本文详细阐述了 AI 产品经理的工作全流程，涵盖从需求定义、模型预研、数据准备、模型构建、验证到上线部署的全生命周期。重点介绍了如何定义业务目标、进行特征工程、选择合适算法、评估模型性能指标（如召回率、AUC、PSI）以及上线后的持续监控与迭代。文章强调 AI 产品经理需平衡技术可行性与业务价值，建立数据驱动的产品决策机制，确保模型在实际场景中稳定运行并产生商业收益。
AI 产品经理的工作流程与普通产品经理的核心区别在于引入了算法模型环节。除了常规的需求分析、产品设计、项目管理和上线运营外，AI 产品经理需要深度参与模型预研、数据准备、模型构建、模型宣讲及模型验收等阶段。协作对象也相应增加了算法工程师和数据科学家。
需求定义是 AI 项目的起点，必须明确以下核心要素：
以开发一套'筛选薅羊毛用户'的产品为例。团队发现项目数据统计存在异常，经排查发现存在夜间批量注册账号、领取新手礼包、使用免费券下载数据的行为路径。为堵住这一漏洞，决定开发风控模型进行识别。
减少活动福利被恶意刷取，确保资源触达真实有效用户，降低公司运营成本。
AI 产品经理需将需求同步给算法团队，共同评估可行性。
数据是 AI 模型的燃料。AI 产品经理凭借对业务的深刻理解，能更精准地指导特征挖掘。
优先利用历史业务留存数据。若无直接相关数据，通过新增埋点采集关键行为日志。
提取公司内部其他部门或统一数据中台的可用数据，注意遵循数据管理规范，筛选有效字段。
向第三方购买数据（如运营商数据、设备指纹等）。需严格审核供应商资质，确保数据采集的合法性与隐私合规性。
特征工程是将原始数据转化为数量化信息的过程，决定了模型的上限。
通过迭代训练寻找拟合能力与泛化能力的平衡点。
集成多个模型以提升整体表现。分类模型可采用投票法、Blending、Stacking 等方法；回归模型可采用加权平均。需注意融合带来的计算成本。
模型构建完成后，需组织技术宣讲，内容包括：
产品经理需深入理解评估指标，确认模型达到上线标准。
验收通过后，模型部署至线上环境，提供 API 接口供业务系统调用。
AI 模型并非一劳永逸，需建立长效维护机制。
AI 产品经理的核心竞争力在于连接技术与业务。既要懂算法边界，又要懂业务逻辑。通过规范化的全流程管理，确保 AI 模型能够稳定、高效地解决实际问题，实现商业价值最大化。
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