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AI產(chǎn)品落地的第一步，是選對場景。本文從“技術(shù)邊界、業(yè)務(wù)邊界、認(rèn)知邊界”三大維度出發(fā)，結(jié)合真實案例與實踐心法，系統(tǒng)梳理AI場景選擇的底層邏輯，幫助產(chǎn)品人構(gòu)建可落地、可擴展的AI應(yīng)用路徑。

在過去時間里，接觸了集團(tuán)內(nèi)幾乎所有核心業(yè)務(wù)的AI轉(zhuǎn)型需求，從AI搜索到政務(wù)助手，從金融風(fēng)控到國際業(yè)務(wù)。我們見過太多“看起來很美”的AI項目悄無聲息地消失，也見證了一些“樸實無華”的應(yīng)用創(chuàng)造了巨大的業(yè)務(wù)價值。

這其中的關(guān)鍵分野，往往在項目啟動的第一步就已注定——場景選擇。

究竟什么樣的場景適合AI？評估時又該看重什么？許多人一上來就問“模型能不能實現(xiàn)”，但這其實是優(yōu)先級最低的問題。根據(jù)我們上百個項目的實踐經(jīng)驗，AI產(chǎn)品場景選擇需要嚴(yán)格遵循三個邊界的評估，其重要性次序是：體驗 > 數(shù)據(jù) > 模型。

這篇文章，我將為你徹底講透這個我們內(nèi)部奉為圭臬的方法論。

開篇三問：哪個場景更“AI”？

我們先來看三個真實的業(yè)務(wù)設(shè)想，不妨花一分鐘思考下，如果你是決策者，會把資源投給哪一個？

• 場景一：個人交易助手。利用支付寶豐富的交易數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化消費分析和理財建議。比如，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)你本月買菜超支，會提醒你“省著點花”；如果結(jié)余頗豐，則推薦你買點基金。
• 場景二：碼商營銷文案助手。內(nèi)置于線下商家的收款音箱中，小店老板只需簡單配置，音箱就能自動生成“本店水果生鮮每單立減3元”之類的營銷文案，并用方言播報，吸引顧客。
• 場景三：“碰一碰”客服助手。當(dāng)用戶使用“碰一碰”支付遇到問題時，由AI機器人自動解答“支付成功了嗎？”“補貼到賬了嗎？”等高頻咨詢。

我的答案是：場景二和場景三遠(yuǎn)比場景一靠譜。

為什么看似最具“智能感”的場景一，反而是個天坑？

1. 價值錯配（偽需求）：用戶真的需要在支付工具里被一個機器人“管著花錢”嗎？用戶心智是支付，而非理財規(guī)劃。這種“貼心”很可能被視為打擾。需求一旦不存在，后續(xù)一切都是空中樓閣。
2. 數(shù)據(jù)孤島：支付寶只是用戶消費的渠道之一。AI基于片面的數(shù)據(jù)給出“你該犒勞自己了”的建議，可能會因為用戶剛在微信買了奢侈品而顯得滑稽可笑，體驗極差。
3. 隱私紅線：消費數(shù)據(jù)極其敏感。還記得當(dāng)年的支付寶年度賬單事件嗎？任何不慎都可能引爆輿情危機。

場景一的設(shè)想，是典型的“技術(shù)驅(qū)動”而非“價值驅(qū)動”。它看起來很性感，容易在PPT里打動老板，但經(jīng)不起推敲。

反觀場景二和三，它們雖然“不炫酷”，卻牢牢抓住了真實、高頻、明確的痛點。全國小商家每日有上萬次營銷需求，碰一碰功能每日也有數(shù)萬次用戶咨詢。這兩個場景實施成本低，業(yè)務(wù)價值清晰可衡量，具備規(guī)模化復(fù)制的潛力。

這個案例引出了我們評估場景的核心框架。

第一邊界：體驗——從真實痛點到可衡量價值

體驗邊界，是AI場景選擇的首要生命線。它回答兩個問題：這個場景有真實需求嗎？AI帶來的價值提升有多大，并且可衡量嗎？

1. 尋找價值錨點：拆解高頻重復(fù)行為

“所有你重復(fù)做三次以上的工作，都值得用AI來完成?！?這句話道出了AI提效的本質(zhì)。尋找AI場景的第一步，就是把你或用戶的日常工作流，拆解成一個個具體的動作，然后找出那些標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性高、頻次高的環(huán)節(jié)。

我們可以用一個通用框架來拆解任何任務(wù)：“理解 → 決策 → 執(zhí)行 → 反饋”。

以我們深度參與的“保險秒賠”項目為例，這是我見過將流程拆解得最透徹的團(tuán)隊。他們沒有空談“AI賦能保險”，而是將理賠流程細(xì)致地拆解為條款解讀、賠付判斷、理賠執(zhí)行等四十多個高頻任務(wù)，并為每個任務(wù)開發(fā)了專屬的智能體。

