解读

面试官想验证三件事：

1. 能否把“算法指标”翻译成“业务语言”，让非技术高管一眼看懂；
2. 是否理解国内真实落地场景（数据合规、算力成本、ROI 考核、监管红线）；
3. 能否用“目标值”体现节奏感——不是拍脑袋，而是分阶段、可谈判、可复盘。
   因此，答案必须同时出现“算法侧指标+用户侧感知+商业侧结果”，并给出“0→1 上线期 / 1→10 爬坡期 / 10→100 规模期”三段式目标值，体现节奏与可行性。

知识点

1. 算法可用性三角：Precision-Recall-Cost，任何一项掉线都会拖垮产品。
2. 数据闭环速率：从“用户产生行为”到“样本回流训练”的闭环天数，国内大厂及格线 7 天，创业公司最好压到 3 天。
3. 算力 ROI：每万元 GPU 成本带来的新增毛利，财务视角最硬核。
4. 合规红线：生成式 AI 必须同时满足《深度合成规定》+《生成式 AI 办法》双备案，违规即下架。
5. 用户留存杠杆：AI 场景下 次留提升 5%，即可抵消 10% 的拉新成本，是 CFO 最愿意买单的故事。

答案

我给这套仪表盘起名“5C 罗盘”，5 个核心指标均带中文业务语义、算法语义、财务语义，目标值按“上线期∣爬坡期∣规模期”三段给出，方便面试时直接讲节奏。

1. 模型置信度（Confidence）
   业务语义：用户看到的 AI 结果“一次就准”的概率。
   算法语义：Top-1 准确率，或生成式场景的“事实一致性得分（FactScore）”。
   目标值：上线期 ≥85%，爬坡期 ≥90%，规模期 ≥93%。
   落地技巧：低于阈值自动降级走“规则兜底+人工审核”，防止口碑翻车。

2. 数据闭环速率（Cycle）
   业务语义：新样本从“用户点击”到“重新训练并全量发布”的天数。
   算法语义：T+0 采集→T+3 标注→T+5 训练→T+7 上线。
   目标值：上线期 ≤7 天，爬坡期 ≤5 天，规模期 ≤3 天。
   落地技巧：用“弱标注+主动学习”把标注成本砍 40%，否则 CFO 会砍预算。

3. 算力 ROI（Cost-Ratio）
   业务语义：每投入 1 万元 GPU 成本，带来多少新增毛利。
   算法语义：GPU 成本 ÷（AI 功能带来的增量 GMV×毛利率）。
   目标值：上线期 ≥2 倍，爬坡期 ≥4 倍，规模期 ≥6 倍。
   落地技巧：模型蒸馏+动态 batching，把 QPS 提升 3 倍，直接改善 ROI。

4. 合规安全分（Compliance）
   业务语义：被监管抽检“零红灯”通过率。
   算法语义：综合“敏感内容召回率≥98%”+“备案材料一次性通过率 100%”。
   目标值：三阶段均要求 100%，不过线即下架，没有谈判空间。
   落地技巧：同步建设“蓝军”对抗测试集，每周模拟网信办抽检。

5. 用户留存杠杆（Continuity）
   业务语义：使用 AI 功能的用户 7 日留存提升幅度。
   算法语义：实验组 7 日留存 – 对照组 7 日留存。
   目标值：上线期 +3%，爬坡期 +5%，规模期 +8%。
   落地技巧：把 AI 结果与“用户任务完成率”做实时联动，完成率每提升 1%，留存可再 +0.8%。

面试收尾金句：
“这 5C 罗盘一旦跑通，算法、财务、合规、用户四条线就能同频看数，老板再也不用‘拍脑袋’决定要不要加卡。”

拓展思考

1. 如果公司处于“降本”阶段，可把算力 ROI 提到第一优先级，甚至用“每 1% 准确率提升所需的 GPU 成本”做细颗粒度刹车片。
2. 对 ToB SaaS 型 AI 产品，把“用户留存杠杆”换成“客户续费率”更直接，目标值可设为：上线期续费率 ≥75%，规模期 ≥90%。
3. 当监管进入“分级分类”深水区，可在 Compliance 指标里再拆“高风险场景召回率”与“低风险场景误杀率”，用二维矩阵向客户透明公示，既合规又增信。