解读

国内企业对AI产品经理的考核，核心不是“做了多少模型”，而是“用AI帮公司赚了多少钱/省了多少成本，且风险可控”。因此，回答必须同时体现业务结果、技术落地、合规可持续，缺一不可。面试官想听到的是：你如何把算法指标翻译成人民币，又如何保证这个过程可复制、可放大、不踩监管红线。

知识点

1. 业务价值闭环：ROI、GMV、成本降幅、人效提升，必须能量化到财务口径。
2. 技术可行性与迭代效率：模型指标（AUC、F1、mAP、延迟、QPS）→ 线上AB指标（转化率、客诉率、赔付率）→ 财务指标，链路可回溯；数据闭环每轮迭代≤2周。
3. 合规与风险底线：符合《生成式AI管理办法》《个人信息保护法》及行业监管细则，算法备案、数据出境评估、偏见审计、可解释报告完整存档；上线前通过法务、合规、安全三道闸。

答案

标准一：可量化的业务结果。上线后3–6个月内，用AI带来的新增收入或节省成本≥研发投入的3倍，且核心指标（如GMV、人效、赔付率）在AB实验显著正向（p<0.05）。
标准二：可持续的技术迭代效率。数据-模型-产品闭环跑通，每双周可完成一轮迭代；模型离线指标提升5%即可带来线上业务指标≥1%的提升，形成“小步快跑”正循环。
标准三：零重大合规事件。产品全生命周期完成算法备案、数据合规评估、偏见与风险评测，上线后无监管通报、无用户集体投诉、无舆情事件，确保业务可复制到其它场景或区域。

拓展思考

如果面试官追问“你亲自做过的案例”，建议按“场景→痛点→模型方案→数据闭环→业务结果→合规动作”六步讲，重点突出：

1. 如何把“算法AUC提升2%”翻译成“每单成本下降0.8元，年省1200万”；
2. 如何通过“主动送审+自研偏见探针”在15天内拿到网信办备案号，比同行提前1个月上线；
3. 当模型出现漂移导致赔付率上升时，如何用“数据回流+规则兜底”在48小时内止血，并沉淀为常态化监控看板。
   用人民币、时间和监管批文说话，最能打动国内AI业务一号位。