解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否把“数据监控”做成闭环，而非事后看板；
2. 能否把算法指标（Precision、Recall、延迟、漂移）翻译成业务风险；
3. 在资源受限的真实中国职场里，如何权衡“快速止血”与“长期根治”。
   因此，案例必须包含：监控设计 → 异常捕捉 → 业务影响评估 → 最小成本止损 → 数据/模型/产品三重修复 → 复盘沉淀。

知识点

1. 算法监控：PSI、CSI、数据漂移、概念漂移、A/B 灰度、回滚窗口。
2. 业务监控：转化率、客诉率、舆情关键词、合规红线（《算法推荐管理规定》《深度合成规定》）。
3. 中文互联网特有指标：短视频完播率、广告负反馈率、黑产刷量特征、工信部下架标准。
4. 止损工具：特征开关、模型降级、规则兜底、CDN 回源、内容审核队列。
5. 复盘模板：5W2H+“三图一表”（趋势图、热力图、漏斗图、归因表）。

答案

案例背景：2023 年 Q2，我负责电商直播“AI 智能讲解”产品，用 TTS+CV 自动生成主播口播，目标把人工录播成本降 40%。上线两周后，我在每日 8:30 的“数据晨会”发现：

1. 算法侧：前夜 PSI=0.31（>0.25 红线），用户侧点赞率下降 2.3 个百分点，但 GMV 暂未下跌。
2. 业务侧：客服工单里出现“口播与商品不符”关键词 47 次，环比 +600%。

异常定位：

• 数据源：前日新接入“厂商详情页 API”，把“50 cm”解析成“50 厘米”，但模型在预训练语料里“厘米”出现频率仅为“cm”的 1/20，导致 TTS 把“厘米”读成“li mi”（拆音），用户听感突兀。
• 影响面：直播场次 1,200 场中 38% 涉及长度描述，预估当日 GMV 损失 180 万，若持续 3 天可能触发“虚假宣传”监管。

止血动作（2 小时内）：

1. 特征开关：把“长度单位”字段从生成模板中拉黑，回退到人工录播兜底。
2. 模型降级：把 GPT-2 1.5B 模型换成规则模板，口播多样性下降但准确率 100%。
3. 舆情对冲：运营在直播间置顶文案“口播临时优化中”，降低用户负反馈。

根治方案（3 天内）：

1. 数据层：连夜加标 1.2 万条“厘米- cm”对齐语料，用 back-translation 把“50 cm”扩展成“五十厘米”“半米”等 6 种口语表达。
2. 模型层：在 TTS 前端加“读音词典”热修复，把“厘米”强制映射为“li2-mi3”，并做 PSI 回测<0.15。
3. 产品层：PRD 新增“单位白名单”配置页，运营可一键屏蔽未验收单位，减少下次漂移。

结果：

• 次日 PSI 降至 0.12，点赞率回升 1.9 pct，GMV 损失收窄到 21 万。
• 7 日后 A/B 显示新模型转化率提升 3.4%，人工录播成本下降 42%，超额完成 OKR。
• 复盘邮件被法务引用为“算法合规应急样板”，团队获得季度“技术卓越奖”。

拓展思考

1. 如果漂移发生在“双 11”前 24 小时，止血窗口只有 30 分钟，我会把“特征开关”做成“秒级热配置”，并提前准备“人工主播应急池”，用语音克隆 5 分钟生成 100 条兜底音频。
2. 对生成式 AI，监控不能只看离线 PSI，还要在线实时看“幻觉率”。可用“知识图谱+LLM”做交叉验证，一旦实体不一致立即触发熔断。
3. 合规层面，建议把“误导风险”纳入算法备案“安全评估”章节，提前准备“一键关停下线”按钮，满足《算法推荐管理规定》第十五条“显著误导”场景 2 小时内下架要求。