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AI 项目准备度检查
从数据、组织、技术、场景清晰度四个维度判断现在是否适合启动 POC。
数据
支撑该场景所需的结构化数据是否可得?
完全没有
很少,需从头收集
部分可得,缺口明显
基本齐全
完整且可自助取数
完整、干净、持续更新
数据质量与标签完整度?
质量差、无标签
质量不稳定
主体可用,细节缺失
质量较好,标签基本齐全
质量高、标签规范
有质量监控与校验
组织
是否有明确负责人与跨部门支持?
无人负责
有人兼职但无授权
有负责人,支持有限
负责人有资源与权限
高层背书 + 跨部门小组
纳入考核,资源保障
组织是否愿意为试错预留资源?
不允许失败
口头支持但不投入
可投入少量资源
有明确试点预算
预算 + 容错机制
把试错当学习成本
技术
技术可行性与现有平台能力?
完全不具备
需从零搭建
有基础能力,差距大
基本可支撑
平台成熟,集成顺利
能力富余,可快速迭代
安全 / 合规是否可以达标?
明显不合规
存在合规风险
风险可控但需补强
基本合规
合规且有审计
合规自动化、可追溯
场景清晰度
业务目标与成功指标是否清晰?
目标模糊
有方向但无指标
有指标但不量化
指标清晰可量化
指标 + 验收标准
指标可归因、可追踪
预期收益是否可量化、可验证?
无法量化
定性描述
粗略估算
有基线可对比
基线 + 测量方法
已建立归因模型
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