把评估科学，带进管理。
选型、上线、合规、预算——企业每一个关于 AI 的重大决策，背后都是一次测量。我们把研究院的方法论，变成你可以直接使用的治理能力。
管理学的一条老律令：无法测量，就无法管理。
三种进入方式。
模型选型与采购评估
在你的真实业务数据上回答：哪个模型、值不值、风险在哪。
- 业务构念定义与任务抽样
- 多模型对照与不确定度报告
- 成本–能力–延迟三维决策图
- 供应商宣称的证据核验
私有基准与持续评估
为核心业务建一把不会被刷的尺子，并让它随业务一起演进。
- 防泄漏的题库设计与轮换
- 效度与信度验证
- 上线前到生产中的持续监测
- 版本化维护
AI 治理体系建设
把评估接入管理：谁来测、怎么测、结果给谁看、出了问题谁负责。
- 评估职责与分级授权设计
- 审计链与证据留存
- 合规要求到评估协议的映射
- 董事会级的 AI 风险报告
方法
不同的问题，同一套方法论。
01
定义构念
先说清楚要测什么，以及它为什么与业务结果相关。
02
设计工具
任务、题库、协议，以及防泄漏机制。
03
采集证据
可复现的评测运行，附带不确定度与显著性。
04
接入管理
报告、职责、审计与持续监测。
写给三种人。
技术负责人
你需要一个能向 CEO 和董事会解释的选型理由。
业务负责人
你需要知道 AI 到底带来了多少真实增益——而不是演示里的增益。
风控与合规
你需要在监管与审计面前，拿得出手的证据链。