使用量计费让软件供应商难以准确开票

软件公司正在错失收入机会，因为他们的核心财务系统未能跟上按使用量付费服务的销售方式，这些服务现在通常整合了生成式AI功能。

根据普华永道英国分公司和计费基础设施公司m3ter对350名软件供应商高管进行的调查，44%的英国企业领导者表示，他们在衡量基于使用量的软件消费方面遇到困难。

计费盲点导致收入流失

普华永道和m3ter声称，这种计量盲点导致了收入流失——即公司销售价值与实际计费金额之间的差距。

这可能表现为未能捕获使用数据，比如未跟踪的订阅超额费用。或者可能反映过时的定价信息，或计费计算错误。

m3ter声称，由于记账系统不够完善，4%到7%的年度经常性收入可能面临风险。

生成式AI服务让问题更加复杂。正如The Register所指出的，生成式AI软件和服务的定价往往不透明且难以预测。

关于生成式AI如何让在产品中使用AI的公司的计费变得复杂，这项研究引用了普华永道2026年CEO调查的结果，发现"在接受调查的公司中，只有30%报告在过去12个月中从生成式AI获得了增加的收入"。

"货币化机会确实存在，但显然，将生成式AI能力转化为可持续、可审计的收入仍然是一个挑战，"普华永道/m3ter报告指出。

"一个有用的比较是云基础设施行业，"m3ter首席执行官兼联合创始人Griffin Parry在电子邮件中告诉The Register。"他们面临过类似的挑战，随着时间的推移，通过更好的定价设计和更好的使用量和支出数据可访问性，他们实现了更大的透明度。"

系统集成不足加剧问题

但调查结果并不仅仅反映黑盒生成式AI计费问题——有时只是低效的业务流程，比如在电子表格中跟踪结合座位制和使用量计费的多个产品线。

普华永道/m3ter调查发现，87%的受访者报告他们的计费系统与ERP或总账系统没有集成。48%的人表示计费和CRM系统之间没有集成。

Parry认为，在定价设计和使用量及计费数据的可访问性方面，透明度是企业客户的关键主题。

"良好的使用量定价应该让客户容易理解，容易预测（即他们可以估算在现实世界场景中需要支付多少），并且可变元素与价值的良好代理相关联（即如果他们更多地使用你的服务，他们会将此与成功联系起来）"，Parry说。"这是解释透明度的一种方式，与不透明相反。"

Parry接着说，客户不会满足于一份总结基于使用量支出的月度发票。

"相反，他们希望能够近实时地访问有关其使用量和支出的信息，并且这些数据要详细——即他们希望访问使用量和计费仪表板，就像AWS客户所做的那样"，他解释道。"这是解释透明度的另一种方式，即访问驱动账单的数据。"

Q&A

Q1：什么是收入流失？它是如何产生的？

A：收入流失是指公司销售价值与实际计费金额之间的差距。它可能由未能捕获使用数据（如未跟踪的订阅超额费用）、过时的定价信息或计费计算错误造成。

Q2：生成式AI服务为什么会让计费问题更复杂？

A：生成式AI软件和服务的定价往往不透明且难以预测。调查显示，只有30%的公司报告在过去12个月中从生成式AI获得了增加的收入，将AI能力转化为可持续、可审计的收入仍然是挑战。

Q3：如何提高使用量计费的透明度？

A：良好的使用量定价应该让客户容易理解和预测，并提供近实时的详细使用量和支出数据访问。客户需要像AWS那样的使用量和计费仪表板，而不是简单的月度发票总结。