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隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品承載得越來越復(fù)雜，中臺(tái)產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生。中臺(tái)產(chǎn)品是企業(yè)進(jìn)行數(shù)智化建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，能為企業(yè)降本增效。隨著ChatGPT的出現(xiàn)，中臺(tái)產(chǎn)品與之結(jié)合，會(huì)帶來什么樣的火花？一起來看看吧。

最初的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品主要分為前臺(tái)產(chǎn)品和后臺(tái)產(chǎn)品。后來隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品承載的業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜，中臺(tái)產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生。

對(duì)于一些大型互聯(lián)網(wǎng)公司而言，公司各種應(yīng)用系統(tǒng)非常多，資源比較分散，模塊之間的鏈路冗長。為了整合公司資源，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)之間的資源共享，提升部門間的協(xié)作效率，將具共性的產(chǎn)品模塊進(jìn)行提煉，從而整合出的標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)產(chǎn)品，這個(gè)產(chǎn)品就是中臺(tái)產(chǎn)品。

如果以軟件工程的視角看待中臺(tái)產(chǎn)品，從設(shè)計(jì)模式維度上進(jìn)行分析，中臺(tái)產(chǎn)品可以簡單理解為“適配器”模式。

中臺(tái)產(chǎn)品是企業(yè)進(jìn)行數(shù)智化建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。中臺(tái)產(chǎn)品為核心價(jià)值是實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部海量數(shù)據(jù)和信息的高效流轉(zhuǎn)，高度可復(fù)用，為企業(yè)降本增效。

ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer），最初指的是OpenAI研發(fā)的生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型聊天機(jī)器人程序，后來很多科技公司都推出了基于AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）的聊天機(jī)器人，ChatGPT成為了通用的生成式智能聊天機(jī)器人的代名詞。

一、中臺(tái)產(chǎn)品領(lǐng)域

中臺(tái)產(chǎn)品領(lǐng)域模型，概括起來可以稱為“三務(wù)”，即業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)和服務(wù)。

• 從業(yè)務(wù)領(lǐng)域的場景出發(fā)，中臺(tái)產(chǎn)品可以分為：廣告中臺(tái)、營銷中臺(tái)、獲客中臺(tái)、會(huì)員中臺(tái)；商品中臺(tái)、交易中臺(tái)、倉儲(chǔ)中臺(tái)、履約中臺(tái)等。
• 從財(cái)務(wù)領(lǐng)域的場景出發(fā)，中臺(tái)產(chǎn)品可以分為：記賬中臺(tái)、對(duì)賬中臺(tái)、清算中臺(tái)、結(jié)算中臺(tái)；預(yù)算中臺(tái)、資金中臺(tái)、計(jì)稅中臺(tái)、報(bào)表中臺(tái)等。
• 從服務(wù)領(lǐng)域的場景出發(fā)，中臺(tái)產(chǎn)品可以分為：支付中臺(tái)、搜索中臺(tái)、效能中臺(tái)、組織中臺(tái)、AI（ArtificialIntelligence，人工智能）中臺(tái)、算法中臺(tái)、研發(fā)中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)等。

二、中臺(tái)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

基于中臺(tái)產(chǎn)品業(yè)務(wù)領(lǐng)域，自頂向下進(jìn)行產(chǎn)品細(xì)化。每個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域可以細(xì)化為中臺(tái)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型。以商品中臺(tái)為例，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型可以從表現(xiàn)層、接入層、應(yīng)用層、服務(wù)層和基礎(chǔ)層進(jìn)行建模。

表現(xiàn)層主要用于對(duì)商品信息的終端呈現(xiàn)，通過電腦端的Web瀏覽器、手機(jī)或是常見的各種大屏設(shè)備、游戲設(shè)備等查看商品信息，是和用戶進(jìn)行直接交互的媒介。

接入層則包含了為終端提供服務(wù)基礎(chǔ)功能，例如鑒權(quán)、API（ApplicationProgrammingInterface，應(yīng)用程序接口）或是實(shí)現(xiàn)表現(xiàn)層功能所需的SDK（SoftwareDevelopmentKit，軟件開發(fā)工具包），以及相應(yīng)的安全功能。

