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AI VIDEO DELIVERY GUIDE
AI 资产评估清单：采购或引入前检查什么
从业务价值、可运行性、依赖、成本、安全、交付和退出机制评估一项 AI 资产。
更新于 2026-08-10约 7 分钟编辑：QIKIQIKI
直接回答
评估 AI 资产至少要检查七件事：它解决的业务问题、可验证的效果、输入输出和运行依赖、总成本、数据与安全路径、权利和使用限制、交付与退出机制。不要只看演示效果或模型名称，应要求最小可运行样例、明确的验收方法和可保存的版本记录。
一、业务问题与使用者
- 具体替代、加速或改善哪个任务
- 谁是日常使用者，谁负责结果审核
- 不用这项资产时的现有成本和错误率是多少
- 成功指标能否在试用期内观察
二、能力与可复现性
- 是否提供真实输入输出样例而非剪辑演示
- 同类输入下结果是否稳定
- 失败、拒绝和低置信度时如何处理
- 是否有评测集、人工评分规则或对照基线
三、运行依赖与总成本
- 依赖哪些模型、API、云服务、插件或人工岗位
- 调用费、部署费、维护费、更新费和培训费分别由谁承担
- 供应商或模型更换后是否还能运行
- 高峰并发、速率、存储和网络要求是否明确
四、数据与安全
- 会处理哪些个人信息、商业秘密和业务数据
- 数据发送给谁、保存在哪里、保留多久、能否删除
- 是否涉及跨境、训练用途或第三方再处理
- 账号权限、日志、审计、漏洞响应和停用机制是否具备
五、交付、验收与退出
- 拿到的是文件、配置、源码、账号、API 权限还是使用许可
- 版本、文档、部署脚本、培训和售后范围
- 验收指标、测试数据和不通过时的处理
- 终止合作后数据导出、删除、迁移和继续使用边界
COMMON QUESTIONS
常见问题
为什么不能只看模型排行榜？
排行榜通常测量通用能力，无法代替你的业务数据、工作流、成本和风险测试。同一模型在不同提示词、知识库和人工流程下结果差异很大。
最小可运行样例应该包含什么？
至少包含代表性输入、预期输出、运行步骤、模型与版本、依赖配置、评价方法和已知限制，并允许采购方在自己的测试数据上验证。
AI 资产的价格应该怎么比较？
应比较总拥有成本，包括购买或许可、模型调用、部署、维护、人工审核、失败返工、迁移和退出成本，而不是只比较页面标价。
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