AI产品经理在提出AI需求时需要结合业务场景、技术可行性和用户价值进行系统化思考，以下是关键步骤和方法：
一、需求挖掘与分析
1. 业务痛点识别
通过用户访谈、数据分析（如行为日志、运营数据）挖掘高频痛点，例如电商场景中用户退货率高可能源于商品描述不准确，此时可提出计算机视觉优化展示的需求。
使用“七宗罪挖掘法”或马斯洛需求分层模型，区分基础需求（如系统稳定性）与高阶需求（如个性化服务）。
2. 需求分层与优先级
应用KANO模型区分基本需求（如智能客服应答）、期望需求（实时问题诊断）和魅力需求（预测性维护）。
通过ICE表格（影响力、信心、实现难度）评估需求优先级，优先选择技术可行且商业价值高的需求。
二、需求定义与场景化设计
1. 明确技术边界
与算法团队协作评估技术可行性，例如NLP技术能否支持多轮复杂对话，或数据质量是否满足模型训练要求。
避免过度技术依赖，如传感器精度不足时需调整无人驾驶产品的功能范围。
2. 场景化描述
结合用户旅程图（如物流行业的安防检测、分拣流程）定义AI介入的具体环节，说明输入数据、处理逻辑和输出结果。
示例：智能调度系统需明确输入（订单数据、骑手位置）、处理（路径优化算法）、输出（配送路线规划）。
三、需求文档与协作
1. 结构化文档
包含业务背景（如“减少薅羊毛损失”）、技术目标（召回率>95%）、数据需求（用户行为埋点）及验收标准。
参考IPO模型（Input-Process-Output）清晰定义数据流向和算法逻辑。
2. 跨团队对齐
向开发团队说明需求的技术实现路径（如选择监督学习还是强化学习），向业务方沟通预期效果（如效率提升200%）。
使用原型工具（如Lovable）快速验证交互逻辑，降低沟通成本。
四、与合规考量
确保需求符合数据隐私法规（如GDPR），避免算法偏见（如招聘系统中的性别歧视）。
加入可解释性要求，例如金融风控模型需提供拒贷原因。
五、持续迭代
通过A/B测试验证效果（如推荐算法转化率），基于用户反馈优化模型。
建立数据闭环，如制造业质检系统通过缺陷数据反哺模型优化。
工具推荐：
需求梳理：AI辅助生成用户访谈提纲（提示词模板见）。
原型设计：Lovable/v0等工具快速构建交互demo。
通过以上方法，AI产品经理可系统化提出兼具技术落地性和商业价值的需求。
