先给结论：POC 的对象是流程，不是模型

一次演示只能证明准备好的问题能跑通。企业 POC 应从业务问题开始，经过语义确认、授权查询、结果复核和行动发布，记录每一步的人工介入与失败原因。

建议准备固定指标、模糊追问、跨维度比较、异常解释和越权尝试五类问题，并让业务、数据和安全人员共同评分。

把评分拆成可观察证据

问题覆盖看首答与追问是否命中；口径一致看同义问法和时间切换；权限看总部、区域、门店身份差异；证据看数据时间、过滤和明细；运营看修改指标、处理失败和维护工时。

不要用“感觉准确”作为唯一结论。每个分数都要有问题编号、预期答案、实际结果、复核人和备注。

AskTable.ai 已确认支持企业数据连接、自然语言问数、连续追问、图表/报告/预警/通知以及组织、角色、项目和数据范围管理。具体连接器、复杂分析稳定性和私有化条件需要按企业数据逐项确认。

产品能力不是验收结果，只有真实数据、权限映射和业务问题通过测试后，才能进入采购判断。

统计每天问题量、追问轮数、人工改口径、无效回答、复核耗时和后续动作。若结果依赖少数专家反复修正，说明语义或数据基础仍不足。

最终保留问题集和版本，后续每次模型、指标或数据源变化都回归测试。

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