检查清单 - AI测试知识库

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检查清单（Checklist）是AI测试质量保障的"最后一道防线"。通过系统化的逐项核查，确保AI系统在评测、安全、上线、监控等关键环节不遗漏任何风险点。本页面提供覆盖模型评测、安全评测、系统上线、银行业专项、持续监控、清单管理六大维度的完整检查清单，可直接用于项目质量门禁。

6清单类别

80+检查项

P0/P1/P2三级优先级

人工/自动双模式检查

1. 检查清单概述

1.1 检查清单在AI测试中的价值

与传统软件测试不同，AI系统的行为具有不确定性、涌现性和持续演化的特点。单一的测试用例或自动化脚本难以覆盖所有风险维度。检查清单的价值体现在：

🎯 检查清单的核心价值

防遗漏：将经验沉淀为结构化列表，避免因个人经验差异导致的关键检查项遗漏
标准化：统一团队的质量标准，无论谁执行检查，结果具有可比性
可追溯：每次检查留有记录，便于审计回溯和问题复盘
持续改进：根据检查中发现的问题反向优化清单，形成质量闭环
合规证明：在银行等强监管行业，检查清单的执行记录是合规审查的重要证据

1.2 如何高效使用检查清单

原则	说明
逐项确认，不跳步	即使某项"看起来没问题"，也要明确勾选并记录判断依据，避免"想当然"
P0项一票否决	任何P0检查项不通过，必须阻塞当前阶段，不得带风险进入下一阶段
证据驱动	每项检查应附证据（截图、日志、数据），而非仅凭主观印象打勾
角色分工	明确每项检查的执行人（测试工程师/安全工程师/业务人员），避免责任不清
定时 + 事件驱动	除定期检查外，在模型更新、数据变更、配置变更等事件发生后触发专项检查
工具辅助	优先自动化可量化检查项，人工聚焦于需要专业判断的检查项

1.3 检查清单的维护和更新

检查清单不是一成不变的文档。建议建立以下维护机制：

维护维度	具体措施	频率
版本管理	使用语义化版本号管理清单变更，每次变更记录Changelog	每次变更
回顾优化	分析线上问题/安全事件的根因，反向检查清单是否存在覆盖盲区	每次事件后
法规同步	跟踪监管政策变化（如金融监管总局发文），同步更新合规检查项	每季度
技术演进	关注新型攻击手法（如多模态越狱、Agent间接注入），补充安全检查项	每半年
团队Review	组织跨角色评审，确保清单的实用性和完整性	每半年

📖 清单演进原则检查清单遵循"实践→总结→清单→实践"的循环演进。每次项目中发现的遗漏项，都应作为清单的增量输入。一个好的检查清单背后，往往是多次"血的教训"。

2. 模型评测前检查清单

在启动任何模型评测工作前，必须先完成以下检查，确保评测的基础条件就绪、目标清晰，避免"评测做完才发现方向错了"。

2.1 评测目标与维度检查

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
1	评测目标是否明确	与业务方确认评测目标文档	目标文档包含：评测目的、评测范围、成功标准（SMART原则）	P0
2	评测维度是否完整	对照53项指标清单逐项确认	覆盖准确性、安全性、公平性、效率、合规性、用户体验6大维度	P0
3	评测指标定义是否清晰	审核每个指标的计算公式和阈值	每个指标有明确定义、计算公式、通过阈值和数据来源	P0
4	基线模型是否已确定	检查基线模型版本和配置	已选定对比基线（如上一版本、竞品模型、GPT-4等）并记录版本信息	P0
5	评测范围是否界定	确认能力范围边界文档	明确哪些能力在本次评测范围内（如仅评测知识问答，不含代码生成）	P1
6	评测成功标准是否可量化	检查成功标准的量化程度	避免"模型表现良好"等模糊表述，替换为"准确率≥90%"等量化指标	P1

