3.2 项目筛选与可行性评估
项目筛选的必要性
不是所有项目都值得接
不好的项目 = 亏钱 + 损口碑 + 消耗团队精力
筛选项目的本质：用20%的精力过滤，避免80%的坑
评估维度清单
一、客户维度（40%权重）
| 评估项 |
评估问题 |
权重 |
| 决策人靠谱度 |
关键决策人是否懂业务、有话语权？ |
10% |
| 配合意愿 |
客户方是否愿意投入人力配合？ |
15% |
| 付费能力 |
客户是否有预算支撑项目？ |
10% |
| 价值观匹配 |
客户对AI的预期是否合理？ |
5% |
二、项目维度（40%权重）
| 评估项 |
评估问题 |
权重 |
| 场景清晰度 |
需求是否清晰可界定？ |
15% |
| 数据可行性 |
是否有足够数据支撑AI？ |
10% |
| 技术可行性 |
当前AI能力是否能解决？ |
10% |
| 效果可衡量 |
能否定义可量化ROI？ |
5% |
三、商业维度（20%权重）
| 评估项 |
评估问题 |
权重 |
| 项目利润 |
报价是否覆盖成本+合理利润？ |
10% |
| 战略价值 |
对公司品牌/案例是否有价值？ |
5% |
| 可复制性 |
能否形成可复用的解决方案？ |
5% |
项目评分表
| 评估项 |
得分（1-5） |
加权得分 |
| 决策人靠谱度 |
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| 配合意愿 |
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| 付费能力 |
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| 价值观匹配 |
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| 场景清晰度 |
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| 数据可行性 |
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| 技术可行性 |
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| 效果可衡量 |
|
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| 项目利润 |
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| 战略价值 |
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| 可复制性 |
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|
| 总分 |
|
/5.0 |
决策标准：总分≥4.0 推荐接；3.0-4.0 谨慎接；<3.0 不接
六大红灯（遇到即放弃）
| 红灯 |
说明 |
| 🔴 客户说"AI要解决一切" |
预期失控，注定失败 |
| 🔴 客户不愿意投入人力 |
交付方孤军奋战，必死 |
| 🔴 没有任何数据积累 |
数据基础为零，AI无法落地 |
| 🔴 竞标多轮，价格极低 |
要么是陷阱，要么没有利润 |
| 🔴 内部政治复杂，多方博弈 |
FDE被当枪使 |
| 🔴 项目范围随时可能取消 |
需求不稳定，风险不可控 |
可行性评估清单
AI技术可行性自检
□ 是否有明确的输入？（如：文档、对话、数据）
□ 是否有明确的输出？（如：答案、分类、推荐）
□ 是否有足够的高质量训练/参考数据？
□ 当前大模型能力是否能达到基本准确率？（>80%）
□ 错误答案的容忍度如何？（容错空间）
□ 是否有合规风险？（数据隐私/内容合规）
商业可行性自检
□ 客户是否明确表示愿意付钱？
□ 预算范围是否覆盖FDE的合理利润？
□ 项目周期是否合理？
□ 是否涉及第三方（集成商/云厂商）配合？
□ 是否有明确的验收标准？
□ 是否有退出条款保护FDE？
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