德国AI供应商与模型尽调评分表：采购前核对哪些证据

结论先行：AI采购评分表应区分“供应商已经提供证据、承诺以后提供、企业自行验证、完全未知”。德国买方需要核对法律主体、供应链角色、模型与数据来源、性能限制、AI Act资料、个人数据处理、安全、服务连续性、知识产权和退出。权重应随用例风险调整，任何关键否决项都不能被低价格或高平均分抵消。

核对供应商与服务边界

记录签约主体、母公司、欧盟联系人、分包商、云平台、模型提供者和实际支持地点。要求架构图说明产品包含哪些自研、开源与第三方部分。

把演示功能、订阅版本和合同服务逐项对应，防止销售展示不在采购范围。财务稳定、保险和关键人员是连续性线索，但仍要有可执行的服务和退出安排。

询问模型版本、训练与微调概况、适用与限制、德国业务语言表现、评估方法、红队测试、已知失败和更新策略。供应商应说明哪些指标来自实验室，哪些来自类似生产场景。

企业用自己的代表性测试集独立复核，不接受精心挑选的演示。评分分开质量、鲁棒、公平、安全和可解释支持；对高后果错误设置最低门槛而非平均排名。

要求供应商说明其角色、系统分类、通用模型接口、技术文件、使用说明、日志、人工监督、事件与上市后管理支持。若声称不适用或低风险，应提供事实与条文依据。

证书或声明必须对应当前产品、版本和用途。下游买方仍要完成自身部署者或提供者义务；供应商拒绝提供关键资料时，记录为可上线性缺口而不是普通商务扣分。

问清输入、输出、提示、反馈和遥测是否保存、用于训练或由人工查看，列数据区域、子处理者、跨境、删除与客户控制。安全部分覆盖身份、加密、隔离、漏洞、测试和事件通知。

数据处理协议、传输机制、审计报告和技术配置交叉核对。声明“GDPR compliant”或“不会训练”必须落到合同和产品设置，并通过日志或管理控制验证。

记录可用性、容量、延迟、支持、版本变更、退役、修复和重大事件沟通。成本模型包含用量、峰值、专属环境、集成、审计、人工复核和替代模型。

按增长、服务中断、涨价和模型质量下降情景测试。最低报价只有在相同服务与风险边界下才可比较；未计入迁移与内部人力的报价不进入董事会基线。

合同明确用途、数据、知识产权、资料提供、审计、变更通知、事故协作、责任、终止和迁移。关键条款由供应商实际技术能力支持，销售方不能承诺其上游无法做到的删除或版本锁定。

做一次数据和配置导出演练，评估替代接口与过渡期。评分表输出接受、附条件接受、重新谈判或淘汰，并保存例外批准；用例变化后重新计算，不让一次采购评审永久有效。

本工具依据AI供应商身份、模型来源、监管资料、数据安全、服务运营、经济性和退出证据设计字段、证据等级和责任人。AI Act、数据保护、网络安全及采购资料已于2026年7月24日核对；表格只支持治理决策，不会自行完成法律分类、技术验证或供应商审计。

使用边界：评分不代替合同谈判、独立测试或审计，供应商品牌与认证数量不能直接转换为低风险。所有状态必须有真实文件、测试或负责人确认，未知事项保持未知，不用评分表制造虚假的合规或投资确定性。