定义结果单位
明确按订单、询盘、工单、审批或决策计算，避免分母随项目变化。
可核验产出：分析单位、时间窗和纳入排除规则。
方法 · 基线
没有基线，AI 项目只能证明系统上线，不能证明业务改善。
企业 AI 项目的业务基线，是在改造前用固定口径记录任务量、周期、质量、人工投入、风险和最终业务结果。它必须来自真实历史样本，并能在部署后用同一口径重复计算。
作者：蓝旗鱼 AI FDE 研究与交付团队事实核验：2026-09-01证据状态：方法文章
方法步骤
抽取历史样本
覆盖正常、困难、失败和高风险任务，保留来源与最终结果。
可核验产出：带来源的基线样本集。
记录多维指标
同时记录周期、准确性、返工、人工时间、成本、风险与业务结果。
可核验产出：指标字典和原始数值。
核验数据偏差
检查漏记、选择偏差、季节性、团队差异和口径变化。
可核验产出：偏差说明与不可比较项。
锁定复测规则
在部署前确定何时、由谁、用什么数据复测，避免事后挑选有利指标。
可核验产出：复测时间、负责人和比较规则。
适用边界
什么时候应该使用？
项目声称要提效、降本、提质或降低风险。
流程已有历史记录或可以通过抽样重建。
需要在 MVD 结束时作继续、调整或停止决定。
不适用边界
什么时候先不要用？
只衡量模型离线分数，却不关心工作流结果。
部署后才临时选择一个看起来改善的指标。
基线与结果使用不同人群、时间窗或统计口径。
完成标准
产出必须能被检查，而不是只有一张漂亮图。
任何人按指标字典都能复算基线。
原始样本、清洗规则和排除项被保留。
上线后使用同一分析单位和口径比较。