企业 AI 需求一页纸

适合刚开始尝试 AI 的业务负责人，也适合已有多个想法、需要确定优先级的团队。对于无法合法提供材料、无法评价结果或无人承担审核责任的场景，需要补齐这些条件后再开始。

一页需求应包含什么

1. 业务目标：描述当前工作中的问题，例如整理材料耗时，而不是笼统写「全面智能化」。
2. 任务过程：谁发起任务，输入是什么，处理后交给谁；哪些步骤需要批准才能执行。
3. 数据边界：材料来源、可使用范围、是否需要脱敏、是否允许交给外部服务处理。
4. 结果标准：需要的格式、必填项、事实核查要求，以及可接受的人工修改量。
5. 约束与责任：人数、预算范围、时间安排、现有系统、内部负责人及复核人。

一页纸写不下时，说明范围还太大。拆成几个任务，每个任务单独一页。

一页纸样例

下表为虚构示例，公司与数字均为假设。

这份表也可以作为需求单模板的补充，一起发给合作方。

如何挑选第一个任务

比较任务频率、材料可得性、错误影响与复核成本。给每个候选任务按下面四项打分（1 到 3 分），从总分高、且「错误影响」不是 3 分的任务做起。

把现有人工流程的结果与耗时记录下来，作为之后评估的基线。没有基线，就无法说明 AI 是否带来了改善。

验证怎么设计

1. 固定样本：选 10 到 30 份有代表性、允许使用的材料，验证期间不更换。
2. 固定标准：按一页纸里的验收标准逐份评分，记录需要人工修改的地方。
3. 记录全部结果：失败、超时和需要重做的情况都要记，不只保留最好的一次。
4. 记录用量：用 WorkBuddy 时记录 Credits 消耗，用模型 API 时记录 Token 用量，后续估算成本要用。
5. 结论分级：可以推广、需要调整后再试、暂不适合，三选一，并写明原因。

采购数量与扩大范围，放在固定样本验证之后讨论。没有实际数据时，不预先承诺节省百分比。

需求阶段常见的四个偏差

• 从工具出发找任务：任务定义清楚之后，才能判断工具是否合适。
• 一次覆盖全部门：范围越大越难验收，从一个小组、一个任务开始。
• 忽略数据边界：把内部资料交给外部服务之前，确认内部制度和合同是否允许。
• 把对外服务和内部使用混为一谈：向公众提供生成式 AI 服务需要遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规定；企业内部使用也应有自己的审批规则。

常见问题

一次提交很多需求会不会更好？

可以列出总清单，但建议为每项分别写明负责人、输入与验收标准。不同任务可能需要不同产品或合作方式，不必打包成一个未经验证的大项目。

应该从工具开始还是从任务开始？

从任务开始。任务写清楚后，对照官方说明和验证结果判断产品是否合适；买了工具，流程并不会自动改变。

没有技术人员能否开始？

可以先描述业务任务。涉及系统接入、账号权限或数据处理时，再由有权限的人员参与确认；不要为了试验绕过内部审批。

验证要多长时间？

取决于任务频率。每周一次的任务至少观察 4 次；每天发生的任务，一到两周通常能积累足够样本。