2025年人工智能训练数据质量评估协议

2025年人工智能训练数据质量评估协议本协议由以下双方于2025年[具体日期]在[具体地点]签订：

甲方：[甲方名称]，一家根据[国家名称]法律注册成立的公司，其注册地址位于[甲方地址]。

乙方：[乙方名称]，一家根据[国家名称]法律注册成立的公司，其注册地址位于[乙方地址]。

鉴于：

1.甲方希望在人工智能（AI）领域开发和/或改进其AI模型，并为此需要高质量的训练数据；

2.乙方拥有在AI训练数据收集、处理、标注和质量管理方面的专业知识和经验；

3.双方同意根据本协议的条款和条件，由乙方对甲方提供的AI训练数据进行质量评估，并确保其符合约定的标准。

据此，双方达成如下协议：

第一条定义

在本协议中，除非上下文另有明确说明，否则下列术语具有以下含义：

1.1“AI模型”是指由甲方开发、拥有或使用的任何人工智能模型，包括但不限于机器学习模型、深度学习模型等；

1.2“训练数据”是指用于训练AI模型的原始数据，包括文本、图像、音频、视频等多种形式；

1.3“数据质量评估”是指对训练数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面进行评估的过程；

1.4“评估标准”是指双方约定的数据质量评估标准，具体内容见本协议附件一；

1.5“评估报告”是指乙方完成数据质量评估后出具的书面报告，详细说明评估结果和建议。

第二条服务范围

2.1乙方应按照本协议约定的服务范围，对甲方提供的训练数据进行质量评估；

2.2服务范围包括但不限于以下内容：

a)对训练数据的准确性进行评估，确保数据符合预期的质量要求；

b)对训练数据的完整性进行评估，确保数据没有缺失或损坏；

c)对训练数据的一致性进行评估，确保数据在不同来源和格式之间保持一致；

d)对训练数据的时效性进行评估，确保数据是最新的，并符合AI模型的需求；

e)提供数据质量评估报告，详细说明评估结果和建议。

第三条服务期限

3.1本协议的服务期限自双方签字盖章之日起生效，至乙方完成数据质量评估并出具评估报告之日止；

3.2如双方需要延长服务期限，应另行签订书面协议。

第四条服务费用及支付方式

4.1甲方应向乙方支付数据质量评估服务费用，具体金额及支付方式见本协议附件二；

4.2乙方应在收到甲方支付的服务费用后，按照本协议约定的服务范围提供服务。

第五条双方权利与义务

5.1甲方的权利与义务：

a)提供真实、准确、完整的训练数据给乙方进行评估；

b)配合乙方完成数据质量评估工作，提供必要的支持和信息；

c)对乙方提供的数据质量评估报告进行审核，并提出修改意见；

d)按时支付数据质量评估服务费用。

5.2乙方的权利与义务：

a)按照本协议约定的服务范围，对甲方提供的训练数据进行质量评估；

b)在评估过程中，严格遵守保密协议，对甲方的数据和信息进行保密；

c)按时出具数据质量评估报告，并提交给甲方；

d)对评估结果负责，并根据甲方的要求提供必要的解释和说明。

第六条保密条款

6.1双方应对在本协议履行过程中获得的对方商业秘密进行保密，未经对方书面同意，不得向任何第三方泄露；

6.2本保密义务在本协议终止后仍然有效。

第七条违约责任

7.1若甲方未能按时支付服务费用，每逾期一日，应向乙方支付逾期金额的[具体比例]作为违约金；

7.2若乙方未能按时完成数据质量评估并出具评估报告，每逾期一日，应向甲方支付逾期金额的[具体比例]作为违约金；

7.3若任何一方违反保密义务，应向对方支付[具体金额]作为违约金，并承担由此给对方造成的全部损失。

第八条争议解决

8.1因本协议引起的或与本协议有关的任何争议，双方应首先通过友好协商解决；

8.2若协商不成，任何一方均有权将争议提交至[具体法院]诉讼解决。

第九条其他条款

9.1本协议一式两份，甲乙双方各执一份，具有同等法律效力；

9.2本协议的附件是本协议不可分割的一部分，与本协议具有同等法律效力；

9.3本协议的修改和补充，须经双方书面同意。

（以下无正文）

甲方（盖章）：[甲方名称]

