技術可行性（Technical Feasibility）— 20 分

技術可行性評估的是：以當前的技術能力和資源，你能成功實施這個 AI 場景嗎？

很多企業在評估技術可行性時，過度樂觀。結果發現，實際實施周期是承諾的 3 倍，成本是承諾的 5 倍。

5.1 系統整合度（7 分）

評估問題：
1. 這個場景涉及的系統之間是否有現成的集成？
– 已有 API 對接：3 分 / 需少量開發：1 分 / 完全孤立：0 分
2. DingTalk在這些系統中的覆蓋率？
– >80%：2 分 / 50-79%：1 分 / <50%：0 分
3. 是否需要跨系統數據實時同步？
– 不需要：2 分 / 需要但可異步：1 分 / 需要實時：0 分

5.2 AI 成熟度（7 分）

評估問題：
1. 這個場景的 AI 技術在行業內是否已有成熟應用？
– 有多個成功案例：3 分 / 有探索性案例：1 分 / 前沿探索：0 分
2. 你有內部 AI 技術團隊嗎？
– 有相關經驗：2 分 / 有但無經驗：1 分 / 完全依賴外部：0 分
3. 供應商在這個場景的交付經驗？
– 豐富（10+ 案例）：2 分 / 一般（3-5 案例）：1 分 / 有限：0 分

5.3 供應商能力（6 分）

評估問題：
1. 供應商能否提供明確的實施時間表和里程碑？
– 能且細節清晰：2 分 / 能但粗略：1 分 / 不能：0 分
2. 供應商是否有專職的成功經理？
– 有：2 分 / 無由銷售兼任：1 分 / 無：0 分
3. 合同中有明確的驗收標準和違約條款嗎？
– 有且雙方認可：2 分 / 有但模糊：1 分 / 無：0 分

實戰案例一：馬來西亞零售連鎖的場景選擇之路

背景：35 家門店，年營收 2.8 億馬幣。管理層提出五個候選場景：智能客服、會員營銷自動化、庫存優化、財務報銷自動化、門店排班優化。

評估結果：會員營銷 73 分，財務報銷 68 分，智能客服 65 分，庫存優化 63 分，門店排班 60 分。

決策：同時啟動會員營銷（業務價值最高）+ 財務報銷（技術可行性最高）。

結果：會員營銷 ROI 340%，財務報銷審批時間從 7 天縮短到 2 天。一年後陸續啟動其他項目。

CEO 反思：「如果當初只憑感覺選擇，我們很可能會選智能客服。通過系統評估，我們發現會員營銷的業務價值更高，這個選擇讓我們少走了兩年彎路。」

實戰案例二：香港貿易公司的錯誤選擇與糾偏

第一次選擇（智能合同審閱）：因數據質量差、流程不標準、團隊抗拒，ROI 為 -45%，失敗。

第二次選擇（訂單處理自動化）：業務價值高、數據就緒度好、流程標準化高、團隊迫切希望自動化。結果：處理時間縮短 82%，錯誤率下降 84%，ROI 達 280%。

IT 總監反思：「第一次失敗是因為從技術出發，而不是從業務出發。第二次成功是因為我們真正理解了場景優先級的邏輯。」