你的 AI 项目,现在能开工吗?

在决定要不要启动一个 AI 项目之前,先把这几组问题答一遍:数据授权、验收口径、报价依据、根因与启动条件。答案本身不打分,分值与缺口由服务端按同一套题库重算。

合规边界

这个项目要用的数据,书面授权拿到了吗?

「客户授权我们使用数据」和「授权我们拿数据做 AI 处理」是两份不同的授权。

数据里含个人信息吗?

含个人信息时,客户的授权本身可能就有瑕疵,需要单独做影响评估。

数据能出机房、上公共云吗?

这一问决定私有化部署、专线还是公共云,是报价和周期差一个量级的那种决定。

验收准备

定义了「业务方能判断对错」的验收标准吗?

技术指标(准确率那一类)业务方判不了;能判的长这样:定损员改写率、金额偏差率。

八类静默失败(幂等、越权、离线恢复、边界值……)进测试清单了吗?

静默失败的共同点:出问题时,所有你监控的东西都显示绿色。

报价口径

报价单里「人天」的分母写清了吗?

同样写 80 人天,有的含数据治理和一年维护,有的只含把代码写出来。

有总价控制线(上限)的管理机制吗?

没有控制线的项目,成本超支靠事后扯皮解决。

根因拆解

要解决的问题,拆到可量化的那一层了吗?

「报表太慢」是症状,「月底汇总要人肉合并 7 个 Excel、每次 4 小时」才是可解的问题。

启动条件

计划多久之内开工?

这一问决定现在该做的是原型验证还是完整开发。

三条硬前置(数据授权、合规边界、接口能力)有相关方的书面答复吗?

答不上来的那一条,就是开工条件;把它变成「确认前只做脱敏样例上的原型」。