法定代表人（签字）：[法定代表人姓名]

日期：2025年[具体日期]

乙方（盖章）：[乙方名称]

法定代表人（签字）：[法定代表人姓名]

日期：2025年[具体日期]

**一、所需附件列表**

该合同文档可能需要以下附件（具体内容需双方协商确定）：

1.**附件一：数据质量评估标准**

*详细定义准确性、完整性、一致性、时效性等评估维度的具体衡量标准、评分细则或通过/失败阈值。

2.**附件二：服务费用及支付方式**

*明确数据质量评估服务的具体费用（可能是固定费用、按数据量收费或分阶段收费）。

*详细约定支付方式（如银行转账）、支付时间节点（如预付、中期、验收后）和币种。

**二、违约行为罗列及认定**

***甲方的违约行为：**

1.**未能按时支付服务费用：**具体表现为超过约定支付日期未将款项支付给乙方。

**认定依据：*合同第八条第7.1款，根据逾期天数和约定比例计算违约金。

2.**未能提供真实、准确、完整的训练数据或必要支持：**导致乙方无法按时或无法完成评估工作。

**认定依据：*合同第五条第5.1款，影响乙方履行义务。

3.**未能按时审核评估报告并提出修改意见：**超过约定或合理期限内未予反馈。

**认定依据：*合同第五条第5.1款，可能视为认可乙方报告或延误项目进程。

***乙方的违约行为：**

1.**未能按时完成数据质量评估并出具评估报告：**具体表现为超过约定交付日期未提交合格的评估报告。

**认定依据：*合同第八条第7.2款，根据逾期天数和约定比例计算违约金。

2.**评估结果严重失实或未达约定标准：**提交的评估报告内容与事实严重不符，或未能依据附件一的标准进行评估。

**认定依据：*合同第五条第5.2款，乙方对评估结果负责。可能涉及返工、赔偿损失等。

3.**泄露甲方商业秘密：**在评估过程中或之后，未经甲方同意向第三方披露或使用甲方的数据、信息或评估结果。

**认定依据：*合同第六条，构成违约，需支付违约金并承担赔偿责任。

**三、文档所涉及的法律名词及解释**

1.**人工智能（AI）(ArtificialIntelligence,AI):**指由人制造出来的系统所表现出来的智能，旨在模拟、延伸和扩展人的智能。在本合同中，特指甲方开发、拥有或使用的机器学习、深度学习等模型。

2.**训练数据(TrainingData):**用于训练AI模型学习模式和特征的数据集，是构建和优化AI模型的基础。

3.**数据质量评估(DataQualityAssessment):**对数据集在准确性、完整性、一致性、时效性、相关性等方面的状况进行系统性检查、测量和评价的过程。

4.**评估标准(AssessmentStandards):**用于衡量和评判数据质量优劣的具体规则、指标和阈值集合（附件一）。

5.**AI模型(AIModel):**指通过训练数据学习并能够执行特定人工智能任务的算法或软件系统。

6.**商业秘密(TradeSecret):**指不为公众所知悉、能为权利人带来经济利益、具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息和经营信息。

