企业AI项目准备度与风险清单

先判断任务和数据是否准备好,再选择模型。准备度不足时,小范围治理比立即开发更重要。

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检查与评分项目

检查维度关键问题可以启动的信号主要风险
业务价值问题是否高频且结果可衡量有耗时、错误率或转化基线只追求展示效果
资料基础是否有合法、稳定、可维护的来源文档有负责人、版本和有效期旧资料互相冲突
权限隐私不同人员能访问哪些数据最小权限和敏感数据规则明确越权与数据泄露
测试答案如何判断回答正确或错误有50—100个真实测试问题只测少量演示问题
引用拒答能否展示依据并在不确定时拒答引用可追溯、拒答规则明确生成看似合理的错误
人工接管高风险结果由谁确认审批、转人工和升级机制明确无人承担最终责任
系统连接需要调用哪些工具与业务系统只读优先、权限和回滚清楚智能体误写业务数据
持续治理谁维护资料、测试和错误记录有月度复盘和变更流程上线后无人维护

建议使用方法

  1. 选择一个低风险、高频、可复核的任务作为4—8周试点。
  2. 建立测试问题、标准答案、来源、权限和拒答范围。
  3. 达到预设指标后,再逐步扩大用户、数据和工具权限。

审核与适用范围

本工具由温州微智软件科技有限公司整理,潘旭光审核,适合作为企业内部讨论和供应商沟通底稿。具体采购、合同、安全或合规要求仍应由对应专业人员确认。

版本:2026-08-12 · 格式:网页 / CSV · 发布主体:温州微智软件科技有限公司