证据来源
- 系统记录:配置、运行、产物与状态回读。
- 业务观察:使用反馈与前后对比;说明观察范围和归因限制。
- 模拟或影子验证:只支持对应环境下的结构与边界结论。
METHODOLOGY · 企业 AI 应用交付
先定义结果、事实、责任与停止条件,再逐段验证。以下是已有材料中的实践复盘与验收思路,不另造公司流程;主案例目前仍是局部验证,真实行动闭环尚待贯通。事实边界核对:2026-09-22。
01 / Operating model
这些维度用于复盘已有实践和检查缺口,不是公司正式流程,也不表示每一项已经实施完成。
把模糊痛点转成对象、场景、用户、结果和当前损失。
明确来源、口径、时效、责任和唯一识别。
规则处理确定性,AI 处理理解,人承担高影响决定。
验收目标是进入行动入口,并能读回后续处理;主案例全链路尚待贯通。
区分数据、AI、自动化、通知和人工执行问题。
先在不改变业务事实的前提下比较人与 AI 判断。
从发送到关闭分层,用同口径基线看净收益。
区分单次告警通过与长期可靠性;未验证前不扩大采用范围。
02 / Evidence source and result
证据来源、结果成熟度与文案校订是三个不同问题。系统记录证明一次运行,不自动证明人员采用或效率改善。
“材料校订中”只表示公开文案仍需确认;“待持续验证”表示某项结果还缺证据。两者都不应混成一个项目评分。
近期检验:09-19 业务发送失败、告警回读成功;09-21 仅本次 5 / 5 归档检索与回读通过;09-22 仅一次路由派发与回收通过。各自只支持对应验证范围,不相加成为业务收益。
03 / Decision gates
这是检查主张的框架,不是四道门已全部落地的声明。主项目在刷新与真实行动闭环上仍有缺口;阻断被记录,不等于系统稳定。
对象、来源、时效、口径和责任通过。
评测集、误报漏报、解释与人工复核通过。
责任人、时限、关闭条件和证据生效。
采用、效率、业务结果和净收益同口径通过。