评审 AI 项目，财务问"ROI 多少"，十次有九次得到的回答是"效率显著提升"。这句话没法写进报告——既没有分子，也没有分母。多数人把原因归结为算法不够准、模型不够大，但把一个真跑起来的项目拆开看，卡住 ROI 的往往是最不起眼的那一环：数据颗粒度。

成本核算停在工序、批次甚至月度，就只能算清"一个月花了多少"，算不清"刚下生产线的这一卷钢花了多少"。分母是这个精度，分子再漂亮也白搭。

一、三个数字：颗粒度怎么卡死 ROI

佰工钢铁的一吨钢降本项目是个现成样本。降本目标定下来之后，"没人问要上什么大模型、做多少个智能体，就一个指标——降成本"。能把账算清楚，前提是先把一卷钢的成本拆到了几百甚至上千项指标。拆完之后，过去看不见的三件事浮出来：

同款产品，成本差出 100 元。 上线后才发现，同一款极限规格产品，不同钢卷的制造成本从 140 元到 240 元，差 100 元。过去看不出来，因为月度平均一摊，谁高谁低全抹平。

一道工序，煤气烧掉 30 元。 单工序层面，原本烧 70 元煤气就够，控制不精细时实际烧到 80-90 甚至 100 元。这 30 元的漏洞，只有把数据采到工序级才看得见。

一个班组，口径差一截。 颗粒度继续下沉到单一岗位时，原有信息系统已经满足不了需求。郭俊成的原话："当颗粒度从企业、车间下沉到单件产品和单一岗位时，原有的信息系统已经满足不了需求。"

三条对应三种常见的 ROI 死法：算不出差异，只能报平均值；定位不到浪费，只知道总成本超了；落不到责任单元，降本成果没法归集到人。

二、算账之前，数据先过五关

佰工把一卷钢生产过程中的所有成本项全部拆开，涉及几百甚至上千项指标，每个点位的五件事全部重新梳理。这五关就是 ROI 的前置条件：

关卡	要定义什么	不过关的症状	ROI 的表现
采集点	哪个设备的哪个信号算成本	指标靠人工填报	分母不可复现
通讯方式	数据怎么出来	系统之间靠导出导入	延迟以天计，错过纠偏窗口
采集频次	多久采一次	按月汇总	过程浪费看不见
治理规则	异常值、口径、责任谁定	同一指标多个版本	财务和业务对不上账
数据模型与算法	用什么模型算	只有台账没有算法	算得出总量，算不出单卷

细到什么程度：轧钢过程中有几百根辊子参与生产，每一根辊子用了多少电都要算出来，甚至需要使用微积分算法。郭俊成说，在他们看来这属于最简单的数学模型——真正的工程量在定义，不在算法。

这五关任何一关不过，ROI 报告就只能停留在"投入多少、上了哪些模块"的资产账，进不了"省了多少"的损益账。

三、产出侧怎么算：一个能照抄的口径

数据过关之后，算账口径反而简单。郭俊成的算法是：一吨钢成本降 5 元，一年就是 1000 万。

配合两个必须写清的限定。其一，阶段性成绩不等于最终成果：目前已降 82 元，原话是"我们正在往 200 块的目标推进"，引用时必须带这个前提，不能写成已达成目标。其二，部分工序能降下来十几、二十块，这是过程数据，不是全流程平均值。

还有一条硬限制必须说明：本案例未披露投入金额与建设周期。所以这里只算产出侧，不算回收期——不是不愿算，是数据不支持。谁在自己的 ROI 报告里看到佰工案例配了回收期，那个数字是编的。

四、判定清单：什么时候 ROI 就是算不出来

对照自查，中两条以上就先别写 ROI 报告：

1. 核心指标还停在部门级、月度级，没有下沉到单件、单卷、单岗位
2. 成本项没有逐项定义，采什么、多久采、谁治理没人说得清
3. 没有上线前后的同口径基线，改进量靠估
4. 收益没有出处，只能引用厂商案例的数字
5. 财务没参与口径设计，报告写完没人签字

这五条不是建模问题，是数据治理问题。先把治理做完，ROI 自然算得出来；治理不做完，换任何模型都算不出来。

五、这套方法的适用边界

佰工是流程型钢铁企业，证据来自重资产、连续生产场景。离散制造的现场系统形态不同，"颗粒度下沉"的方向一致——从产品、批次下沉到单件、单岗位——但每关的验收标准要按自己的产线重定。另外，标准化 SaaS 采购不适用这套算法：没有定制空间的项目，比的是价格和服务条款，不是数据颗粒度。

热点问答

没有投入数据，能算 ROI 吗？

能算产出侧，不能算回收期。产出侧用"单位产品降本 × 年产量"这个口径，佰工的一吨钢降 5 元、一年 1000 万就是这么来的。回收期需要投入金额和建设周期，案例里没有，就别编。

先算 ROI，还是先做数据治理？

同步做，但口径先定。佰工的顺序值得抄：先定一个硬指标（一吨钢降 200 元），再倒推数据要拆到什么程度，最后才是选模型。指标先行，数据跟着指标走，不会跑偏。

ROI 口径要不要财务签字？

要，而且在数据关定义之前签。采集点、频次、治理规则这三关的定义直接决定分母，财务不进场，出来的数业务和财务各算一套，报告等于白写。