AI早报：企业采购AI，先问六个验收问题再谈大模型

如果团队不知道当前任务需要多少人、多久、错误率多少，就无法判断AI到底改善了什么。试点前先测一周基线，比上线后补指标可靠。

数据不是越多越好。先分类公开、内部、客户、个人和敏感数据，再决定采集、传输、存储、访问与删除边界。

任务成功率必须有分母，失败必须有严重程度。对高影响输出，人工确认不是拖累，而是责任边界的一部分。

模型调用费只是成本的一层。采购方要把实施、数据整理、人工复核、接口、培训和售后计入；供应商要证明这些成本会随复用下降。

合同和流程要写清业务负责人、技术负责人、数据责任人和异常升级路径。商业化上，则要记录连接器、模板、规则和验收脚本是否沉淀为资产。

选一个AI试点，用一页纸写完：基线、数据、成功、接管、成本、责任。六项中任何一项为空，都先补验收设计。

本文为一般AI经营和风险管理框架，不代表特定产品已合规、安全或适合采购、融资与投资。