在人工智能的浪潮中，AI商業化已成為企業轉型的關鍵路徑。本文深入探討了AI商業化中產品經理必備的產品思維，從市場導向到數據驅動，從智能化到跨界融合，再到持續創新。

AI商業化是將人工智能技術轉化為實際商業價值的過程，而產品思維則是這一過程中的核心指導原則。在這個過程中，產品經理作為連接技術與市場的橋梁，其思維方式和行動策略至關重要。

AI商業化的產品思維，核心在于將人工智能技術轉化為實際商業價值。這要求產品經理不僅要具備傳統的產品思維，如用戶導向、迭代優化等，還要深入理解AI技術的特點和應用潛力，將其巧妙地融入到產品中。

一、市場導向思維

在AI商業化初期，產品經理首先應具備市場導向思維，即深入了解市場需求，洞察用戶痛點，以市場需求為導向進行產品開發。

產品案例：京東云·言犀。

1. 產品概述：

京東云·言犀是京東集團推出的全棧自研AI智能服務平臺，致力于為客戶提供覆蓋全渠道、全生命周期的營服銷一體化智能服務。

2. 市場導向思維體現：

（1）深入理解用戶需求：

依托京東集團廣泛的實體業務和復雜的產業生態，言犀從內部真實、復雜的業務場景中提煉用戶需求。

通過市場調研和用戶反饋，言犀不斷推出符合市場需求的AI產品和服務，如智能客服、智能推薦等。

（2）定制化解決方案：

針對不同行業（零售、金融、教育、政務等）和客戶的特定需求，言犀提供定制化的智能解決方案。

例如，在零售行業，言犀為商家提供智能客服解決方案，幫助商家提升客戶滿意度和銷售額。在金融領域，言犀則提供AI外呼服務，助力金融機構提高營銷效率和客戶滿意度。

目前言犀已經為數百家行業頭部客戶提供服務，覆蓋用戶規模超過億級。

3. 產品數據說明：

言犀智能客服解決方案在零售行業的應用中，幫助商家實現了平均30%的客服效率提升和20%的客戶滿意度提升。

在金融領域，AI外呼服務助力金融機構實現了營銷效率提升50%，客戶滿意度提升30%的顯著成效。

4. 產品經理行動建議：

• 市場調研：通過問卷調查、訪談、競品分析等方式，深入了解市場需求和用戶痛點。
• 需求梳理：將收集到的市場需求進行梳理和分類，明確產品的核心功能和差異化特點。
• 用戶畫像構建：基于市場調研結果，構建清晰的用戶畫像，為產品設計提供依據。

二、數據驅動思維

在AI產品中，數據是核心資源。產品經理需要具備從數據中挖掘價值、用數據指導產品迭代的能力。

1. 數據驅動思維的核心要素

數據收集：

• 全面性：確保收集到的數據覆蓋產品的各個方面，包括用戶行為、市場反饋、性能指標等。
• 準確性：確保數據的準確性和可靠性，避免錯誤或誤導性的數據對決策產生負面影響。

數據分析：

• 深入挖掘：運用統計學、機器學習等方法，深入挖掘數據背后的規律和趨勢。
• 多維度分析：從多個角度對數據進行分析，以獲取更全面的洞察。

數據驅動決策：

• 基于數據：所有產品決策都應基于數據分析的結果，避免主觀臆斷和盲目決策。
• 迭代優化：根據數據分析結果，不斷優化產品功能和用戶體驗，實現產品迭代升級。

2. 產品案例：阿里云小蜜

阿里云小蜜（Intelligent Service Robot）是一款基于自然語言處理（NLP）和人工智能（AI）技術提供智能會話能力的云服務已廣泛應用于電商、金融、教育等多個行業。

（1）數據驅動體現：

數據收集與分析：

小蜜通過收集用戶的咨詢記錄、交互行為等數據，運用AI算法進行分析，以識別用戶意圖、優化回復策略。

小蜜的數據分析能力使其能夠準確理解用戶問題，并提供精準的回復和解決方案。

智能迭代：

基于數據分析結果，小蜜能夠自動調整回復模板、優化知識庫，從而提升服務質量和用戶滿意度。

通過持續的數據分析和優化，小蜜的服務質量得到了顯著提升，用戶滿意度不斷提高。

（2）產品數據說明：

在電商行業，小蜜通過數據分析和優化，實現了平均響應時間縮短30%，問題解決率提升25%的顯著效果。

在金融領域，小蜜的智能迭代能力使其能夠自動識別并處理90%以上的常見問題，大大減輕了客服人員的工作壓力。

3. 產品經理行動建議：

• 數據收集：建立完善的數據收集機制，確保數據的全面性和準確性。
• 數據分析：運用統計學和機器學習等方法，對收集到的數據進行分析和挖掘，發現潛在的市場機會和產品優化點。
• 迭代優化：根據數據分析結果，對產品進行迭代優化，提升產品性能和用戶體驗。

