AI 试点怎样验收？同时看质量、耗时与采用情况

先留下原有处理记录

选取具有代表性的任务，记录原来的处理步骤、完成时间和常见错误。每条样例保留输入与核对结果，难例和失败例也要纳入。没有原始记录，很难判断变化来自 AI，还是任务本身变简单了。

质量指标应能被业务人员解释。例如询价摘要检查参数是否完整，知识问答检查来源是否支持结论。尽量少用“智能程度”这类没有一致判断方法的评分。

计算完整成本

模型生成很快，但如果审核者需要重新查完所有资料，实际节省可能很小。把准备、等待、审核、修订及失败处理分别记录，才能知道时间花在哪里。

费用也应覆盖重试、文档解析、检索以及平台运行。先按任务观察，不急于把小样本节省比例推广到整个部门。一次试用不能直接证明长期收益。

关注持续采用的原因

收集使用者主动放弃工具的情况：入口难找、结果不稳定、资料过期或审核负担过大。把这些原因与运行日志对应，通常比继续增加功能更有用。

完成标准可以是特定任务达标、异常有人处理、使用者能独立完成。验收后再决定扩展到相近任务，新增场景应重新补样例，而不是沿用原任务的合格结论。

让同一组询盘接受前后对照

保留相同难度的询盘样例，分别核对字段、原文依据和总处理时间。把失败与人工补做也记入结果，只报告这组样本的观察；通过某次测试后，再按新增范围补样例。