# AI 项目评估与 ROI 复盘模板

版本：2026-09-12。用途：AI 咨询项目立项、试点与复盘。

自拟教学工作表，不是财务建议、客户成果、报价或收益保证。以下算例均为假设；真实决策必须使用已核实数据，并说明估算不确定性。

## 1. 决策范围

- 项目、负责人、观察窗口：待填写
- 任务范围、排除条件和采用人群：待填写
- 为什么值得做，是否有无需 AI 的替代方案：待填写
- 最不能接受的错误与停止条件：待确认
- 预算审批、评测、风险处置负责人：待填写

## 2. 同口径基线

| 指标 | 原流程 | AI 试点 | 来源 / 口径 |
| --- | --- | --- | --- |
| 候选任务数 / 实际采用数 | 待填写 | 待填写 | 同时间窗口，不能把未采用任务算入收益 |
| 人工操作时间 / 等待时间 | 待填写 | 待填写 | 分开测量，不用模型延迟替代全部人工时间 |
| 复核 / 返工 / 接管时间 | 待填写 | 待填写 | 失败任务也计入，按采用任务摊分 |
| 质量通过数 / 严重错误数 | 待填写 | 待填写 | 同标准、按难度分层 |
| 真实现金节省 | 待填写 | 待填写 | 外包或支出实际减少的依据 |
| 释放产能及用途 | 待填写 | 待填写 | 不自动当作现金收益 |

## 3. 教学算例与复算

假设每月 1,000 单，60% 采用；原人工 8 分钟/单，AI 后复核 3 分钟＋平均返工 1 分钟/单，工时估值 100 元/小时；每月平台和调用 800 元、维护 1,200 元，一次性投入 24,000 元。

```text
采用任务 = 1,000 × 60% = 600 单/月
释放人工时间 = 600 × (8 − 3 − 1) ÷ 60 = 40 小时/月
产能价值 = 40 × 100 = 4,000 元/月
月运行成本 = 800 + 1,200 = 2,000 元/月
月净产能价值 = 4,000 − 2,000 = 2,000 元/月
简单回收期 = 24,000 ÷ 2,000 = 12 个月
首年产能口径 ROI = (48,000 − 48,000) ÷ 48,000 = 0%
```

条件：任务量和采用率保持不变、产能价值能兑现；未计折现、税务和季节性。复核及返工已从收益中扣除，不再重复列入运行成本。实际人工现金支出若未减少，不能宣称已省现金。

| 单变量变化，其余不变 | 月净产能价值 | 判断 |
| --- | --- | --- |
| 采用率降到 30% | 300 × 4 ÷ 60 × 100 − 2,000 = 0 元 | 无有限简单回收期 |
| 复核变为 6 分钟 | 600 × 1 ÷ 60 × 100 − 2,000 = −1,000 元 | 优先定位返工原因 |
| 释放时间不能兑现 | 现金收益未证明 | 分开报告产能和现金口径 |

## 4. 成本与归因台账

| 条目 | 一次性 / 持续 | 金额与窗口 | 凭据 | 是否已计入其他条目 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 咨询、开发与集成 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待核对 |
| 资料整理、评测、培训 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待核对 |
| 模型、平台、监控 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待核对 |
| 复核、返工与故障恢复 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 避免与节省时间重复计算 |
| 安全审查及维护 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待核对 |

收入变化需要可归因证据，不把促销、人员变化和任务难度变化全部归因于 AI。总成本为零时 ROI 公式不适用；净收益不大于零时不报告有限简单回收期。

## 5. 逐任务质量与失败记录

| 任务编号 / 版本 | 分组与难度 | 人工时间 | 质量检查 | 严重错误 | 修改原因 | 复核人 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 待填写 | 待填写 | 待测量 | 待评分 | 待记录 | 待填写 | 待填写 |

在看结果前定义评分标准；区分调试集与保留集；允许时采用可比任务对照，否则披露前后比较的混杂因素。少量演示题能发现问题，不能证明总体收益或安全。

## 6. 复盘决策

- 决定：扩大 / 优化 / 降级为辅助 / 停止（勾选并说明）
- 支持证据、样本范围、未解决问题：待填写
- 产能价值是否已兑现，现金收益是否有凭据：待填写
- 风险门槛是否满足：待业务负责人确认
- 下轮只改变哪些因素，保留哪些测试不变：待填写
- 决策负责人、日期、下次复核时点：待填写

参考方法：[OpenAI 评测最佳实践](https://developers.openai.com/api/docs/guides/evaluation-best-practices)、[NIST AI RMF Playbook](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework/nist-ai-rmf-playbook)。算例、公式口径与表格为本站自拟，不代表机构背书。