三、智能化思維

產品應具備一定的智能化能力，它要求產品不僅具備基本的功能性，還要能夠適應環境的變化，自我學習并優化，以滿足市場和用戶需求的不斷變化。

1. 智能化思維的核心特征

• 自動學習：產品能夠通過機器學習等技術，從用戶行為、市場數據等大量信息中自動提取有價值的知識和規律。
• 自我優化：基于自動學習的結果，產品能夠不斷調整自身的參數、策略或結構，以提高性能、降低成本或提升用戶體驗。
• 適應性：產品能夠適應不同的市場環境、用戶群體和使用場景，靈活調整自身的工作模式和策略。

2. 產品案例：特斯拉自動駕駛系統

特斯拉自動駕駛系統是特斯拉電動汽車上搭載的一套先進的自動駕駛技術，具備自主導航、避障、緊急制動等功能。主要包括Autopilot自動輔助駕駛和完全自動駕駛能力（Full Self-Driving Capability，簡稱FSD）。

（1）智能化體現：

高度自動化：

特斯拉自動駕駛系統集成了傳感器、計算機視覺、機器學習等技術，實現了車輛的高度自動化駕駛。

這種高度自動化的駕駛方式不僅提升了駕駛安全性，還帶來了更加便捷、舒適的駕駛體驗。

持續學習：

該系統具備自我學習能力，能夠根據駕駛過程中的實時數據反饋不斷優化算法和性能。

通過持續學習，特斯拉自動駕駛系統能夠不斷適應各種復雜的駕駛環境，提升駕駛的準確性和安全性。

（2）產品數據說明：

特斯拉自動駕駛系統已經累計行駛了數百萬英里，期間未發生任何由系統引起的安全事故。

根據特斯拉的數據，啟用自動駕駛功能的車輛相比未啟用的車輛，在事故率上降低了40%。

3. 產品經理行動建議：

• 技術跟蹤：持續關注AI技術的最新動態和發展趨勢，了解新技術的應用場景和潛在價值。
• 技術選型：根據產品需求和市場競爭情況，選擇合適的技術方案進行產品開發。
• 技術融合：將AI技術與其他技術（如物聯網、大數據等）進行融合創新，提升產品的綜合競爭力。

四、跨界融合思維

跨界融合思維是一種創新的思維方式，它鼓勵將不同領域、不同行業的技術、知識、資源等進行交叉融合，以創造出新的商業模式和價值。將AI技術與傳統行業相結合，正是跨界融合思維的一種具體體現。

例如，在醫療領域，AI技術可以用于輔助醫生進行疾病診斷、制定治療方案等，提高醫療服務的效率和質量。同時，AI技術還可以幫助醫療機構進行患者管理、醫療資源優化等，降低運營成本。這種將AI技術與醫療行業相結合的做法，就是跨界融合思維的一種應用。

1. 產品案例：阿里云城市大腦

阿里云城市大腦是阿里云與各地政府合作推出的智慧城市解決方案，旨在通過AI技術優化城市管理、提升公共服務效率。

阿里云城市大腦提供了多個領域的智慧解決方案，包括但不限于：

• 城市交通治理解決方案：通過AI信號燈、交通事件自動識別及處置等技術手段，優化路面交通通行效率。
• 智慧旅游出行解決方案：提供智慧化的旅游出行服務，提升游客體驗。
• 智慧交通運輸綜合解決方案：涵蓋多種交通運輸方式的智慧化管理和服務。
• 智慧停車綜合解決方案：解決城市停車難問題，提供便捷的停車體驗。
• 智慧城管解決方案：利用大數據和人工智能技術，提升城市管理水平。
• 智慧應急綜合解決方案：在應急情況下，提供快速、準確的決策支持。
• 產業大腦解決方案：為產業發展提供智慧化的分析和決策支持。

（1）跨界融合體現：

技術與政務融合：

阿里云將AI技術與政務管理相結合，通過數據分析、智能預測等手段幫助政府提升決策效率和公共服務水平。

城市大腦的應用使得政府能夠更加精準地掌握城市運行狀況，及時做出科學決策。

多領域協同：

城市大腦涉及交通、安防、環保等多個領域的數據整合和分析，實現了跨領域的協同管理和服務優化。

通過多領域協同，城市大腦能夠全面提升城市管理的智能化水平，為市民提供更加優質、高效的公共服務。

（2）產品數據說明：

在某城市的應用中，城市大腦通過數據分析和優化，使得交通擁堵指數下降了20%，公共交通出行效率提升了15%。

在安防領域，城市大腦通過智能預測和預警，使得犯罪率下降了10%，公眾安全感得到了顯著提升。

2. 產品經理行動建議：

• 行業洞察：深入了解目標行業的業務流程、痛點問題和市場需求。
• 合作拓展：積極尋求與行業內的領先企業、科研機構等合作機會，共同推動AI技術在行業內的應用落地。
• 模式創新：基于跨界融合的思路，探索新的商業模式和服務模式，為企業創造更大的商業價值。

