场景编号 B-20
IT 与数据 · AI 治理
1 个系统 · 跨团队资产管理
甄别 / 度量类场景
智能体资产管理与价值度量
甄别真有效资产，度量可审计的 AI 价值——回答「我们投的 AI 到底有没有用、哪些该下线」
客户买这个不是为了有个智能体清单，是为了拿到三个答案：哪些是真有效资产、每个值多少钱（可逐条复算）、哪些该下线或合并。台账只是副产品。
100%
资产甄别覆盖率（60/60）
66.67%
价值证实率（32/48 已挂业务结果）
91.67%
版本受控率（55/60，去重后）
8.70%
甄别误判率（4/46 已复核）
⚠️ 以上为 POC 演示用假设值，非客户实测（类比基准，非对客承诺）
01你的 AI 投入，现在卡在哪一步？
点一个症状，看这个场景怎么解。
投了不知道有没有用
该下线的不敢下线
各团队重复造轮子
线上版本和登记对不上
02🔴 先说清楚：我们不用 AI 自己证明自己有价值
这一屏是本场景最重要的一屏。售前演示时主动讲，不回避——主动说反而加分。
调用量只说明「在用」，不说明「有用」
如果一个 AI 治理平台用「调用量 12 万次、活跃用户 300 人、生成 800 万字」去论证「AI 有价值」—— 这是循环论证：调用量是系统自己产生的数。 对齐 C-24 的「系统不能否定自己」——系统既不能否定自己，也不能证明自己。
所以价值度量必须挂业务系统里的业务结果，且经业务方签字确认： 未经确认的收益一律标【推断】，一分钱都不计入价值分子。
| 数据类型 | 能证明什么 | 能不能当价值证据 |
|---|---|---|
| 调用量 / 活跃用户数 / 生成字数 / 对话轮次 | 只证明「在用」 | 🔴 不能（规则 R-V6） |
| 来自 MES / ERP / OA / 工单系统 / 质检系统 / WMS 的业务结果 | 证明「有用」的前提 | 能，但还差一步 |
| 上者 + 业务方签字确认 | 证明「有用」 | ✅ 能（规则 R-V1） |
实测样本 AGT-0051：近 3 月调用 16,938 次 （比有效资产 AGT-0023 的 2,931 次多 14,007 次，约 5.8 倍）， 但它唯一的收益记录 BEN-0089（年化 ¥276,480）被业务方驳回 → 折算年化价值 ¥0，结论「待观察 · 价值未证实」。 出处：收益 BEN-0089 · 度量 VAL-0051 · 规则 R-V1/R-V6
WorkBuddy · b20-agent-asset-value
演示数据
03厂里的话，AI 听得懂
不用学指令，怎么问都行。下面是四组真实问法。
「我们投的 AI 到底有没有用？」
60 个在册智能体全部出了甄别结论（覆盖率 100%，硬红线）：
有效资产 26 ／ 待观察 16 ／ 待整改 5 ／ 建议下线 13。
48 个通过甄别门槛的资产里，32 个（66.67%）有业务方签字确认的收益——这才是能拿去汇报的数。
出处：价值度量结果 60 条 · 业务收益台账 91 条（已确认 77）
出处：价值度量结果 60 条 · 业务收益台账 91 条（已确认 77）
「那些用得很多的，为什么不算有价值？」
AGT-0051 近 3 月调用 16,938 次（比 AGT-0023 的 2,931 次多 14,007 次，约 5.8 倍），但唯一收益 BEN-0089 被业务方驳回 → 折算价值 ¥0，判「待观察」。
「待观察」是还没证实，不是证伪——给 90 天观察期，业务方确认完就进价值榜。
出处：收益 BEN-0089 · 度量 VAL-0051 · 规则 R-V1/R-V6
出处：收益 BEN-0089 · 度量 VAL-0051 · 规则 R-V1/R-V6
「有收益的那个为什么也不给价值数字？」
AGT-0034 仓储物流单据审核，登记 v1.7.2、线上实际跑 v1.8.0-rc2 →
命中 R-A2 版本漂移。它有 3 条已确认收益（BEN-0075/76/77，毛 ¥383,328），
但线上跑的不是被审核过的版本，收益不能算到这个资产头上——整改前不出价值结论，7 天内补审批。
出处：变更单 CHG-0117 · 处置 DSP-0034 · 规则 R-A2
出处：变更单 CHG-0117 · 处置 DSP-0034 · 规则 R-A2
「有团队在重复造轮子吗？」
识别出 4 组 / 9 个疑似重复建设。DUP-01 里 AGT-0007（生产制造部）与 AGT-0041（信息技术部）
