這份手冊主要面向應(yīng)屆畢業(yè)生同學(xué)和1~2年經(jīng)驗的產(chǎn)品經(jīng)理同學(xué)，提供新入門人工智能方向產(chǎn)品經(jīng)理擇業(yè)和自我能力提升的建議。

由于人工智能行業(yè)非常新，在組織的職位和職能設(shè)定上還沒有很明確的定義，在這個前提下對于產(chǎn)品經(jīng)理這一角色的要求會比傳統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理能力要求更綜合、對能力要求也更高。

由于本人接觸的主要是語義相關(guān)聊天和服務(wù)機(jī)器人為主，因此內(nèi)容也主要從這個角度開展，其他應(yīng)用方向請大家結(jié)合各自行業(yè)應(yīng)用實際來了解。

智能聊天機(jī)器人方面發(fā)展現(xiàn)狀

聊天機(jī)器人是一個綜合能力應(yīng)用場景，并和應(yīng)用領(lǐng)域、場景和數(shù)據(jù)積累休戚相關(guān)的應(yīng)用。聊天機(jī)器人的匹配應(yīng)用技術(shù)主要如下圖：

這三類匹配技術(shù)發(fā)展時期不同，但在目前的聊天機(jī)器人中往往采用多套方案混用的狀態(tài)，以應(yīng)對不同的對話場景。

除了這三類基本匹配能力外，還有大量的能力支撐技術(shù)聊天機(jī)器人中被廣泛應(yīng)用，如對話分類、上下文、詞庫等等。

除了這些還有很重要的知識存儲方案，例如經(jīng)典的知識管理方案“知識庫”，幫助機(jī)器人擁有推理能力的“圖譜”等應(yīng)用，以及針對復(fù)雜場景的一些其他對話管理手段都有包含。對話類機(jī)器人的最大的特點就是交互形式簡單（語音/文字），對話涵蓋場景復(fù)雜，對話中兩義性等問題嚴(yán)重，往往在設(shè)計方案中需要權(quán)衡各方利弊，難以快速決策出最優(yōu)解。

行業(yè)代表企業(yè)

聊天機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，并且在各大玩家的布局中對話能力作為基礎(chǔ)能力應(yīng)用，都有廣泛的研究和投入。而有些企業(yè)更是在一些基礎(chǔ)領(lǐng)域中嘗試應(yīng)用，并獲得了一定的效果。

目前行業(yè)中一般涉及的企業(yè)主要有以下 2 種類型：

1. 能力輸出型公司

這類公司的特點是具有相當(dāng)?shù)募夹g(shù)儲備，能夠提供一些場景下完善的對話機(jī)器人能力，主要涉及機(jī)器人產(chǎn)品銷售、商務(wù)合作、開放平臺等方面，以聊天機(jī)器人/語義發(fā)展等角度切入行業(yè)，屬于目前比較熱門的企業(yè)。優(yōu)點是技術(shù)和創(chuàng)新驅(qū)動，可以容忍一定程度的犯錯。但是缺點是缺乏可靠的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用，并且有很多公司缺乏數(shù)據(jù)，這是在人工智能領(lǐng)域致命的問題。

2. 業(yè)務(wù)場景驅(qū)動型公司

這類公司的特點是本身有可靠的主營業(yè)務(wù)，需要聊天方面的人工智能提升/增加產(chǎn)品賣點，提高產(chǎn)品在行業(yè)中的競爭力。這類公司的優(yōu)點是應(yīng)用場景十分明確，成熟能力可以快速落地，并且也有可靠的數(shù)據(jù)積累。但是缺點是業(yè)務(wù)導(dǎo)向性過于明確，技術(shù)上更多屬于應(yīng)用方，很難有開拓的空間，同時業(yè)務(wù)驅(qū)動型對技術(shù)的索取非常強(qiáng)烈，很難有創(chuàng)新、發(fā)揮的空間。

工作定位

目前人工智能領(lǐng)域的最重要戲份仍然是算法研究/應(yīng)用方向，但是這不意味著產(chǎn)品經(jīng)理無用武之地，人工智能從構(gòu)想到落地，主要有兩個方向需要產(chǎn)品經(jīng)理們持之以恒，需要不斷創(chuàng)新和打磨。