五、持續創新思維

在AI商業化過程中，持續創新是保持競爭力的關鍵。它要求企業不斷探索新技術、新應用和新市場，以滿足日益變化的用戶需求和市場環境。通過持續創新，企業能夠不斷推出具有競爭力的產品和服務，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現可持續發展。

提升自己的創新能力，可以從以下幾個方面著手：

• 培養好奇心和求知欲
• 積累經驗和知識
• 跨界思考和交流
• 鼓勵嘗試和實驗
• 持續學習和成長

1. 產品案例：科大訊飛智能醫療助手

科大訊飛智能醫療助手是基于科大訊飛星火大模型開發的智能醫療輔助系統，旨在幫助醫生提升診療效率和準確性。它不僅具備多模態交互、醫療訓練推理、醫療知識問答、醫療內容生成等能力，還致力于提升醫療服務質量，實現診前、診中、診后各個環節的數字化和智能化應用。

（1）持續創新體現：

技術創新：

科大訊飛不斷投入研發資源，推動AI技術在醫療領域的應用創新。

例如，智能醫療助手具備語音病歷、智能檢索等功能，這些功能的持續優化和升級使得醫生能夠更加高效地進行診療工作。

模式創新：

通過構建醫患互動平臺、提供在線咨詢等服務模式創新，科大訊飛智能醫療助手為患者提供了更加便捷、高效的醫療服務體驗。

這種創新的服務模式使得患者能夠更加方便地獲取醫療信息和咨詢服務，提升了醫療服務的可及性和便捷性。

（2）產品數據說明：

在某醫院的應用中，科大訊飛智能醫療助手幫助醫生平均縮短了30%的病歷書寫時間，提高了20%的診療效率。

通過在線咨詢等服務模式創新，該醫院的患者滿意度提升了15%，同時減少了20%的線下就診次數，減輕了醫院的接診壓力。

智醫助理產品已在全國30余個省426個區縣取得規?；某晒?，累計給出6.9億次輔助診斷。

2. 產品經理行動建議：

• 技術關注：關注AI技術的最新進展和創新應用案例，從中汲取靈感和啟示。
• 內部創新：鼓勵團隊成員進行創新思維訓練和實踐，營造開放、包容的創新氛圍。
• 外部合作：與高校、科研機構等建立合作關系，共同開展AI技術的研發和創新應用。
• 跨界合作能力：能夠與其他行業、領域和合作伙伴進行跨界合作，共同探索新的商業模式和應用場景，拓寬創新的邊界。

六、AI產品經理進化方向

基于AI商業化的必備產品思維，產品經理的進化方向可以歸納為以下幾個方面：

1. 技術融合與創新

• 深入理解AI技術，包括機器學習、深度學習等，以及其在商業領域的應用。
• 能夠將AI技術與傳統商業邏輯相結合，創新產品形態和商業模式。
• 持續關注AI技術的最新發展，不斷將新技術融入產品中，提升產品競爭力。

2. 數據驅動決策

• 建立數據驅動的產品開發和管理流程，利用數據分析和挖掘來指導產品決策。
• 深入了解用戶需求和行為，通過數據分析來優化產品功能和用戶體驗。
• 掌握數據科學和機器學習算法，能夠利用數據來訓練和優化AI模型。

3. 用戶為中心的設計

• 深入理解用戶需求，通過用戶研究、用戶測試等方法來獲取用戶反饋。
• 運用設計思維和方法，將用戶需求和商業目標轉化為具體的產品功能和界面設計。
• 持續關注用戶反饋和市場變化，不斷迭代和優化產品，提升用戶滿意度和忠誠度。

4. 商業敏銳度與策略制定

• 了解市場趨勢和競爭環境，能夠制定有效的產品策略和商業模式。
• 深入分析商業數據，包括市場規模、用戶增長、收入等，為產品決策提供支持。
• 與銷售、市場等團隊緊密合作，共同推動產品的商業化進程。

5. 跨部門協作與領導力

• 建立跨部門的協作機制，包括技術、設計、市場、銷售等團隊，共同推動產品的發展。
• 提升領導力，能夠帶領團隊克服挑戰，實現產品目標和商業價值。
• 培養良好的溝通技巧和團隊管理能力，促進團隊內部的協作和效率。

6. 持續學習與自我提升

• 保持對新技術、新趨勢的敏感度和好奇心，持續學習和自我提升。
• 參加行業會議、研討會等活動，與同行交流經驗和見解。
• 不斷挑戰自己，嘗試新的產品形態和商業模式，推動產品和個人的不斷創新和發展。

綜上所述，建議產品經理不斷進化自己在技術、數據、用戶、商業、協作和領導力等方面的能力，以適應快速變化的市場需求和商業環境。

七、各崗位的的行動指南

關于AI產品商業化過程中，各崗位人員相對于傳統角色，為了達到商業化這一目的，應采取相應的行動，總結如下表，可參考：