在人工智能产品构建过程分为很多阶段，从最顶层的商业思考到下层的模型研发都有着不同的思考方式

在人工智能产品构建过程分为很多阶段，从最顶层的商业思考到下层的模型研发都有着不同的思考方式。

第一阶段是商业模式设计，任何产品早期都会对商业模式进行细致的考虑，商业模式的设计牵扯到方方面面，我们需要重点突出产品的行业属性与产业价值。

第二阶段是数据洞察与业务转化，我们需要去收集有意义的数据并将转化为模型的输入。

第三阶段是产品建模与评估，需要前两阶段的准备对产品模型进行开发与测试。

（1）行业洞察：首先对行业需要有深刻的理解与洞察。

（2）价值分析：针对于产品具体分析给用户带来什么价值，什么样的价值能够使用户认可。需要以用户的视角来分析产品的价值所在。

（3）数据分析：针对行业的特点分析数据应如何整理，如何利用，如何构成产品。

（4）资源评估：评估是否有足够的数据与人员支持人工智能产品的开发。

（5）资源收集：通过各种渠道购买、收集数据，以及各类人员的资源分配。

（6）设计研发方案：根据以上结论设计人工智能产品的模型搭建与评估方案。

一、深度挖掘行业，探究产品价值

1. 深刻挖掘行业属性

当前产业互联网恰逢其时，AI技术也更多的应用于行业之中。我们开发人工智能产品首要问题就是需要深刻理解行业痛点，做出有价值的产品。如何了解一个行业也有一些实用的方法可以借鉴。

构建产品之初首先需要充分了解这个行业，而且也要充分了解自己。了解自己主要从自身的所学专业、兴趣程度、个人性格等方面综合考量。当今社会所做的行业与自身专业不匹配的状况时有发生，只有充分认识自我并且充分认知行业，才能做出成熟的判定。我们先不谈对自己的了解，首先给出如何快速认识一个行业的切入路径。

第一步：行业认知——行业分解认知、行业组合认知

第二步：行业分析——业务流程、产业链、商业模式

第三步：行业常识——业内典型企业与领导者

对于行业切入路径仍然需要作一些说明，这个方法只是一个初步了解行业的路径。由于大家教育背景不同专业不同，各个行业壁垒有有高有底，并不要指望通过某个方法就能够立刻深入到某个行业中，想真正深入某个行业还需要系统的学习行业知识，并真正在行业中沉淀一段时间，才能够深入体会。

行业认知是切入行业的第一步，在行业认知的过程中分为2个步骤：行业分解认知与行业组合认知。

（1）行业分解认知

研究某个行业不能囫囵吞枣，首先要对行业进行分解。所谓行业分解认知是将行业细分成一个个子领域，针对这些子领域再进行一一分析的过程。对于一个未细分的行业是无法拿来研究的，只有将其分解才能各个击破。用大家熟悉的互联网产品经理来举例，现在产品经理行业也产生了很多子领域，包括数据产品经理、后台产品经理、人工智能产品经理等。尽管这些产品经理在职能方面可能有所交叉，但是分解的越细代表对产品经理这个行业了解的越深入。

（2）行业组合认知

在行业分解认知之后，我们已经对行业有了一个初步的了解，之后我们需要通过行业组合认知对行业进行综合分析。行业组合认知是指将之前行业分解得到的子领域，统一回归到整体行业的框架下思考，思考的重点是每个子领域对整体行业的贡献，以及研究各个子领域在产业中的关系与地位。因此，分析好每个细分子领域对行业整体的贡献，才能更加透彻地审视全局。

2. 探究产品价值

无论何种产品都必须要体现价值才能赢得商业，AI产品当然更是如此。对于一个成功的AI产品，并不是重视其使用了多么先进的AI技术，而是通过技术能否真正得到行业价值。

例如，在过构建工业知识图谱时，如果只强调知识图谱可以将不同的知识连接起来，则不能突出其价值。工业知识图谱真正的价值根据不同项目，概括为在生产产生偏差时，快速寻找到相关原因。或将所有工序文件相关联，确保生产过程的合规性检查。产品的价值必须符合行业属性，并使用户有清晰的辨识度。

针对产业互联网而言，产品价值主要体现以下2个方面。

（1）效率价值

人工智能技术应用于产业，最重要的一点就是提升产业效率。人工智能技术是对人的模仿技术，人工智能产品可以提供某个工序的工作效率，降低人员的参与程度，降低人员成本，提高工作准确率。

（2）创新价值

在效率产生大幅度提升时，则意味着创新。但是创新并不是仅仅是通过效率提升而产生的。随着人工智能技术的发展，大规模逻辑网络的形成，知识图谱的大规模应用，已经能够运用此类技术构建新知识新发现。

人工智能产品的研发，首先可以先以实现效率价值为目标，在逐步实现创新价值。需要以行业诉求为最终的价值判别依据。

二、数据洞察与处理

1. 需求与数据

当今是一个数据爆炸的时代，数据积累的规模远远超过了之前人类社会数据积累规模的总和。在大数据这个概念出现之前，计算机并不能很好的解决需要人去做判别的一些问题。如今人工智能利用用大量的数据作导向，能够使机器完成一些之前机器所不能完成的功能，使之前无法满足的需求得以满足。人工智能技术离不开数据，数据与需求之间首先应该搭建起一个桥梁。

（1）从数据到需求

我们首先将经历聚焦到数据上来，认真分析这些积累下来的数据都有哪些？思考这些数据都能够做些什么？哪些与我们的业务关联性高，哪些关联性低？例如一个外贸公司积累了之前5年的销售流水数据，那我们可以考虑用这些数据推测第六年的销售流水。从数据到需求的阶段，我们只需要考虑数据能够做什么，暂时无需考虑数据的产出是否与业务相关。

（2）从需求到数据

当我们完成对数据的聚焦后，开始对需求进行聚焦。对需求的聚焦需要分析业务，重点分析的内容是满足这些需求都需要哪些数据来支撑。满足一个业务需求，可能需要很多数据支持，这些数据有些已经被积累，有些则没有被积累。

例如一个外贸公司需要预测下一年的销售额，需要前10年的公司销售额，除此之外还需要上一年股市大盘的走势数据，同时也需要公司前5年的用户数据。从需求到数据的过程是为了使公司清楚针对某一个特定需求，哪些数据已经保留，哪些数据需要外购，哪些数据在以后的公司发展中需要保留下来。

首先从数据到需求，再由需求到数据。数据与需求是一个相互渐进、反复循环的过程，如图所示。从数据到需求是一个数据价值提升的过程，这个过程首先数据赋予了价值；从需求到数据是一个数据升级的过程，更多围绕需求的数据被挖掘，也更加明确了数据与需求的联系。

数据的来源主要有2种方式，可以自己采集也可以购买。采集来的大多是用户与业务数据，这部分数据可以用来完善产品或者制作数据分析报告；购买的标注数据可以作为训练集，用于构建模型。

对于非监督学习可以使用未标注过的训练集进行训练，不过在实际真正的产品构建中，大家应尽量少的使用非监督学习。非监督学习学习效率较低，无法快速得到较好的模型效果，产品也就无法落地实用。非监督学习可以更多的应用于科研或者课题研究方面。

2. 数据标注

数据质量是影响人工智能产品准确性的关键所在，一个具有高质量标注的数据集对于模型的提升效果，远远高于算法优化带来的效果。数据标注是通过人工或半自动的方式，将原始数据打上相应的标签，打好标签的原始数据称为标注数据或者训练集数据。