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下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。

排查表

现象处理办法
输出引用了不存在的条款或文献只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。
从业者担心责任问题明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。
数据合规审批卡住提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。
识别模型在新场景失效补充新场景的标注数据重新评估。
客户误以为是专业意见在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。

通用排查顺序

  1. 确认账号、额度和网络状态正常。
  2. 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
  3. 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
  4. 查看官方状态页或更新日志。
  5. 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。

用标准任务做对照测试

资料检索与摘要

适用情况：手头有一个专业问题时。

检索与这个问题相关的权威资料，给出摘要并附出处，明确区分「资料原文结论」与「推论」。

验收标准：区分原文与推论。

补充练习

客户沟通稿

适用情况：手头有一个需要向客户解释的专业问题时。

用非专业人士能理解的语言解释这个问题，避免给出绝对化承诺，并提醒客户需要专业人士最终确认的部分。

交付前确认：没有绝对化承诺。

合规清单

适用情况：手头有一项业务流程时。

针对这项流程列出需要关注的合规检查点，每项注明依据类型（法规 / 行业标准 / 内部制度）以及需要向谁确认。

验收标准：注明了确认对象。

常见问题：输出引用了不存在的条款或文献

只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。

常见问题：从业者担心责任问题

明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。

常见问题：客户误以为是专业意见

在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。

概念补充：免责声明

说明 AI 输出仅供参考、不构成专业意见的提示。

概念补充：人在回路

关键判断必须由有资质的人员确认。

适合人群：财务人员

财务人员可以用 AlphaSense 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 AlphaSense 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 AlphaSense 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

注意事项

本文基于 AlphaSense 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 AlphaSense 的数据处理条款，再决定能否使用。

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