如何确定AI数据准备项目范围（RFP模板）
AI数据准备项目的实用RFP模板，逐节指导包含什么内容以及如何编写能获得有用供应商回复的需求。
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。
Turn unstructured data into AI-ready datasets — without it leaving the building.
On-premise data preparation with full audit trail. No data egress. No fragmented toolchains. EU AI Act Article 30 compliance built in.
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