AI产品落地的第一步，是选对场景。本文从“技术边界、业务边界、认知边界”三大维度出发，结合真实案例与实践心法，系统梳理AI场景选择的底层逻辑，帮助产品人构建可落地、可扩展的AI应用路径。

在过去时间里，接触了集团内几乎所有核心业务的AI转型需求，从AI搜索到政务助手，从金融风控到国际业务。我们见过太多“看起来很美”的AI项目悄无声息地消失，也见证了一些“朴实无华”的应用创造了巨大的业务价值。

这其中的关键分野，往往在项目启动的第一步就已注定——场景选择。

究竟什么样的场景适合AI？评估时又该看重什么？许多人一上来就问“模型能不能实现”，但这其实是优先级最低的问题。根据我们上百个项目的实践经验，AI产品场景选择需要严格遵循三个边界的评估，其重要性次序是：体验>数据>模型。

这篇文章，我将为你彻底讲透这个我们内部奉为圭臬的方法论。

开篇三问：哪个场景更“AI”？

我们先来看三个真实的业务设想，不妨花一分钟思考下，如果你是决策者，会把资源投给哪一个？

场景一：个人交易助手。利用支付宝丰富的交易数据，为用户提供个性化消费分析和理财建议。比如，当系统发现你本月买菜超支，会提醒你“省着点花”；如果结余颇丰，则推荐你买点基金。

场景二：码商营销文案助手。内置于线下商家的收款音箱中，小店老板只需简单配置，音箱就能自动生成“本店水果生鲜每单立减3元”之类的营销文案，并用方言播报，吸引顾客。

场景三：“碰一碰”客服助手。当用户使用“碰一碰”支付遇到问题时，由AI机器人自动解答“支付成功了吗？”“补贴到账了吗？”等高频咨询。

我的答案是：场景二和场景三远比场景一靠谱。

为什么看似最具“智能感”的场景一，反而是个天坑？

价值错配（伪需求）：用户真的需要在支付工具里被一个机器人“管着花钱”吗？用户心智是支付，而非理财规划。这种“贴心”很可能被视为打扰。需求一旦不存在，后续一切都是空中楼阁。

数据孤岛：支付宝只是用户消费的渠道之一。AI基于片面的数据给出“你该犒劳自己了”的建议，可能会因为用户刚在微信买了奢侈品而显得滑稽可笑，体验极差。

隐私红线：消费数据极其敏感。还记得当年的支付宝年度账单事件吗？任何不慎都可能引爆舆情危机。

场景一的设想，是典型的“技术驱动”而非“价值驱动”。它看起来很性感，容易在PPT里打动老板，但经不起推敲。

反观场景二和三，它们虽然“不炫酷”，却牢牢抓住了真实、高频、明确的痛点。全国小商家每日有上万次营销需求，碰一碰功能每日也有数万次用户咨询。这两个场景实施成本低，业务价值清晰可衡量，具备规模化复制的潜力。

这个案例引出了我们评估场景的核心框架。

第一边界：体验——从真实痛点到可衡量价值

体验边界，是AI场景选择的首要生命线。它回答两个问题：这个场景有真实需求吗？AI带来的价值提升有多大，并且可衡量吗？

1.寻找价值锚点：拆解高频重复行为

“所有你重复做三次以上的工作，都值得用AI来完成。”这句话道出了AI提效的本质。寻找AI场景的第一步，就是把你或用户的日常工作流，拆解成一个个具体的动作，然后找出那些标准化、重复性高、频次高的环节。

我们可以用一个通用框架来拆解任何任务：“理解→决策→执行→反馈”。

以我们深度参与的“保险秒赔”项目为例，这是我见过将流程拆解得最透彻的团队。他们没有空谈“AI赋能保险”，而是将理赔流程细致地拆解为条款解读、赔付判断、理赔执行等四十多个高频任务，并为每个任务开发了专属的智能体。

产品库AI生产线（理解）：由抓取、解析、评估等多个智能体协同，完成全网保险产品的“查、算、比、评”。

风控分析智能体（决策）：对全险种进行100%告警和异动归因，这是方案中最复杂也最有价值的一环。

创意生产智能体（执行）：覆盖内容生产、创意输出等营销环节。

这种庖丁解牛式的拆解，让AI的价值锚定在了具体、可执行的任务上，而不是停留在宏大的叙事里。

2.量化体验价值：综合效能=效率提升×任务准确率

找到了场景，如何评估其价值？我有一个简单而有效的公式：

综合效能=效率提升×任务准确率

效率提升是显性的，容易计算。比如一个运营活动，人工操作需要1小时，AIAgent只需1分钟，效率提升了60倍。再结合人力成本和GPU成本，降本增效的账一目了然。国外提出的“K型曲线”理论——资本支出（GPU投入）上升，运营支出（人力成本）下降——正是这个逻辑的体现。

但，只谈效率是AI产品最大的陷阱。AI生成了100篇营销文案，如果点击率为零，那它只是在高效地制造垃圾，价值为负。

因此，准确率是决定AI产品成败的隐性关键。与传统软件追求99.99%的稳定性不同，AI产品的准确率是动态且分层的。一个C端AI助手，其综合准确率是“用户输入识别率×意图理解率×回复生成合理率×回答内容准确率”的连乘结果。任何一环的短板，都会导致整体体验崩盘。

