為什麼 78% 的企業 AI 採購決策仍然走錯方向？
根據 HFS Research 2025 年企業 AI 採購研究，78% 失敗的 AI 試點，根源都可以追溯到由示範印象主導、而非有系統評估的採購決策。模式始終一致：精緻的示範贏得了會議室，合約隨即簽下，而真正的生產落差幾個月後才浮現，那時預算已經承諾，回頭已晚。
反直覺的事實是，無論模型多麼先進，如果供應商不能在簽約之前用文字回答六條具體採購問題，那項技術都與你無關。
本文為香港企業領袖提供一套針對本地市場校準的六維度供應商評估框架。每一個維度都附帶可以索取的具體證據、需要警覺的紅旗，以及 2026 年資深企業買家實際採用的評分權重。
什麼是 AI 供應商評估框架？
AI 供應商評估框架是一份結構化的評分表，用同一套加權維度比較競爭中的 AI 供應商。重點不是孤立比較功能，而是讓供應商示範與其在你具體資料、整合、合規條件下能真正交付的成果之間的差距浮現出來。
框架繁簡不一。本文採用的六維度版本參考 Dunnixer 2026 年企業 AI 評估分析，並針對香港企業實況作出調整，涵蓋預測 90% 採購失敗結果的關鍵失敗模式。
六個維度分別是技術配合、資料與整合、治理與安全、運營模式、商業條款、可量度的業務價值。每個維度有加權分數，最終驅動採購決策的是加權總分，不是示範印象。
維度一：技術配合，供應商的 AI 真的符合你的工作流程嗎？
技術配合衡量供應商的 AI 能力是否真正匹配你想要部署的工作流程。大部分企業 AI 失敗都在這裡發生，因為示範鮮少用買家的真實文件、查詢、邊緣案例做測試。
三項具體證據能把能夠交付的供應商，從不能交付的供應商區分出來。第一，用你真實資料（而非他們的示範資料）進行的概念驗證，並在事前同意可量度的準確度目標。第二，書面披露系統使用的基礎模型，以及處理模型更新的方法。第三，透明披露哪些功能屬於平台核心，哪些依賴第三方 API（這些 API 可能隨時變更定價或可用性）。
根據 Gartner 2025 年企業生成式 AI 平台關鍵能力報告，拒絕在買家資料上做結構化概念驗證的供應商，試點失敗率高達 65%。完成結構化 POC 並同意準確度門檻的供應商，失敗率只有 22%。
維度二：資料與整合，供應商能接通你的現實嗎？
資料與整合衡量供應商的 AI 是否能真正消化你企業實際運行的資料來源、業務系統、身分驗證提供者。這個維度隱藏著最大的成本超支，因為整合工作正是企業 AI 採購中最被低估的項目。
對一家具備典型中型市場技術棧的香港企業而言，整合問題很具體。供應商是否有原生連接 Microsoft 365 且支援權限繼承的連接器？系統如何處理繁體中文與簡體中文的掃描 PDF？能否從香港中小企財務、物流仍常見的舊式 ERP 系統取入資料？50,000 份文件索引的文件化延遲時間是多少？
Deloitte AI Institute 2025 年香港調查發現，47% 的本地企業 AI 部署，整合預算超支幅度超過 80%，幾乎全部都是因為採購階段省略了資料層盡職調查。
維度三：治理與安全，供應商能通過你的合規審查嗎？
治理與安全衡量供應商的架構是否能通過約束你所屬產業的合規、資料留存、審計要求。2026 年對大部分香港企業而言，合規風險已經超越實驗風險，這令這個維度成為決勝點。
企業買家普遍要求的最低證據清單一致。資料留存確認，包括處理是否在香港、新加坡，或其他司法管轄區。SOC 2 Type II 審計報告。ISO 27001 認證。可細粒度對應到你身分驗證提供者的角色權限控制。具備保留控制的完整提示與回應審計記錄。文件化的事故回應程序。
對香港的金融服務、專業服務、醫療行政而言，個人資料條例（PDPO）的合規文件必須具體。根據個人資料私隱專員公署 2024 年關於職場 AI 的指引，供應商必須支援資料最小化、目的限制、明確同意收集，而非籠統聲稱合規。
維度四：運營模式，上線之後供應商能撐住你嗎？
運營模式衡量供應商是否具備實施紀律、支援基礎設施、以及上線後的運營能力，能讓 AI 在首階段部署完成後持續運作。這個維度是純軟件供應商與真正企業夥伴差距最明顯的地方。
三項具體證據至關重要。第一，書面的 30-60-90 日實施計劃，附明確里程碑、內部專家每週需要投入的時間、以及試點成功與失敗的明文定義。第二，附文件化香港辦公時間回應 SLA 的支援級別。第三，MLOps 成熟度，包括模型漂移監控、再訓練觸發條件、以及 AI 表現衰退時供應商的回應機制。
