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案例研究与证据方法

1. 项目目标

案例库的目标不是证明某家厂商“最好”,也不是把客户故事改写成宣传材料,而是为企业 AI 项目提供可检索、可核对、可迁移的落地样本。

每条案例尽量回答:

  1. 原工作流是什么,真正的业务瓶颈在哪里?
  2. 数据、知识、系统接口和组织约束是什么?
  3. AI、确定性软件和人分别承担什么责任?
  4. 方案如何进入生产流程,而不是停在演示?
  5. 采用率、效率、收入、成本或风险发生了什么变化?
  6. 哪些内容由来源明确披露,哪些是编辑归纳或推演?

2. 案例详细度

详细度用于回答“这个案例能不能支持别人理解和参考改造过程”,满分12分。六个维度各0至2分:

  1. 业务背景:是否交代原流程、瓶颈、规模和约束;
  2. 改造流程:是否说明AI如何进入真实工作,而不只是列产品名;
  3. 技术工作流:是否能还原数据、模型、规则、系统与反馈步骤;
  4. 人机与治理:是否说明人工责任、异常升级、采用或治理机制;
  5. 量化结果:是否有明确基线、周期、效率、质量、采用或经营指标;
  6. 来源可定位性:是否能直接定位到案例级原始材料。

分类规则:

详细度是可复算的编辑指标,不是项目成功评分。正文更新后运行 npm run classify:detail。

technical_reference: true 用于额外标记“技术方案参考”案例。该标识只授予技术工作流满分、且技术组件与实施步骤能够从案例级公开材料中得到支持的案例;仅靠通用模板或编辑推演补齐的架构不标记。

3. 证据等级

A级|案例级直接来源

可以直接定位到该案例的官方案例页、正式报告、演示材料、投资者材料、新闻稿或经发布方审核的脱敏案例。

A级只代表来源直接。厂商或案例发布方给出的数字仍属于来源方披露,不自动等于独立验证。

B级|官方汇总来源

来源为厂商官网、客户故事集合、企业报告或多案例材料,但链接不能直接定位到该案例,或缺少足够的案例级技术细节。

C级|可信二次材料

专业媒体、研究文章、播客或二次整理。材料应明确说明其原始依据,并尽量补充一级来源。

D级|线索待核验

只有案例名称、宣传摘要、转载或无法复核的描述。D级案例不应进入“精选”或被用于支持关键结论。

4. 证据等级不衡量什么

证据等级不表示:

5. 字段来源标注

每条案例的 analysis_boundary 分别标记:

公开材料没有披露的底层实现,不应写成确定事实。允许做业务层架构抽象,但必须标明“推演”或“混合整理”。

6. 数字与因果关系

记录结果时应区分:

只有来源明确建立因果关系时,才能写“由该项目带来”。否则应使用:

7. 来源要求

优先级从高到低:

  1. 客户或项目方的案例级原始材料;
  2. 厂商案例级客户故事、演示或正式报告;
  3. 经发布方审核的脱敏访谈案例;
  4. 官方汇总页或多案例报告;
  5. 专业二次研究;
  6. 新闻转载、播客摘要或线索页面。

每条案例至少需要一个主来源。关键数字应尽量补充页码、章节、原文位置或第二来源。

Datawhale 案例优先使用《FDE案例100》官方 PDF 的案例起始页作为主来源,并在 URL 中使用 #page= 指向 PDF 物理页码。PDF 的印刷页码比物理页码小 1(封面不编号),因此数据中同时记录 printed_page 与 pdf_page。原逐案例网页保留在 additional_sources,便于网页阅读和失效时交叉核验。

8. 独立核验

只有存在客户财报、监管文件、学术研究、第三方审计或其他独立材料时,independently_verified 才能设置为 true。

“厂商官方案例”“客户高管引述”或“发布方审核通过”都不能自动视为独立核验。

9. 更新原则