AI产品需求分析
作者：微信文章## 关于需求的咬文嚼字
终端用户市场自然是自身体验，想要什么或想做什么。
大客户包含企业端（ToB），政府端（ToG）不仅要看所谓领导旨意，还要照顾犬牙之需，平民之苦。
需与求，更多的是“求”字，“需”只是一厢情愿的奢望。一般产品产品的功能、性能、用户界面和用户体验这些名词，其实在除了基础的吃穿之外，就是对资源的争取，对权力的便宜行事。产品 + AI, 并没有直接增加生产力，生成新资源；而是增加了产品或权益个体识别获取的信息熵，增强了监控的能力。
有效的产品需求分析，应从权益个体的：
1.诉求，也称为目的，不仅要看甲方的想法，更要看乙方自身的规划
2.资源禀赋，一方面是用户群体所能提供的研发、环境建设成本，另一方面是系统所能汲取信息和建立的法则
3.权益管控，现在有个时尚的名词叫：流程发掘
## 市场规模与趋势
分析当前所在市场的规模大小，包括潜在用户数量、市场价值等。不要妄想能够预测未来几年的市场增长趋势，而是要做好能在3个月内换航道，溜之大吉的准备。
参考相关行业报告、市场调研数据等来源，说明推动市场增长的关键因素，如技术进步、消费者需求变化、政策法规等，以及可能面临的挑战和限制。
关键时刻冷静做出自己的决定，而非追随市场羊群。
## 基础功能和辅助功能
*基础功能解决产品的功用，系统自身运转。遵循简洁本质。
*辅助功能增强用户体验，细节之处见真心。
看天赋也看运气，任何产品都只能适合于有限的群体，有限的时间维度；有幸相逢是福气，或早或晚也是蹉跎人生。
## 性能诉求
不要纠结，稳定性，可靠性，性能；所谓天下武功唯快不破，持一道破万法！
### 准确性与精度
对于涉及数据处理、预测分析、识别判断等功能，产品应具备较高的准确性和精度要求。例如，在医疗诊断辅助 AI 系统中，疾病诊断的准确率应达到 % 以上；在金融风险预测模型中，风险评估的误差范围应控制在 [具体数值] 以内，以确保产品输出结果的可靠性和有效性，避免因错误或不准确的结果给用户带来重大损失或误导。
### 响应时间
产品在各种操作和交互过程中应保持快速的响应时间，以满足用户对即时性和高效性的需求。例如，智能客服系统在用户提问后，平均响应时间应不超过 秒；图像识别应用在上传图像后，应在 毫秒内给出识别结果，确保用户在使用过程中不会因为长时间等待而产生不满或影响工作效率。
### 可扩展性
考虑到未来业务增长、数据量增加以及功能扩展的可能性，AI 产品架构应具备良好的可扩展性。能够方便地集成新的算法模型、数据源或第三方服务，以适应不断变化的市场需求和技术发展。例如，当企业业务拓展到新的地区或领域时，产品能够快速接入当地的相关数据，并对现有模型进行适应性调整和优化，而无需对整个系统进行大规模重构。
## AI产品的一些特性
1.对数据的识别能力，
2.资源耗用，需要的算力
3.对输出结果的可视化呈现
4.更加看重基础的系统运维能力
5.仍然需要人们的反馈优化模型权重
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