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需求分析流程 · 助力AI产品高效落地

📚 共计 30 章节

AI产品需求分析概述

什么是AI产品需求分析，为什么它比传统软件需求分析更难，课程目标与学习路径。

AI产品生命周期全景

从想法到落地的完整流程，需求分析在其中的核心位置，关键里程碑与交付物。

业务目标对齐

如何与业务方沟通，明确AI要解决的业务痛点，定义成功的量化指标（KPI/OKR）。

用户场景与痛点挖掘

用户访谈技巧，观察法，痛点优先级排序，从“用户想要”到“AI能解决”的映射。

可行性评估（技术维度）

数据是否可用？算法是否成熟？算力是否够？技术债与风险识别。

可行性评估（业务与合规维度）

ROI分析，法律合规（隐私、偏见），组织变革准备度。

需求文档（PRD）编写

AI产品PRD的特殊结构，用例（User Story）编写，验收标准定义。

数据需求定义

标注数据还是非标注数据？数据量估算，数据质量要求，数据采集与清洗计划。

模型需求定义

模型类型选择（分类/回归/NLP/CV），性能指标（准确率、召回率、F1、延迟），模型可解释性要求。

特征工程需求

需要哪些特征？特征来源（业务库/外部数据），特征存储与更新策略。

评估与测试策略

离线评估（测试集设计），在线评估（A/B测试），人工评估（红队测试）。

需求优先级排序

MoSCoW方法（Must/Should/Could/Won't），价值与复杂度矩阵，MVP定义。

干系人管理

识别关键干系人（业务、技术、法务、运营），沟通计划，预期管理。

干系人沟通

需求变更管理

AI项目需求为什么容易变？变更流程，影响分析，版本控制。

从需求到原型

低保真原型（线框图），高保真原型（交互Demo），原型验证与反馈收集。

需求评审会

评审会准备，评审流程，常见陷阱，如何推动决策。

与数据团队协作

数据采集需求文档，数据标注规范，数据质量监控指标。

与算法团队协作

算法选型讨论，模型训练需求，模型部署约束。

与工程团队协作

系统架构需求，API设计，部署与运维需求（MLOps）。

与业务/运营团队协作

模型上线后的运营流程，异常处理机制，用户反馈闭环。

需求追踪与闭环管理

从需求到代码到测试的追踪矩阵，需求状态管理，复盘与改进。

案例实战（一）：智能客服系统

从业务痛点到PRD全流程，智能客服需求分析实战。

案例实战（二）：推荐系统

用户画像、召回、排序需求定义，推荐系统需求分析。

案例实战（三）：计算机视觉质检

数据标注、模型精度、实时性需求，视觉质检系统分析。

案例实战（四）：NLP文本审核

敏感词、语义理解、误报率需求，NLP审核系统分析。

常见陷阱与避坑指南

需求不清晰、数据陷阱、期望管理失败、过度承诺。

工具与模板

需求管理工具（Jira/Confluence/Notion），PRD模板，优先级矩阵模板。

AI产品经理的能力模型

技术理解力、业务洞察力、沟通协调力、数据敏感度。

未来趋势：大模型时代

大模型时代的需求分析变化，AI原生应用的需求特点，低代码/无代码AI影响。

趋势大模型

课程总结与行动指南

核心知识回顾，个人成长路径，下一步学习资源推荐。