可比較案例
要求列明營運問題、已交付干預、指標定義、驗證週期及限制，而不是沒有背景的百分比。
企業 AI 採購指南
香港企業應如何選擇 AI 交付夥伴？
不要按模型示範或功能清單選擇供應商；應比較對方能否負責具體營運問題、公開可核對證據，並在生產環境執行必要控制。
作者 Onyx Devs Lab · 發布 · 更新
可比較證據定義、來源及限制
生產控制權限、評估及復原
責任清楚決策、交付及交接負責人
入圍前應要求哪些證據
可信供應商應在不披露客戶機密的情況下，讓交付主張可以核對。
生產架構
詢問檢索、工具、權限、審計、人工批准、降級及監控如何配合。
相關交付責任
確認誰負責診斷、整合、失敗處理、上線及持續責任。
如何公平比較方案
讓每個候選團隊回答相同而有邊界的問題。
問題與基線
指定一條流程、現況表現、使用者、記錄系統及失敗後果。
權限及數據邊界
分開讀取、建議、草擬及確認寫入，識別敏感資料與跨境限制。
驗收及退出關口
定義測試集、風險層級標準、營運指標，以及擴大、重設或停止所需證據。
如何使用評分卡
發出統一證據簡報
向入圍團隊提供相同流程、限制、證據要求及未解問題。
評估證據而非簡報效果
比較相關性、量度清晰度、控制、整合可行性及責任人。
先購買有限驗證階段
優先解決最可能推翻價值、架構、安全或採用的假設。
約定生產邊界
寫明驗收、變更、交接文件、支援、數據歸還及退出條件。
常見問題
是否應優先選擇規模最大的 AI 顧問公司？
不一定。團隊規模只有在匹配工作時才有意義；對邊界清楚的營運問題，直接接觸負責任的資深人員可能更重要。
在香港設有辦公室是否足以證明本地適配？
不足夠。還要確認團隊如何處理使用者、語言、系統、數據責任、決策節奏及跨境營運限制。
是否應選擇最低固定價？
只有當範圍與驗收標準真正可比較時才有意義；低報價可能沒有包括整合、評估、生產控制、支援或交接。