應(yīng)用層涉及的內(nèi)容非常多，承載業(yè)務(wù)場景主要功能。以商品中臺(tái)為例，商品售前包含商品的廣告、物料、渠道，商品的引流獲客，商品個(gè)性化定制以及商品的優(yōu)惠折扣等；商品銷售中包含商品購買商品計(jì)費(fèi)、商品的上架與下架、商品的屬性（商品是什么類別，外觀是什么樣，價(jià)格為多少）；商品售后包含了履約、退換貨、評(píng)價(jià)和客戶服務(wù)等。

服務(wù)層包含了滿足業(yè)務(wù)開展的基礎(chǔ)服務(wù)。商品中臺(tái)產(chǎn)品中，涉及搜索和推薦的策略、商品數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)控制、外部依賴。每個(gè)模塊中，又會(huì)細(xì)分很多基礎(chǔ)服務(wù)功能。

基礎(chǔ)層則是滿足商品中臺(tái)運(yùn)行的一些基礎(chǔ)功能，例如商家入駐管理、商品管理以及費(fèi)用管理等。是整個(gè)商品中臺(tái)產(chǎn)品運(yùn)行的指揮部。

三、中臺(tái)產(chǎn)品模塊

中臺(tái)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)由各個(gè)中臺(tái)產(chǎn)品功能模塊組成。一般而言，產(chǎn)品架構(gòu)師或是產(chǎn)品負(fù)責(zé)人定義完成業(yè)務(wù)領(lǐng)域范圍之后，構(gòu)建產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。

對(duì)于特別大型的中臺(tái)產(chǎn)品實(shí)施場景，可以根據(jù)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)中的層次維度，進(jìn)行工作分工，也可以按照產(chǎn)品模塊的維度，以產(chǎn)品小組的模式進(jìn)行產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)。然后由不同的產(chǎn)品實(shí)施小組對(duì)產(chǎn)品模塊涉及的功能細(xì)節(jié)進(jìn)行產(chǎn)品分析與實(shí)現(xiàn)。

同樣以產(chǎn)品中臺(tái)為例，在商品中臺(tái)結(jié)構(gòu)模型中，服務(wù)層涉及搜推策略功能模塊，假設(shè)實(shí)際工作中，搜推策略模塊由獨(dú)立的產(chǎn)品小組進(jìn)行負(fù)責(zé)，我們?nèi)绾螌⑺淹撇呗阅K進(jìn)一步進(jìn)行抽象和實(shí)現(xiàn)呢？

商品搜推涉及的核心功能是商品的搜索與推薦功能?？梢曰趯?shí)際產(chǎn)品應(yīng)用的視角，將商品搜推劃分為用戶層、服務(wù)層和基礎(chǔ)層。

用戶層主要包含搜索和推薦主要功能，例如用戶的搜索歷史、向用戶呈現(xiàn)的熱門搜索、意圖識(shí)別、猜你想要、猜你喜歡等；評(píng)價(jià)則是獲得用戶對(duì)搜推功能的反饋，目的是為了通過用戶的反饋，進(jìn)一步提升搜推的準(zhǔn)確度。

服務(wù)層涉及商品搜推功能實(shí)現(xiàn)的核心服務(wù)，例如QP（ Query Parser，查詢解析器）實(shí)現(xiàn)解析解釋用戶搜索輸入的術(shù)語和參數(shù)；結(jié)果排序則是對(duì)用戶搜推的結(jié)果通過粗排、去重和精排的過程，提煉最優(yōu)結(jié)果；通過關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)一步提升搜推質(zhì)量。

基礎(chǔ)層主要包括實(shí)現(xiàn)商品搜推的引擎與知識(shí)庫，引擎承載著實(shí)現(xiàn)搜推的核心邏輯，這里商品和用戶的元數(shù)據(jù)，商品特征、用戶特征以及一系列的特征組合，也有非常多的算法模型，并通過配置實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品期望的功能；知識(shí)庫是整個(gè)涉及商品相關(guān)信息的集合，不同場景的搜推應(yīng)用，知識(shí)庫里的內(nèi)容也有所不同，構(gòu)建完備的知識(shí)庫，可以使搜推結(jié)果變得更為準(zhǔn)確。

四、中臺(tái)產(chǎn)品與ChatGPT

ChatGPT目前比較常用的功能是同人類進(jìn)行對(duì)話，能夠通過理解和學(xué)習(xí)人類的語言同人類互動(dòng)，針對(duì)用戶提出的問題給出相應(yīng)的答案。