根據麥肯錫 2025 年 AI 現狀報告，73% 的生產 AI 系統在缺乏漂移監控下，會在上線後 90 天內出現可量度的準確度衰退。無法描述漂移監控方法的供應商，應該從短名單中剔除。
維度五：商業條款，你買的是產品還是陷阱？
商業條款衡量合約結構是否與真實價值交付方式對齊，還是讓你的企業暴露於隱性成本擴張、被鎖定、單方面調價的風險之下。大部分企業買家對這個維度評估不足，因為採購與法務團隊往往太遲才被引入。
2026 年企業 AI 合約關鍵檢查點具體如下。按人頭收費對比按用量收費，並對用量收費設上限。年度加價上限，通常封頂為 7% 或以下。資料所有權條款，確認你的資料不會用於訓練共用模型。退出條款，要求 30 日內無額外費用的強制資料匯出。SLA 違反的服務積分機制。
Forrester 2025 年企業 AI 採購分析顯示，2024 年簽署的企業 AI 合約中，41% 含有買家在簽約時未標記出的單方面調價條款。在 18 個月內，這些合約中 28% 已觸發超出初始預算假設的物質性加價。
維度六：可量度的業務價值，供應商會為數字背書嗎？
可量度的業務價值衡量供應商是否願意在合約中承諾你的財務總監可以在部署後核實的具體業務成果。拒絕做出這項承諾的供應商，本質上是出售有能力但無問責的產品，這也是企業 AI 採購失敗最常見的模式。
需要索取的證據具體。部署前對目標工作流程的基線量度，並由雙方共同確認。一個可量度門檻的目標成果，例如週期時間下降 30%，或首通電話解決率提升 15 個百分點。一個明確的量度時段，通常為上線後 90 至 180 天。錯失目標的後果，可以是服務積分、範圍調整、或商業彌補。
根據哈佛商業評論 2025 年對企業 AI 投資回報的分析，承諾以成果為基礎條款的供應商，在 24 個月留存率上比拒絕承諾者高 2.4 倍。願意承諾本身就是對底層能力具備信心的強烈指標。
六個維度如何按你的企業加權？
權重取決於應用場景及所屬產業的風險檔案。框架不是平面清單，每項採購都套用同一套權重本身就是採購錯誤。
對於高風險、面向客戶、或受監管的工作流程，2026 年香港企業典型加權為治理與安全 25%、資料與整合 20%、運營模式 20%、技術配合 15%、可量度業務價值 15%、商業條款 5%。對於合規風險較低的內部生產力工作流程，技術配合與運營模式比重上升，治理權重相應下調。
紀律在於審閱第一家供應商之前就確定權重，而非之後。根據哪家供應商領先而調整權重，是最常見的採購偏差，會產生由關係而非配合驅動的決策。
能預測 78% 試點失敗的採購紅旗是甚麼？
2025 年 HFS Research 採購失敗數據中重複出現三個紅旗。供應商在結構化評估完成前推銷時程急迫感。供應商抗拒按你的加權評分表受評，反而要求示範時間。供應商拒絕把準確度標竿、整合範圍、業務價值目標寫進合約。
任何一個紅旗就足以把試點失敗機率推高至 60% 以上。兩個或三個同時出現，機率超過 90%。這個數據跨產業、跨交易規模都一致。
紀律是程序性的，而非技術性的。把同一份招標書同時發給每一家短名單供應商，限期兩星期。在任何示範之前，先按已同意的加權評分表打分。示範只用來核實得分高的聲稱，不用來發現新能力。單是這套採購程序，根據同一份 HFS 數據，就能將試點失敗率降低約 40 個百分點。
香港企業領袖的策略結語
2026 年的企業 AI 採購已不再是技術選型工作，而是結構化的風險轉移工作，正確的框架能把失敗機率由買家轉到供應商頭上，這也是它本該歸屬的位置。以這種紀律進行採購的領袖，將在 12 個月內讓 AI 上線生產。仍憑示範印象採購的領袖，到 2028 年仍然在資助試點。
六個維度不是學術擺設。它們反映 2023 年以來數百個香港企業 AI 部署實際上演的失敗模式。懂AI的冷，更懂你的難 — UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。
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掌握框架只是起點。真正困難的工作，是將權重校準到你所屬產業、把評分表套用到實際供應商提案，並把結果轉換成董事會可用的採購建議。UD 手把手帶你完成每一步，先由免費的 AI 準備度檢查開始，把你目前的供應商景觀對應到六維度框架。
