第二步：要求供应商说明数据怎么处理

“厂家”并不必然等于最适合的合作方。金融机构常常需要多个角色共同完成项目，例如模型厂商提供底层能力，软件厂商负责业务系统，集成服务商负责部署，数据服务商负责数据治理。只比较公司规模或宣传中的“自研AI”，容易忽略真正影响项目结果的接口、数据和运维问题。

金融AI方案不能只通过演示视频判断效果，采购方应使用脱敏且接近真实业务的数据进行测试。测试内容至少包括正常样本、边界样本、错误样本、恶意输入和数🚀据缺失场景，并记录准确率、误报率、漏报率、响应时间与人工修正成本。

金融AI供应商应接受采购方对算法风险、信息安全、知识产权和服务连续性的审查。涉及自动决策、客户权益或高风险业务时，应保留人工干预、申📚诉处理、结果解释和操作留痕，不能把“模型自动生成”作为责任转移的理由。

第一步：把需求写成可验收的任务

核实杨超越相关AI内容时，应查看发布主体、发布时间、完整上下文、是否标注“AI生成”或“虚拟演示”，以及是否存在明确授权说明。涉及真人形象、声音或身份识别的内容，即使技术上可以生成，也不等于可以用于广告、金融😎推广或商业获利。

人工智能在金融领域的厂家并不只有一种类型，采购方需要先判断自己要买的是基础模型、软件平台、行业应用，还是包含实施服务的完整解决方案。