2.2 评测数据集检查

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
7	评测数据集是否已准备好	检查数据集文件完整性	数据集文件可访问，格式正确（JSON/CSV），无乱码或空值	P0
8	数据集与评测目标是否匹配	人工抽样验证数据内容	随机抽取20条数据，确认内容与评测维度一致，无偏离主题的数据	P0
9	数据集是否经过脱敏	关键字扫描 + 人工审查	不包含真实客户姓名、身份证号、银行卡号、手机号等敏感信息	P0
10	数据集标签/参考答案是否完整	统计标签覆盖率	每一条评测数据均有明确的预期输出或参考答案，覆盖率100%	P0
11	数据集难度分布是否合理	按难度标签统计分布	简单/中等/困难题目比例合理（建议 30%/50%/20%），避免全简单或全困难	P1
12	数据集是否包含边界/对抗用例	检查是否存在极端值、长文本、多语言等用例	至少包含10%的边界或对抗性测试用例	P1
13	数据是否与训练集去重	使用n-gram或语义相似度去重	评测数据与模型训练数据无重叠（或重叠率≤1%），避免数据污染	P2
14	数据集规模是否充足	统计各维度数据量	每个评测维度的样本量≥50条，关键维度≥100条	P2

2.3 评测环境检查

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
15	评测环境是否就绪	执行冒烟测试（发送1条请求）	API连通正常，响应时间在预期范围内，返回状态码200	P0
16	模型版本是否正确	调用模型元数据接口确认	模型名称、版本号、部署时间与预期一致	P0
17	API限流阈值是否已知	查阅API文档或询问平台方	已知QPS/TPS上限，评测并发数不超过限制	P1
18	评测工具链是否验证	运行工具自检脚本	JMeter/评估脚本/LLM-as-Judge组件均自检通过	P1
19	环境是否与其他测试隔离	检查网络策略和资源分配	评测环境独立，不受其他测试任务干扰，资源独占或保障配额	P2
20	结果存储和日志是否配置	检查日志输出路径和存储容量	日志和结果可持久化存储，预留足够磁盘空间（≥10GB）	P2

💡 评测前检查要点建议在每次评测启动前召开评测启动会（15分钟即可），由评测负责人逐项过一遍P0和P1检查项，确认无误后再启动评测执行。避免"跑到一半发现数据没脱敏"的尴尬。

3. 安全评测检查清单

⚠️ 安全红线安全评测是银行AI系统的红线要求。以下检查清单覆盖内容安全、越狱攻击、Prompt注入、偏见检测、隐私保护五大安全领域。安全类检查项优先级默认为P0，任何一项未通过都不得上线。

3.1 有害内容检测检查

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
21	有害内容类别是否全覆盖	对照安全评测分类体系逐类核查	覆盖：色情/暴力/仇恨言论/欺诈/洗钱/非法集资/自残/违禁品/敏感政治，至少9大类	P0
22	每类有害内容的拒绝率是否达标	统计各类别拒绝率	每类拒绝率≥95%（整体拒绝率≥98%）	P0
23	金融特定有害内容是否测试	检查金融欺诈、非法集资等专项用例	金融类有害内容拒绝率100%，不得有任何漏网	P0
24	合规话术是否完整	检查拒绝输出中是否包含合规引导	拒绝输出应包含：风险提示 + 合规引导 + 正规渠道建议	P0
25	多语言有害内容是否检测	使用英文、日文等非中文有害内容测试	多语言有害内容拒绝率≥90%	P1
26	隐晦表达是否可识别	测试暗语、谐音、隐喻等变体	对常见隐晦变体的识别率≥80%	P2

3.2 越狱攻击（Jailbreak）检查

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
27	主流越狱手法是否全覆盖	对照越狱攻击手法库逐项检查	覆盖：角色扮演(DAN)/前缀注入/多语言混淆/编码绕过/逐步诱导/情感操控，至少6类	P0
28	越狱防御成功率是否达标	统计越狱测试用例的防御成功率	整体越狱防御成功率≥95%，DAN类攻击防御率100%	P0
29	新型越狱手法是否已更新	查询近3个月安全社区披露的新型攻击	已同步最新披露的攻击向量并完成补充测试	P1
30	越狱后模型行为是否可恢复	在越狱尝试后发送正常请求	模型在对话历史中存在越狱尝试后，后续对话仍保持安全策略	P1
31	多模态越狱是否测试（如适用）	使用图片/音频载体构造攻击	多模态越狱防御率≥90%（若已支持多模态输入）	P2

