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1 · 画出业务流程
选择一个明确场景,标出输入、操作者、决策点、输出和目前的耗时或质量问题。
交付物一页流程图与基线
从业务损益、流程和责任边界开始
别从「公司应该上什么大模型」开始。先锁定成本高、质量易评估、数据合规且可人工兜底的流程。
形成一页 AI 试点方案,包含业务指标、数据权限、风险关口与停止条件。
选择一个明确场景,标出输入、操作者、决策点、输出和目前的耗时或质量问题。
分别估算节省工时、返工率变化、质量目标、部署成本及人工核查成本。将假设写清楚。
梳理敏感数据、授权、人工审批、日志与供应商限制。涉及人事、财务和客户权益的决定必须有适当控制。
明确样本量、对照组或前后对照、准确率验收、升级/回退条件。优先让最终使用者参与。
依据净收益、错误成本、团队采纳和安全事件复盘,选择标准化、继续测试或停止。
进度仅保存在你的浏览器中;导出后为本地 TXT 文件,不上传服务器。
建议先选具体业务问题和验收指标,再选择满足数据安全、成本和效果要求的方案。
按净收益与总成本估算,需计入实施、培训、人工复核、质量损失和维护,并标注不确定性。