7.**违约金(LiquidatedDamages):**合同双方预先约定的，在一方违反合同时应向对方支付的一定数额的金钱。

8.**诉讼解决(Litigation):**通过法院进行法律争议解决的途径。

**四、合同实际执行过程中可能遇到的问题及注意事项及解决办法**

***问题1：数据保密难以完全界定和执行。**

**注意事项：*AI训练数据可能包含敏感信息。乙方员工可能因工作需要接触数据，存在泄露风险。数据传输和使用过程也需保密。

**解决办法：*

*签订详细的保密协议（可独立或作为合同一部分），明确保密范围、期限和违约责任。

*对乙方接触数据的员工进行保密培训。

*采用数据脱敏、加密等技术手段减少直接接触敏感数据。

*约定数据使用限制，明确评估后数据的处理方式（如销毁、返还）。

***问题2：数据质量评估标准主观性较强或难以量化。**

**注意事项：*特别是对于文本、图像等非结构化数据的“准确性”或“美感”判断，可能存在争议。时效性标准如何界定也需明确。

**解决办法：*

*在附件一中尽可能详细、客观地定义评估标准，使用可量化的指标（如错误率百分比、标注一致性得分）。

*对于难以量化的部分，设定清晰的描述性标准和评审流程（如多轮评审、专家判断）。

*明确评估所依据的背景和目标（例如，是用于分类任务还是生成任务）。

***问题3：数据量巨大或数据获取困难，影响评估效率。**

**注意事项：*处理海量数据需要强大的计算能力和时间。甲方可能无法及时提供所需数据或数据质量不满足评估要求。

**解决办法：*

*在合同中明确数据提供的时间节点和质量要求。

*初步沟通时评估数据规模和复杂性，协商合理的评估范围和周期。

*考虑分批评估或使用抽样方法（需在附件一中说明）。

*明确双方在数据准备和预处理中的责任分工。

***问题4：评估报告结果争议。**

**注意事项：*甲方可能对评估结果（如数据质量不达标）不完全认可。

**解决办法：*

*建立清晰的报告反馈机制，甲方在收到报告后有一定期限提出书面异议或修改意见。

*约定争议解决方式，优先协商，协商不成可引入第三方机构复评或仲裁/诉讼（参照合同第八条）。

*评估过程中保持沟通，及时解决发现的问题。

***问题5：费用支付与交付进度不匹配。**

**注意事项：*甲方可能希望按项目阶段支付费用，而乙方可能需要预付款以启动工作。

**解决办法：*

*在附件二中详细约定费用支付节点与交付成果（如完成初步评估、提交报告）的对应关系。

*考虑设置里程碑付款方式。

*协商合理的预付款比例和尾款支付条件（如报告确认无误后支付）。

**五、合同适用的所有场景**

该“2025年人工智能训练数据质量评估协议”适用于以下场景：

1.**AI模型开发公司与其数据供应商/提供方：**模型开发方委托数据供应商进行数据采集后，对最终交付的数据进行质量把关。

2.**企业内部AI项目组与外部数据服务提供商：**企业内部团队因缺乏专业数据评估能力，委托外部服务商对其自行收集或购买的数据进行质量评估。

3.**AI模型开发公司之间：**一家公司将其训练好的部分数据（或其描述）委托另一家有评估能力的公司进行质量评价。

4.**数据标注服务商与AI模型开发方：**标注服务商在完成数据标注后，由开发方或第三方对其进行标注质量（作为数据质量一部分）的评估。

5.**初创企业与大型AI平台/投资机构：**初创企业需向投资机构或平台展示其训练数据的质量，可能需要第三方进行独立评估并出具报告以增加可信度。

6.**科研机构与项目资助方/合作方：**科研项目需使用特定数据，资助方或合作方可能要求对数据的合规性、质量进行评估。

7.**涉及AI伦理与合规的场景：**当AI模型的训练数据可能涉及偏见、歧视等问题时，需要进行专项的数据质量（偏误）评估。

**一、特殊应用场合及应增加的条款**

1.**场合：医疗AI训练数据质量评估**

***描述：**评估用于开发诊断、治疗建议或药物研发的AI模型所需的数据。数据高度敏感（涉及患者隐私），且评估标准需符合严格的医疗法规（如FDA、NMPA要求）。

***应增加的条款：**

***医疗数据合规性条款：**

**内容：*明确双方需遵守相关医疗数据保护法规（如HIPAA、GDPR、中国《个人信息保护法》等）。约定数据的脱敏处理标准需达到医疗法规要求。明确甲方提供数据需具备合法合规的授权（如患者知情同意书）。约定评估过程中发现的合规风险需及时告知甲方，并由甲方负责处理。

***临床专家评审机制条款：**

**内容：*约定在评估报告出具前或期间，需邀请至少[数量]名相关领域临床专家对评估结果（特别是涉及临床判断的部分）进行审阅，并明确专家的评审意见权重或采纳方式。

***高风险数据评估细则条款：**

**内容：*针对涉及生命体征、病理切片、基因序列等高风险或高敏感度数据，增加更严格的评估维度和标准，例如错误率容忍度、隐私泄露风险等级等。

2.**场合：自动驾驶（L4/L5级）训练数据质量评估**

***描述：**评估用于训练自动驾驶系统的庞大数据集，包括传感器数据（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）、高精度地图、交通规则等。数据实时性、准确性和完整性至关重要，直接关系到行车安全。

