如果您希望借助AI完成复杂业务场景下的判断与选择，但面临方案优劣难辨、维度交叉干扰、主观偏好影响结果等问题，则需要一套结构化、可验证的AI辅助决策分析流程。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、构建多维度对比提示词框架
该方法通过精准控制大模型的输入结构，强制其在预设维度下对多个方案进行平行评估，避免自由发散导致的信息失焦。关键在于将模糊需求转化为机器可解析的指令格式。
1、明确列出所有待比对方案，例如：“对比方案A（本地部署OCR系统）、方案B（调用云厂商API服务）、方案C（采购第三方SaaS平台）”。
2、指定不可省略的对比维度，例如：“实施周期、数据安全性、单页识别成本、定制化能力、长期维护复杂度”。
3、嵌入具体使用场景约束，例如：“适用于日均处理5000页医疗票据、需满足等保三级要求、IT团队仅3人的中小型医院信息科”。
二、引入AHP层次分析法进行权重校准
当各对比维度重要性不同时，直接等权平均会导致结论失真。AHP方法通过两两比较生成判断矩阵，使AI输出的评分能反映真实业务优先级。
1、在提示词中要求AI模拟专家打分过程：“请以三甲医院信息科主任身份，对‘数据安全性’与‘实施周期’进行1-9标度比较，说明理由”。
2、将AI返回的比较结果整理为判断矩阵，输入简易在线AHP计算器获取各维度权重。
3、将权重值回填至后续对比任务中，指令为：“按以下权重加权计算总分：数据安全性35%、实施周期25%、单页识别成本20%、定制化能力12%、维护复杂度8%”。
三、执行反事实验证测试
该步骤用于识别AI输出中的逻辑断层或隐含假设偏差，通过强制改变单一变量观察结论稳定性，检验分析鲁棒性。
1、锁定AI推荐的首选方案及其核心优势依据，例如：“方案B获推荐主因是实施周期短（2周），但未考虑医保接口适配延迟风险”。
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