提升准确率的核心，不是堆砌功能，而是收敛场景。

我们曾复盘一个功能庞杂的C端AI助手，它集成了健康、政务、账单等十几个服务。团队90%的精力都在优化这些预设场景的准确率。但后台数据显示，这些功能仅覆盖了用户14%的真实提问，绝大多数用户只是在问“海贼王是谁”这类生活百科问题。

这就是典型的产品设计与用户路径的错位。做AI产品，必须顺应用户路径，在其自然流程中提效，而不是强行创造一个“AI应该有”的功能。

第二边界：数据——AI的燃料与护城河

体验的目标确立后，数据就是实现这一切的燃料。我们常说“Garbagein,Garbageout”，数据质量直接决定了AI产出的上限。

1.识别高质量数据

高质量数据不仅指数量大，更要看四个维度：

很多团队的误区在于，守着一堆“低质量”的所谓大数据，却幻想模型能从中炼出黄金。结果是模型幻觉丛生，项目反复失败，最后得出“AI不靠谱”的结论。根源，其实在数据。

2.创造新的数据闭环

更进一步，顶级的AI产品不仅消耗数据，更能创造新的数据来源，构建业务护城河。

回顾2015年做芝麻信用，我们面临80%征信数据缺失的困境。我们是怎么做的？推出芝麻分，激励用户上传资产信息，同时一家家谈下公积金机构的合作。通过“免押金”场景（如共享单车），我们将信用分与真实履约行为挂钩，从而获得了持续、真实的行为数据，形成了强大的数据闭环。

今天，我们看到了类似的故事：

水印相机：一个简单的工具，却为工地巡检、设备维修等蓝领场景积累了海量的、带有真实场景标签的图片数据。基于此，AI可以轻松识别“工人是否佩戴安全帽”，实现了管理上的数字化突破。

电子工牌：4S店销售佩戴后，AI自动分析其与客户的对话，提炼最优销售话术。这把过去无法数字化的“销售过程”变成了可分析、可优化的宝贵数据资产。

因此，在评估AI场景时，一个极具前瞻性的问题是：这个AI应用能否为我带来全新的、独有的、持续增长的数据流？如果答案是肯定的，那么这个场景的战略价值将远超其短期业务价值。

第三边界：模型——认清能力，更要突破认知

当体验和数据都想清楚后，我们才来到模型层。

1.模型本身的能力边界

模型不是万能的。我们需要客观评估其在特定任务上的能力。不必迷信榜单，最有效的方式是基于真实场景设计评测集。我们将模型能力拆解为多个关键维度，其中业务应用中最核心的是：

指令遵循：最关键的能力。模型是否能严格按你的指令（如角色扮演、格式要求）执行，不越界、不偏离。

工具调用：决定了模型能否与外部世界交互，是实现自动化的基础。

规划与推理：处理复杂、多步任务的核心能力。例如让模型规划一次旅行，需要综合查询、比较、决策等多个步骤。

记忆与指代消歧：保证多轮对话流畅性的关键。模型能否理解“那后天呢？”中的“那”指的是“杭州”。

其他如知识储备、语言表达等属于基础能力。了解模型在这些维度上的长短板，才能合理设计产品，扬长避短。

2.构建者的认知边界

然而，比模型边界更重要的是构建者的认知边界。

在AI时代，产品经理的角色正在发生深刻变化。你不能只提需求，然后把实现完全寄希望于算法团队或某个新模型的发布。最优秀的产品人，会亲自上手构建Agent，进行成百上千次的真实对话和调试。只有这样，你才能对产品的体验、数据的瓶颈、模型的脾性有体感，才能做出最精准的判断和优化。

一个优秀的构建者，能清晰地将业务问题，拆解成模型可以理解和执行的任务序列，并为之匹配合适的数据和工具。你的认知深度，决定了AI产品的最终高度。

总结：给AI产品从业者的实践清单

将上述方法论落地，我为你总结了一份可直接上手的实践清单：

[AI产品场景选择实践清单]

1）价值判断(Why)

痛点是否真实？是真实存在的高频需求，还是臆想的“伪需求”？

用户路径是否顺畅？是在用户已有行为上提效，还是强行改变用户习惯？

价值是否可衡量？能否用明确的公式（如效率×准确率）或业务指标（如GMV、核销率）来量化AI带来的价值？

2）数据评估(What)

现有数据质量如何？是否满足结构化、权威性、真实性、持续性的要求？

能否获取新数据？该场景能否创造新的数据来源，形成数据闭环和业务护城河？

数据获取成本与合规性？数据获取是否可行、成本可控，并严格遵守隐私和安全规定？

3）实现评估(How)

模型能力是否匹配？当前模型的核心能力（如推理、工具调用）是否满足场景需求？

技术方案是否清晰？是用RAG、Fine-tuning还是Agent？实现路径是否明确？

认知是否到位？团队（尤其是产品负责人）是否具备深入一线的构建能力和系统思考力？

AI浪潮奔涌向前，但底层逻辑万变不离其宗。选择比努力更重要，希望这套源于实践的“三边界”心法，能帮助你和你的团队，在喧嚣中找到真正有价值的AI落地场景，做出能穿越周期的好产品。