• 產(chǎn)品庫AI生產(chǎn)線（理解）：由抓取、解析、評估等多個智能體協(xié)同，完成全網(wǎng)保險產(chǎn)品的“查、算、比、評”。
• 風(fēng)控分析智能體（決策）：對全險種進(jìn)行100%告警和異動歸因，這是方案中最復(fù)雜也最有價值的一環(huán)。
• 創(chuàng)意生產(chǎn)智能體（執(zhí)行）：覆蓋內(nèi)容生產(chǎn)、創(chuàng)意輸出等營銷環(huán)節(jié)。

這種庖丁解牛式的拆解，讓AI的價值錨定在了具體、可執(zhí)行的任務(wù)上，而不是停留在宏大的敘事里。

2. 量化體驗價值：綜合效能 = 效率提升 × 任務(wù)準(zhǔn)確率

找到了場景，如何評估其價值？我有一個簡單而有效的公式：

綜合效能 = 效率提升 × 任務(wù)準(zhǔn)確率

效率提升是顯性的，容易計算。比如一個運營活動，人工操作需要1小時，AI Agent只需1分鐘，效率提升了60倍。再結(jié)合人力成本和GPU成本，降本增效的賬一目了然。國外提出的“K型曲線”理論——資本支出（GPU投入）上升，運營支出（人力成本）下降——正是這個邏輯的體現(xiàn)。

但，只談效率是AI產(chǎn)品最大的陷阱。 AI生成了100篇營銷文案，如果點擊率為零，那它只是在高效地制造垃圾，價值為負(fù)。

因此，準(zhǔn)確率是決定AI產(chǎn)品成敗的隱性關(guān)鍵。與傳統(tǒng)軟件追求99.99%的穩(wěn)定性不同，AI產(chǎn)品的準(zhǔn)確率是動態(tài)且分層的。一個C端AI助手，其綜合準(zhǔn)確率是“用戶輸入識別率 × 意圖理解率 × 回復(fù)生成合理率 × 回答內(nèi)容準(zhǔn)確率”的連乘結(jié)果。任何一環(huán)的短板，都會導(dǎo)致整體體驗崩盤。

提升準(zhǔn)確率的核心，不是堆砌功能，而是收斂場景。

我們曾復(fù)盤一個功能龐雜的C端AI助手，它集成了健康、政務(wù)、賬單等十幾個服務(wù)。團(tuán)隊90%的精力都在優(yōu)化這些預(yù)設(shè)場景的準(zhǔn)確率。但后臺數(shù)據(jù)顯示，這些功能僅覆蓋了用戶14%的真實提問，絕大多數(shù)用戶只是在問“海賊王是誰”這類生活百科問題。

這就是典型的產(chǎn)品設(shè)計與用戶路徑的錯位。做AI產(chǎn)品，必須順應(yīng)用戶路徑，在其自然流程中提效，而不是強行創(chuàng)造一個“AI應(yīng)該有”的功能。

第二邊界：數(shù)據(jù)——AI的燃料與護(hù)城河

體驗的目標(biāo)確立后，數(shù)據(jù)就是實現(xiàn)這一切的燃料。我們常說“Garbage in, Garbage out”，數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定了AI產(chǎn)出的上限。

1. 識別高質(zhì)量數(shù)據(jù)

高質(zhì)量數(shù)據(jù)不僅指數(shù)量大，更要看四個維度：

很多團(tuán)隊的誤區(qū)在于，守著一堆“低質(zhì)量”的所謂大數(shù)據(jù)，卻幻想模型能從中煉出黃金。結(jié)果是模型幻覺叢生，項目反復(fù)失敗，最后得出“AI不靠譜”的結(jié)論。根源，其實在數(shù)據(jù)。

2. 創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)閉環(huán)

更進(jìn)一步，頂級的AI產(chǎn)品不僅消耗數(shù)據(jù)，更能創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)來源，構(gòu)建業(yè)務(wù)護(hù)城河。

回顧2015年做芝麻信用，我們面臨80%征信數(shù)據(jù)缺失的困境。我們是怎么做的？推出芝麻分，激勵用戶上傳資產(chǎn)信息，同時一家家談下公積金機構(gòu)的合作。通過“免押金”場景（如共享單車），我們將信用分與真實履約行為掛鉤，從而獲得了持續(xù)、真實的行為數(shù)據(jù)，形成了強大的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

今天，我們看到了類似的故事：

• 水印相機：一個簡單的工具，卻為工地巡檢、設(shè)備維修等藍(lán)領(lǐng)場景積累了海量的、帶有真實場景標(biāo)簽的圖片數(shù)據(jù)?；诖?，AI可以輕松識別“工人是否佩戴安全帽”，實現(xiàn)了管理上的數(shù)字化突破。
• 電子工牌：4S店銷售佩戴后，AI自動分析其與客戶的對話，提煉最優(yōu)銷售話術(shù)。這把過去無法數(shù)字化的“銷售過程”變成了可分析、可優(yōu)化的寶貴數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

