做企业 AI 落地诊断前，要准备哪些资料？

先选一个具体问题

不要只说“想用 AI 提效”。把目标写成一个岗位在一个环节遇到的问题，例如销售重复回答产品适用范围、内容团队难以把老板访谈整理成选题，或客服对退款边界回答不一致。同时写清发生频率、当前耗时、常见异常和希望改善的环节；第一次诊断选一个流程即可。

准备当前流程，而不是理想流程

• 什么事件触发任务。
• 执行人从哪里取得输入。
• 现在按什么步骤处理。
• 谁检查事实、价格、隐私和承诺。
• 结果交给谁、存在哪里。
• 遇到例外时由谁决定。

带少量脱敏样本和合格答案

每个候选场景可先准备 5—10 份有代表性的输入与对应输出，用于理解格式和边界，不作为效果承诺。样本应覆盖正常、边界和常见错误。客户姓名、手机号、合同、财务信息、账号密钥和未授权商业资料不应直接提供；应先获得授权、脱敏，或用结构相同的模拟数据替代。

说明什么叫合格

至少列出必须正确、不能出现和必须转人工的内容。例如客服草稿必须引用当前有效规则，不能自行承诺退款；资料冲突或找不到依据时必须转人工。若团队还无法判断输出是否合格，应先补标准答案、审核清单或负责人的判断规则。

确认参与人和决策权

诊断通常需要能定优先级的老板或项目负责人、了解规则的业务负责人、每天执行流程的一线成员，以及了解工具、权限和数据边界的人。小团队可以一人兼任多个角色，但要明确谁批准试点、谁对内容正确性负责、谁维护资料、谁处理异常。

带上已有数据，但不要为凑数字造指标

有记录时，可准备任务量、处理时长、返工原因、错误类型和采用情况，并注明口径、周期和样本范围。没有可靠基线也能先诊断，只需把建立基线列为试点前任务。不要用来源不明的行业均值替代自己的数据，也不要在试点前承诺增长比例。

一个说明性例子

假设一个知识型服务团队希望减少重复答疑，可准备最近出现的脱敏问题、已批准答案、资料来源、不能自动回答的边界、当前审核人和回复去向。诊断后可能先做依据批准资料生成内部草稿的小试点，并保留人工发送。这个例子只说明准备方式，不代表真实客户成果或效率提升。

什么时候不适合马上进入实施

清华蟹老板是企业商业 AI 落地顾问，帮助老板和团队把 AI 用到获客、内容、销售、客服、运营和管理流程中。诊断的目的不是先卖工具，而是判断真实问题、流程基础、资料边界和最小试点是否匹配。

• 没有具体流程，只希望购买万能工具。
• 不愿安排业务负责人或实际执行者参与。
• 无法合法提供所需资料，也不能用脱敏或模拟数据。
• 要求系统直接处理高风险决定，却不接受人工审核。
• 要求顾问保证排名、收入或增长结果。