# 企业 AI 就绪度自评

用十个有据可查的问题评估一项工作流，识别关键安全门槛，并生成可操作的 AI 试点清单。

> 标准页面: https://elysiatools.com/zh/tools/business-ai-readiness-assessment

- **分类:** AI Tools

- **关键词:** AI 就绪度, 企业工作流, AI 试点, 人工审核, 自我评估

## 概述

用十个有据可查的问题评估一项工作流，识别关键安全门槛，并生成可操作的 AI 试点清单。

是 = 10 分；部分做到 = 5 分；否 = 0 分。未知不计入已确认得分，但每项为可能最高分增加 10 分。得分范围为已确认得分至已确认得分加上每项未知的 10 分；覆盖率为非未知回答的比例。五个维度各含两题，每维度最高 20 分。关键门槛 Q3、Q4、Q5、Q7、Q8、Q10 必须全部为“是”：任何“否”或“部分做到”均应先补齐保障；否则只要存在未知，就应先核实证据。无阻断项且无未知时，必须同时达到至少 80 分，且每题至少“部分做到”（任何题目都不能为“否”），才可考虑试点；否则应采用人工主导的辅助方式。这是启发式门槛，并非经过验证的成功概率。

本工具仅供单项工作流自评，不是企业认证、合规建议或经过验证的成功预测。回答由用户自行提供，未经独立核实。即使达到试点条件，也须限定范围、持续监控并由人工批准；不得据此开展无人值守的高影响决策。工具不调用模型，也不收集姓名或邮箱。请求按平台常规流程处理，请勿填写机密信息。生成的报告不发起网络请求，也不持久化保存数据。

## 输入项

- **工作流名称（可选）** (text)
- **Q1. 工作流步骤是否已形成文档，并且可以重复执行？** (select)
- **Q2. 是否明确定义了异常情况和不适用的范围？** (select)
- **Q3. 数据来源是否权威、及时更新且经过核验？** (select)
- **Q4. 是否已确认数据使用权限，并尽量减少敏感数据？** (select)
- **Q5. 在产生外部影响前，是否由人工审核并批准输出？** (select)
- **Q6. 是否已测试有代表性的案例和常见错误？** (select)
- **Q7. 是否为这项工作流指定了明确的负责人？** (select)
- **Q8. 是否落实了最小权限访问和审批控制？** (select)
- **Q9. 是否定义了现状基线和可衡量的成功标准？** (select)
- **Q10. 是否记录了停止条件、人工兜底和回滚方案？** (select)

## 适用场景

- 在决定将生成式 AI 或自动化算法接入具体业务流程前进行风险自查
- 技术与业务团队讨论 AI 试点项目的可行性、人工审核机制和回滚边界时
- 梳理业务流程的标准化程度、数据使用权限以及责任归属现状

## 工作原理

- 输入工作流名称，针对流程规范、数据合规、审核机制、组织权限与容错兜底等 10 个关键问题选择状态（是、部分做到、否、未知）。
- 工具根据评分规则（是=10分，部分做到=5分，否=0分）计算确认得分及范围，并核验 Q3、Q4、Q5、Q7、Q8、Q10 六大安全门槛。
- 系统即时生成独立的 HTML 评估报告，展示维度得分、门槛阻断状态以及下一步落地准备建议。

## 使用案例

- 客服智能回复与工单初筛工作流的上线前安全审核
- 财务发票初审及核销辅助系统的权限与人工复核机制校验
- 市场营销文案草拟与素材分发流程的合规及责任人归属排查

## 常见问题

### 哪些问题属于必须达标的关键门槛？

Q3（数据来源权威）、Q4（数据权限合规）、Q5（人工审核批准）、Q7（明确负责人）、Q8（最小权限审批）和 Q10（回滚与兜底方案）为关键门槛，必须全部为“是”。