1. 人工智能技術(shù)的應(yīng)用

新技術(shù)的落地還是從應(yīng)用場景的拓展和創(chuàng)新開始，目前聊天機(jī)器人的應(yīng)用場景很大程度還是局限在聊天機(jī)器人、生活助理、服務(wù)機(jī)器人等幾個狹小的領(lǐng)域。產(chǎn)品經(jīng)理在應(yīng)用場景探索和能力與場景結(jié)合產(chǎn)出新產(chǎn)品上需要有足夠多的洞見和創(chuàng)造力，在這個層面給企業(yè)帶來價值。

2. 閉環(huán)的建立

人工智能和過去的IT、APP建設(shè)運營中最大的差別是：大多利用機(jī)器學(xué)習(xí)，通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練使模型在特定場景下，具有像老司機(jī)那樣的判斷力。而從業(yè)務(wù)上明確評判能力的好壞，并根據(jù)實際情況有效率且持續(xù)提出明確的優(yōu)化問題點是建立閉環(huán)重點。

用人話講就是首先在閉環(huán)建立中要有很明確的業(yè)務(wù)反饋機(jī)制，同時由于會出現(xiàn)很多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問題，需要設(shè)計針對反饋的數(shù)據(jù)需要提煉有效率的發(fā)現(xiàn)和處理方式，另外由于模型迭代對于業(yè)務(wù)的黑箱性，需要有保障機(jī)制確保能力穩(wěn)定。另外由于面臨的業(yè)務(wù)場景的變化，需在里深刻理解業(yè)務(wù)訴求的基礎(chǔ)上對機(jī)器學(xué)習(xí)提出新的需求，而在這個過程中洞察問題，并推動算法以合適的方式滿足新的業(yè)務(wù)需求是產(chǎn)品經(jīng)理的價值點。

每一個人工智能的應(yīng)用場景都有閉環(huán)在背后支撐，上圖中四個節(jié)點在我們真正的工作中都大有可為，可以說閉環(huán)的好壞是決定模型能力的關(guān)鍵原因之一。

能力要求

從具體的能力要求上，我一般關(guān)注新人在以下這些方面的表現(xiàn)：

1. 強(qiáng)大的執(zhí)行力，人工智能行業(yè)從外部看來有很多高大上的內(nèi)容，但其中也有很多枯燥乏味的工作，這需要新人有足夠的自驅(qū)和執(zhí)行力。
2. 在細(xì)節(jié)處的更多洞察力，在工作中我們會接觸到很多的數(shù)據(jù)，這其中往往體現(xiàn)了很多的細(xì)節(jié)與問題，我們期望在細(xì)節(jié)洞察能力方面有突出表現(xiàn)的新人，往往會獲得更多的信任。
3. 懂得一些算法，雖然不需要對算法要求到精通的程度，但是懂一些算法和模型的基礎(chǔ)會對我們的工作有很大的裨益。
4. 懂得一些基礎(chǔ)程序知識，關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理要懂得研發(fā)知識，業(yè)界已經(jīng)有大量的科普文章，這里就不在闡述。

職業(yè)建議

如上文所述，業(yè)界主要的企業(yè)由技術(shù)驅(qū)動和業(yè)務(wù)場景驅(qū)動兩個類型。在產(chǎn)品經(jīng)理的需求上技術(shù)驅(qū)動型早期需求是的能挖掘價值場景并能將人工智能技術(shù)與場景結(jié)合形成有效產(chǎn)品落地的產(chǎn)品經(jīng)理。而業(yè)務(wù)驅(qū)動型企業(yè)則更渴求設(shè)計閉環(huán)的偏后端產(chǎn)品經(jīng)理，通過設(shè)計優(yōu)質(zhì)的閉環(huán)幫助智能能力持續(xù)提升，給業(yè)務(wù)帶來價值。

對于產(chǎn)品新人而言我非常建議大家從成熟業(yè)務(wù)場景入手，從業(yè)務(wù)驅(qū)動和閉環(huán)建設(shè)方向的工作入手。場景創(chuàng)新和包裝需要產(chǎn)品經(jīng)理擁有跨行業(yè)的豐富經(jīng)驗，并對行業(yè)用戶、算法、技術(shù)等有足夠精深的理解，非老司機(jī)不可駕馭。

另外人工智能依然是一個在持續(xù)成長的領(lǐng)域，在這個環(huán)境中踏踏實實的做事，細(xì)心體會相信大家一定能有所收獲，成為一個優(yōu)秀的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理。

作者：李大熊（微信號luweixio_4982），螞蟻金服資深PM 4年人工智能PM經(jīng)驗.

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