通過海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，使得ChatGPT擁有上知天文、下知地理的能力。目前市面上類似于ChatGPT這樣的產(chǎn)品有許多，例如國內(nèi)大家比較熟知的星火、文心一言、通義千問等。

目前的ChatGPT應(yīng)用，知識(shí)的廣度沒有問題，對(duì)話的結(jié)果一般基于互聯(lián)網(wǎng)公開的數(shù)據(jù)生成。但是對(duì)于企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用而言，由于ChatGPT無法獲得企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，知識(shí)儲(chǔ)備不足，無法針對(duì)于企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用，給出準(zhǔn)確的結(jié)果。

ChatGPT基于LLM（LargeLanguageModel，大規(guī)模語言模型），其訓(xùn)練成本根據(jù)目前公開的數(shù)據(jù)，GPT3每次的訓(xùn)練需要34天左右，花費(fèi)180萬美金，PaLM每次的訓(xùn)練需要50天，花費(fèi)1500萬美金，單次訓(xùn)練的成本較高。

對(duì)于企業(yè)而言，沒必要讓自己的ChatGPT通曉所有知識(shí)，而是基于公司的主營業(yè)務(wù)，聚焦于某個(gè)具體的場景進(jìn)行應(yīng)用，提升企業(yè)內(nèi)部ChatGPT產(chǎn)品的ROI（ReturnOnInvestment，投資回報(bào)率）。

企業(yè)的中臺(tái)產(chǎn)品同ChatGPT的結(jié)合，是一個(gè)非常不錯(cuò)的應(yīng)用場景。企業(yè)中臺(tái)幾乎同企業(yè)所有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行交互，有非常豐富的信息流和數(shù)據(jù)沉淀，可以用來作為ChatGPT的訓(xùn)練樣本。

ChatGPT可以定位為企業(yè)的中臺(tái)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)助理，將一些需要人為重復(fù)性的勞動(dòng)從工作中解放出來，例如編寫周報(bào)，生成數(shù)據(jù)可視化報(bào)表，配置基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)參數(shù)等。

同樣以商品中臺(tái)產(chǎn)品為樣例，可以很明顯看出，中臺(tái)產(chǎn)品現(xiàn)有模式和ChatGPT同中臺(tái)產(chǎn)品結(jié)合后的模式，工作流程有明顯的優(yōu)化，工作效率有顯著提升。

對(duì)于操作中臺(tái)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)人員而言，以前要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景，切換不同的中臺(tái)產(chǎn)品應(yīng)用，目前僅需要一個(gè)對(duì)話框即可完成工作。工作內(nèi)容變得簡潔高效。如以下產(chǎn)品原型所示。

五、小結(jié)

綜上所述，我們對(duì)中臺(tái)產(chǎn)品的主要應(yīng)用場景結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行了講解，并且探索了中臺(tái)產(chǎn)品同ChatGPT結(jié)合的方式。

我們相信，任何可以提升生產(chǎn)力，提高生產(chǎn)效率的產(chǎn)品，都能為企業(yè)的發(fā)展帶來價(jià)值，為社會(huì)的進(jìn)步提供動(dòng)力。

中臺(tái)產(chǎn)品雖然可以通過整合企業(yè)內(nèi)部資源從而達(dá)到提升效率的目標(biāo)，但是在實(shí)際工作中我們也發(fā)現(xiàn)，業(yè)務(wù)人員在操作中臺(tái)產(chǎn)品上，與理想的預(yù)期目標(biāo)仍然有一定差距。

“你永遠(yuǎn)不可能真正了解誰，除非你穿上他的鞋子走來走去。”這是《殺死一只知更鳥》書中的一句話。

很顯然，當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理深入了解業(yè)務(wù)后，以業(yè)務(wù)的角色親自去使用中臺(tái)產(chǎn)品后發(fā)現(xiàn)，并沒產(chǎn)品經(jīng)理想象得那樣完美。

ChatGPT同中臺(tái)產(chǎn)品的結(jié)合，是中臺(tái)產(chǎn)品發(fā)揮作用實(shí)現(xiàn)價(jià)值的一個(gè)新的途徑，也是企業(yè)數(shù)智化建設(shè)的一個(gè)新方向。

以產(chǎn)品推動(dòng)企業(yè)和行業(yè)的發(fā)展，也是每一個(gè)產(chǎn)品人的使命。唯有信仰和熱愛方能抵御歲月蹉跎！在AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）的浪潮中，大家一起加油！