모든 산업에서 인공 지능(AI)은 고객 경험을 혁신하고, 운영 효율성을 향상하며, 비즈니스 성장을 이끄는 중요한 도구로 완전한 자리매김을 했습니다. 하지만 AI 기술을 개발하고 운영하는 데 드는 비용은 기업의 규모를 막론하고 모두의 고민거리입니다.

AI 솔루션을 채택할 때 가장 중요한 의사 결정 중 하나가 ‘가격 책정 모델 선택’입니다. 다양한 선택지 사이에서 현재의 요구 사항, 미래의 목표, 예산 간에 균형을 이루는 솔루션을 선택하기란 쉽지 않습니다. 주요 가격 책정 접근 방식의 강점과 장단점을 이해하면 의사 결정이 조금은 수월해집니다.

라이선스 기반, 사용량 기반, 구독 기반, 프리미엄(freemium), 수익 공유, 성과 기반 등 가장 일반적인 6가지 AI 가격 책정 모델을 살펴보겠습니다. 이를 통해 AI 비용을 예측하기 위한 첫걸음을 뗄 수 있을 것입니다. AI 여정을 이제 막 시작하는 기업은 물론, 기존 AI 전략과 기능을 개선하고자 하는 기업에도 도움이 될 수 있습니다. 가격 책정 접근 방식을 이해함으로써 AI 비용을 보다 효율적으로 관리할 수 있으며, 영향력 있는 결과를 얻기 위해 AI 도구의 잠재력을 극대화하는 방법에 대한 힌트를 얻을 수 있기 때문입니다.

AI 가격 책정 모델: 비용 관리에 가장 적합한 모델은 무엇일까요?

AI 공급업체가 제공하는 가격 책정 모델에는 고유의 강점과 한계가 있습니다. AI 프로젝트를 시작하기 전에 비용 관리 측면에서 가격 책정 모델들을 자세히 비교해 보세요.

1. 라이선스 기반: 예측 가능하지만 초기 비용이 높음

라이선스 기반 AI 모델은 일정 기간 동안의 AI 소프트웨어 사용에 대해 일회성 요금을 부과합니다. 라이선스 기간 내내 비용이 고정되므로 예산을 예측할 수 있습니다. 하지만 높은 초기 투자 비용은 소규모 기업이나 유연성이 필요한 기업에는 큰 부담이 될 수 있습니다. 라이선스 기반 가격 책정은 명확하게 정의된 장기적인 AI 요구 사항을 가진 조직에 가장 적합합니다.

2. 사용량 기반: 유연하지만 가변적

이 유형은 API 호출, 처리된 데이터 볼륨과 같은 특정 사용량을 기준으로 요금을 부과합니다. 사용량 기반 가격 책정은 확장성과 유연성을 제공하므로, 기업의 수요 변동에 따라 AI 시스템 사용량을 조절할 수 있습니다. 계절적 또는 가변적 수요가 있는 기업에 이상적입니다. 하지만, 유연한 재무 계획이 필요합니다. 실시간 적응성을 추구하거나 실험의 자유를 원하는 기업이라면 이 모델을 통해 ‘통제’와 ‘비용 효율성’ 간에 균형을 유지할 수 있습니다.

3. 구독 기반: 일관적이지만 경직됨

매월 또는 매년 반복적으로 요금을 지불하여 AI 서비스를 지속적으로 이용하는 방식입니다. 비용이 고정되므로 재무 계획이 단순 명료합니다. AI를 지속적으로 사용하는 조직에 적합합니다. 하지만 한가한 시기에 온전히 사용하지 않는 용량에 대해 비용을 지불하거나, 도구를 거의 사용하지 않는 사용자/상담석에 대한 비용을 지불해야 할 수 있습니다. 이러한 상황이 발생할 여지가 있는 기업이라면 SaaS(Software as a Service) 가격 책정 모델은은 비효율적일 수 있습니다.

4. 프리미엄(freemium): 위험은 낮지만 잠재적 고비용 가능성

프리미엄(freemium) 모델은 저위험 진입점을 제공하며, 기본적인 AI 기능을 무료로 지원합니다. 비즈니스 성장에 발맞춰 유료 요금제로 전환하여 고급 기능을 사용하거나 사용 규모를 확장할 수 있습니다. 이는 AI 솔루션을 테스트하는 한 가지 방법이 될 수 있지만, 요구 사항 및 규모가 확장될수록 비용이 빠르게 증가합니다. 따라서 AI 옵션을 탐색하려는 기업에 이상적이며, 예상치 못한 비용을 방지하려면 면밀한 모니터링이 필요합니다. 또한 고급 기능이 항상 제공되는 것은 아닙니다.