### 获得多少分才能启动 AI 试点？

须在无门槛阻断、无未知项的前提下达到 80 分以上，且所有问题均至少达到“部分做到”（不得有“否”），才建议进入受控试点。

### 如果存在“未知／尚未核验”的选项会怎样？

未知项不计入已确认得分，但会提升可能最高分上限。只要关键门槛无“否”，系统会提示必须先核验未知证据。

### 评估过程中输入的内容会被模型训练或记录吗？

不会。该工具不调用任何外部大模型，不收集个人信息，生成的 HTML 报告不发起网络请求且不持久化保存数据。

### 自评达到“受控试点”条件，能否直接进行全自动决策？

不能。自评仅针对特定单项工作流，即便是试点状态，也必须限定使用范围、保持人工介入审批，绝不可用于无人值守的高影响决策。

## 相关工具

- [AI 域名创意生成器](https://elysiatools.com/zh/tools/ai-domain-name-idea-generator): 输入品牌关键词,让 AI 生成最多 10 个创意域名,自动用 DNS 粗筛 + RDAP 复验可用性,过滤掉已注册的。面向创业者、独立开发者、品牌策划。
- [AI Prompt A/B 变体生成器](https://elysiatools.com/zh/tools/ai-prompt-ab-variant-generator): 在人设、语气/风格、输出格式和约束等维度上受控生成 prompt 的 A/B 变体，并排对比、给出启发式 rubric 评分，以及相对基线的逐词差异。在为生产选定一个之前，可复现地测试同一 prompt 在不同框架下的表现。
- [法特莱克与间歇训练生成器](https://elysiatools.com/zh/tools/fartlek-interval-workout-builder): 从一个锚点数值（5K 成绩 / FTP / 2K 成绩）生成熟练可执行的间歇或法特莱克课表卡片：热身 + 次数 × 作业 + 恢复 + 冷身，逐段给出配速/功率/桨频目标、功恢比、CR-10 RPE 分布与极化训练强度核对。
- [HRV 恢复与准备度评分器](https://elysiatools.com/zh/tools/hrv-recovery-readiness-score): 把晨间 HRV（rMSSD/SDNN）与静息心率对个人滚动基线做标准化 z 评分，结合昨夜睡眠与昨日训练 RPE 加权为 0-100 准备度分数，输出绿/黄/红三档、0.5 SD 最小有意义变化判定、基线噪声（CV）检查与强度上限训练建议。
- [SMT-LIB 2.7 / AIGER / BTOR2 形式验证编排器（CDCL + BMC + k-归纳 + Craig 插值 + IC3）](https://elysiatools.com/zh/tools/smt-smtlib-2-7-cvc5-z3-btor2-aiger-k-induction-cddr-dbg-invariant-synthesis-orchestrator): 一套完整的页内形式验证栈——无需 cvc5/Z3 二进制：SMT-LIB 2.7 脚本解析器覆盖 QF_BV + Bool 核心（FixedSizeBitVectors 算子的 Tseitin 位爆破：加减乘除取模、移位、比较、拼接/截取/扩展、ite），AIGER 读取器（ASCII aag 与二进制 aig delta 解码；输出按坏属性解释），带字级位爆破的 BTOR2 读取器，以及底座上的手写 CDCL SAT 引擎（双监视文字、VSIDS 活性、1-UIP 学习、重启）。顺序模型上运行带反例见证轨迹的有界模型检测、带唯一状态强化的 k-归纳、从反驳计算并经独立 SAT 复核后方可信任的 McMillan 式 Craig 插值，以及带前驱立方阻塞的 IC3/PDR-lite 帧循环。
- [多语言拼写检查器](https://elysiatools.com/zh/tools/spell-checker): 高级多语言拼写检查器，支持14种语言的拼写检查、语法纠正、语境建议和写作改进
- [AI背后的故事生成器](https://elysiatools.com/zh/tools/ai-behind-story-generator): 为产品、服务和创新生成全面的幕后故事。发现我们日常使用事物背后的迷人旅程、技术架构、商业模式和人文故事。
- [Reddit 舆情研究 AI](https://elysiatools.com/zh/tools/reddit-search-research): 围绕主题扩展多语言关键词，检索公开 Reddit 讨论，整理证据、主题、情绪和谨慎结论。

## 示例

- [Android Java 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-java): Android Java 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
- [Android Kotlin 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-kotlin): Android Kotlin 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
- [Web Python 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-python): Web Python 图像处理示例，使用 PIL/Pillow 包括读取、保存、缩放和格式转换
- [Web Rust 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-rust): Web Rust 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换