AI产品经理要做的事情就是在了解技术边界的前提下

在一定的阶段，当技术无法以预期的方式满足产品需求时，AI产品经理要做的事情就是在了解技术边界的前提下，提供最适合的产品解决方案以达到业务目标。

“准确回答用户咨询的问题”是智能客服产品的核心诉求，如何更准确的为用户提供解决方案呢？自然语言处理（NLP）技术并不能保证百分百精准理解客户的意图，AI产品经理需要考虑在这样的前提下，怎样设计智能客服产品。

“推荐答案”成为解决这一问题的设计方案。在无法准确判定用户的意图时，机器人会根据计算，在给出得分最高答案同时，将与客户问题意图相近的“推荐问题”根据计算分数从高到低排序展示，提供给用户更多选择，已达到解决用户咨询问题的目的。

目前的人脸识别技术也无法保证100%过滤各类风险，比如：视频攻击、照片攻击，比如双胞胎。于是设计了“异步审核”策略，在人脸比对和活体检测有风险时，便会采用异步审核流程，用人工检测的方式保证通过率和准确率，保证用户体验，降低业务风险。

一个技术落地，AI产品经理除了需要像互联网产品经理先确认核心需求，但更多的时间精力要用来思考AI技术的情况，如何使用优秀的可执行的产品方案来代替大量的数据和时间投入，尽快从无到有的上线初代产品研发，在迭代中提升。毕竟让模型跑起来，在实际的业务场景中看到AI带来的价值才是产品追求的根本。