arXiv cs.AI（学术论文）
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推荐理由：该研究直面AI评估领域的方法论碎片化问题，提出的结构化流程和人类中心设计原则为业界提供了可操作的标准化评估框架，尤其对金融等高风险行业的AI系统评估具有直接参考价值。
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5月11日
11:45
本文针对当前AI评估中普遍存在的“苹果与橙子”式比较问题，提出了一种可重复的流程，将高层级AI使用用例转化为详细评估场景。该方法通过结构化的AI用例工作表（包含用例、行业、用户、预期结果、预期影响和关键绩效指标六大要素）从领域专家处获取用例，并结合LLM提示与人工审核的三阶段扩展管线，将用例扩展为107个场景。文中以美国金融服务业为例，展示了网络防御、开发者生产力、金融犯罪聚合等用例的转化过程。核心贡献在于通过人工检查点确保场景的操作基础性和人类中心设计原则，为更一致、有意义的AI评估范式提供支持。