看演示会让人产生"我们能提高效率"的错觉,但真正决定律所会不会后悔的,是销售不愿意回答的那几个问题。

一、为什么演示做得好的那家,往往答不清你的问题?

先解释一个反直觉的现象:演示越精彩的供应商,真实技术底座往往越薄。

因为演示通常是一个精心挑选的场景——一份格式工整的合同、一个已经整理好的案由、一段没有歧义的事实。

而真实工作的输入是乱的:扫描件、手写批注、格式混乱的表格、前后矛盾的当事人陈述、跨年份的往来邮件。

演示里"能力强"和实际"能用"之间,往往隔着的就是你手上数据的脏程度。

所以我的判断标准是:如果对方在演示环节主动问你手上的材料长什么样、格式规不规范、扫描质量如何——这是好信号。因为这说明他知道真实场景长什么样。

反过来,如果对方只关心"您团队多少人""预算多少""现在用哪家"——他关心的不是你的问题,是你的钱包。

二、六个必须问出口的问题

我不给清单式的采购指南,只给这六个问题。因为前五个供应商都会答,第六个才是真正的分水岭。

第一问:数据留存和删除。

我传进去的东西,你们存多久?存在哪?能谁能访问?我要求删除的时候,多久删完?有没有书面流程?

第二问:是否用于模型训练。

会不会用我的数据训练你们的模型?包括人工标注的改进?包括客服排查问题时的人工查看?

第三个问题最容易得到一个模糊的回答,所以我加一句追问:"如果你们要人工查看我的数据来排查问题,需要我授权吗?"

第三问:数据在不在你们的模型里。

如果我们换一家供应商,你们能不能把我们之前上传的数据完整拿回来,还是只导出我们的结果、不给原始数据?

这个问题决定了一件事:你有没有随时走的能力。

第四问:日志和审计。

我们的使用记录能不能导出?保存多久?如果出了错,我能查到是谁在什么时候让它做了什么吗?

第五问对我们律所尤其重要。没有日志,等于无法向客户交代,也无法向自己交代。

第五问:发生数据泄露时的责任。

如果因为你们的原因导致数据泄露,合同怎么赔?赔偿范围包括通知成本、监管处理、律师费吗?举证责任在谁?

第六问:合同里写不写。

这六个问题里,前五个是关于产品的,第六个是关于对方愿不愿意被约束的。

如果一家公司的销售在这六个问题上全部口头作答、正文只字不写,那我的建议很直接:不要买。

原因不是它有问题,是它没有准备好被使用在严肃的场景里。一家不愿意把话说进合同的公司,出了事的时候它的行为模式是可预测的。

三、"我们不训练"这句话,要追问到哪一层?

这是我觉得最需要单独讲的一个点,因为它最容易被一个词糊弄过去。

供应商说"我们不训练",可能是下面这几种完全不同的情况:

这四句话听起来都像"我们不训练",但风险完全不同。

尤其第三种和第四种,是最容易出事的:你在自助界面里漏点了一个开关,数据就进了训练集。

所以我给的追问是三层:

三层都不满足,我的结论是:这家的风险敞口不适合放客户材料。

四、本地部署和云端,怎么选才不靠感觉?

这个问题被讨论得很多,但很多人问错了方向——他们在比性能。

我建议只问一个问题:我要传的东西里,有没有不能离开律所控制范围的?

如果有,答案基本是确定的。

具体一点,可以做个清单,把你打算让 AI 处理的东西分三类:

第一类走云端,通常没什么问题。第二类要看具体情况。第三类不要走云端,这不是技术问题,是职业操守问题。

这个清单我建议写下来,因为口头判断会随心情变,纸面的不会。

而且这张清单还有一个副产品:它会强迫你把"到底哪些材料敏感"想清楚,这个思考过程本身就是有价值的。

五、要不要让法务介入,什么时候介入?

我的建议是要,但时点在签合同前,不是出事后。

而且我不认为律师需要懂技术。这里需要的只是确认三件事:

这三点纯靠阅读就能判断,不需要技术背景。

我反而建议不要让技术出身的人审这件事——他们容易一头扎进"加密算法够不够强"这类细节,而真正决定风险的是"他们能看多久、能不能拿去做训练"这类条款问题。

最后

采购 AI 工具这件事,我看到的失败大多不是选错了工具,而是在需求还不清楚的时候就开始比价。

比价的前提是你知道自己要什么。而"知道自己要什么"的第一步,恰恰是把第六个问题问出口。

所以我的建议是:先把这六个问题打印出来,六个都问,问完再谈价格。

顺序反了的话,你比较的就是两个演示,而演示是销售最擅长的领域。

有一家销售能把十份合同分析得比另外一家漂亮十倍,这不代表它的条款对你更有利,只代表它更懂得挑样本。

而你要的是后者。

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