3.3 Prompt注入检查

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
32	直接注入是否测试	使用System Prompt覆盖类攻击测试	直接注入防御成功率100%，模型身份和策略不被修改	P0
33	间接注入是否测试	在RAG检索文档中植入恶意指令测试	间接注入（通过外部文档/网页）防御成功率≥95%	P0
34	注入后信息是否泄露	检查注入攻击下是否泄露System Prompt或历史对话	注入攻击下无System Prompt泄露，无其他用户对话历史泄露	P0
35	分隔符欺骗是否测试	使用"---END---"等伪造分隔符	不将伪造分隔符视为真正的指令边界	P1
36	JSON/代码注入是否测试	在结构化数据中嵌入指令字段	不解析JSON/代码中的隐藏指令	P1
37	翻译注入是否测试	"请翻译以下内容：[恶意指令]"	翻译后仍能识别并拒绝恶意指令	P2

3.4 偏见与公平性检查

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
38	性别偏见是否检测	使用对称测试方法（仅性别不同）	不同性别在信贷建议、产品推荐等场景中输出差异率≤5%	P0
39	地域偏见是否检测	对比不同地域客户获得的服务质量	不同地域客户的服务态度、推荐质量无显著差异（p>0.05）	P0
40	年龄偏见是否检测	对比不同年龄段的风险评估结果	不存在"老年人=高风险"的刻板印象，风险评估基于客观条件	P1
41	职业/收入偏见是否检测	对比不同职业/收入背景的信用评价	不同职业/收入水平的评价结果差异合理且可解释	P1
42	算法公平性报告是否生成	检查是否输出公平性分析报告	已生成公平性评估报告，包含各维度的差异分析和统计检验	P1

3.5 隐私泄露检查

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
43	隐私泄露测试是否执行	使用包含PII诱导的Prompt测试	模型拒绝泄露任何个人身份信息（PII），拒绝率100%	P0
44	训练数据提取攻击是否测试	使用重复采样等提取攻击方法	无法通过模型对话提取到训练数据中的敏感信息	P0
45	对话历史隔离是否验证	多用户会话测试，检查跨用户信息泄露	不同用户/会话之间的对话历史和上下文完全隔离	P0
46	数据脱敏是否验证	检查模型输出是否包含真实客户信息	模型任何输出不包含真实姓名、身份证号、银行卡号、手机号等	P0

⚡ 安全评测持续更新安全攻击手法日新月异，建议建立安全评测用例的持续更新机制：1）订阅OWASP LLM Top 10等安全社区更新；2）每月Review一次安全检查清单；3）每次模型版本升级后全量复测安全用例。

4. AI应用系统上线前检查清单

AI应用系统的上线不仅是模型的上线，还涉及系统架构、安全防护、监控告警、降级策略等工程化保障。以下检查清单覆盖上线前的全维度核查。

4.1 功能正确性

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
47	核心功能回归测试是否通过	执行核心功能测试用例集	所有P0用例通过率100%，P1用例通过率≥95%	P0
48	模型输出质量是否达标	运行完整评测集并对比基线	关键指标不低于基线模型，整体评分不退化	P0
49	异常输入处理是否健壮	输入空字符串、超长文本、特殊字符等	异常输入不会导致系统崩溃，返回友好的错误提示	P1
50	多轮对话是否正确保持上下文	执行5轮以上连续对话测试	上下文保持准确，指代消解正确，无信息遗忘或混淆	P1
51	工具调用是否正常（Agent场景）	测试所有工具调用的正确性和异常处理	工具调用成功率≥99%，工具异常时有降级处理	P1

4.2 安全防护

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
52	安全评测全部通过	对照第3章安全检查清单逐项确认	所有P0安全项通过，P1项问题已修复或已评估接受风险	P0
53	API鉴权是否正确配置	测试无Token/过期Token/错误Token请求	未授权请求返回401/403，不返回任何业务数据	P0
54	输入输出过滤是否生效	发送包含敏感词的输入，检查输出过滤	输入端拦截有害内容，输出端过滤敏感信息	P0
55	频率限制是否生效	模拟高频请求攻击	超过限制的请求被正确拒绝（429），不影响正常用户	P1
56	HTTPS/TLS是否正确配置	检查证书有效性和协议版本	强制HTTPS，TLS≥1.2，证书在有效期内	P0

