自动化之前，先了解 AI 的实际成本

编辑核查：2026 年 10 月 26 日。相关研究的新闻报道日期为 2026 年 10 月 22 日。

Splunk 的《State of Observability 2026》研究指出，55% 的受访者无法准确控制 AI 成本。该研究访问了 2,050 名 IT 运营与工程专业人员。这项结果反映了运营方面的挑战，但不能据此判断马来西亚中小企业面对同类问题的比例。阅读原始研究摘要。

企业考虑自动化时，一个实际问题是：能否说明完成一项任务需要多少成本，以及成果是否值得这些投入？

计算整项任务的成本

以一个假设的报价流程为例：接收咨询、检查缺漏资料、准备草稿，再提交审核。估算成本时，应包括涉及的系统、预期处理量，以及人员审核特殊情况的时间。

单次 AI 交互的价格只是其中一项。向供应商确认哪些活动收费、重试是否另计、能否查看使用记录，以及哪些限制能真正停止支出。比较方案之前，先写下估算依据。

从可管理的试行开始

选择一项流程，并先衡量现有做法。议定试行处理多少案例、可使用哪些资料，以及何时必须交由人员处理。

设定获批预算，并指定人员检查用量。如系统支持，可设置提醒与支出上限，同时确认上限只是通知，还是会强制停止使用。也应让员工知道如何报告异常。

衡量有用的成果

我们建议同时检查每项完成并获接纳的任务成本、人工审核时间与修正率，也要计算未完成的案例。一份价格便宜、却需要大量重写的草稿，价值可能有限。

扩大应用前，应与原有流程比较。将设置、系统连接及持续支持纳入评估，即使这些费用不在 AI 账单内，也属于项目成本。

承诺采用前，先问清楚

• 报价包括什么？哪些费用随用量变化？
• 谁检查用量并调查异常活动？
• 达到预算或服务限制后，会发生什么？
• 团队能否暂停流程，并以人工方式处理紧急工作？

AIO 会从实际任务、负责人及可衡量的成果开始讨论自动化。与我们讨论您的流程。