解读

面试官真正想验证的是：

1. 你是否能把“算法指标”翻译成“业务语言”，让运营、销售、客服甚至老板一眼看懂模型到底“好不好、哪里不好、该怎么改”。
2. 你是否熟悉国内真实协作场景——非技术干系人时间碎片化、数据素养参差不齐、对“准确率”三个字天然无感，却极度在意“能省多少人力、多卖多少货、少被监管罚多少钱”。
3. 你是否具备数据闭环视角：看板不是展示工具，而是驱动下一轮标注、采样、模型迭代的“指挥棒”。

因此，回答必须同时给出“交互框架”+“指标转译套路”+“落地细节”，并体现对中文语境、移动端优先、合规风险的考量。

知识点

1. 认知减负三原则：场景化、分层化、故事化。
2. 指标三层转译：算法指标 → 业务风险/收益 → 用户可感知的“一句话结论”。
3. 交互五要素：角色门户、预警式推送、对比式视图、下钻式溯源、一键式反馈。
4. 国内特殊约束：移动端优先、小程序免登录、数据出境合规、颜色禁忌（红绿黄在金融行业需慎用）、色弱友好。
5. 数据闭环钩子：在看板里直接埋“标注入口”和“bad case 采样按钮”，让业务同学边看图边贡献数据。

答案

我给非技术同事设计模型看板，遵循“三屏两步一句人话”口诀，落地时分四步：

第一步，先按“角色场景”切门户。

• 高管版：微信小程序打开即看，默认只显示三句话——“本周模型帮公司多赚了 312 万”“风险订单拦截率下降 3%，预计损失 50 万”“建议立即追加 2 万条标注预算”。
• 一线运营版：PC 工作台嵌入，重点展示“今天需要人工复核的 58 单”列表，每单给出“模型置信度+违规类型+预计罚款金额”，可一键转交客服。

第二步，把算法指标转译成“人话卡片”。

• 用“钱、人、时间”代替“Precision、Recall”。例如：
  – 客服场景：把“F1=0.82”写成“每 100 通会话中，模型能帮你少听 18 通录音，但漏掉 4 通投诉，潜在赔偿 1.2 万”。
  – 电商推荐：把“Recall@20=0.35”写成“每 100 个潜在买家，模型能找回 35 个，预计带来 7000 元 GMV”。

第三步，交互上做到“对比+下钻+一键反馈”。

• 对比：默认展示“本周 vs 上周”折线，颜色用蓝橙互补，避免红绿。
• 下钻：点击任意指标，滑出侧拉窗，展示“错误类型分布—TOP3 高频 query—对应原始数据样本”，非技术同事可播放语音或查看图片，无需跳转 Jupyter。
• 一键反馈：在样本旁放“标错/标对”按钮，点击后数据直接回流标注池，后台自动生成采样权重，减少算法同学手动拉数据。

第四步，预埋“预警式推送”与“合规水印”。

• 当模型漂移指数（PSI）>0.2 或关键指标下降 5%，企业微信机器人自动 @ 业务负责人，并附带“可能影响因素”智能文案，例如“近 7 天‘退款’相关 query 占比升高 2.3 倍，建议追加退款语料 5 千条”。
• 所有截图自动打上“内部数据 禁止外泄”水印，并禁用右键下载，满足国内券商、银行客户合规审计要求。

上线后，用“可用性打分”验证：随机找 10 名客服同学，30 秒内能否说出“模型今天帮我省了多少钱、我要补多少数据”，连续两周得分>80 分即达标。这样既让非技术同事真正“看懂”，又把看板变成数据闭环的入口，实现业务指标与模型迭代的双赢。

拓展思考

1. 多模态场景延伸：如果模型输出同时包含文本、图像、语音，看板可引入“卡片瀑布流+媒体播放器”，并支持“一键合成分享视频”供抖音电商运营同事对外培训。
2. 大模型时代的新挑战：当模型本身具备“可解释生成”能力，看板可直接展示“模型自我诊断报告”，但需警惕“解释幻觉”，此时要增加“解释可信度”二次校验模块。
3. 组织机制配套：看板再友好，业务方不点开仍等于 0。可争取把“模型指标”写进 OKR，例如“本季度因模型漏判导致的监管罚单为 0”，倒逼老板每天主动打开看板，形成真正的数据驱动文化。