ai产品经理

1、基于公司战略目标，构建AI产品路线图，建立ROI测算及价值验证体系。
- 深度拆解企业战略目标（如降本30%、效率提升40%、决策准确率提升25%），制定3年AI产品规划，明确技术投入优先级与资源分配策略（如侧重供应链优化AI vs 财务智能AI）。
- 建立多维度ROI评估模型（含开发成本、算力成本、人力节约、营收增长等指标），通过A/B测试、试点项目验证AI方案商业价值，输出《AI项目可行性分析报告》。
2、深度解构人资管理、财务分析、生产排程、供应链优化等业务场景，设计AI驱动的经营决策解决方案。
- 主导业务调研：通过问卷、访谈、流程mapping识别核心痛点（如生产排程资源浪费率高、供应链库存周转周期长、财务报表分析耗时低效），输出《业务场景AI适配评估表》。
- 设计场景化解决方案：针对人资管理，引入NLP简历解析+预测性离职模型；针对生产排程，结合强化学习优化资源分配；针对供应链，构建需求预测+库存动态调整模型，形成行业级解决方案白皮书。
3、主导需求定义→算法选型→系统集成→价值闭环的全流程管理。
- 需求定义：联合业务部门、算法团队明确功能边界（如财务分析AI需支持多维度数据穿透、生产排程AI需兼容 legacy系统），输出含技术指标的PRD。
- 算法选型：基于数据规模（小样本/大规模）、业务实时性要求（离线分析/实时决策），选择适配算法（如时序预测选Prophet/LSTM、异常检测选Isolation Forest/VAEs），协调算法团队完成模型训练与调优。
- 系统集成：推动AI模块与ERP、MES、OA等企业现有系统对接，设计API接口规范，确保数据流转合规性（如财务数据加密传输、生产数据脱敏处理）。
- 价值闭环：建立用户反馈机制（业务部门定期评分、操作日志分析），驱动产品迭代（如每季度优化1次核心算法、半年升级1次功能模块）。
4、制定可量化的业务指标体系，搭建AI应用价值评估模型，持续迭代产品能力。
- 指标体系设计：按业务场景制定KPI，如供应链AI的库存周转率提升率、财务AI的报表生成耗时缩减率，实现“技术效果→业务价值”的量化映射。
- 动态评估模型：结合实时数据（模型准确率波动、资源消耗异常）与业务反馈（用户投诉率、功能使用率），每月输出《AI应用健康度报告》，优先级排序迭代需求（如先修复高频报错场景，再优化非核心功能）。
5、主导跨部门技术方案评审，平衡算法精度与工程落地成本。设计AI Agent协同机制，优化人机协作业务流程，构建业务数据反馈闭环，驱动模型持续优化。
- 技术评审：组织算法、开发、业务、财务等部门评审方案（如评估大模型微调成本vs业务收益、边缘端部署可行性vs云端算力成本），输出《技术-成本平衡决策记录》。
- Agent机制设计：针对客服、巡检等场景，定义AI Agent任务边界，设计多Agent协作流程（如工单分配Agent+知识库检索Agent+风险评估Agent联动），提升人机协作效率30%以上。
- 数据闭环：建立数据清洗-标注-回流机制，确保模型训练数据持续更新，避免模型效果衰减。