来自一个《人人都是产品经理》提问：
【问答】人工智能在我们自己的产品上如何应用？
现在互联网公司，传统公司都想接入人工智能来解决一部分人力成本，比如内容社区类可以实现人工智能审稿，电商类人工智能发货等，那么你有没有想过你公司的产品，如何和人工智能接轨呢？下面将自己当时的一些作答和思考copy过来，（比较口语化）
（一）写在前面的
首先盲目说做AI领域XX方向好、有前景，公司就应该做这些方向...
诸如以上此类的，我认为都是不对的。
这是因为技术和业务没有绝对好与坏，不同的对象要按不同的方式去看待和评价。
其次，应该先思考公司有什么“东西”，是存在业务价值的；又或者说当前面临着什么问题；甚至是目标等等。
没有一个“现状和分析”，没有一种“背景和调查”，就得出“问题与价值目标点”，没有这些作支撑，就如我们不谈需求？ 不谈需求真伪就盲目做事情一个道理，是扛不住考验的。
最后，还要明确知道现有的人工智能都出于“弱智能”阶段，每个AI细分领域的技术实现边界、技术成本和门槛分别是什么？ 如NLP领域实现多轮对话本身就是大难题。
只有弄明白“AI能做什么、我有什么能让AI去处理并且能挖掘出更大价值或更高效率的”，才是重点。
（二）举一些AI产品化的应用案例
关于公司业务结合AI的方向，我举一些例子：
1、如内容型平台（包括资讯分发、电商产品、视听内容等产品）：
可以考虑“内容”的怎么获取、怎么审核、怎么分发的三个阶段去应用AI。（类似产品的“何去何从”策略分析），可以考虑再获取的时候例如多点监听+爬虫；在审核时利用NLP、CV来智能审核，预估风险； 在分发时可以利用机器学习的推荐系统实现千人千面。
2、如O2O、出行方面：
可以是AI下基于深度学习的“调度分配策略”，这些都是属于AI领域的细分，在美团、携程、滴滴会更加注重这方面的产品经理招聘，一般都叫策略产品经理，或者是出行产品经理。
3、如地图方面、驾驶规划等：
基于机器学习的地图渲染策略、路线规划..、出行方案等等，都是基于AI领域的结合落地，乃至楼上说到的自动驾驶，其实本质就是SLAM方面的技术结合落地。
4、如翻译系统、产品搜索引擎等，本质也会利用AI的知识图谱、NLP等来支撑落地。
5、如现在很多电商产品都标配的“扫图搜产品”，本质就是AI领域CV的应用落地。
6、同上延伸的，如手机设备扫脸登录、扫脸支付，也是属于AI领域的CV应用，这里指的提的是苹果手机的面容ID是基于face ID，这个技术比较牛，有兴趣可以关注公众号看看。
7、再同上延伸，如我们拍照很好看有美颜，或者基于一些现实场景的游戏，就是属于AI领域的AR、VR结合产品应用的。
8、如360安全这些产品，基于深度学习搞这么多风控模型，也是属于一种产品防御机制，我们的手机管家也是这样进行预防病毒。乃至我们每个公司怎么去预防黑产用户、薅羊毛，都是基于风控模型；
9、还有很多，本质AI产品化就是玩数据喂养后的模型。多个模型综合利用就看起来更智能了。
10、还有非常多这样的产品案例....（不一一列举了，有兴趣可以关注我之前写的文章）
（三）怎么思考去应用？
以上，人工智能其实一直在发展，很早就开始了。只是技术也会因天时地利人和等因素或缓慢、或爆发。
在2018年WWDC大会，你会发现整个重点都是讲AI与软、硬产品的结合。（可以看我的文章）
公司结合什么方向落地，需要根据所在的业务、行业去思考。
如银行系统、金融行业，也都是玩征信评估、信用预测模型，都是属于基于AI深度学习方向的风控风险预估，和上面提到360安全管家等案例，也是属于玩风控，但不同的业务却衍生不一样的“产品业务落地”
AI本质就是技术这个没有什么卵用。
关键是策略，思考有什么，为什么，怎么落地，为什么是他，有什么风险，怎么对应去解决。
你要利用这个“成熟或者不成熟的AI”，如何结合行业和业务去思考，把这些结合产品化？ 怎样思考用户场景下去满足，这些都是需要策略去支撑....
这也是为什么策略产品经理的分支也包含AI 产品经理。
关于这方面，大家可以关注公众号[策略产品经理研习社]（chanpin007），一起学习交流。
以上，希望对大家有帮助。
后部分内容涉及机密请进入社区，获得更多分享。
关于作者：
凤城狂客，目前是AI方向的高级产品经理、策略产品经理研习社创始人。
曾在金山、魅族、唯品会、太平洋等互联网公司从事产品经理。期间捣鼓过0-1、C/B/端、电商、大数据、AI等产品。
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