解读

1. 面试意图：考察候选人能否把“算法黑盒”翻译成“商业语言”，同时给出可落地的资源争取方案。
2. 目标听众：董事长/CEO/分管财务的VP，关心ROI、风险、合规，不关心AUC、F1。
3. 场景约束：国内民企决策链短，一次汇报定生死；需用“钱”“客户”“政策”三把钥匙开锁。
4. 成功标准：让高管在5分钟内听懂“不确定性≠失败”，并愿意在预算表上签字。

知识点

1. 不确定性三角：数据分布漂移、模型置信度、业务容错空间。
2. 风险定价公式：预期收益 × 成功率 － 失败损失 × 失败率 － 沉没成本 > 0。
3. 合规红线：中国《生成式AI管理办法》第6条“真实准确”义务，需预留5%预算做合规审计。
4. 阶段门（Stage-Gate）模型：PoC→试点→规模化，每道门用业务指标而非算法指标做Go/No-Go。
5. 高管沟通三件套：类比、现金流、可比案例。

答案

“王总，我用三句话让您在3分钟里看清AI不确定性，再用2分钟拿到下一步预算。
第一句，不确定性像‘天气预测’——不能100%准，但能提前带伞。我们用‘置信度’这把伞把错误率锁在3%以内，只要低于人工5%的差错，就能省1200万运营成本。
第二句，不确定性可定价。按财务模型，哪怕模型只有85%成功率，预期收益4200万×85%－失败损失800万×15%－沉没成本400万＝净现值正2870万，ROI 3.2倍，远高于公司15%的资本成本。
第三句，不确定性可分段。先投200万跑3个月PoC，只验证‘模型+数据’能否把投诉率降1%。达标再追加800万做全渠道上线；不达标立即止损，最大损失200万，仅占年度营销预算0.4%。
最后，合规我已预留5%预算对接网信办算法备案，确保‘不确定性’不会变成‘行政处罚’。
结论：AI不是赌石，是保险。今天签200万，买的是2870万期权，请您批准。”

拓展思考

1. 若高管追问“为什么不是一次性投2000万抢窗口”，可补充“监管沙盒”策略：利用上海、深圳试点区政策，把用户规模锁在50万以内，先拿真实数据再放大，避免一次性触发算法安全评估。
2. 若财务VP质疑“失败损失800万”估算，可提前准备蒙特卡洛模拟，用1万次采样给出损失区间，把“点估计”升级为“区间估计”，增强可信度。
3. 后续迭代：把“置信度”指标接入BI看板，每周随财报同步推送，让不确定性变成可视化KPI，持续为下一轮预算争取提供数据资产。