可比较案例证据
要求说明运营问题、已交付干预、指标定义、验证周期和限制，而不是脱离背景的百分比。
企业 AI 采购指南
香港企业应该怎样选择 AI 交付伙伴？
不要根据模型演示或功能清单选择供应商；应比较对方能否负责具体运营问题、提供可核验的公开证据，并在生产环境执行必要控制。
作者 Onyx Devs Lab · 发布 · 更新
可比较证据定义、来源和限制
生产控制权限、评估和恢复
责任明确决策、交付和交接负责人
入围前应该要求哪些证据
可靠的香港企业 AI 服务商应该在不披露客户机密的前提下，让交付主张可以核对。
生产系统架构
询问检索、工具、权限、审计、人工确认、降级和监控怎样协同。
相关交付责任
确认谁负责诊断、系统集成、失败处理、上线和持续运营。
怎样公平比较方案
让每个候选团队回答相同且边界清楚的问题。
问题与基线
指定一条工作流、当前表现、用户、记录系统和失败后果。
权限与数据边界
分开读取、建议、草拟和确认写入，识别敏感数据与跨境限制。
验收与退出关口
定义测试集、风险分级阈值、运营指标，以及扩大、重设或停止所需的证据。
如何使用评分卡
发出统一证据简报
向入围团队提供相同流程、限制、证据要求和待解问题。
评估证据而不是演示效果
比较相关性、测量清晰度、生产控制、集成可行性和责任人。
先购买有限验证阶段
优先解决最可能推翻价值、架构、安全或采用的假设。
约定生产交付边界
写明验收、变更、交接材料、支持、数据返还和退出条件。
常见问题
是否应该优先选择规模最大的 AI 咨询公司？
不一定。团队规模只有在匹配工作时才有意义；对于边界明确的运营问题，直接接触负责任的资深人员可能更重要。
在香港设有办公室是否足以证明本地适配？
不够。还要确认团队怎样处理用户、语言、系统、数据责任、决策节奏和跨境运营限制。
是否应该选择最低固定价格？
只有当范围和验收标准真正可比较时才有意义；低报价可能不包括系统集成、评估、生产控制、支持或交接。