解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否能把“算法指标”翻译成“业务语言”，让老板一眼看懂；
2. 你是否知道国内落地最痛的卡点——数据、算力、合规、钱；
3. 你是否具备闭环思维，能用一张看板同时驱动算法、运营、财务三条线。
   因此，答案必须“算法可追踪、财务可解释、合规可审计、用户可感知”，且全部能在国内主流云环境（阿里云/腾讯云/华为云）+监管框架（《算法推荐管理规定》《深度合成规定》《个人信息保护法》）里跑通。

知识点

1. 算法指标 ≠ 业务指标：AUC 提升 3 个点未必带来 GMV 提升，必须加“弹性系数”做换算。
2. 数据合规三同步：采集-存储-使用同步留痕，否则 App 下架风险极高。
3. 算力成本国内按“卡·小时+公网出流量+存储I/O”三项计费，需用“每万元收入消耗卡时”统一口径。
4. 用户负向反馈在安卓端会被应用商店权重放大，1 条差评≈30 个正向活跃损失。
5. 模型上线后 30 天内若出现“样本漂移>15%”必须重新备案，否则算法备案号会被管局冻结。

答案

面向 AI 产品经理的健康度看板，至少应包含以下五个一级核心指标，每个指标附带国内落地所需的二级拆解口径，确保技术、业务、合规三线一眼闭环：

1. 业务目标达成率（Business KPI Achievement Rate）
   定义：模型上线后 30 天带来的实际业务指标 ÷ 立项承诺指标。
   国内常用口径：

   • 电商场景用“千次曝光 GMV”或“补贴后成交转化率”；
   • 内容场景用“人均时长提升百分比”或“会员付费渗透率”。
     红线值：<80% 触发复盘，>120% 触发预算追加。

2. 模型综合效能指数（Model Utility Index, MUI）
   定义：0.4×AUC 增益 + 0.3×召回率增益 + 0.3×Top5 命中率增益，三项均相对基线模型。
   国内落地技巧：用“增益/万元卡时”做归一化，避免单纯刷分。
   红线值：MUI<0 直接回滚；MUI>0.15 才可全量。

3. 数据合规健康分（Data Compliance Score, DCS）
   定义：100 分制，采集授权率 30% + 敏感字段加密率 30% + 30 天内用户删除请求及时闭合率 40%。
   国内必查：是否取得“算法备案号”并在应用商店详情页公示；是否完成“数据出境安全评估”自评报告。
   红线值：<90 分产品立即下架整改。

4. 算力成本收入比（Compute-to-Revenue Ratio, CRR）
   定义：模型上线后 30 天累计 GPU 卡时费用 ÷ 同期增量收入。
   国内云市场统一价：A100-40G 约 28 元/卡时，含公网出流量与存储 I/O。
   健康区间：CRR≤5% 为优秀，5%-8% 为警戒，>8% 必须做模型蒸馏或动态下采样。

5. 用户负向反馈率（Negative Feedback Rate, NFR）
   定义：（差评+投诉+举报+黑猫投诉+12315 投诉）÷ 活跃用户数。
   国内安卓渠道权重：华为应用商店 1 条差评≈30 个正向活跃损失，需加权折算。
   红线值：NFR>0.3% 触发人工审核并暂停推量，>0.5% 启动模型回滚及公关预案。

拓展思考

1. 如何把这五个指标压到一张手机大小的看板？
   用“红黄绿灯”+“趋势箭头”即可，点击指标下钻到二级指标和原始日志，满足老板 10 秒看懂、算法 10 分钟定位。

2. 指标冲突时如何决策？
   国内真实案例：某短视频推荐模型 MUI 0.22 但 NFR 0.4%，最终选择“灰度 20% 保收入+紧急微调+加审标签”三步走，而非直接全量，避免应用商店下架。

3. 合规分如何自动对接管局？
   通过阿里云“算法合规 API”自动回传 DCS 分值，管局后台实时可见，减少人工备案往返 7-10 个工作日。

4. 算力成本持续飙升怎么办？
   引入“弹性混合部署”：白天高峰用云 GPU，夜间低峰用自研推理芯片（如华为昇腾）做批量补算，CRR 可再降 35%。