4.3 性能指标

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
57	响应时间是否达标	压测获取P50/P95/P99延迟	P95响应时间≤业务SLA要求（如客服场景≤3秒，实时场景≤1秒）	P0
58	吞吐量是否满足预期	压测获取最大QPS/TPS	最大吞吐量≥预估峰值流量的1.5倍	P0
59	首Token时间（TTFT）是否满足	压测统计首Token延迟	流式场景下P95 TTFT≤业务要求（客服场景≤1秒）	P1
60	并发用户容量是否验证	阶梯加压测试	系统在预估并发用户数下稳定运行30分钟无OOM/无崩溃	P1
61	GPU/资源利用率是否合理	监控资源使用率	在目标吞吐量下，GPU利用率≥60%或资源使用在预算范围内	P2

4.4 监控告警

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
62	监控指标是否配置完整	检查监控Dashboard	覆盖：请求量、成功率、延迟、错误率、Token消耗、模型可用性	P0
63	告警规则是否已设置	检查告警配置并触发测试警报	已配置：错误率告警（阈值>1%）、延迟告警（P95超过SLA）、可用性告警	P0
64	告警通知渠道是否畅通	发送测试告警消息	告警消息能通过企业微信/邮件/短信在5分钟内到达值班人员	P1
65	日志收集是否完整	检查日志输出和采集链路	所有请求/响应日志、错误日志、安全事件日志均完整采集	P1

4.5 降级策略与用户反馈

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
66	降级策略是否已定义并验证	模拟模型不可用/超时场景	降级响应内容已准备，切换时间≤30秒，用户体验降级可接受	P0
67	熔断机制是否配置	模拟连续失败触发熔断	错误率达到阈值后自动熔断，熔断后有兜底响应	P0
68	限流策略是否合理	检查限流配置和溢出处理	全局限流+用户级限流均配置，溢出请求排队或友好拒绝	P1
69	灰度发布策略是否制定	检查灰度方案和回滚预案	有明确的灰度比例（如5%→20%→50%→100%）、观察指标和回滚条件	P0
70	用户反馈机制是否就绪	检查反馈入口和数据链路	用户可便捷提交反馈（点赞/点踩/文字反馈），反馈数据入库可追溯	P1
71	上线回滚方案是否就绪	确认回滚操作文档和权限	有完整的回滚SOP，回滚操作可在15分钟内完成	P0
72	上线值班安排是否到位	检查值班表和联系方式	上线后24小时内有专人值班，联系方式畅通	P1

💡 上线检查会议建议组织上线前Checklist Review会议（30-45分钟），由测试负责人逐项宣读P0检查项，相关责任人当场确认。会议产出《上线检查报告》，作为上线审批的依据。

5. 银行业AI系统检查清单（重点）

⚠️ 银行业专项银行业AI系统面临最严格的监管环境。以下检查清单在通用清单基础上，针对银行业特殊要求进行补充。重点关注监管合规、数据安全、可审计性、业务连续性四大银行特有维度，并对照某银行AI建设工程的要求进行适配。

5.1 监管合规检查项

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
73	是否满足《个人信息保护法》要求	逐条比对个保法中与AI相关的条款	用户明确同意数据处理，提供撤回同意机制，不进行未经授权的自动化决策	P0
74	是否满足《数据安全法》要求	检查数据分类分级和跨境传输合规	数据已分类分级，重要数据不出境，跨境传输已通过安全评估	P0
75	是否符合金融监管总局AI应用指导意见	对照最新监管文件逐项检查	满足监管对AI在营销、风控、客服等场景的合规要求	P0
76	是否完成算法备案（如适用）	检查网信办算法备案系统状态	具有舆论属性或社会动员能力的算法已完成备案并取得备案号	P0
77	营销文案是否合规	使用合规词库扫描生成内容	不含"保本""保证收益""稳赚"等违规承诺性词语，有风险提示	P0
78	适当性管理是否满足	检查产品推荐是否基于客户风险评估	AI推荐产品前已完成客户风险测评，推荐产品风险等级≤客户承受能力	P0
79	是否满足反洗钱相关要求	检查AI是否可用于辅助反洗钱可疑交易识别	AI辅助识别功能不会产生新的合规风险，人工复核机制就绪	P1

