先回到真实任务
NIST AI Risk Management Framework 及生成式 AI 资料把风险管理拆成治理、映射、度量和管理，适合服务商把模糊的 AI 风险改写成交付清单。
垂直 AI 服务不要只承诺效率，应把数据来源、输出限制、人工复核、失败责任、监控方式和复查周期写成客户能验收的项目。
案例还不是市场
这条信号的价值在于拆清真实任务、交付物和验收标准，而不是只展示一个案例。
先核对交付边界
- 把风险项映射到场景、证据、负责人和复查频率
- 先选一个服务场景验证输入、交付物、验收标准和人工复核，不要把信号提前包装成完整服务线
哪些还要核验
只讲能力不讲风险，会让试点难以进入采购和长期续费。原始来源保留在文末，方便把公告事实、证据和本站判断分开看。