***应增加的条款：**

***实时性与同步性验证条款：**

**内容：*约定评估需包含对多源传感器数据时间戳同步性、数据采集频率、传感器标定信息有效性的检查标准和流程。

***极端/边缘场景覆盖评估条款：**

**内容：*明确评估标准需覆盖恶劣天气（暴雨、大雪、浓雾）、复杂光照（强逆光、隧道进出）、罕见交通参与者（异形车辆、动物）等极端或边缘驾驶场景的数据覆盖率和质量要求。

***安全冗余与验证条款：**

**内容：*约定评估需检查数据中是否存在可能导致系统失效的安全冗余缺失或错误。明确在评估中发现的安全隐患等级和报告要求。

3.**场合：金融风控AI模型训练数据质量评估**

***描述：**评估用于信用评分、反欺诈、市场预测等金融业务的AI模型数据。数据涉及商业秘密和敏感个人信息，且评估需紧密结合金融业务逻辑和风险偏好。

***应增加的条款：**

***商业敏感信息保护条款：**

**内容：*除了通用保密条款，还需特别强调对客户身份信息、交易流水、征信记录等高度敏感的商业敏感信息的保护级别，约定更严格的访问控制和销毁要求。

***业务逻辑一致性评估条款：**

**内容：*约定评估需结合甲方的金融业务模型和风险策略，检查数据是否符合预期的业务分布、风险特征和关联性，确保数据能支撑模型有效学习业务逻辑。

***反欺诈数据质量专项评估条款：**

**内容：*针对反欺诈场景，增加对数据新鲜度（欺诈模式变化快）、欺诈样本与正常样本区分度、数据是否存在污染或标注偏差的专项评估要求。

4.**场合：AI内容生成（如图像、文本）数据质量评估-版权与合规**

***描述：**评估用于训练图像生成器（如Midjourney）、文本生成器（如GPT）的数据，重点关注数据来源的合法性（版权）、内容的合规性（避免生成违禁内容）。

***应增加的条款：**

***版权合规性审查条款：**

**内容：*约定甲方对其提供的数据拥有合法使用权或已获得相应授权。乙方在评估时需对数据来源的版权风险进行初步筛查，并向甲方提示潜在风险。约定因数据版权问题导致的法律纠纷，由提供方（甲方）承担责任。

***内容合规性（安全与道德）评估条款：**

**内容：*明确评估标准需符合相关法律法规（如《网络安全法》、《数据安全法》）和平台政策（如内容安全准则），检查数据中是否存在色情、暴力、歧视、仇恨言论、虚假信息等违禁内容。

***数据脱敏与风格保留条款（如适用）：**

**内容：*如果数据包含可识别的个人或品牌，需约定更严格的脱敏要求，同时考虑如何在脱敏后保留必要的艺术风格或商业元素信息（对乙方）。

5.**场合：联邦学习环境下的数据质量协同评估**

***描述：**在不直接共享原始数据的情况下，通过模型更新或梯度信息进行协同训练。数据质量评估需要在保护隐私的前提下进行，评估各参与方的数据效用和对整体模型的贡献。

***应增加的条款：**

***隐私保护下的数据效用评估条款：**

**内容：*约定评估方法需支持在联邦学习框架下进行，例如通过分析模型梯度、更新量的大小和分布等间接评估数据质量和多样性。

***数据参与度与贡献度评估条款：**

**内容：*约定评估需衡量各参与方提供的数据对最终模型收敛速度、性能提升的实际贡献度，确保各方数据具有代表性且质量较高。

***数据同步性与偏差评估条款（联邦学习特有）：**

**内容：*约定评估需关注不同参与方数据分布的差异（数据偏移），及其对模型泛化能力的影响，并要求乙方提供缓解策略建议。

**二、附件条款增加**

**1.当有第三方介入时，需要增加的第三方的款项（责权利）及具体内容**

***增加附件：****附件三：第三方介入条款**

***具体内容：**

***第三方身份与职责：**明确第三方的名称、法律地位及其在本协议项下的具体角色和任务（例如，数据托管方、特定领域专家、技术平台提供方等）。

***第三方费用与支付：**

**款项：*明确第三方服务是否需要额外费用，以及费用的计算方式（固定费用、按服务量等）、支付主体（甲方直接支付给乙方，乙方再支付给第三方，或甲方直接支付给第三方，视安排而定）和支付条件。

**具体内容：*示例：“如需聘请[第三方名称]提供[具体服务，如临床专家评审]，相关费用[具体金额或计算方式]，由甲方直接支付至[第三方指定账户或乙方账户代付]。