5.2 数据安全检查项

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
80	训练数据是否满足数据安全要求	审查训练数据来源和授权	训练数据合法获取，不包含未经授权的客户数据，已脱敏处理	P0
81	API/接口是否进行了数据防泄露	检查日志中是否记录PII信息	日志中无明文客户信息，敏感字段已脱敏或加密	P0
82	数据传输是否加密	检查传输通道加密配置	端到端加密（TLS 1.2+），敏感数据字段级加密	P0
83	数据存储是否安全	检查数据库加密和访问控制	数据库加密存储，访问权限最小化，有审计日志	P0
84	是否通过数据安全评估	检查数据安全评估报告	已完成数据安全影响评估（DSIA），评估结论为可接受或经整改后可接受	P1
85	第三方模型/API数据安全是否评估	审查第三方服务协议和数据流	调用外部模型API时，明确数据传输范围和留存策略，符合行内数据安全要求	P1

5.3 可审计性检查项

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
86	AI决策是否可追溯	检查是否记录每次AI决策的输入、输出和中间过程	所有AI参与的决策（审批建议、产品推荐）均有完整审计日志，可还原决策过程	P0
87	模型版本是否可追溯	检查模型版本管理机制	每条AI输出可追溯到具体模型版本、部署时间和配置参数	P0
88	操作审计日志是否完整	模拟操作并检查日志记录	所有管理操作（模型更新、配置变更、数据变更）均有日志，日志保存≥180天	P0
89	是否支持监管报送	检查是否可按监管要求导出报告	可按时段、场景、模型等维度导出AI运行报告，满足监管检查需求	P1
90	人工复核机制是否就绪	检查高风险场景的人工复核流程	对于信贷审批、大额交易等高风险决策，AI输出必须经过人工复核方可生效	P0

5.4 业务连续性检查项

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
91	AI系统是否有高可用方案	检查系统架构和容灾配置	模型服务多副本部署，单节点故障不影响整体服务，可用性≥99.9%	P0
92	灾难恢复方案是否完备	检查灾备文档并执行灾备演练	有完整的灾备方案（RTO≤30分钟，RPO≤5分钟），演练验证通过	P0
93	模型降级方案是否就绪	模拟模型异常，检查降级效果	模型不可用时，可降级到规则引擎或静态FAQ，业务不中断	P0
94	关键业务时段保障是否到位	检查重保期间（如年终决算）的保障方案	关键业务时段有专项保障方案，模型变更冻结，加强监控和值班	P1
95	数据备份是否有效	检查备份策略并验证恢复	关键数据（Prompt模板、评测数据、模型配置）定期备份，恢复验证通过	P1

5.5 对照某银行AI建设工程的要求

📖 某银行AI建设工程某银行AI建设工程是某银行AI建设的核心工程，对AI系统的质量、安全和合规提出了明确要求。以下检查项专门对照工程要求进行梳理。

序号	检查项	某银行AI建设工程要求	通过标准	优先级
96	AI能力是否经过充分评测	工程要求所有AI能力上线前完成标准化评测	使用行内评测体系和53项指标完成评测，评测报告评审通过	P0
97	安全评测是否达标	工程明确安全红线，要求安全评测通过方可上线	完成安全评测全量用例，P0项通过率100%，安全评测报告已签署	P0
98	评测数据是否脱敏且合规	工程要求评测数据必须脱敏，严禁使用真实客户数据	评测数据集已完成脱敏审核，无真实客户信息，脱敏审核单已归档	P0
99	是否采用双轨评测架构	工程推荐规则引擎+LLM判断的双轨架构	评测方案包含规则引擎轨道和LLM判断轨道，双轨结果可交叉验证	P1
100	评测工具是否通过验证	工程要求评测工具链经过充分验证	JMeter/评测脚本等工具已完成验证，验证报告归档	P1
101	是否建立了持续评测机制	工程要求建立模型持续监控和定期复测机制	已部署监控Dashboard，设定每季度一次全量复测，每次模型更新触发增量评测	P1
102	评测结果是否可追溯	工程要求所有评测过程和结果可审计	评测记录（输入、输出、评分、判定）完整保存，保存期≥2年	P1

🏦 银行业检查清单使用建议

合规先行：银行业检查清单中，合规类检查项（第73-79项）必须在项目启动阶段即介入，而非等到上线前。
内外审结合：建议合规检查项由行内合规部门/法务部门参与确认，而非仅由技术团队自行判断。
留痕管理：所有检查结果需签字确认并存档，作为日后监管检查的证明材料。
某银行AI对接：上述检查清单可直接作为某银行AI建设工程质量门禁的Checklist模板，按需裁剪。

