解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否具备“技术翻译”能力——能把算法、数据、算力、合规、商业目标翻译成同一套语言，让各方听懂彼此到底在争什么；
2. 你是否掌握“中国语境下的决策流程”——在扁平化不足、KPI强绑定、合规红线高的国内公司，如何既不得罪人又能快速拍板；
3. 你是否能把“决策”变成“可复用的机制”，而不是一次性的和稀泥。

因此，回答必须呈现一条“冲突收敛→决策落地→事后复盘”的完整闭环，且每一步都体现AI产品特有的数据驱动与合规意识。

知识点

1. 分歧类型矩阵：技术可行性、资源成本、合规风险、商业收益四条轴，先分类再讨论。
2. 国内常见决策角色：CTO（技术拍板权）、法务（合规一票否决）、业务VP（收入KPI）、数据安全官（个人信息保护）、PMO（排期）。
3. 决策工具：AHP层次分析法+带权ROC曲线模拟，把“召回率提升0.8%”换算成“GMV提升××万”，让老板一眼看懂。
4. 合规红线：国标GB/T 41864-2022《人工智能伦理规范》、深度合成备案、数据出境安全评估，任何方案触碰即出局。
5. 事后固化：把决策依据写成《技术方案仲裁记录》存入Confluence，下次同类冲突直接复用，避免反复撕逼。

答案

我会把冲突拆成“四步两会议”——
第一步，30分钟预对齐：把分歧抽象成可量化指标，让各方用同一套语言。比如算法同学坚持上7B参数大模型，工程同学反对延时>200ms，我就把“延时”换算成“线上转化率损失”，用上周A/B数据证明200ms≈GMV下降1.2%，大家立刻有共同坐标。
第二步，红线过滤：拉法务与安全官15分钟快速评审，触发国标或备案要求的方案直接淘汰，节省80%口水。
第三步，决策会（45分钟）：
① 用AHP给“效果、耗时、机器成本、合规、上线周期”五维赋权，权重来自业务VP与CTO现场拍板；
② 各方案跑历史数据ROC，把技术指标换算成业务收益，输出一张“收益-成本”散点图；
③ 若仍僵持，启动“老板 escalation 规则”——CTO拥有技术终局裁决权，但必须书面记录反对理由，方便事后复盘。
第四步，24小时内发《仲裁记录》邮件，抄送全体干系人，并新建JIRA Ticket把落选方案标记为“技术债”，下次迭代自动重新评估。

案例：去年做智能客服意图识别，算法组要上用BERT-Base，运维组以“GPU预算超30%”反对。我按上述流程跑数据，发现BERT-Base可把意图错误率从6.1%降到3.5%，对应少转人工客服12%呼叫量，一年节省人力成本≈180万元，而GPU新增成本仅55万元/年，ROI>3，CTO当场拍板。上线后实际节省190万元，与预测误差<6%，团队在复盘会上把这套流程固化为《AI方案仲裁SOP》，后续冲突处理时长从平均3天缩短到0.8天。

拓展思考

1. 如果冲突发生在“0-1创新阶段”且没有历史数据，可用“合成数据+影子模式”先跑离线仿真，再小流量灰度，用真实数据反哺决策。
2. 对生成式AI等高合规场景，可提前引入“伦理审查前置”——在需求评审阶段就让法务、合规、品牌三方给出书面红线，避免技术团队走到一半被一票否决。
3. 长期看，建议建立“技术方案积分制”：每次仲裁后给方案贡献者记+1/-1分，季度积分与绩效奖金挂钩，用制度鼓励“用数据说话”，减少拍脑袋式争吵。