乙方应在收到甲方支付的费用后[具体天数]内支付给[第三方名称]。”

***第三方的保密义务：**约定第三方对其接触到的甲方数据和商业秘密负有与乙方同等的保密义务，并需另行签署保密协议（或在本附件中明确）。

***第三方的数据安全责任：**明确第三方在数据存储、处理、传输过程中应遵守的数据安全标准和责任。若因第三方原因导致数据泄露或损坏，第三方需承担相应责任。

***第三方与甲乙双方的关系：**明确第三方是甲乙双方合同的独立第三方，还是乙方分包商等。约定在出现争议时，第三方与哪一方关系更优先，以及第三方是否参与争议解决。

***第三方服务评估（可选）：**如果第三方提供的服务质量对甲方至关重要，可约定由甲方或乙方（经甲方同意）对第三方服务质量进行评估，并约定相应的奖惩机制。

**2.当以上合同是以甲方为主导时，需要额外增加的甲方主动性（责权利）合同条款及具体内容**

***增加条款：****甲方主导责任条款**

***具体内容：**

***数据提供主导权与责任：**

**责：*明确甲方负责按照约定时间、格式和范围，提供全部必要的训练数据给乙方进行评估。甲方需确保提供的数据是其合法拥有或有权使用，并已履行所有必要的内部审批流程。

**权：*甲方有权要求乙方按照约定的标准和流程进行评估，并有权在评估过程中和评估完成后对乙方的工作进行监督和质询。

**利/责：*甲方需配合乙方获取必要的数据背景信息或元数据，以帮助乙方更准确地进行评估。甲方对数据的最终质量负有首要责任。

***评估目标与场景定义主导权：**

**责：*明确甲方负责清晰定义AI模型的应用场景、核心任务需求和预期的数据质量标准（可引用附件一，但最终解释权可能归于甲方业务侧）。

**权：*甲方有权根据自身业务需求调整评估的侧重点和范围。

**利/责：*甲方需确保其定义的目标和场景是明确、可实现的，并能够向乙方提供必要的业务理解支持。

***最终验收主导权：**

**责：*明确甲方对数据质量评估报告的最终验收权。甲方需在约定的期限内对评估报告进行审核，并提出明确的接受、拒绝或修改意见。

**权：*甲方在验收环节拥有最终决定权，但需基于评估报告和双方约定。

**利/责：*甲方需基于专业判断或业务需求，合理行使验收权，避免无理拖延或拒绝。

**3.当以上合同是以乙方为主导时，需要额外增加的乙方主动性（责权利）合同条款及具体内容**

***增加条款：****乙方主导责任条款**

***具体内容：**

***评估方法与工具主导权：**

**责：*明确乙方负责根据附件一的标准和行业最佳实践，选择和运用合适的评估方法、工具和技术平台进行数据质量评估。

**权：*乙方有权根据实际情况（如数据特性、技术限制）提出评估方法的优化建议，并在征得甲方同意后进行调整。

**利/责：*乙方需确保其采用的评估方法是科学、合理、可行的，并对评估结果的准确性和专业性负责。

***评估过程管理与报告主导输出：**

**责：*明确乙方负责主导整个数据质量评估过程，包括制定评估计划、执行评估、分析结果，并按时、按格式提交符合要求的评估报告。

**权：*乙方有权要求甲方提供必要的支持和配合（如数据访问权限、业务解释）以完成评估工作。

**利/责：*乙方需建立清晰的项目管理机制，确保评估工作按计划推进，并向甲方提供清晰、可理解的评估报告。

***技术建议与优化主导（可选）：**

**责：*在评估过程中，乙方可以根据其专业能力，主动向甲方提出关于数据改进、清洗、标注规范等方面的技术建议。

**权：*乙方有权就其提出的建议与甲方进行沟通和讨论。

**利/责：*乙方提出的建议应具有合理性和可行性，旨在帮助甲方提升数据质量。甲方可以采纳或不采纳，但应给予乙方合理的反馈。

**4.再特殊应用场景下需要额外增加的特殊条款及注意事项**

***场景：军事或国防领域AI训练数据**

***特殊条款：****国家秘密与非核心信息区分条款、数据来源合法性追溯条款、特殊存储与销毁要求条款**

***注意事项：**数据可能涉及国家秘密，需严格遵守相关保密法律法规。数据来源需可追溯，确保合法获取。可能需要符合特定的军规或安全标准。

