如今越來越多的產(chǎn)品經(jīng)理也在考慮為自己的產(chǎn)品添加AI功能,但是事實上并沒有那么容易。作為產(chǎn)品經(jīng)理我經(jīng)常能收集到各種AI產(chǎn)品的Idea,有些甚至過于科幻,每當我們迫不及待的去實施的時候,結果總是狀況百出。該如何選擇更好的技術方案或許是算法工程師關注的領域,但對AI產(chǎn)品來說,如何管理好AI產(chǎn)品需求也是一個重要挑戰(zhàn),這也是AI產(chǎn)品經(jīng)理的使命所在。這兩年的實踐中,我先后做了“Get寫作”和“互鏈文檔”兩款智能寫作產(chǎn)品,前者是針對新媒體寫作場景,后者是針對于日常筆記場景。不管是哪個場景,擺在我們面前最大的問題并不是“我們可以用AI打造一款怎樣與眾不同的產(chǎn)品?”而是“我們該怎么去定義智能體驗?”一、如何定義智能體驗?
學術界對于AI智能已經(jīng)有了一些定義,人們期望AI像人一樣,能合理地思考和行動(出自《人工智能——一種現(xiàn)代化的方法》),如下圖。從用戶體驗角度來看, AI產(chǎn)品的智能體現(xiàn)就是能合理地做出行為決策,換句話說就是“機器能根據(jù)輸入條件作出合理判斷并輸出結果”,我們暫且稱之為 “自動化決策”。 例如,Siri能夠合理地回答你問題,雖然有些回答聽起來很搞笑,但只要輸出的結果讓人覺得合理,就依然會被人接受,如下圖。 但AI的輸出是否合理,這個取決于人的主觀評判。這也是數(shù)據(jù)標注工作所做的意義所在——盡可能通過標注讓模型更能貼近人的預期。當我們把一連串“自動決策”串聯(lián)在一起了后,就變成了一個自動化的業(yè)務流程,幫助人類省心省力地完成業(yè)務目標,這也是AI產(chǎn)品的價值體現(xiàn)。 例如,掃地機器人通過良好的尋址算法,趁主人不在家的時候掃遍房間的每一個角落,讓人覺得省心又省力。但如果在掃地過程中不斷需要主人來處理各種狀況,如卷了電線和異物,就算這些狀況和算法無關,那也會讓人覺得不智能。 因此,AI產(chǎn)品的體驗效果并不一定取決于算法,而是在產(chǎn)品使用過程中是否能流暢地達到用戶預期的目標或價值。綜上,最終決定產(chǎn)品的智能體驗感的核心還是在于經(jīng)過AI的一系列自動決策后,能更好地滿足業(yè)務場景中的需求。二、AI產(chǎn)品需求的挖掘與管理
根據(jù)前面的分析,所謂的AI產(chǎn)品需求管理,首先要挖掘那些能夠自動化決策的需求點,其次當這些需求點串聯(lián)在一起的時候,讓產(chǎn)品整體能達到較好的使用體驗。前者和算法有關,后者不僅僅局限于算法,如下圖所示:
需要強調的是:不管技術手段如何變,產(chǎn)品經(jīng)理始終都需要以實現(xiàn)商業(yè)價值為目標,以用戶體驗為中心,選取具有可行性的技術手段和方案。但反觀目前市面上的一些AI產(chǎn)品經(jīng)理的資料,通篇照搬AI技術的概念,而忽視了產(chǎn)品本質,這是一種舍本求末的表現(xiàn)。
在AI產(chǎn)品需求分析與整理的過程中,我們總結了以下四個關鍵步驟:1. 收集場景案例;2.繪制決策流程;3. 篩選可行性用例;4. 制定AI產(chǎn)品路線圖。
1、收集場景案例
我們要教會AI決策,我們就要必須弄清楚人是怎樣做決策的。 我們應當以實現(xiàn)業(yè)務價值為最終目標,專注分析業(yè)務場景中的問題。在項目早期,收集實際場景中的業(yè)務案例顯得尤為重要。
我們可以將收集的案例整理成一個個表格或者卡片,包含要素有:場景概述、業(yè)務目標、業(yè)務流程、關鍵決策點、業(yè)務痛點、過往案例:

1. 場景概述:用最簡潔的一句話說明該場景中的業(yè)務要點“誰-做什么-為什么做”,這類似于敏捷開發(fā)中的“用戶故事”;
2. 業(yè)務目標:用于明確業(yè)務要達成的最終結果,并為自動決策獲得一個可衡量標準。我們可以尋找業(yè)務中一些量化的KPI,這不僅是對人的考核也是對AI的考核;
3. 主要業(yè)務流程:主要是為了弄清楚當前的系統(tǒng)運行情況:在原有的人工的業(yè)務流程是怎么樣的?現(xiàn)有的業(yè)務流程中有哪些優(yōu)點或者缺點?4. 關鍵決策點:找到關鍵邏輯決策點,在流程中人是如何做決策的?判斷的效率怎么樣?判斷規(guī)則是什么?要輸出怎樣的結果?5. 業(yè)務痛點:找到產(chǎn)品能夠發(fā)揮價值的地方,有哪些痛點?有哪些抱怨?6. 過往的成功與失敗的案例:主要是為了弄清楚一些真實情況。能否舉出一個或者多個成功的案例?能否舉出一個或者多個失敗的案例?失敗的原因是什么?會怎么樣處理?在我接觸過的項目中,一些業(yè)務方對表格中的問題會表現(xiàn)得一臉懵逼,原因很簡單,自己都沒有弄清楚自己業(yè)務的SOP(標準作業(yè)程序),就期望AI來幫他們解決問題。這種情況,還是需要由人類先摸索出有價值的SOP,因為人做不好的,AI肯定也做不好。 如下圖,CRM客戶挖掘的業(yè)務場景案例:每天,客服人員需要撥打大量的電話,找到對產(chǎn)品感興趣的客戶,以便于銷售人員跟進。對于客服人員來說,工作量大而且重復,容易讓人煩躁。
通過這樣的收集和整理,讓我們對要解決的問題和場景有一個直觀的感知,但隨著調查的深入我們還可能會發(fā)現(xiàn)新的問題。為了不遺漏有價值的信息,這個階段我們收集的案例,應該有更多發(fā)散性。
2、繪制決策流程圖
通過業(yè)務案例的收集,我們可以梳理出一個業(yè)務流程圖,我們可以使用“UML活動圖”來繪制,并且我們還要重點標識出決策的判斷點。如下圖:
如圖所示,起點是挑選客戶資料,結束點是標記出有意愿的A類的客戶。 為了更加明確,我們將主流程(Happy path)放到主軸上面,代表決策的菱形節(jié)點放在兩邊,我們可以一目了然,看到那些通向“幸福 Happy”的關鍵決策。
《聊天機器人:對話式體驗產(chǎn)品設計》P.219
先不考慮任何實現(xiàn)手段,我們需要先弄清楚,每一個決策點的輸入、輸出和規(guī)則是什么。我們可將這些決策點整理成一份“決策用例清單”,然后再綜合考慮是否合適AI自動化決策:用例(Use Case)是UML中術語,一個用例代表一個完整的系統(tǒng)功能單元,但不考慮該系統(tǒng)的內部實現(xiàn)細節(jié)。

另外,我們還可以將此清單整理成UML用例圖,這個系統(tǒng)參與者有三個:客服,客戶,AI。

3、篩選可行性用例
根據(jù)上面的用例,AI該如何與人類一起工作呢? 并不是所有“決策”都是適合機器做,機器做決策的特點是效率高速度快,但應變性弱。人類做決策的特點是靈活性高,但是容易產(chǎn)生疏忽和遺漏等問題。我們可以用場景決策矩陣判斷,如下圖: 常規(guī)性場景+信息性決策:對細節(jié)要求不高,學習案例多,AI學習效果較好,AI只提供信息建議,輔助人類決策,出錯的風險很低,特別適合AI來做;
細膩性場景+信息性決策:對細節(jié)要求極高,學習案例少,AI做出正確判斷有難度,AI提供信息建議,由人類為主導AI輔助做決策,出錯風險低;常規(guī)性場景+行動性決策:對細節(jié)要求不高,學習案例多,AI學習效果較好,AI代替人類做行動決策,出錯有一定風險性,適合人類為主導AI做輔助;細膩性場景+行動性決策:對細節(jié)要求極高,學習案例少,AI做出正確判斷有難度,讓AI代替人類做行動決策有很大風險,建議人來做;我們可以將上面的決策用例做一個基礎的判定:排布在場景決策矩陣如下:
通過這樣的分類方法,我們能很清楚的知道機器和人類應該怎樣分工,案例中大部分決策用例都可以交給機器,但“詢問進一步溝通的意圖”是很關鍵一步,如果全權交給機器,效果將大打折扣。這樣,我們就有了一張人與AI的分工圖:
第一條思路,如果AI效果好的話,那么全權負責整條鏈路,讓人在最后一步把關,這樣的好處是效率高; 第二條思路,AI作為一個輔助工具,幫助客服自動化篩選**,做好通話情況記錄和打分,一定程度有效提升客服效率,而且結果也可控。 一方面需要根據(jù)實際的業(yè)務需求判斷, 例如,針對高端人群的產(chǎn)品,獲取客資成本高,對于這些高端客戶來說冷冰冰的機器人電話顯得沒有誠意,但是普通話不標準的銷售人員也可能讓人覺得是山寨推銷。 另外一方面,我們需要將需求對應到不同的技術模塊上,因為算法產(chǎn)品有一定不確定性,貿然使用不成熟的技術,也承擔著巨大風險。 作為產(chǎn)品經(jīng)理,我們應積極與數(shù)據(jù)科學家和工程師溝通,或許他們也有更好的建議,對于產(chǎn)品經(jīng)理來說,溝通永遠都是第一要務。
4、制定AI產(chǎn)品路線圖
AI和人一樣,需要一個成長過程,這個過程中需要不斷的積累數(shù)據(jù)和調整算法策略。一個好的AI產(chǎn)品路線圖,需要給我們的產(chǎn)品規(guī)劃一個學徒期,從簡單的決策開始,再逐漸演變?yōu)楦鼜碗s的決策。
我們可以根據(jù)前面的算法模塊的拆解,挑選出哪些需要優(yōu)先做的模塊,我們可以從影響、努力、風險三個維度考慮。我們優(yōu)先選性價比高和風險較低的模塊,如果是一些通用性的算法模塊也可以考慮使用大廠提供的服務。這樣保證產(chǎn)品功能完整性的同時,也降低了不確定性帶來的問題。