因此，在評估AI場景時，一個極具前瞻性的問題是：這個AI應(yīng)用能否為我?guī)砣碌?、獨有的、持續(xù)增長的數(shù)據(jù)流？ 如果答案是肯定的，那么這個場景的戰(zhàn)略價值將遠(yuǎn)超其短期業(yè)務(wù)價值。

第三邊界：模型——認(rèn)清能力，更要突破認(rèn)知

當(dāng)體驗和數(shù)據(jù)都想清楚后，我們才來到模型層。

1. 模型本身的能力邊界

模型不是萬能的。我們需要客觀評估其在特定任務(wù)上的能力。不必迷信榜單，最有效的方式是基于真實場景設(shè)計評測集。我們將模型能力拆解為多個關(guān)鍵維度，其中業(yè)務(wù)應(yīng)用中最核心的是：

1. 指令遵循：最關(guān)鍵的能力。模型是否能嚴(yán)格按你的指令（如角色扮演、格式要求）執(zhí)行，不越界、不偏離。
2. 工具調(diào)用：決定了模型能否與外部世界交互，是實現(xiàn)自動化的基礎(chǔ)。
3. 規(guī)劃與推理：處理復(fù)雜、多步任務(wù)的核心能力。例如讓模型規(guī)劃一次旅行，需要綜合查詢、比較、決策等多個步驟。
4. 記憶與指代消歧：保證多輪對話流暢性的關(guān)鍵。模型能否理解“那后天呢？”中的“那”指的是“杭州”。

其他如知識儲備、語言表達(dá)等屬于基礎(chǔ)能力。了解模型在這些維度上的長短板，才能合理設(shè)計產(chǎn)品，揚長避短。

2. 構(gòu)建者的認(rèn)知邊界

然而，比模型邊界更重要的是構(gòu)建者的認(rèn)知邊界。

在AI時代，產(chǎn)品經(jīng)理的角色正在發(fā)生深刻變化。你不能只提需求，然后把實現(xiàn)完全寄希望于算法團(tuán)隊或某個新模型的發(fā)布。最優(yōu)秀的產(chǎn)品人，會親自上手構(gòu)建Agent，進(jìn)行成百上千次的真實對話和調(diào)試。只有這樣，你才能對產(chǎn)品的體驗、數(shù)據(jù)的瓶頸、模型的脾性有體感，才能做出最精準(zhǔn)的判斷和優(yōu)化。

一個優(yōu)秀的構(gòu)建者，能清晰地將業(yè)務(wù)問題，拆解成模型可以理解和執(zhí)行的任務(wù)序列，并為之匹配合適的數(shù)據(jù)和工具。你的認(rèn)知深度，決定了AI產(chǎn)品的最終高度。

總結(jié)：給AI產(chǎn)品從業(yè)者的實踐清單

將上述方法論落地，我為你總結(jié)了一份可直接上手的實踐清單：

【AI產(chǎn)品場景選擇實踐清單】

1）價值判斷(Why)

• 痛點是否真實？是真實存在的高頻需求，還是臆想的“偽需求”？
• 用戶路徑是否順暢？是在用戶已有行為上提效，還是強行改變用戶習(xí)慣？
• 價值是否可衡量？能否用明確的公式（如效率×準(zhǔn)確率）或業(yè)務(wù)指標(biāo)（如GMV、核銷率）來量化AI帶來的價值？

2）數(shù)據(jù)評估(What)

• 現(xiàn)有數(shù)據(jù)質(zhì)量如何？是否滿足結(jié)構(gòu)化、權(quán)威性、真實性、持續(xù)性的要求？
• 能否獲取新數(shù)據(jù)？該場景能否創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)來源，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)和業(yè)務(wù)護(hù)城河？
• 數(shù)據(jù)獲取成本與合規(guī)性？數(shù)據(jù)獲取是否可行、成本可控，并嚴(yán)格遵守隱私和安全規(guī)定？

3）實現(xiàn)評估(How)

• 模型能力是否匹配？當(dāng)前模型的核心能力（如推理、工具調(diào)用）是否滿足場景需求？
• 技術(shù)方案是否清晰？是用RAG、Fine-tuning還是Agent？實現(xiàn)路徑是否明確？
• 認(rèn)知是否到位？團(tuán)隊（尤其是產(chǎn)品負(fù)責(zé)人）是否具備深入一線的構(gòu)建能力和系統(tǒng)思考力？

AI浪潮奔涌向前，但底層邏輯萬變不離其宗。選擇比努力更重要，希望這套源于實踐的“三邊界”心法，能幫助你和你的團(tuán)隊，在喧囂中找到真正有價值的AI落地場景，做出能穿越周期的好產(chǎn)品。