思考 | 當我在做人工智慧產品的時候，我在想什麼

從電商App的營銷策劃，到來人工智慧部門做chatbot的產品運營，目前更處於快速轉型人工智慧產品經理的階段（轉型指的是學習、思考和承擔更多），轉崗三個月余，時光如織，覺得是時候梳理前三個月作為一個剛入行實踐者的相關思路。

全文會分為產品、演算法合作、場景三個部分簡略紀要，僅是個人思考總結，不具有任何指向。

產品篇——關鍵詞：切入場景、提升效率

假設定義一個產品的成長階段是需求定義-實現路徑成型-交互視覺成熟-上線獻醜-迭代優化，我所在的人工智慧項目其實還處於這場行業馬拉松的開始，即短期內沒有直觀的C端產品來驗證我們對人工智慧解決用戶需求的感知。

但我們還有憑藉，有大團隊的演算法和開發支持。尤其寬廣視角來看我所在的這家金融科技公司，有無限的業務場景和對應的需求待排期迭代上線，如何構建視野，找到著力點成為現今的賽跑重點。

如果說之前在已經發展成熟的電商行業，是業務驅動產品技術不斷前沖，解決用戶買什麼和怎麼買的問題，實現一山更有一山高的業績目標；那麼在現起始階段的人工智慧領域，則是產品技術賦能業務，通過構建場景下產品技術思考決策的能力，不斷幫助業務解決效率提升的問題。

場景是什麼，用戶價值是什麼，業務價值是什麼，各司都有自己重點方向和產品策略，和大家一起期待。

演算法合作篇——關鍵詞：pattern梳理、數據標註管理

轉崗之前，受限之前的職業經歷，我跟演算法打交道的經驗局限在電商搜索和推薦營銷。電商場景就商品推薦效率而言是同質的，金融生態則是多維貫穿人的生活。

比如轉崗之後，我負責的第一個產品是社區機器人，彼時對社區受眾只有通過數據大表看到的官方認知，前一個月只能用之前做c端產品的笨思路密集輸入，平均每天看500條以上歷史語料，記錄問題類型和用戶表達，定位用戶畫像，梳理優化知識庫，以期從內容層面「撩」到用戶產生更多的互動。那時候的目標來自我們演算法給我分享的微軟數據——小冰的對話輪次平均可達23輪，但受限於之前產品謹慎的設計（對話限制）和人力投入ROI，覺得路漫漫。

然後等到了我合作的新演算法，來自於BT中在聊天機器人上走得更前些的那家。帶我學習了友司對畫像的定義和演算法在聊天這件事上更先進的應用。雙向建構的思路瞬間打開，在社區場景對於人廣義的理解上，用機器反而比人本身的細膩更細膩。

但所有的細膩都需要模型不斷迭代優化，這就需要足夠多精細的數據pattern和體系化的建構。

需要快速上線的項目，業務產品、運營和演算法都會投入到數據的處理和準備中。但中長期的優化，業內現在通行的做法是將其數據要求整理成文，再分轉任務給數據標註合作夥伴，由他們穩定產出有質量的數據。

這是一場需要外部通力才能達成目標的合作，且合作方更難控——因為我們不在一個薪水體系下，就工作目標的理解雙方有gap。

只能鎖定痛點逐個改善，數據質量是第一位，效率第二位。

從演算法手上接手這塊工作伊始，我們和合作夥伴的數據交接載體是excel，溝通規則和確定質量這塊都需要人肉反覆，非常耗時耗力。於是開始推進標註流程化產品化，在我快速強制推行了數據從excel處理、郵件交接、質量複核到全面平台可視化流轉之後，整體工作輕鬆了很多，合作的演算法也少了很多重複的工作。

正如《企業外包手冊》中的闡述，「集中精力在你所擅長的領域，而把其他的業務交給其他人去完成，將會創造出更大的財富」。

產品和演算法角色的定位決定了二者思考鏈路各有所長，比起單個演算法單批項目的對接，從橫向規則盤點到具體目標實現，標註夥伴的管理合作也未必不是一種產品鏈路的打造。

場景篇——關鍵詞：金融、探索

從電商來金融，開始時會問自己，金融是什麼？

百度百科找到，「金融是人們在不確定環境中進行資源跨期的最優配置決策的行為。」

《金融與好的社會》里則這麼表達，「金融是一本關於目標構築的學科」，「它的目標是不斷擴充各類資產組合，並通過管控它們的風險及稅務負擔使得富人更富」。

然後是和各條業務線的合作方一場又一場的溝通，大概是自然而然地就建立了這樣的認知：

金融可能是一個有門檻但能幫助人更效率拿到更好結果的工具。

在這個工具生態里要做的事，是藉助技術的力量，為用戶提供效率更高、更便捷的金融服務。說起來感覺很官方，但對於我司多維又縱深的業務結構來說，這是每天都要面對的一則又一則1+1的算術。

說實話，覺得解題過程不易。所以目前除了沿規劃既定的節奏走，我每天固定的思路拓展時間還包括看新聞…沒錯，就是看新聞，還有和（kàn）業內從業者聊天。

身處成熟的行業，懷抱新興技術，除了踏實好好走路，眼觀六路見賢思齊也是必不可少的。新聞之實用，在於海內外業界可圈可點的產品、投資和PR思路，在於政府管控的鬆緊和重點。

看生態內互金從業者聊各自業務和職業焦慮，更感慨探索創新的路，沒有人走得輕鬆。

以上思考，借用我們官網首頁的slogan做結語吧：

我相信人工智慧可以「為世界帶來微小而美好的改變」，所以有很長學習的路也沒關係，會用實踐去期待。