5. 수익 공유: 목표는 일치하지만 복잡함

수익 공유 가격 책정 모델은 AI 기능이 창출하는 재무 성과에 공급업체의 보상을 연계하는 방식입니다. 이를 통해, 기업은 초기 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 귀사의 성공이 AI 공급업체의 성공으로 이어지는 만큼, AI 공급업체가 귀사의 성공을 위해 노력하도록 인센티브를 제공합니다. 그러나, AI 기반 비즈니스 운영이 확대되면 수익을 AI 솔루션에 직접 연결하는 것이 복잡해질 수 있습니다. 또한, 재무 관리에 복잡성과 모호성이 추가될 수 있습니다.

6. 성과 기반: 결과 중심적이지만 결과 정의의 어려움

사전 정의된 비즈니스 목표 달성 등 특정 결과에 결제를 연계시킵니다. 측정 가능한 성공에 대해서만 AI 공급업체에게 비용을 지불함으로써 재정 위험을 최소화할 수 있지만, 성과 지표를 명확히 정의하고 합의하는 것이 어려울 수 있습니다. 성공 척도에 대한 의견 차이로 프로젝트가 지지부진해질 수 있으므로 이러한 모델을 효과적으로 적용하기 어렵습니다.

AI 가격 책정에 토큰화가 적격인 이유

Genesys는 AI 가격 책정이 유연하고 비용 효율적이어야 한다고 생각합니다. 이것이 바로, Genesys가 토큰을 통해 지원하는 사용량 기반 모델을 도입한 이유입니다. AI의 토큰화는 사용 비용에 고정된 측정 단위를 할당하여 AI 인게이지먼트를 실시간으로 추적하는 방법입니다. 이는 모든 규모의 기업이 리소스를 동적 및 효율적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다. 토큰화는 실제로 사용하는 AI 기능에 대해서만 비용을 지불하므로, AI를 운영에 통합하는 확장 가능하고 비용 효율적인 방법입니다.

도입 성공 사례: Virgin Atlantic의 비용 효과적인 AI 통합

비용 효과적인 AI 도입은 대규모 투자로 시작할 필요는 없습니다. 많은 기업이 작은 규모로 시작하고 전략적으로 확장하는 방식으로 성공을 거두고 있습니다. 예를 들어, Virgin Atlantic은 Genesys의 예측 기반 라우팅으로 AI 여정을 시작했습니다. 이 경제적인 솔루션을 통해 고객 서비스를 크게 개선하여 빠른 수익을 실현했습니다.

이 기업은 고객을 가장 적합한 상담사와 연결하여 더 빠른 해결책을 제공하는 것 외에도, 예측 기반 라우팅을 통해 컨택센터 상담사의 강점을 그들이 가장 잘 처리할 수 있는 업무와 연결하여 직원 인게이지먼트를 개선했습니다. Virgin Atlantic 및 Virgin Atlantic Holidays의 고객 센터 담당 부사장인 Louise Phillips는 이렇게 말했습니다. “상담사들은 적합한 고객에게 적시에 훌륭한 서비스를 제공하며, 주인의식을 갖고 고객과 관계를 쌓아가고 있습니다. 직원들의 사기가 높아졌고, 고객에게 더 나은 서비스를 성심껏 제공하며, 일에 대한 자부심까지 갖고 있습니다.”

AI의 가치가 입증되자 Virgin Atlantic은 Genesys와 협력하여 AI 기능을 확장하는 장기 계획을 수립했습니다.

Virgin Atlantic의 접근 방식은 AI를 확장하기에 앞서 특정 솔루션으로 먼저 시작하는 것의 장점을 잘 보여줍니다. AI 구현을 평가할 때는 선행 비용 그 이상을 고려해야 합니다.

지속적인 AI 유지 관리 비용, 확장성, 그리고 결정적으로 잠재적 ROI를 얼마나 빨리 기대할 수 있는지 등을 포함한 총 소유 비용을 고려하십시오. 비즈니스를 위한 명확한 결과를 도출할 가능성이 가장 높은 사용 사례에 투자함으로써 더 많은 AI 전략을 추진할 수 있는 유리한 위치에 서게 됩니다. ROI가 놀라울 정도로 빠르면 추가 투자를 정당화할 수 있습니다.

작게 시작하고 현명하게 확장하세요

AI는 고객 경험과 비즈니스 운영을 혁신하는 무한한 잠재력이 있습니다. 그리고 비용 관리는 그 가치를 최대치로 활용하는 핵심 전략입니다. AI 라이선스 모델의 강점과 과제를 이해하면 기업의 목표와 예산에 맞는 전략을 선택할 수 있습니다.

Genesys Cloud AI Experience 토큰은 고객의 고유한 요구에 맞게 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다. AI 여정을 갓 시작했든, 확장을 준비하든, 이 유연한 모델은 기업이 리소스를 최적화하고 자신 있게 혁신할 수 있도록 지원합니다.

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