和前幾年一樣，看衰AI行業(yè)前景的言論最近又此起彼伏。難道真如該觀點支持者們所說的那樣，”投資額減少、關(guān)注度下滑，AI寒冬將至？”
過去幾年來，經(jīng)過沒日沒夜的加班，我從一位AI菜鳥變成了一位AI老鳥。我從技術(shù)、運營同事們接手過來的產(chǎn)品需求，也逐漸由人臉識別、變?yōu)橹悄芸头?、智能質(zhì)檢、證件識別等細(xì)分需求。應(yīng)用場景越來越垂直，應(yīng)用范圍越來越廣泛。
AI 寒冬論，可以一邊歇歇了。
回到正題，作為AI項目組的一位產(chǎn)品經(jīng)理，我們就不重點討論AI 到底有沒有進入寒冬的問題，今天主要和大家分享一下在 AI 公司做產(chǎn)品經(jīng)理的一些心得體會。
從互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型為AI產(chǎn)品經(jīng)理，在這一過程我經(jīng)歷了從app的手機端交互設(shè)計，到讓機器多模式與人交流的設(shè)計；2C到2B再到同時兼顧B端C端的轉(zhuǎn)變；產(chǎn)品整理需求文檔就能過需求，排開發(fā)，到學(xué)會去考慮技術(shù)邊界／環(huán)境影響等因素，才能著手設(shè)計需求的轉(zhuǎn)變……一路走來痛并快樂著。
結(jié)合幾年AI項目實踐經(jīng)驗，談?wù)凙I產(chǎn)品經(jīng)理在具體工作中如何考慮產(chǎn)品設(shè)計，給大家分享6點心得。
體驗層上包括：
技術(shù)邊界VS業(yè)務(wù)目標(biāo)；應(yīng)用場景；教育成本；B端C端兼顧另外還有需要在設(shè)計架構(gòu)是考慮的⑤設(shè)計兜底方案、⑥引擎接入的靈活性。
一、技術(shù)邊界VS業(yè)務(wù)目標(biāo)
在一定的階段，當(dāng)技術(shù)無法以預(yù)期的方式滿足產(chǎn)品需求時，AI產(chǎn)品經(jīng)理要做的事情就是在了解技術(shù)邊界的前提下，提供最適合的產(chǎn)品解決方案以達(dá)到業(yè)務(wù)目標(biāo)。
“準(zhǔn)確回答用戶咨詢的問題”是智能客服產(chǎn)品的核心訴求，如何更準(zhǔn)確的為用戶提供解決方案呢？自然語言處理（NLP）技術(shù)并不能保證百分百精準(zhǔn)理解客戶的意圖，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要考慮在這樣的前提下，怎樣設(shè)計智能客服產(chǎn)品。
“推薦答案”成為解決這一問題的設(shè)計方案。在無法準(zhǔn)確判定用戶的意圖時，機器人會根據(jù)計算，在給出得分最高答案同時，將與客戶問題意圖相近的“推薦問題”根據(jù)計算分?jǐn)?shù)從搞到排序展示，提供給用戶更多選擇，已達(dá)到解決用戶咨詢問題的目的。
目前的人臉識別技術(shù)也無法保證100％過濾各類風(fēng)險，比如：視頻供給、照片攻擊，比如雙胞胎。于是設(shè)計了“異步審核”策略，在人臉比對和活體檢測有風(fēng)險時，便會將采用異步審核流程，用人工檢測的方式保證通過率和準(zhǔn)確率，保證用戶體驗，降低業(yè)務(wù)風(fēng)險。
一個技術(shù)落地，AI產(chǎn)品經(jīng)理除了需要像互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理先確認(rèn)核心需求，但更多的時間精力要用來思考就AI技術(shù)的情況，如何使用優(yōu)秀的可執(zhí)行的產(chǎn)品方案來代替大量的數(shù)據(jù)和時間投入，盡快從無到有的上線初代產(chǎn)品研發(fā)，在迭代中提升。畢竟讓模型跑起來，在實際的業(yè)務(wù)場景中看到AI帶來的價值才是產(chǎn)品追求的根本。