AI產(chǎn)品相比傳統(tǒng)產(chǎn)品更需要大量數(shù)據(jù),我們需要提前做好數(shù)據(jù)埋點和反饋機制,確保產(chǎn)品上線后,能夠收集足夠的數(shù)據(jù),充分了解各種決策及其完整上下文。這樣便于算法工程師,持續(xù)的優(yōu)化模型和算法。
另外,為了更早的發(fā)現(xiàn)真實場景中的問題, 我們需要讓用戶盡早地使用我們的產(chǎn)品,但是由于產(chǎn)品還在學徒期,功能不完善、體驗不確定,并不適宜大規(guī)模推廣。我們可以考慮通過邀請制,讓愿意嘗鮮的用戶先體驗,這些用戶往往比普通用戶包容性更強也更加積極,愿意提更多的意見和想法。
基于上面的幾點考慮,我將路線圖中的需求分成應用層需求和算法層需求兩類。

應用層主要是指直接與用戶打交道的需求,這部分是偏傳統(tǒng)的軟件開發(fā)內容。細分下去包含,決定產(chǎn)品使用體驗的功能性需求;和運營節(jié)奏息息相關的增長性需求,如邀請、裂變、積分等;還有用戶看不到的但能讓產(chǎn)品和服務變得更好的支持性需求,如產(chǎn)品后臺、數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺等。
算法層是指與自動化決策息息相關的需求。應用層與算法層通過算法服務提供API打交道,這些API需要根據(jù)應用層場景進行調整和優(yōu)化。但算法只有API是不夠的,還需要一些支持性的模塊,例如網(wǎng)絡爬蟲和一些基礎算法模型。
在產(chǎn)品早期,我們需要為用戶搭建好基礎的產(chǎn)品功能,于此同時我們也需要做好算法層的技術建設,然后再逐步引入種子用戶。最終整理出我們的產(chǎn)品路線,讓我們的AI產(chǎn)品能夠從學徒期慢慢走向成熟。

三、結語
在這兩年的AI產(chǎn)品實踐中,我在產(chǎn)品經(jīng)理、設計師、工程師之間來回切換角色,不僅僅是為了打造心中所想的產(chǎn)品,也是為了探尋心中的一個答案:“AI時代,產(chǎn)品經(jīng)理應該如何做產(chǎn)品”。
過去一年,可謂一路狂奔,將原本寫產(chǎn)品需求的時間放到了寫代碼上,不知不覺中,我的github瓦片圖也快要被綠色占滿,但值得慶幸的是,通過親手打造的產(chǎn)品,團隊也成功拿到了融資。

AI產(chǎn)品其實并不神奇,任何產(chǎn)品的商業(yè)價值都在于其對人類的價值。只是不同的技術方案需要考慮的側重點會有所不同。對于產(chǎn)品經(jīng)理來說,科技在進步,思維方式需要迭代更新,但也不能全部舍棄,用“進化”這個詞來形容我們AI時代的產(chǎn)品經(jīng)理可能更為貼切。
如果您喜歡我的文章請繼續(xù)關注我,我將繼續(xù)更新我在AI產(chǎn)品領域的一些總結和思考。也歡迎一些志同道合的小伙伴,一起參與Mixlab的活動,一同進化。
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5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內容質量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內容時,本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度,對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內容時,本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
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