都叫「生产排程数据分析」、相似度 0.91——
但两者都是有效资产（加权 62.68 / 69.16）。
所以重复只提示合并方向，不作否决：建议以 AGT-0041 为保留主体，砍哪个由业务方拍。
出处：度量 VAL-0007 / VAL-0041 · 规则 R-A4（提示通道）
出处：度量 VAL-0007 / VAL-0041 · 规则 R-A4（提示通道）
04下载演示数据源
7 个标签页、676 行模拟数据，拿去自己跑一遍。
↓ 下载 b20_agent_asset_value.xlsx
同时提供
gen_data.py 生成脚本，可改参数重新生成① 智能体资产台账60 行
② 版本发布记录210 行
③ 运行使用数据（60×3 月）180 行
④ 业务收益台账（含业务方确认）91 行
⑤ 价值度量结果60 行
⑥ 资产处置建议单60 行
⑦ 甄别与度量规则表15 行
⚠️ 全部为模拟演示数据，智能体与团队均为虚构，非任何真实企业与真实业务数据。
数据里刻意埋了各类边界样本：僵尸资产 7 个、版本漂移 3 个、未受控上线 2 个、
重复建设 4 组 9 个、价值未证实 16 个、价值不足下线 6 个、
收益记录 91 条（已确认 77 / 待确认 8 / 已驳回 6）、人工复核判为误判 4 条——保证每一条规则都有能触发它的示例。
口径写在哪
8 个指标的分子分母 + 三个分母的区别 →
甄别规则 + 反自证 + 处置闭环 →
反自证话术 / 红线 / 常见误用 →
完整 PRD →
metric-dictionary.md甄别规则 + 反自证 + 处置闭环 →
rules.md反自证话术 / 红线 / 常见误用 →
scenario-knowledge.md完整 PRD →
01-PRD/
05效果与验收口径
每个场景都写清楚结果和验收口径——不只看功能，看怎么验。
| 指标 | 演示实测 | 验收口径（怎么算） | 易错点 |
|---|---|---|---|
| 资产甄别覆盖率 | 100% | 已出四选一结论 ÷ 在册智能体（60/60） | =100% 是硬红线：59/60 要报「缺 1 项，不合格」，不报 98.3% |
| 僵尸识别准确率 | 100% | 系统判僵尸且复核确认 ÷ 已复核（7/7） | 分母＝已复核；不能由系统自判 |
| 版本受控率 | 91.67% | 非漂移 且 非未受控 ÷ 在册（55/60） | 必须去重，漂移与未受控不重复惩罚 |
| 价值证实率 | 66.67% | 有业务方确认收益 ÷ 通过甄别门槛（32/48） | 分母是 48 不是 60；分子只认「已确认」 |
| 业务结果挂钩率 | 84.62% | 已确认收益记录 ÷ 收益记录总数（77/91） | 这是反自证护栏：低于 80% 说明价值还是 IT 自己说的 |
| 处置建议采纳率 | 80.43% | 已执行 ÷ 已决策（37/46） | 分母不能用全部；「已改判」是有效决策不是失败 |
| 甄别误判率 | 8.70% | 人工复核判误判 ÷ 已复核（4/46） | ≤10%，比 C-29 比价（≤15%）严——误判是砍掉有用的资产 |
| 折算价值可复算率 | 100% | 三重独立重算零差异 ÷ 度量结果（60/60） | =100% 是硬红线；归一化集合生成器与质检器必须一致 |
⚠️ 四件最容易翻车的事，我们主动写在明处：
① 用调用量论证 AI 有价值是循环论证——本场景用 R-V1（收益须业务系统来源 + 业务方签字）与 R-V6（调用量不得作价值证据）两道闸挡住；
② 把「待观察」说成「没价值」——待观察是还没证实，不是证伪，说错一次业务方就不配合确认了；
③ 把重复建设当否决——实测两个相似度 0.91 的都是有效资产，砍掉一个就是砍掉已被验证的价值；
④ 僵尸与未受控重复计入同一个资产——版本受控率必须去重后算，不去重会算出 86.67% 的虚低值。
✅ 给老板和财务看的数，我们不用大模型口算。折算年化价值走确定性规则引擎，可复算、可审计、可逐项展开：
（基线 − 实测）× 计量基数 × 折算单价 × 12；
质检脚本会从业务收益台账独立重算三遍逐条对账（折算价值 / 甄别判定 / 加权总分），60 条零差异才放行。
折算单价为【推断】值（人工时 60 元/小时 · 周期 120 元/天·单 · 返工 1200 元/次），待客户财务/HR 口径替换。
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