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AI 工具采购评估清单：试用、合规、成本与退出
面向要在团队里引入 AI 工具的读者：按试用、合规、成本、退出四段给出可勾选清单，附下单前必须能回答的十个问题，以及什么情况下先不要上。
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这一页写给要在团队或公司里引入一个 AI 工具的人。个人选错工具，代价是几天时间；团队选错工具，代价是预算、数据风险和一堆已经接进流程的依赖。所以它需要的是一份清单，而不是一篇推荐。
下面四段对应采购的四个阶段：先用真实样本试用，再把合规问题问到底，然后按完整成本核算，最后提前设计退出。每一条都可以直接勾选，末尾还有一份该不该上的判断条件。
一、试用阶段：把演示数据换成真实样本
试用阶段最常见的失败不是工具不行，而是用错了样本。厂商演示用的是干净的输入，你的业务用的是脏数据，所以试用要专门去找那些会出错的样本。
- 真实样本：从最典型的三个任务里各挑一份真实材料，其中要有格式混乱、术语密集、带错别字的那一份。合格产出率是多少，记下来。
- 失败模式：让它在最难的样本上失败一次，看清楚它是怎么失败的。是拒绝回答、给出看起来对但错的答案，还是把关键数字改掉。三种失败的后果完全不同，第三种最危险。
- 人工成本：记录跑通一份合格产出你需要改几遍、花多久。如果人工修改的时间超过自己重写的时间，这个工具在你的流程里就不成立。
- 导入导出：试用期就要测，不要等到上线。能不能批量导入你现有的材料，导出格式能不能被下一步的工具接住，导出的内容里是否保留结构与出处。
- 边界行为：故意问一个超出它能力范围的问题，看它是承认不知道，还是编一个答案。这一条决定你敢不敢让不懂业务的同事直接用。
试用结束时要产出一页纸的记录：任务、样本、合格产出率、失败模式、人工修改时间。没有这份记录，「感觉还不错」会在采购会上变成一句没人能反驳的话。
二、合规阶段：六个问题要问到底
合规不能靠「他们应该挺正规的」来回答。下面六个问题，每一个都要拿到书面或者官方页面上的说法，拿不到就按最保守的假设处理。
- 数据去哪里：输入内容存在哪个区域、哪家云上，处理是在境内还是境外完成。境外服务即使提供不用于训练的选项，数据本身仍然出境了。
- 保留多久：默认保留期多长，能不能配置，删除之后是立即清除还是有回收周期。
- 是否用于训练：默认是否用于模型改进，能不能关闭，关闭的入口在你这一档还是要更高档。注意「默认开启」和「可以关闭」是两件不同的事。
- 子处理者：它把数据转交给哪些下游服务，名单在哪里，变更时会不会通知你。
- 数据出境：如果涉及跨境，走的是什么机制，合同里有没有对应条款。这一条要你们自己的法务或合规同事确认，工具方不会替你判断。
- 权限与审计：谁能看到团队成员的内容，有没有审计日志，离职人员的账号怎么处理。
判断顺序上有一条硬规则：先把内容分成公开、内部、受限三级，再拿这份清单去对照。受限内容不要因为「这一家口碑好」就放行，而要因为它能自托管或者能在境内闭环才放行。通用读法见本站的 AI 工具安全吗 与 使用条款。
三、成本阶段：席位之外还有四项
多数人算成本只算席位，而席位通常不是最大的一项。下面五项要一起算，本页不写金额，只写要算哪些项。
- 席位费用：变量是人数乘实际使用率。常见的浪费是全员买、少数人用，所以先试点再铺开。
- 席位之外的按量消耗：很多工具在订阅额度之外还有按量计费的部分，比如接口调用、生成额度与超额费用。要问清超额之后是限速、加价还是直接停用。
- 培训与流程改造：教会团队使用，以及把工具接进现有流程，都是真实投入。这一项最常被漏算，也最容易导致买了没人用。
- 迁移与集成：把现有数据搬进去、和已有系统打通、做权限对接，工作量通常比演示时看到的大。
