发票金额校验，需要引入大模型吗？
财务希望自动检查发票总额是否等于各明细项之和，字段结构固定，计算规则明确。
- 01输入是结构化数字
- 02正确结果可以精确计算
- 03错误会阻塞员工报销
你会选择哪一种决策？
先做选择，再展开每条路径的判断。键盘按 1–3 作答。
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高风险路径
微调无法替代明确的计算逻辑，还会引入数据、训练与版本维护成本，问题却没有解决。
⚡ 评审反诘 · 技术架构师 / 风控评审人「已有确定性代码与正则能够 100% 校验的逻辑，为何要引入概率型大模型？模型偶发幻觉造成的账目差错由谁兜底？」
PM 审视：切忌盲目“为 AI 而 AI”，确定性问题坚持规则优先，高风险链路必须设置安全熔断阀。
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推荐路径
这是可以精确计算的数学规则，普通代码更便宜也更稳定，同样输入永远得到同样结果。
🎯 评审反诘 · 项目立项评审委员会「该推荐路径在保证业务确定性的同时，把大模型用在了最具杠杆价值的核心环节。如何量化并向管理层证明 ROI？」
PM 论据：以最小的工程研发复杂度锁定 90%+ 的核心诉求，风险完全隔绝在可控沙箱内，交付确定性最高。
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高风险路径
大模型会增加延迟、成本与不确定性，却没有带来规则无法提供的能力，这里不必追求智能。
⚡ 评审反诘 · 技术架构师 / 风控评审人「已有确定性代码与正则能够 100% 校验的逻辑，为何要引入概率型大模型？模型偶发幻觉造成的账目差错由谁兜底？」
PM 审视：切忌盲目“为 AI 而 AI”，确定性问题坚持规则优先，高风险链路必须设置安全熔断阀。
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该选项在实际业务中存在盲区或隐性风险。已为你自动归集，随时可前往攻坚专区专项消灭。
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能被稳定规则完整描述的问题，优先使用确定性系统。
- 01结果是否能精确计算
- 02同一输入是否必须始终同一输出
- 03模型是否带来规则无法提供的能力
PM 落地
如果你是产品经理，下一步做什么
把输入、期望输出与错误处理人写清，先排除确定性方案，再决定是否引入模型。
工业实战落地Gate 01 · 判断 AI 边界
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在《智能客服知识库与回答辅助》案例中，完整推演该阶段的事实依据、盲区核验、方案三选一与决策影响天平。