简短回答
衡量 AI 投资回报的方法是：在实施前记录基线，实施后跟踪同样的指标，包括每项任务所需时间、响应和解决时间、人均处理量、错误和返工率、每笔交易成本、受影响的收入以及采用情况。再把收益与解决方案的全部成本作比较，包括实施、许可、监督和变革管理。
要点
- 没有基线，就没有投资回报：先衡量，再构建。
- 结合运营、财务和采用指标。
- 计算全部成本，包括人工监督和变革管理。
从基线开始
衡量 AI 投资回报最重要的一步，发生在部署任何 AI 之前：记录工作流程目前的表现。没有基线，结果就只是轶事。
运营指标
- 每项任务或每个个案所需时间
- 首次响应和解决时间
- 每人或每个团队的处理量
- 无需转交即完成的常规请求比例
- 错误、返工和升级率
财务指标
- 每笔交易或每条咨询的成本
- 释放的产能：转到更有价值工作上的工时
- 受影响的收入：例如更快回复潜在客户、完成更多跟进
采用与质量指标
没人用的解决方案没有回报。跟踪活跃使用、客户满意度和审核结果，例如审核人无需修改就批准 AI 草稿的频率。
计算全部成本
把实施、集成、许可、持续监督、知识维护和培训都算进去。诚实的投资回报要计入那些维持系统准确的人。
谨慎归因
与 AI 部署同时发生变化的还有其他因素，例如季节、人手和定价。尽可能与对照组或可比的时期作比较。