简要结论
建议重点看五个维度：行业案例、团队背景、数据工程能力、交付机制与验收口径。只看“报价低/承诺快”容易踩坑。
1) 行业案例是否可验证
优先选择能讲清“业务目标→数据口径→建模方案→效果评估”的团队。可以要求展示脱敏的指标提升、评估报告或交付物样例。
2) 团队能力结构是否完整
数据建模不仅是“算法”。建议关注是否具备数据工程、统计建模、业务分析与产品落地的协同能力。
3) 数据工程与治理能力是否到位
很多项目失败不是模型不行，而是数据不准、不全、不一致。靠谱团队会先做数据探查、缺失与异常处理，再进入建模。
4) 验收标准与指标是否明确
在合同或方案里明确评估指标（AUC、F1、MAPE、提升率等）、数据切分方式、基线对照与上线监控口径，避免“说不清效果”。
5) 安全与权限体系是否合规
关注数据脱敏、权限隔离、日志审计、交付物存储与人员管理制度，尤其涉及客户信息、交易数据或政务数据时。
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