0.50 美元；Zendesk 則以承諾量 1.50 美元或隨用隨付 2.00 美元計費，並將 72 小時的靜默視為解決。克雷格·杜爾強調，這些計價缺乏客觀標準，可能導致供應商與客戶在計費上產生爭議。尤其在涉及多種技術與工作流程共同完成的任務中，歸屬、計費和成果定義的歧見更容易浮現。
專家建議，企業在採購AI服務時，應深入了解供應商對「已解決」的定義，並詢問成果如何衡量、資料如何驗證計費、爭議處理方式，以及隨著AI應用規模擴大，成本將如何變化。成果導向計價最適用於高頻率、重複性高的互動，如密碼重設、訂單狀態查詢等，因買賣雙方較容易就完成標準達成共識。
Lou Blatt 認為，由於客戶服務往往涉及多名員工、多個系統和技術協同合作，混合式計價模式（結合訂閱費與使用量或成果費用）仍具實用性，未來可能成為主流。最終，那些試圖將AI代理應用於有問題流程上的買方，將可能因此面臨營運衝擊，效益無法彰顯。
