
AI重塑CFO财务:定价、绩效与成本新逻辑
ge gao
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AI时代正从根本上重塑企业财务职能,CFO们面临着驾驭快速增长、适应新成本结构、满足报告要求以及制定复杂定价策略的挑战。他们正将AI助手引入组织以提升能力,并积极重新定义财务绩效的衡量、预测和优化方式。
重构定价:从订阅制到按成果与使用量收费
- AI正推动定价模式从传统订阅制向基于成果和使用量的转型。
- Databricks的定价和收入确认完全基于客户的输出和价值获取,若客户未获价值则无消耗和收入。
- ElevenLabs通过自动折扣鼓励客户更大额度的承诺,实现客户利润增加与自身收入风险降低的双赢。
- 初创公司Concourse的联合创始人Matthieu Hafemeister在上线40天内调整定价超过7次,以快速迭代并了解市场支付意愿。
ARR(年度经常性收入)需要重新定义
- 传统ARR指标难以反映基于使用的收入模式,CFO们正采用混合指标(如“承诺ARR+年化使用额”)。
- ElevenLabs追踪“承诺ARR+年化使用额”以避免低估企业客户的实际收入,因其常超额使用。
- Ambient.ai的CFO指出,在消费模式下,客户实际使用每月变化大,传统ARR定义面临挑战。
- Databricks通过重点关注收入多元化和使用AI来预测消费,以管理消费模型固有的非线性波动。
毛利压力与成本管理
- AI初创公司多基于基础模型,每次API调用和每个token处理都带来随规模增长的变动成本,对单元经济学产生影响。
- ElevenLabs紧密监控基础设施支出,并迅速派工程师进行优化,将成本效率管理视为持续循环。
- Together AI通过价值主张、竞争基准和成本回报分析来确定定价,并持续评估AI基础设施成本。
- 对于训练自有模型的公司,高昂的GPU成本和闲置时间会直接影响利润率和效率。
- Ambient.ai在微调情况下存在人机协作(HILT)团队,其成本被视为销售成本的一部分。
在AI世界中衡量投资回报
- 随着AI可能商品化部分功能,持续投资未来对保持企业竞争力至关重要,否则可能面临被颠覆的风险。
- Databricks通过预测分析衡量研发项目(如Unity Catalog)如何推动客户采用率和增长,而非仅关注即期收入。
- Together AI强调研究项目的战略价值,它们能带来长期差异化、产品开发和客户粘性,如对内核的研究投资。
- ElevenLabs认为长期思维是保持防御性的关键,需发展更复杂的产品层(工作流、数据功能、API)以实现客户深度集成。
利用AI进行先进的财务预测
- AI领域变化快速,规划未来12个月都充满挑战,企业必须保持灵活性,将变化作为风险管理的一部分。
- Databricks内部使用自家AI、机器学习和高级分析产品进行客户、工作负载和产品层面的消费预测,这对于财务预测和销售团队的配额设定至关重要。
- Databricks的Genie产品是一个自然语言查询工具,可帮助用户理解和预测数据。
- 尽管有AI辅助,ElevenLabs的CFO仍认为AI收入预测极具挑战性,市场变化太快,预测更多是理智检查而非精确预测。