AI产品落地避坑：场景选择3个边界+实战清单

今日快讯 2025年09月20日 12:43 0 aa

前阵子跟圈里做AI产品的朋友聊天，他愁得头发都掉了，手里三个AI项目设想，到底该把资源砸哪个？我跟他说，你先别急着问模型能不能做，先看看这三个场景到底靠不靠谱。

选AI场景先看“体验”：别把“炫酷”当“有用”

这三个场景分别是啥，第一个是个人交易助手，想用支付宝的消费数据给用户做理财建议，比如超支了提醒省钱，结余多了推基金。

第二个是码商营销文案助手，装在收款音箱里，老板简单设置下，音箱就能自动出“水果每单立减3元”的文案，还能用方言播。

第三个是“碰一碰”客服助手，用户支付有问题，AI自动答“付没成功”“补贴到没到”这类高频问题。

我当时直接跟朋友说，第一个场景别碰，二和三靠谱，他一脸懵，说第一个看着最“智能”啊，这就是很多人做AI的误区，把“炫酷”当“有用”。

第一个场景问题太多，首先是用户根本不需要啊，大家用支付宝是为了付钱，不是让个机器人管着花钱，这不是添堵吗，本来想觉得“贴心”，但用户心智里支付宝就是支付工具，跟理财没关系，需求从根上就假了。

再者，支付宝只是用户消费的一个渠道，微信、现金消费的数据它没有，AI拿片面数据给建议，比如用户刚在微信买了奢侈品，支付宝这边还让“犒劳自己”，这不搞笑吗，还有隐私问题，消费数据多敏感，当年支付宝年度账单事件闹多大，忘了。

反观二和三，看着不咋起眼，但抓的都是真需求。

全国小商家每天都要搞营销，一天上万次需求，“碰一碰”支付每天也有几万次咨询，这些场景成本低，能看到实实在在的业务价值，还能批量复制。

如此看来，选AI场景先看“体验”，核心就是找真实、高频的痛点，别搞那些虚头巴脑的。

光搞定体验还不够，就像你买了辆好车，方向盘再灵，没油也开不动，AI的“油”就是数据，这东西可不是有就行，得有讲究。

很多人觉得做AI只要数据多就行，这想法错了。

数据得看四个维度，结构规不规范、来源靠不靠谱、是不是反映真实情况、能不能持续拿到。

之前有个团队，守着一堆杂乱无章的数据，就想让模型出好结果，最后模型净说胡话，还怪AI不行，其实是自己“粮食”太差了。

真正厉害的AI产品，不光能用数据，还能自己造数据，形成闭环。

就说2015年做芝麻信用那会，80%的征信数据都没有，怎么办？他们推出了芝麻分，让用户愿意上传资产信息，还一家家去谈公积金机构合作。

后来搞“免押金”共享单车，把芝麻分和用户履约行为绑在一起，这样就有了持续的真实数据，慢慢就建起了护城河。

现在也有这样的例子，比如水印相机，看着就是个拍照片的工具，但它在工地巡检、设备维修这些场景里，攒了海量带场景标签的图片。

有了这些数据，AI就能轻松识别“工人戴没戴安全帽”，帮着做数字化管理。

还有电子工牌，4S店销售戴上，AI能分析他们跟客户的对话，提炼好的销售话术，把以前没法数字化的“销售过程”变成了有用的数据。

评估AI场景时，我都会多问一句，这个场景能不能带来新的、独有的、能一直涨的数据，能的话，它的价值可比短期赚点钱大多了。

数据备齐了，终于能聊模型了，但别觉得模型越牛越好，更关键的是做产品的人能不能认清模型的本事，别自己先搞不清状况。

模型不是万能的，得客观看它在具体任务上的能力，别迷信那些排行榜，最实在的办法是按真实场景做测试。

比如指令遵循能力，模型能不能严格按要求来，不跑偏，工具调用能力，能不能跟外部系统互动，比如查物流、查订单，还有规划推理能力，能不能处理多步任务，比如帮用户规划一次旅行。

之前有个电商AI客服，工具调用能力挺强，用户问物流、售后，它能自动查了回答，解决了八成高频问题。

但要是让它帮着“跨平台比价+凑单”，就不行了，规划推理能力跟不上，这很正常，每个模型都有长短板，关键是能不能用对地方。

更重要的是做产品的人，不能只提需求，把活儿都推给算法团队，现在优秀的AI产品经理，都会自己上手搭Agent，一遍遍调试对话。

我认识阿里一个做政务AI助手的团队，产品经理自己牵头调“社保查询”“公积金提取”这些场景，把指令遵循率提上去了，用户满意度也从原来的一般变成了很高。

本来想跟朋友说“照着清单做就行”，但后来发现得把清单拆明白。

选AI场景，先想清楚痛点真不真、用户路径顺不顺、价值能不能衡量，再看数据质量够不够、能不能造新数据、合规不合规，最后看模型能力匹配不、技术方案清不清晰、自己能不能上手。

说到底，AI产品落地没那么玄乎，选对场景是第一步，别被“技术驱动”带偏，盯着“价值驱动”来。

希望做AI的朋友都能避开那些坑，把钱和精力花在对的地方，做出真正能落地、有价值的产品。

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