如何确定AI数据准备项目范围（RFP模板）

弱的RFP得到弱的回复。这个模板专门为AI数据准备设计，而非通用IT采购。

第1节：项目概述

告诉供应商你试图完成什么以及为什么。包含组织背景、AI项目状态、业务目标和触发原因。

强示例：

"我们是一家中型保险公司（2,000名员工，15个州），为理赔处理模型准备训练数据。我们有8年混合格式的历史理赔文档。初始试点使用原始数据产生了不可接受的模型准确率。"

第2节：数据描述

最重要的章节。包含数据类型、数量、当前格式、质量评估、源系统、敏感数据、样本可用性。

第3节：合规要求

明确说明合规要求。包含监管框架、数据处理限制、审计要求、访问控制要求。

第4节：流水线要求

描述流水线需要做什么，而非技术上如何工作。包含摄入、清洗、标注、转换、导出、质量要求。

第5节：部署约束

在哪里以及如何运行解决方案。包含部署模式、基础设施、网络、集成、可扩展性。

第6节：集成要求

数据准备流水线如何融入更广泛的技术栈。

第7节：时间线和里程碑

要现实。激进的时间线导致偷工减料。

第8节：评估标准

告诉供应商你将如何评估他们的提案。建议权重：技术方案30%、部署模型适配20%、实施计划20%、定价15%、参考15%。

强RFP vs 弱RFP

强RFP： 用具体信息描述实际数据、明确说明合规要求、提供评估标准和权重、提供数据样本、现实的时间线。

弱RFP： 模糊描述数据、列出功能但没有使用上下文、省略合规要求、不切实际的时间线、无评估标准。

如果Ertas在你的评估名单上并且你想进行RFP前对话，预约发现电话。