AI無疑是2017最火熱的風口之一，越來越多的產品經理開始了解與AI有關的一切。如何轉型AI產品？AI產品如何做？這篇文章，我們來了解一下，AI產品在哪些領域能具體應用。

最近身邊有很多產品的朋友開始研究AI人工智能了，買了一本又一本高深莫測的書，如深度學習和機器學習等，我也順手借閱了幾本，發現確實是不太適合適合我這種學渣來看，里面涉及到大量的算法原理，數學公式等，雖然看得似懂非懂，但是依然被里面的一些核心思維所震撼到。

就目前來看，人工智能領域是一個非常復雜的領域。若想做成一款好的人工智能產品，除了基礎的技術設備、硬件設施以外，更核心的我認為是人才——對于技術層面需要非常優秀的數據科學家，數據建模專家，算法分析師等。但是在AI商業化的領域，則是需要對綜合素質十分強的產品經理。

AI-時代產品經理

對于產品經理而言，我們可能永遠無法在垂直領域達到算法科學家那樣的高度，但是我們可以在橫向的應用領域找到自己的位置，那么以下三點是十分重要的：

1. 懂行業中的所有痛點，能將問題描述清楚，同時不被傳統思維束縛，提出新型的AI解決方案
2. 理解算法，洞察技術發展的趨勢，能找到最適合當前行業應用的AI技術
3. 能將解決方案和AI技術結合進行產品化，能將AI產品商業化

對于非常資深的行業專家來說，他們在思考問題上往往會給自己設限，比如公司老板說我們要做一個大型的購物中心，那么專家的工作流程可能就是，首先給這個購物中心定位，它是一個高端的購物中心，還是一個低端的，然后再針對這個定位去選擇進駐的品牌，接下來再是后續的內容，但是AI就的思維模式就不同了，可能我就不會直接去幫助你定位購物中心是否高端，而是回歸商業的本質，使用算法讓這個商業中心賺很多錢，講求生產效率、投資回報，而非品牌是否高端。但是這個AI當然不可能憑空產生，而是出自于某位產品經理之手。

對于算法科學家來說呢，由于只能針對某一類具體問題，才能應用到自己的數學模型，然后不斷的迭代去優化他的算法參數，在技術或者產品商業化的領域是有先天劣勢的，所以也需要產品經理幫助其拆解行業問題，分解好各個模塊，依次交給他們進行處理。

總之AI-產品經理要在自身的行業領域中扮演好“畫龍點睛”的角色，而這個【睛】就在于商業化應用，將技術和商業二者進行有機結合，如若是你還有藝術細胞，那就厲害了，三位一體之后就直接向“喬老爺”揮手了。

AI產品商業化

接下來我們就來看看，目前的行業中有哪些AI智能已經開始進行具體應用了，大家可以從中找找感覺和啟發。

1、交通運輸業

核心生產效率問題：如何能更快，更省油，人工成本更低，交通事故更少

AI解決方案：無人機、智能導航減少時間成本和燃油成本，無人駕駛降低人工成本和事故成本

應用案例：滴滴派車的算法，Google無人駕駛系統，DJI無人機，Amazon自伺服倉儲

2、傳統制造業

核心生產效率問題：如何能生產周期更短，人工成本更低，良品率更高

AI解決方案：可以24小時不停歇的精密作業工業機器人

應用案例：生產特斯拉的KUKA機械手臂，用于維修高空電纜為QKM機械手臂

3、高端制造業

核心生產效率問題：如何能更高效的設計出更優秀的產品方案

AI解決方案：通過學習歷史數據，更快的找到更好的設計方案

應用案例：國內某芯片制造巨頭通過AI算法將芯片模具設計時間大幅縮短，AI還能大幅提升藥物晶體選型速度。

4、教育

核心生產效率問題：如何能快速提高學習成績，如何能個性化培養出更優秀的人才

AI解決方案：自適應考試，自適應學習，個性化生涯規劃

應用案例：Knewton通過自適應評測精確診斷學生對知識點掌握的情況，并制定有針對性的學習方案。iPIN的完美志愿根據個人特質和數千萬人的職業發展經歷，為學生制定個性化的生涯規劃。

5、法律

核心生產效率問題：如何能更準確的斷案，預測案情走勢和匹配法律資源

AI解決方案：案情分析，案情推理，律師背景分析，法律文書寫作

應用案例：基于IBM Watson開發的ROSS，基于iPIN開發的法律谷可以幫法官分析案情和匹配律師

6、財務

核心生產效率問題：如何能提升對賬、盤點、審計合規的效率

AI解決方案：數據錄入，異常行為監測，自動文書寫作

應用案例：德勤全球率先將人工智能引入會計、稅務、審計等工作中，代替人類閱讀合同和文件

7、金融

核心生產效率問題：更短資金周期內，如何得到更高的投資回報

AI解決方案：財報新聞解讀，投資回報預測，財報新聞寫作

應用案例：高盛旗下Kensho分析大量數做智能投顧分析，某券商用機器人代替數據錄入員，香港某教授用AI賭馬賺8000萬， Virtu Financial用用戶交易行為數據做投資1500天僅一天虧損

8、醫療

核心生產效率問題：如何能更快速準確低成本的診斷，并給出治療方案

AI解決方案：疾病診斷，結合基因技術的精準醫療

應用案例：IBM Watson的腫瘤診斷模塊，騰訊的肺癌診斷，國防科大的肺結核診斷，碳云的精準醫療

9、文字工作

核心生產效率問題：如更快的寫作，更精妙的文筆，更吸引人的情節構思

AI解決方案：標準文書寫作，….

應用案例：百度機器人寫古詩，今日頭條寫作機器人報道體育賽事，iPIN的JD機器人創作招聘需求，日本小說機器人寫小說

10、藝術創作

核心生產效率問題：如何獲得更多更優質的靈感，如何構思更精妙的作品，如何降低制作成本

AI解決方案：靈感生成器，輔助制作

應用案例：Google繪畫機器人，Google譜曲機器人Magenta

11、新零售

核心生產效率問題：如何能提升銷售利潤率

AI解決方案：智能招商運營系統，智能定價系統，智能推薦系統，智能廣告投放系統

應用案例：萬達用AI提升商鋪坪效，沃爾瑪用AI做動態定價，寶潔用AI輔助品牌廣告投放

12、編程

核心生產效率問題：如何能提升寫代碼的速度和測試通過率

AI解決方案：自動代碼生成器

應用案例：Viv 通過一系列的自然語言處理來實現語言識別， 并且基于英語詞匯庫建立了復雜的自我適應性計算機程序

在我看來，每一次的技術革命都是效率的革命，蒸汽機的發明是人類體力勞動的效率提升；互聯網的發明是人類信息傳遞的效率提升；而現在的AI則是人類腦力勞動的效率提升，這次的提升是真正意義上解放人力的，讓我們有更多的時間可以去思考新的問題，而把那重復的90%的腦力勞動交給機器。

AI-產品經理要怎么做？

重要的事情說三遍：回歸商業本質，回歸商業本質，回歸商業本質

1. 找到當前阻礙公司或者行業效率的核心問題，按照業務流程進行逐級拆解，針對每級提出多重的解決方案，并對方案評級，以工程思維選取最優解
2. 構建自己的人工智能技術庫，緊跟技術發展趨勢
3. 選取最合適的技術，應用到自己的解決方案中，看是否能大幅提高流程效率，同時評估性價比，擇機進行產品化

以上就是我對于人工智能的思考，歡迎與大家多多交流

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作者：囧囧有神，某上市公司產品經理，Team Leader。7年互聯網經驗。

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