選 AI 供應商，不只看 Demo：12 個採購問題
從資料用途、模型替換、服務等級、評測、稽核、退出機制與總持有成本，避免被展示效果綁架。
先釐清：這個問題真正影響什麼
AI Demo 的條件通常經過挑選，正式營運則充滿例外。採購評估應要求供應商用你的資料、你的流程與你的失敗情境回答問題。
核心判斷：真正可長期合作的供應商，會願意討論限制、失敗、責任與退出，而不只展示成功案例。
設計時應遵守的原則
- 用真實案例與驗收集測試，不用供應商預設範例
- 確認資料是否用於訓練、保存多久與存放地區
- 釐清模型更換、價格變動與服務中斷的處理
- 保留資料匯出、設定移轉與終止合作能力
可直接採用的執行步驟
- 定義商業指標與最低品質門檻
- 要求說明資料流與次處理者
- 測試錯誤、拒答與人工轉接
- 比較建置、使用、維運與退出成本
- 把監控、事件通知與責任寫入合約
執行時應保留每一步的基準線、決策理由與結果，讓下一次擴大導入不必重新猜測。
決策提醒
真正可長期合作的供應商，會願意討論限制、失敗、責任與退出，而不只展示成功案例。
研究與政策來源
本文依下列官方框架、政策與研究重新整理，並轉化為可執行的企業導入方法。
常見問題
應該選單一平台還是多模型架構？
真正可長期合作的供應商，會願意討論限制、失敗、責任與退出，而不只展示成功案例。 建議先以小範圍、可衡量的方式驗證，再依資料決定是否擴大。
PoC 免費是否代表比較划算？
依應用情境、資料成熟度與風險而定。可先用本文的原則與步驟盤點，再把無法確定的部分列入 PoC 驗收。
先帶一個最卡的流程來聊
不用先準備完整規格。30 分鐘初談會先釐清問題、資料與預期成果，所有專案構想皆依 NDA 原則保密。
預約 30 分鐘初談