维度一二:诊断与验收

能不能说清你的问题,比能不能演示更重要。看服务商是否先访谈再出方案、是否愿意书面写下不做什么;交付物要能验收,例如任务成功率、人工接管率、响应时间与异常处理方式,怎么验收要在方案阶段就定下来,别留到交付时再商量。

课堂现场:成排学员面向讲台
成排就座:课堂听讲自有素材

维度三四:集成与合规

AI 很少独立存在,接口、单点登录、权限与审计日志都要落到现有系统上。怎么核验:要求给出集成清单与回滚方案;合规侧看数据分级、是否用于训练、部署方式,以及生成内容标识与备案是否覆盖,别等上线前才发现走不通。

维度五六:交接与商务

上线只是开始,怎么交接决定半年后能否自己跑起来:文档、配置、评测集与值班责任都要写明。商务结构看里程碑付款、变更流程、知识产权归属与退出时数据能否导出,这几条比单价更影响长期成本,也决定后续议价空间。

打分表怎么落地

六个维度各给一到五分,权重在发标前确定并公开,诊断与验收权重最高。设一票否决项,例如拒绝写验收标准、要求把数据带出内网、不接受变更流程;总分怎么算要事先说清,出现分歧时由否决项与答辩记录决定,而不是比谁更会讲。

适用与不适用

适合谁

  • 有明确业务问题、正在比较服务商的企业
  • 需要与现有系统对接、涉及权限与日志的项目
  • 有数据合规要求、需要评估部署方式的企业

不适合谁

  • 只想采购一套软件许可、不需要落地的采购
  • 不接受量化验收、只谈效果口号的团队

典型场景

某集团为客服场景选服务商,三家都做了演示。评审组改为先发同一份三十条工单,要求各家提交诊断结论与验收口径;安全部门逐条核对数据流向与部署方式,商务核对里程碑与知识产权条款,最后按六维打分并记录否决项。

可执行步骤

  1. 先写清业务问题、现状系统与不可触碰的数据边界,并请业务与 IT 双方签字
  2. 要求每家先提交诊断结论,再提交方案与一份明确的不做什么清单,两项都要有书面版本
  3. 把验收口径定成可测的指标,连同测量方法一起写进任务书与合同附件
  4. 组织同题答辩,安全与商务分别核对各自关注的条款并当场记录结论
选型与对比类目结构示意图
类目示意图:选型与对比通用流程示意 · 上岸智源

常见坑

  • 只看演示效果就定标,演示用的是整理好的样例,真实工单上手后问题集中暴露,返工时间超过选型期。
  • 验收标准写成提升效率,既没有基线也没有测量方法,交付时双方各执一词,最后只能各让一步。
  • 忽略集成工作量,接口、权限与日志改造被当成赠送项,上线时间一拖再拖,业务方逐渐失去耐心。
  • 合同没写数据导出与退出机制,换供应商时历史数据与配置都带不走,只能继续续约,议价空间被锁死。
女讲师在台前讲解流程图
讲师讲解:流程图与要点自有素材

自检与验收清单

  • 业务问题与数据边界是否已经书面写清并经双方确认
  • 每家是否提交了诊断结论与一份明确的不做什么清单
  • 验收指标是否可测,并且有基线数据可供比较
  • 集成清单与回滚方案是否随方案一并提交并逐项确认
  • 知识产权、数据导出与退出条款是否逐条明确

常见问题

打分表要不要让安全部门单独打分?

建议单独打分再汇总。安全与合规的否决项往往一票就能终止项目,混在总分里容易被业务权重稀释;单独打分并保留书面意见,也方便事后向审计与决策层说明依据。这一点在多部门评审时尤其重要。

没有历史数据做基线怎么办?

先用两周做一次人工基线测量,记录当前处理时长、返工率与人工介入比例。没有基线就没有可比的验收标准,这一步省不得,否则后续所有效果讨论都会退化成主观判断。

服务商说可以按效果付费,能签吗?

可以谈,但要先定义效果如何测量、由谁测量、周期多长。效果受组织配合影响大,建议以里程碑付款为主,效果条款作为补充,并写明不达标时的处理方式与退出条件。不要只凭一句承诺就推进。

参考来源

  1. AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) 美国国家标准与技术研究院(NIST) · 2023
  2. ISO/IEC 42001:2023 人工智能管理体系 国际标准化组织(ISO) · 2023
  3. The 2025 AI Index Report Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI) · 2025