免费清单 · AI 落地前必查
AI 落地前准备清单
大多数企业 AI 落地失败，不是技术问题，是没有准备好这些前提条件。
启动项目前，先把这 20 件事确认一遍。
20 项检查·5 个维度·附正反例参考
使用建议：对每一项诚实作答。如果超过 5 项勾选了"否"，建议在启动项目前先解决这些前提条件，否则项目成功率会大幅下降。
一、场景与目标
你的 AI 落地目标是否足够具体？
减少重复性客服问题的人工处理量，从 100 条/天降到 30 条以内
"提高效率"、"利用AI"这类模糊目标
这个问题现在是"真的痛"，还是"感觉应该做"？
客服团队每天处理大量重复问题，非工作时间完全无人响应，已经有客户投诉
只是觉得 AI 很流行，应该用用
目标场景中的任务是否高度重复和可预测？
90% 的咨询问题只涉及 30 个核心问题
每个客户需求都非常不一样，几乎没有重复
是否已经明确 AI 成功的衡量指标？
自动处理率 ≥60%，知识库准确率 ≥85%，首次回复时间 ≤10 秒
没有具体指标，靠"感觉"判断效果
二、数据与知识库
你现在有多少已整理好的问答/知识？
至少有 50 条以上结构化的 FAQ，或者完整的产品手册/业务规范
知识都在员工脑子里，从未系统整理过
现有文档中的信息是否准确一致？
定期更新，各渠道说法统一
不同文件里说法相互矛盾，经常靠口头约定
是否有历史问答记录（客服对话、工单记录）？
有 3 个月以上的客服对话记录，可以导出
历史记录没有保存，或者保存了但无法导出
你是否愿意投入人力定期维护知识库？
指定了专人负责，每周更新频率可保证
希望上线后就不用管了，让AI自己学
三、接入渠道与系统集成
你的 AI 要接入哪些渠道？（企业微信/官网/APP/电话）
明确 1–2 个优先渠道，接入条件已确认（API 权限、账号）
想同时接所有渠道，但没有评估过各渠道的接入难度
目标渠道的接入权限是否可获得？
企业微信自建应用权限已开通，或官网有地方可以嵌入
使用第三方平台（如某 SaaS CRM），不确定是否开放 API
是否需要与现有业务系统打通数据？
明确了哪些数据需要实时同步，对接接口文档可提供
期望 AI 直接读取 ERP/OA 系统，但对方是否开放接口不清楚
四、预算与预期
你对一次性开发费用的预期是否合理？
了解市场行情：基础 AI 客服通常 3–8 万，中型方案 8–15 万
期望"几千块"搞定，或期望免费工具直接解决所有问题
你是否已将持续运营成本纳入预算？
了解 API 按量计费（通常每月几百到几千元），已纳入年度预算
以为上线就一次性买断，不了解 AI 有持续使用成本
你是否给项目留出了 1–3 个月的调优期？
上线后 3 个月内安排人力持续优化知识库，不要求上线即完美
期望上线第一天就达到 95% 准确率
五、组织与协作
是否有明确的内部负责人推动这个项目？
有部门负责人挂帅，有专人负责知识库梳理和上线配合
项目由 IT 部门单独推动，业务部门参与度低
使用 AI 的员工是否已知情并愿意配合？
客服团队已了解 AI 的定位（辅助而不是替代），愿意参与测试和反馈
员工不清楚为什么要上 AI，担心被替代，配合度低
老板/决策层是否真正理解 AI 的能力边界？
明确知道 AI 擅长处理重复性、有规律的问题，复杂情况仍需人工处理
期望 AI 像真人一样处理所有问题，一旦出错就否定整个项目
是否有应急预案？如果 AI 出错，如何及时介入？
有人工托底机制，用户可以随时切换到人工，错误问答有快速纠错流程
完全依赖 AI 独立运行，没有人工监控和托底
最容易被忽视的两个前提
1. 数据质量 > 模型选型：AI 效果 70% 取决于知识库质量，而不是你选了哪个大模型。不管是 GPT-4 还是国产模型，喂的知识乱，输出的答案就乱。
2. 人工托底机制不可缺失：AI 客服不是为了替代人工，而是为了把人工从重复性工作中解放出来。没有人工托底的纯 AI 方案，出错了没有补救，反而影响客户体验。