解读

面试官想看三件事：

1. 能否把“准确率偏低”翻译成业务损失（钱、客诉、合规风险）。
2. 是否具备“数据-模型-产品”全链路拆解能力，而不是只喊“再标注”。
3. 在中文语境下，对敏感群体（地域、少数民族、老年用户等）的合规与舆情敏感度。
   因此，回答必须体现“先止血、再定位、再闭环、再预防”的四步法，且每一步都给出国内可落地的具体动作与角色分工。

知识点

1. 群体公平性（Group Fairness）与均等化赔率（Equalized Odds）的国标要求（TC260《人工智能伦理规范》）。
2. 数据分布漂移（Drift）的三种形态：协变量漂移、标签漂移、概念漂移，及对应的国产检测工具（百度EasyDL、阿里Pai-Studio、腾讯TI-ONE）。
3. 代价敏感学习（Cost-sensitive Learning）与样本权重重估，在互金、电商、内容审核三大场景下的ROI公式。
4. 合规上报流程：网信办《算法备案》第八条“显著差异影响”72小时内补充说明，否则暂停更新。
5. 灰度回滚策略：国内主流做法为“城市+人群+场景”三维熔断，而非单指标熔断。

答案

我会按“止血-定位-闭环-预防”四步推进，全程用Jira+飞书多维表格同步给业务、法务、算法、数据四方，确保72小时内给出可量化结论。

第一步：止血（0-4小时）

1. 触发三维熔断：将该群体在新策略下的流量占比从100%降到10%，并切换至上一稳定版本；同步在飞书群里@法务，确认是否触发《算法备案》第八条“显著差异影响”，若触发则启动72小时内部审计。
2. 估算业务损失：用昨日该群体GMV*（1-准确率降幅）*客单价，给出直接钱损数字，方便向VP汇报资源。

第二步：定位（4-24小时）

1. 数据侧：用阿里Pai-Studio的PSI与CSI双指标检测，确认是协变量漂移还是标签漂移；若PSI>0.2，立即拉数据组回溯30天该群体特征日志。
2. 模型侧：用LIME+SHAP输出该群体Top10负向特征，检查是否出现“地域+年龄”交叉特征权重异常；同时跑均等化赔率差，若TPR差距>5%，则写入风险登记单。
3. 产品侧：回溯该群体最近30天的前端埋点，排除“文案引导歧义”或“按钮颜色误触”等非模型因素；若发现老年用户因字体太小误点“确认”，则先上线热修复包，再评估模型。

第三步：闭环（24-72小时）

1. 数据补强：若定位到样本缺口，采用“主动学习+众包”双通道，48小时内补充该群体5000条高质量标注；众包选用通过《个人信息保护认证》的百度众测平台，签署PIPL数据处理协议。
2. 模型迭代：用Focal Loss+重加权，把该群体误分代价权重上调至3倍；在离线AUC提升≥0.8%且公平性指标差距≤2%时，方可进入灰度。
3. 灰度验证：采用“城市+人群+场景”三维灰度，先选三线城市非敏感场景10%流量，跑满24小时，监控钱损、客诉、舆情三项指标，全部通过后再全量。

第四步：预防（72小时后）

1. 监控升级：把“群体TPR差距>3%”写入P0告警，与“线上收入下跌5%”同级，凌晨2点也会电话叫醒值班同学。
2. 合规沉淀：将该群体纳入月度算法审计清单，每季度向法务输出《算法公平性报告》，留档备查。
3. 产品机制：上线“用户反馈-模型迭代”闭环入口，用户可一键申诉“结果不准”，申诉数据直接回流训练集，用差分隐私脱敏后使用。

通过以上四步，既能在72小时内止住业务损失，又能满足国内合规与舆情要求，最终把群体准确率差距从-9%拉到-1.5%，GMV回升1200万/月，实现业务与体验双赢。

拓展思考

1. 如果该群体是“少数民族+边远地区”，数据补强成本极高，是否考虑用联邦学习+政府数据沙箱？需要提前拿到民委与网信办的双重审批，周期至少3个月，如何向业务方解释ROI？
2. 当准确率低的根源是“概念漂移”（用户行为因短视频热点突变），而热点生命周期只有7天，如何设计“模型-运营”联合快报机制，让运营在热点爆发24小时内就能手动干预标签，避免模型永远追不上？
3. 若该群体同时是高净值用户（客单价5倍于大盘），但样本量极少，是否接受“牺牲整体1%准确率”换取“该群体召回率+8%”？如何与财务、风控、法务三方量化博弈，最终写进PRD的决策函数？