AI 試點點樣訂驗收標準？PoC 測試清單

AI 試點驗收應在開發前訂明任務、測試資料、成功及失敗條件、覆核人、成本上限與停止規則。品質、權限和營運要求要分開判斷；某項安全門檻未過，唔應靠平均準確率掩蓋。本文沒有通用合格百分比，門檻要按任務風險議定。

適合哪些情況？

適合知識庫、文件整理、客服草稿等小範圍試點。涉及批准、付款或敏感判斷時，先保留人工決策與可停止流程。

驗收表要記錄咩？

驗收表要記錄咩？
測試面向	測試方法	保留證據
任務品質	正常、邊界及無答案問題分開測	題目、標準、輸出與覆核理由
來源與更新	打開引用，測過期及撤回文件	引用片段、版本及更新時間
權限	用不同角色與撤權後帳戶測	角色、預期可見範圍及結果
營運與成本	測逾時、重試、人工接手及用量	處理時間、費用、錯誤與接手記錄

先建立測試集同現況基準

由實際任務抽取去識別化樣本，包含常見情況、容易出錯情況、資料不足及權限限制。保留部分樣本作獨立驗收，唔用來反覆調整提示。先量度現有人工流程嘅完成時間、錯誤類型與覆核負擔，試點才有可比較基準。

示例：文件答案驗收

合成例子：職員問一項內部政策。正確結果要符合文件內容，引用可打開而且支持結論；舊政策同新政策衝突時要指出版本，無權文件唔可以被摘要透露。冇足夠來源時應表示資料不足。呢幾項分開記錄，唔只畀一個總分。

通過之後仲要確認上線條件

試點通過只代表議定範圍嘅證據。正式上線前另查高峰容量、支援人手、監察、備份、回退及用量預警。修訂後重測受影響項目；模型或資料來源更換時，保留版本並重新評估。用明確決定記錄繼續、縮窄範圍或停止。

常見問題

幾多題先夠？

視乎任務種類與風險。重點係覆蓋代表情況及重要失敗模式，並交代樣本限制；唔應只揀容易答啱嘅題。

準確率高就可以自動批准？

要按錯誤後果、權限及批准責任另行決定；試點答對問題唔等於可以取得正式系統寫入或付款權限。

驗收失敗點處理？

按事先議定方式列缺陷、修訂與重測；必要時收窄範圍或停止，保留結果與原因。

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參考來源

官方文件用於核對技術、風險及量度概念；本文清單、估算方法與合成例子為 WeTech 規劃建議，並非官方定價或客戶成效。工具方案及條款以供應商當時版本為準。來源查閱：2026-10-16 (GMT+8)

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