***场景：涉及人类行为研究的AI训练数据**

***特殊条款：****伦理审查要求条款、参与者匿名化/去标识化深度要求条款、长期影响评估条款**

***注意事项：**评估需考虑数据使用的伦理影响，特别是涉及弱势群体或敏感行为时。匿名化处理需达到无法反向识别个人的程度。需考虑数据对模型可能产生的长期社会影响。

***场景：AI模型用于司法或执法决策**

***特殊条款：****偏见检测与缓解评估条款、可解释性评估条款、法律责任界定条款（有限）**

***注意事项：**数据偏见可能导致歧视性结果，评估需重点关注并报告偏见问题。评估应考虑模型决策的可解释性。需明确在数据质量或模型错误导致错误决策时，各方的法律界限（通常较模糊，需谨慎约定）。

**三、原始合同所需要的所有的详细的附件列表**

1.**附件一：数据质量评估标准**

2.**附件二：服务费用及支付方式**

3.**（根据需要，可能增加的附件）**

***附件三：第三方介入条款**(如涉及第三方)

***附件四：医疗数据合规性条款**(如应用于医疗领域)

***附件五：自动驾驶数据实时性与同步性验证条款**(如应用于自动驾驶领域)

***附件六：金融数据敏感信息保护与业务逻辑一致性条款**(如应用于金融领域)

***附件七：内容生成数据版权与合规性评估细则**(如应用于内容生成领域)

***附件八：联邦学习环境下的数据质量协同评估条款**(如应用于联邦学习场景)

***附件九：甲方主导责任条款**(如甲方主导模式)

***附件十：乙方主导责任条款**(如乙方主导模式)

***附件十一：特定场景特殊条款**(如军事、司法等)

**四、原始合同所涉及到的法律名词及名词解释**

***人工智能（AI）(ArtificialIntelligence,AI):**由人制造出来的系统所表现出来的智能，旨在模拟、延伸和扩展人的智能。在本合同中，特指甲方开发、拥有或使用的机器学习、深度学习等模型。

***训练数据(TrainingData):**用于训练AI模型学习模式和特征的数据集，是构建和优化AI模型的基础。

***数据质量评估(DataQualityAssessment):**对数据集在准确性、完整性、一致性、时效性、相关性等方面的状况进行系统性检查、测量和评价的过程。

***评估标准(AssessmentStandards):**用于衡量和评判数据质量优劣的具体规则、指标和阈值集合（附件一）。

***AI模型(AIModel):**指通过训练数据学习并能够执行特定人工智能任务的算法或软件系统。

***商业秘密(TradeSecret):**指不为公众所知悉、能为权利人带来经济利益、具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息和经营信息。

***违约金(LiquidatedDamages):**合同双方预先约定的，在一方违反合同时应向对方支付的一定数额的金钱。

***诉讼解决(Litigation):**通过法院进行法律争议解决的途径。

***隐私(Privacy):**个人对其个人信息不被未经授权访问、处理或披露的控制权。

***合规性(Compliance):**遵守法律、法规、标准、规则或政策的要求。

***数据安全(DataSecurity):**保护数据免遭未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改或销毁。

**五、本合同在实际操作过程中，会遇到的相关问题及注意事项进行罗列，并给出具体的解决办法**

***问题1：数据保密难以完全界定和执行。**

**解决办法：*签订详尽的保密协议，明确保密范围、责任和违约后果。进行保密培训。采用技术手段（加密、脱敏）。明确数据使用限制和销毁要求。

***问题2：数据质量评估标准主观性较强或难以量化。**

**解决办法：*尽可能量化评估标准（如错误率、覆盖率）。对于难以量化部分，制定清晰的描述性标准和多级评审机制。明确评估背景和目标。

***问题3：数据量巨大或数据获取困难，影响评估效率。**

**解决办法：*初步沟通明确数据规模和复杂性，协商合理周期。考虑分批评估或抽样评估。明确双方在数据准备中的责任。

***问题4：评估报告结果争议。**

**解决办法：*