AI大模型产品经理每天都在干嘛？

一、从需求到落地：AI产品经理的完整工作流

1. 需求定义：

案例：某电商平台“反薅羊毛系统”开发

问题发现：平台发现夜间数据异常，大量新账号通过自动化脚本领取优惠券并盗取数据。

方案设计：

• 1）用户领取福利时强制绑定手机号；

  2）根据行为特征（如夜间高频操作、多账号共用设备）划分风险等级；

  3）对高危用户锁定账户并要求微信二次验证。

   

关键动作：平衡业务目标与技术可行性。例如，原计划采用实时模型，但算法团队评估后改为离线处理，以降低对系统响应速度的影响。

2. 模型预研：

AI产品经理需与算法工程师共同评估现有数据是否支持需求。若数据不足，需推动埋点优化或外采数据。例如，某金融风控项目中，产品经理发现用户社交关系数据缺失，最终通过外采运营商数据补齐。

外采数据三原则：合法性（用户隐私保护）、公司资质审核、成本效益分析。

3. 数据准备：

4. 模型构建：

在“薅羊毛”案例中，算法团队最终选择逻辑回归而非更复杂的深度学习模型，原因有三：

可解释性：需向用户解释封号原因，黑箱模型易引发投诉；

效率：实时性要求高，逻辑回归计算速度更快；

数据量：初期标注样本不足，复杂模型易过拟合17。

产品经理的角色：理解算法优缺点，推动技术选型与业务目标的匹配。

5. 模型验收：

模型上线前需通过严格验证：

性能指标：召回率、精准率、F1值（如要求召回率>95%）；

稳定性指标：PSI值（若>0.25，说明模型波动过大）；

业务指标：误杀率是否在可接受范围内。

经典教训：某社交平台曾因模型误判正常用户为“水军”，导致日活下降5%，最终通过调整阈值和补充特征解决。

二、高薪背后：AI产品经理的“硬核能力”

年薪百万的AI产品经理，绝非仅靠画原型图或写文档。他们需要三大核心能力：

1. 技术理解力：从Prompt设计到模型调优

案例：某金融产品经理用GPT-4生成PRD文档，通过优化Prompt（如“结构化输出算法需求，包含数据源、异常处理逻辑”），将评审时间缩短50%。

关键技能：理解大模型微调、多模态融合、分布式训练等概念，能与算法团队高效对话。

2. 业务洞察力：从数据到商业价值的转化

拼多多大模型团队探索AI在客服、搜索推荐中的应用，目标不仅是技术落地，更是提升GMV和用户留存。

产品经理需回答：“模型提升1%的准确率，能为公司多赚多少钱？”

3. 风险管理能力：伦理与合规的“守门人”

数据合规：外采数据需符合《个人信息保护法》；

模型偏见：某招聘平台曾因AI简历筛选系统歧视女性，最终被迫下线整改。

三、行业趋势：AI产品经理的未来战场

1. 应用层爆发：从技术炫技到场景深耕

企业需求正从“拼算法”转向“拼落地”。例如，小米大模型团队聚焦智能家居场景，通过语音交互优化用户体验；TEMU则探索AI客服的多语言支持，以降低海外运营成本。

2. 人才两极分化：顶尖人才年薪150万，跟风者淘汰

现状：AI算法岗平均月薪2.3万元，但顶尖人才年薪可达144万（如拼多多）。

建议：应届生以及社招转行人员需积累垂直领域经验（如医疗、金融），并参与开源项目提升工程能力。

3. 工具革命：AI分身解放生产力

案例：情感咨询师通过AI智能体自动回复常见问题，服务效率提升3倍；

趋势：产品经理将更多扮演“AI训练师”角色，通过Prompt工程和反馈循环优化模型表现。

四、AI时代，如何成为“不可替代”的操盘手？

高薪背后，是AI产品经理对技术、商业和人性需求的深度整合。他们不仅是模型的构建者，更是价值的定义者。

给入行者的建议：

深耕垂直领域：医疗、教育、金融等场景的Know-how比通用技术更重要；

拥抱工具：掌握GPT-4、低代码平台（如飞书），提升全链路效率；

保持敬畏：AI是放大器，而非替代者——真正的核心竞争力，永远是对用户需求的洞察。

“未来的产品经理，将是AI与人类智慧的桥梁。” 在这场变革中，你准备好成为那个造桥的人了吗？