AI agent dài hạn đề xuất mô hình tính phí theo hiệu quả

Các AI agent có thể đảm nhận những quy trình khách hàng kéo dài từ vài tuần đến vài tháng và được trả phí dựa trên đóng góp vào tăng doanh thu, bên cạnh việc tiết kiệm chi phí.

David Haber của Andreessen Horowitz nêu mô hình này trong bài viết đăng ngày 14 tháng 10. Ông cho biết các agent hoạt động dài hạn có thể theo đuổi mục tiêu qua hàng chục bước và nhiều kênh giao tiếp. Những ví dụ được đưa ra gồm quy trình từ yêu cầu đầu tiên của khách hàng bảo hiểm đến chi trả quyền lợi, từ phê duyệt trước khoản vay thế chấp đến hoàn tất khoản vay, và từ buổi giới thiệu sản phẩm cho khách hàng doanh nghiệp đến ký hợp đồng.

Haber nhận định AI trước đây chủ yếu được dùng cho những nhiệm vụ ngắn, có phạm vi rõ ràng hoặc chỉ cần một lần tương tác. Dịch vụ hỗ trợ khách hàng được triển khai sớm vì kết quả xử lý tương đối dễ kiểm tra, còn các trường hợp ngoại lệ có thể được chuyển cho con người. Agent dài hạn có thể tiếp nhận nhiều công việc liên tiếp và xử lý từ đầu đến cuối.

Haber nêu quy trình chuẩn bị hồ sơ vụ việc của luật sư đại diện nguyên đơn làm một ví dụ cụ thể. Người có nhu cầu pháp lý có thể liên hệ nhiều văn phòng luật cùng lúc và chọn nơi khác nếu phản hồi ban đầu hoặc khâu xem xét vụ việc chậm. Sau khi nhận vụ việc, việc thu thập chứng cứ cũng phụ thuộc vào nhân lực.

Ông viết rằng việc liên hệ nhiều lần với nhân chứng chưa phản hồi hoặc rà soát từng tài liệu của những vụ việc có giá trị nhỏ không phải lúc nào cũng dễ thực hiện. Hóa đơn bị thiếu hoặc khoảng trống điều trị chưa được giải thích cũng có thể ảnh hưởng đến khoản dàn xếp.

Agent được Haber đề xuất sẽ duy trì hồ sơ vụ việc từ lúc tiếp nhận ban đầu và kích hoạt các agent phụ tùy theo lịch trình hoặc thông tin mới. Hệ thống có thể liên hệ nhân chứng qua điện thoại, email và tin nhắn; cập nhật tiến độ cho khách hàng; sắp xếp thông tin thu thập được và soạn tài liệu để luật sư xem xét. Ông cũng đề xuất tập hợp hồ sơ vụ việc, gồm bản ghi cuộc gọi và tài liệu y tế, tại một nơi.

Ví dụ pháp lý này là phương án ứng dụng do Haber mô tả, không phải trường hợp triển khai thực tế hay kết quả đã được đo lường.

Haber đề xuất ba hướng tính phí và thương mại hóa: bán nền tảng agent cho các tổ chức hiện có; trực tiếp thực hiện dịch vụ mà doanh nghiệp thuê ngoài; hoặc kết hợp công nghệ với dịch vụ để tự vận hành doanh nghiệp.

Ông cũng đề cập mô hình tích hợp toàn diện, lấy hoạt động thu hồi nợ làm ví dụ. Theo cách này, đơn vị không chỉ bán agent mà còn mua danh mục khoản nợ và trực tiếp tiến hành thu hồi.

Tính phí theo hiệu quả chịu những giới hạn pháp lý. Haber cho biết phần lớn các bang tại Mỹ cấm người không phải luật sư chia sẻ phí luật sư. Vì vậy, ngay cả khi mức giá trong công việc pháp lý đại diện nguyên đơn được gắn với khoản dàn xếp, mô hình vẫn cần tránh việc phân chia trực tiếp phí luật sư.

Haber cũng nêu những thách thức như bộ phận mua hàng của doanh nghiệp có thể chưa quen với hợp đồng tính phí theo hiệu quả, và các bên có thể bất đồng về phần kết quả do agent đóng góp. Mô hình tính phí dựa trên hiệu quả của AI agent dài hạn vẫn là đề xuất kinh doanh của ông; việc xác định phần đóng góp và thiết kế hợp đồng còn là những vấn đề cần giải quyết để thương mại hóa.