AI 试点如何制定验收标准？PoC 测试清单
AI PoC 不只看演示答案。先固定测试集，量度任务质量、来源、权限、人工复核及成本，再决定是否上线。
作者：WeTech 技术团队 · 内容更新： (香港时间（GMT+8）)
AI 试点应在开发前明确任务、测试数据、成功与失败条件、复核人、成本上限及停止规则。质量、权限和运营要求分别判断，不能用平均准确率掩盖安全门槛未通过的问题。合格门槛须按任务风险议定。
适合哪些情况？
适合知识库、文档整理及客服草稿等小范围试点。涉及批准、付款或敏感判断时，应保留人工决策和可停止机制。
验收表应记录什么？
| 测试方面 | 测试方法 | 保留证据 |
|---|---|---|
| 任务质量 | 分别测试正常、边界及无答案问题 | 题目、标准、输出与复核理由 |
| 来源与更新 | 打开引用，测试过期及撤回文档 | 引用片段、版本及更新时间 |
| 权限 | 以不同角色及撤权后账号测试 | 角色、预期可见范围及结果 |
| 运营与成本 | 测试超时、重试、人工接手及用量 | 处理时间、费用、错误及接手记录 |
先建立测试集和现状基准
从真实任务抽取去标识化样本，涵盖常见情况、易错情况、资料不足及权限限制。保留独立验收样本，不用于反复调整提示。先量度人工流程的完成时间、错误类型与复核负担，并记录模型及配置版本。
示例：文档问答验收
以内部政策问答为合成示例：答案须符合文档，引用可打开且支持结论；新旧政策冲突时须指出版本，无权文档不可通过摘要泄露。来源不足时应说明不足或转人工。各项条件分别记录，不只给一个总分。
通过后仍须确认上线条件
试点通过只代表议定范围内的证据。上线前另查高峰容量、支持负责人、监控、备份、回退及用量预警。修改后重测受影响项目，模型或来源更换时保留版本并重新评估。明确记录继续、缩小范围或停止的决定。
常见问题
需要多少测试题？
取决于任务类型和风险。应覆盖代表场景与重要失败模式，说明样本限制，不应只挑容易答对的题。
准确率高是否就能自动批准？
须另行评估错误后果、权限及批准责任。答题正确不代表可获得正式系统写入或付款权限。
验收失败如何处理？
按预先议定方式记录缺陷、修改与重测，必要时缩小范围或停止，并保留结果和原因。
品牌与公开案例范围
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参考来源
官方文件用于核对技术、风险及量度概念；本文清单、估算方法与合成示例为 WeTech 规划建议，并非官方定价或客户成效。工具方案及条款以供应商当前版本为准。来源查阅： (GMT+8)
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