对金融科技创新（Fintech Innovation）付出代价：如何重新考虑AI货币化：Lydia Stone

金融科技一直是一个快速发展的行业。现在，人工智能正在加速进一步的步伐，重塑了金融科技产品的建造，交付和扩展方式。但是，尽管AI在金融领域释放了新价值，但AI创新的货币化仍然是一个重大挑战。

像Openai这样的公司 （chatgpt）， Microsoft Copilot和Claude通过人类依靠每月或年度订阅来提供对其AI服务的高级访问。尽管这些模型提供了可预测的收入，但它们通常在动态环境中跌落，因为它们不一定会说明缩放AI的复杂性和不可预测性。从波动的计算要求到不清楚的客户愿意根据使用或结果付款，货币化AI仍然是一个很大程度上未知的领域。即使是最成熟的参与者也在围绕定价，盈利能力以及以大规模交付AI驱动产品的长期经济学来导航未知数。

正如金融科技公司试图从AI驱动产品中捕获价值一样，许多人正在重新思考传统的定价模型。新的定价模型，尤其是在基于云的金融服务和数据分析中，正在获得吸引力，提供了一种灵活的方法来解锁AI的商业潜力。甚至尚未开发AI驱动的解决方案的公司也认识到战略定价创新已成为竞争性的必要性，市场动态迫使业务迫使其发展其方法或风险落后。

定价的新标准

一种新兴方法是基于用法的计费（UBB），该计费将成本与实际使用和资源消耗联系起来。该模型特别适合AI产品和基于云的服务，根据强度使用工具，成本和价值可能差异很大。例如，AI翻译服务基于翻译的文本量，而内容生成平台jasper账单则根据所产生的内容量进行收费。

虽然UBB是难题的重要部分，但它并不是全部治疗。其他模型（例如用于简单性的固定费用，重复出现的可预测性订阅，以及基于结果的定价，将其与可衡量的结果联系起来 – 每种都具有独特的优势。对于大多数公司而言，最有效的策略不是在一种模型之间选择另一个模型。这是一种混合方法。

如今，有43％的公司将订阅与基于用法的定价相结合，而8％的公司将订阅与基于结果的方法相结合。只有16％的人纯粹是基于订阅的，而不到十分之一的依赖于消费（9％）或基于结果（8％）。很明显：混合货币化已成为常态，而不是例外。

结果自言自语。使用混合定价模型的公司中有67％的公司报告了利润率提高 –
比率两倍以上 仅凭基于用法的模型可见（32％）。含义很明显。混合模型不仅提供灵活性，还可以提高财务绩效。

为什么混合动力为AI工作

在AI空间中，客户使用情况可以大大摆动，具体取决于计算负载或用户吸收，此灵活性至关重要。固定的每月费用风险低于向高容量用户收取费用或过度使用轻型客户的费用，这两者都不支持长期保留或盈利能力。

基于用法的计费有助于解决这一差距，但它可以为客户创造不可预测的性能，从而使预算变得困难并有可能减少采用。通过使用基于使用的组件进行订阅，公司可以提供稳定性而无需牺牲可扩展性。这一点尤其重要，因为金融机构将AI更深入地融入了其核心运营中，并要求对ROI的透明度提高。

同样，基于结果的定价 – 将成本的成本绑定到诸如回答问题或欺诈检测改进之类的结果 – 提供了混合方法的另一个令人信服的元素。客户不用支付AI访问或使用费用，而是为经过验证的影响付费。结合基本订阅，该模型为组织提供了可预测的基线成本，而在系统证明其价值时仅支付更多。

实验是关键 – 但基础架构也是如此

向混合模型的转变并非没有摩擦。实施混合模型需要计费系统，该计费系统可以处理多个定价维度，同时保持准确的客户记录，合规性和收入确认。许多企业根本没有为这种复杂性设置。

而且，在这种环境下，速度变得至关重要。尽管有83％的公司在进行更改之前测试定价，但那些可以在一个月内进行测试的人更有可能看到成功。快速迭代的最大障碍是计量差距，使用模型的复杂性和技术限制，这是现代计费基础设施旨在解决的挑战。

具有现代灵活的货币化工具的公司可以更好地定位，以迭代，优化和规模。那些依靠传统系统或手动流程的人可能会被抛在后面 – 不是因为他们的产品缺乏价值，而是因为他们的计费系统不能足够快地适应市场机会。

AI时代的未来防护货币化

随着AI的继续发展，定价策略必须适应。有效的金融科技货币化需要一种灵活的方法，该方法超出了单个定价模型。成功的企业创建的系统可以无缝整合多个定价结构（订阅，使用，结果和一次性模型），这些系统都精心设计，旨在与客户行为和战略业务目标保持一致。

对于金融科技，混合定价模型不仅仅是一种出现的策略。它们是增长引擎。借助正确的基础架构和思维方式，这些模型即使在最复杂和迅速发展的环境中也可以解锁可持续的，价值的收入。

通过采用这种方法，企业可以将未来的货币化，并准备在定价与其支持的技术一样动态和聪明的未来领导。在一个创新达到历史高度的时代，拥抱动态定价不仅仅是有利的。无论下一个创新带来什么，这对于捕获机会，维持增长并保持领先地位至关重要。