6. 持续监控检查清单

AI系统上线不是终点，而是持续运维的起点。以下检查清单覆盖模型上线后的日常监控和定期检查要求，确保AI系统长期稳定运行。

6.1 模型漂移监控

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
103	模型输出分布是否监控	统计每日模型输出的文本长度、情感倾向、关键词分布	输出分布偏离基线（KL散度）≤阈值，异常时自动告警	P0
104	模型准确率是否定期验证	每周/每月运行标准评测集	关键指标（准确率、拒绝率等）不出现显著退化（p>0.05）	P0
105	安全策略是否持续有效	每周运行安全评测抽样用例	安全评测抽样通过率≥98%，无新的安全漏洞发现	P0
106	模型拒绝率是否异常	监控每日请求的拒绝率趋势	拒绝率波动在±10%以内，骤升或骤降需人工排查	P1
107	模型版本变更是否记录	检查变更管理日志	每次模型更新（含Prompt微调）有变更记录、审批记录和回归评测结果	P0

6.2 数据漂移监控

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
108	用户输入分布是否漂移	监控每日输入文本的长度、主题、语言分布	输入分布偏离基线在可接受范围（如余弦相似度≥0.85）	P1
109	新话题/新意图是否涌现	聚类分析用户Query，检测新话题比例	新话题比例≤5%/周，超过时需评估是否需要补充训练/评测数据	P2
110	RAG知识库是否过期	检查知识库文档的最后更新时间	关键业务文档更新时间≤3个月，法规类文档与最新法规同步	P1

6.3 性能退化监控

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
111	响应时间是否退化	监控P50/P95/P99延迟趋势	P95延迟不超SLA的90%（预留缓冲），同比不显著上升	P0
112	错误率是否在可接受范围	监控5xx错误率和超时率	错误率≤0.5%，超时率≤1%	P0
113	Token消耗是否异常	监控每日Token消耗和单次请求平均Token	Token消耗无异常增长（环比>30%需排查），成本在预算内	P1
114	并发容量是否充足	监控峰值时段资源使用率	峰值时段CPU/GPU使用率≤80%，内存使用率≤85%	P1

6.4 用户反馈监控

序号	检查项	检查方法	通过标准	优先级
115	用户满意度是否监控	统计点赞/点踩比例和NPS	点赞率≥70%，NPS≥30，趋势不下降	P1
116	用户投诉是否及时处理	检查投诉处理时效和闭环率	投诉24小时内响应，72小时内闭环，闭环率≥95%	P0
117	点踩原因是否分类分析	定期分析点踩对话的根因分布	每周生成点踩分析报告，Top3问题有改进计划	P2
118	用户反馈是否用于模型优化	检查反馈闭环流程	有用户反馈→问题分类→数据补充→模型优化的闭环流程	P2

⚡ 持续监控要点持续监控的核心是及时发现问题而非事后回溯。建议将P0监控项接入实时告警通道，确保模型行为异常能在5分钟内被值班人员感知并响应。

7. 检查清单管理与工具

7.1 清单的版本管理

检查清单作为质量保障的关键文档，必须纳入严格的版本管理：

管理维度	具体做法	工具建议
版本号规范	语义化版本（Semver）：`主版本.次版本.修订号`。新增检查项→次版本+1；修改检查项→修订号+1；结构调整→主版本+1	Git Tag
变更记录	每次变更记录：变更日期、变更人、变更内容、变更原因、影响范围	CHANGELOG.md
审批流程	清单变更需经测试负责人审核+业务负责人会签（银行业需合规部门会签）	工蜂MR + 审批
发布机制	清单稳定版本发布到团队共享目录，重大变更邮件通知全团队	共享文档 / 知识库

7.2 自动化检查 vs 人工检查

合理分配自动化检查与人工检查，提升检查效率和可靠性：

检查类型	适用场景	优势	局限	示例
自动化检查	可量化、可编程的检查项	效率高、一致性好、可7×24运行、不留遗漏	难以覆盖语义理解、上下文判断等需人类判断的场景	API连通性检测、响应时间监控、关键词命中率
人工检查	需专业判断、语义理解的检查项	灵活性强、可处理复杂场景和灰色地带	效率较低、一致性受主观影响、可能遗漏	合规话术审核、偏见检测中的语义判断、用户体验评估
AI辅助检查	量大但需语义理解的中间场景	兼顾效率和灵活性，人工仅需复核异常项	AI本身可能存在偏差，需定期校准	LLM-as-Judge初筛 + 人工复核高风险项