二、評估場景因素
當(dāng)產(chǎn)品初步方案確認(rèn)后，需要對影響算法正常運行的場景因素進行分析，是否充分評估各類會影響結(jié)果的場景因素，決定了產(chǎn)品真正落地的速度。
很多人吐槽過刷臉要求的復(fù)雜又難理解，不能戴黑框、光線不能太強、注意避開側(cè)面光、逆光會影響通過。但其實是否能為用戶提供更具指導(dǎo)性的告警是考驗AI產(chǎn)品經(jīng)理能力的重要維度。符合核身條件的光線檢測、外部噪音檢測、出現(xiàn)多張人臉時提示等，都需要在研發(fā)過程中盡充分挖掘，并進行合理的告警分類，考慮是否能用技術(shù)手段解決，比如將人臉是否滿足檢測條件放到前端。
同樣，在身份證識別的場景中，金融行業(yè)這類對安全要求較高的行業(yè)，在證件偽造上都屬于零容忍，證件識別除了來基本字段的準(zhǔn)確率，誤檢率、召回率等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，還需要考慮怎么對遮擋、缺角、過期等情況導(dǎo)致的偽造證件進行識別。足夠豐富多樣且精準(zhǔn)的告警碼，才能滿足產(chǎn)品需求，為后續(xù)商業(yè)化提供技術(shù)亮點的支持。
由于目前硬件和算法的種種限制，為了盡量提升用戶體驗，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要挖掘外部環(huán)境可能導(dǎo)致的失敗原因，反推算法同事給出更多維度更細(xì)顆粒的錯誤反饋，以便為用戶提供清晰的操作指導(dǎo)，提升用戶滿意度。
三、產(chǎn)品使用的教育成本
AI產(chǎn)品對環(huán)境、用戶配合度的要求，帶來的一個新的問題：“怎樣快速直觀的教會用戶使用”，如果用戶不會用、不能用，對產(chǎn)品的落地和推廣會帶來負(fù)面影響。
比如：智能音箱、智能車載設(shè)備的興起，在做軟硬一體產(chǎn)品設(shè)計的過程中，由于對話是日常人們已經(jīng)非常熟悉的場景，如何設(shè)計自然、“像和真人一樣”交談的交互，成為AI產(chǎn)品在設(shè)計過程中的重點及難點。
例如：用戶在初期面對智能音箱產(chǎn)品時可能會一臉茫然，“我在干什么？”，“我要做什么？”，這時候通過屏幕顯示的配合（有屏音箱設(shè)計）讓用戶對產(chǎn)品的功能有所了解，或者通過音箱主動交互告知用戶“你可以這么問我”，“我對這些技能擅長”是產(chǎn)品設(shè)計中細(xì)致的考量。
再比如：如果音箱一直在聽我們說話，將收錄非常多雜亂無章的信息，使得AI系統(tǒng)沒有辦法很好的理解誰在說話，說了什么，往往需要用戶每次與音箱交互時都喚醒。AI在后臺被喚醒了，用戶是怎么知道的呢？
在我們?nèi)粘Ｉ钪?，如果有人對我們說話，往往會叫我們名字，我們往往回復(fù)“我在～”。仿照這樣的方式，我們對音箱的設(shè)計通過燈關(guān)不同顏色的反饋或者語音應(yīng)答，告訴用戶音箱被喚醒了，正在等待你說話。
另外，如果每次都喚醒，會讓用戶很煩很累，在一些連續(xù)交互的過程中，可以打破每次喚醒的魔咒，使得AI音箱一直在聽用戶所說的話。那這時候怎么讓用戶在這兩種不同的模式間平緩切換，細(xì)致的對話設(shè)計就很重要。
與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品不同，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要廣泛涉獵不同行業(yè)不同地域的操作習(xí)慣，借鑒硬件、軟件行業(yè)的優(yōu)秀的交互，不斷總結(jié)，思考更為輕松、自然、平順的產(chǎn)品體驗。
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