- 退出成本：数据怎么取出、格式能不能用、切换期两套系统并行多久。这一项如果不提前算，退出时就会变成沉没成本。
还有一个计费模式上的差别值得记住：按席位的工具，成本随人数线性上涨；按量计费的工具，成本随使用量上涨。前者风险可控但容易闲置，后者用起来轻但失控时账单会很突然。选之前先判断你们属于哪一种使用曲线。
四、退出阶段：在签字之前设计好怎么走
退出方案不是不信任厂商，而是任何采购都该有的常规动作。它要在签约前问清楚，因为这时候你还有议价能力。
- 导出格式与完整性：能不能导出全部数据，导出的是结构化格式还是只能人工复制，附件与历史记录是否一起导出。
- 导出的可迁移性：导出的文件能不能直接导入另一个同类工具。这一条决定了退出是几天的事还是几个月的事。
- 账号注销与数据处理：注销流程是什么，注销后数据多久清除，能不能拿到删除确认。
- 切换期的并行安排：新工具上线后旧工具要保留多久，期间的权限与费用怎么处理。
如果你对数据控制权的要求很高，还有一条更彻底的路线：选可自托管的方案。Dify 提供可自托管的社区版，把工作流与知识库放在自己的服务器上，这会把这部分风险从「能不能导出」变成「备份文件还在不在」，代价是维护责任全在你自己这边。
五、什么情况下先不要上
这一节比前面的清单更重要，因为它能帮你省下一次错误的采购。
- 任务还没定义清楚：说不出要解决哪一件具体的事，就先别买。工具能加速流程，不能替你决定流程是什么。
- 试用的合格产出率明显偏低：改的比自己写的还慢，说明现在不是引入时机，或者要换的是工具类型而不是档位。
- 受限内容必须交给云端且无法自托管：这种情况下要么先解决合规路径，要么换任务，不要靠「先用起来再说」。
- 团队里没有维护人：可自托管的方案、需要配置工作流的方案，都要有人长期照看。没有这个人就选更轻的形态。
- 只是因为别人都在用：这不是决策依据。同一个工具，在流程清楚和流程混乱的团队里结果完全相反。
反过来，下面几条同时成立时可以比较放心地推进：任务具体且高频、试用的合格产出率可接受、数据能放在合规范围内的位置、有人愿意负责长期维护，并且已经写好退出方案。
六、下单前必须能回答的十个问题
- 它解决的是一件什么具体的事，多久发生一次。
- 真实样本上的合格产出率是多少。
- 它失败的时候是什么样子，谁负责兜底。
- 输入的数据最终存放在哪里、保留多久、是否用于训练。
- 有没有子处理者，变更时是否通知你。
- 席位之外还有哪些按量计费项，超额时会怎样。
- 培训和流程改造要投入多少人力。
- 数据能不能完整导出，格式能不能被替代方案接住。
- 账号与权限变更、离职人员处理由谁负责。
- 三个月后用哪一条标准判断它是否值得续约。
第十条最容易被跳过，但它决定了这次采购是一次性尝试还是一项长期能力。没有续约标准的采购，通常也不会有人认真评估它的效果。
七、三个常见坑
- 把演示效果当成上线效果：演示环境是干净的，你的数据不是。
- 把订阅档位当成功能清单：档位名和权益调整频繁，签约前以官网当页为准，二手攻略里的档位表经常已经过期。
- 用免费的额度验证付费的能力：免费档如果同时限制导出规格、并发数或者商用条款，它验证的就不是同一件事。
如果你的工具链里已经有自动化连接器，还要多问一句数据经过了哪些第三方。比如 Zapier 这类平台，价值是把大量 SaaS 串起来，代价是数据要流经它，而且它没有中文本地化、大陆可用性需要自行确认；Coze 扣子 的国内版与国际版是两套产品，档位分成个人、团队、企业三条线，选型时要先确认你用的是哪一套。办公场景更轻的切入方式是 WPS AI 这一条：先在你已经在写的文档里用它，再谈把 AI 接进更大的流程。更多条目见 办公效率分类。
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