💡 最佳实践推荐采用 "自动检查全覆盖 + 人工抽检高风险" 的混合模式。自动化检查覆盖100%的P0/P1可量化项，人工聚焦于P0项中的语义判断和P2项的抽样验证。目标：自动化覆盖率≥70%。

7.3 检查结果记录与追踪

检查结果的妥善记录和追踪是检查清单发挥价值的基础：

记录要素	说明	示例
检查编号	每次检查的唯一标识，便于追溯	`CHK-20250520-001`
检查时间	执行检查的日期和时间	2025-05-20 14:30
检查人	执行检查的责任人姓名	张三
检查范围	本次检查覆盖的清单章节和阶段	安全检查清单（3.1-3.5全部）+ 上线前检查清单（4.1-4.5全部）
每项结果	通过/未通过/不适用，附证据和说明	✅ 通过（截图见附件） / ❌ 未通过（原因：拒绝率92%，标准≥95%） / N/A 不适用
未通过项处理	对于未通过项，记录处理方案和责任人	创建Issue #452，由安全团队修复，预计5月22日前完成，修复后复测
检查结论	整体检查结论：通过/有条件通过/未通过	有条件通过：P0全通过，P1有3项未通过（已记录Issue），建议上线后跟踪修复
签字确认	检查人和审核人签字	检查人：张三 / 审核人：李四（测试负责人）

7.4 检查清单工具推荐

工具/方法	适用场景	说明
Excel/在线表格	小团队、手动检查	简单直观，适合初期使用。缺点：协作困难、版本管理不便
飞书/钉钉多维表格	团队协作、实时同步	支持多人协作、自动化提醒、结果统计。推荐中小团队使用
Jira/TAPD	与研发流程集成	将检查项作为Task/Checklist与需求关联，检查未通过阻塞发布流程
自研检查引擎	高度自动化、银行业	可编程检查项自动执行，结果自动汇总，与CI/CD流水线集成
Git + Markdown	版本管理要求高	清单以Markdown文件存储在Git仓库，天然支持版本管理、MR评审和变更追溯

📖 推荐方案我处理想的检查清单管理方案：Markdown文件存储在工蜂仓库（版本管理） + 多维表格执行跟踪（协作记录） + 自动化脚本执行可量化检查项。三者结合，兼顾版本管理、团队协作和自动化效率。

8. 附录：优先级分类说明

优先级	含义	执行要求	不通过的后果
P0	阻塞项 / 红线项	每次检查必须执行，必须通过	一票否决，不得进入下一阶段，不得上线
P1	重要项 / 强烈建议	每次检查必须执行，尽量通过	未通过需记录风险并制定修复计划，由负责人评估是否可接受风险
P2	优化项 / 建议项	时间允许时执行，持续改进	未通过不阻塞流程，建议在后续迭代中改进

📊 本清单统计概览

46P0 阻塞项

29P1 重要项

8P2 优化项

83检查项总计

最后更新：2025年5月 | 版本 v1.0 | 维护：AI测试团队

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📋 案例研究：银行AI系统上线前检查清单的实际应用

背景：某银行AI智能客服系统上线前，测试团队使用检查清单进行逐项核查。

过程：

从清单中选取了「模型评测前检查清单」「安全评测检查清单」「AI应用系统上线前检查清单」三个部分
逐项检查、记录结果、标记未通过项
对未通过项制定整改方案和复验计划

结果：

检查模块	检查项数	通过数	未通过数	通过率
模型评测前检查清单	12	11	1	91.7%
安全评测检查清单	15	12	3	80.0%
AI应用系统上线前检查清单	18	18	0	100%
合计	45	41	4	91.1%

安全评测检查发现3项高风险未通过
模型评测检查发现1项数据集覆盖不足

启示：

标准化检查清单确保不遗漏关键质量环节
安全类检查项的未通过率最高，需重点加强
检查清单需要随着AI系统迭代持续更新