赵启航 · AI产品经理

在某金融科技公司从零组建智能客服产品线，初期仅3人团队，通过深入分析百万级用户咨询日志，识别出35%的重复高频问题，主导设计基于规则引擎+词槽识别的对话分流架构，3个月内上线首版机器人，实现日均处理1.2万次对话。

牵头与风控、运营、技术等5个部门建立联合需求评审机制，将业务规则转化为可配置的对话策略，同步协调NLP团队优化意图识别模型，使常见问题覆盖率达92%，用户自助解决率从0提升至41%。

针对金融场景的高合规要求，设计并推动上线敏感词过滤、转人工兜底、对话日志全留存等功能模块，保障机器人处理的合规通过率100%，助力业务方通过AI客服节省60%人力成本。

通过A/B测试持续迭代对话流程与话术模板，结合用户满意度评分与转人工率数据驱动优化，6个月内将机器人的端到端解决率从32%提升至65%，并稳定支撑日均150万次交互请求，峰值日活突破180万。

建立从用户反馈到模型迭代的闭环流程，每周分析2000+条转人工对话记录，主导标注3万条训练语料，推动意图识别准确率从78%提升至93%，同时将对话系统的平均响应时间控制在0.8秒以内。

针对推荐系统多样性不足导致用户点击疲劳的问题，主导设计并上线多目标排序模型，融合点击、转化、停留时长等异质信号，通过分桶A/B测试迭代调参，最终核心转化率提升15%。

在百万级商品池与日均千万请求的场景下，重构召回链路，引入图协同过滤与实时行为序列Embedding，将召回命中率提升22%，为后续排序优化奠定数据基础。

建立特征工程管道，整合用户长短期偏好、上下文场景及商品属性，通过LightGBM建模离线评估与在线实验，使推荐候选集CTR提升18%，间接贡献转化率提升。

设计分层A/B测试框架，支持流量动态分配与多实验并行，将实验周期从2周缩短至5天，累计完成30+轮次实验，精准量化各算法模块对转化率的影响，驱动最终15%的转化率增益。

从0到1设计AI中台产品架构，整合NLP、语音、图像等AI能力构建统一服务层，对接内部6个业务线，日均API调用量突破180万次，支撑业务线AI需求响应效率提升70%

主导产品路线图规划与需求优先级管理，带领7人产品团队完成3个核心模块（模型管理、服务编排、监控告警）的迭代，将模型从训练到上线的周期从4个月压缩至3周

推动标准化接入流程与SLA制定，协调算法、工程、运维等跨部门资源，实现业务线AI能力复用率达65%，累计节省重复开发成本超500万元/年

建立内部用户反馈闭环机制，通过季度满意度调研和需求评审会，使中台产品NPS从负值提升至+42，主动使用中台能力的业务线从2个扩展至6个

在AI研究院主导大语言模型对话引擎从技术原型到商业产品的完整产品化过程，通过深度行业调研与竞品分析定位金融、医疗两大高价值场景，制定分阶段产品路线图，推动与3家头部金融机构及2家三甲医院签约试点，首年实现合同收入670万元。

负责产品商业化策略的制定与落地，设计基于tokens调用量+增值功能的分层定价模型，配合销售团队完成商务谈判与POC验证，在12个月内将客户转化率提升至38%，产品毛利率较初期增长22个百分点。

针对企业级客户对数据安全与定制化的核心诉求，规划私有化部署方案及领域微调服务，联合工程团队将模型响应延迟压缩至1.2秒以内，成功交付4个私有化项目，贡献重复采购收入占比达45%。

建立产品市场反馈闭环，通过分析300+客户试用日志与52场用户访谈，提炼出7个关键体验优化点，驱动模型在金融合规问答场景的准确率从82%提升至94%，客户留存率提高至89%。

针对金融业务中高频重复咨询场景，通过深度用户访谈与客服工单分析，识别出账户查询、交易纠纷等5大核心意图；主导构建基于规则+传统机器学习的混合意图识别模型，结合业务知识库设计问答逻辑，6个月完成智能问答引擎从0到1上线，覆盖80%常见问题。

引入主动学习机制，每周收集用户未命中query并人工标注，持续迭代意图分类器；上线后用户自助解决率从32%提升至72%，单日人工客服通话量下降35%，大幅降低运营成本。

设计A/B测试框架，对比纯规则引擎与混合引擎效果，量化不同意图识别策略对解决率的影响；推动将问答对话流嵌入APP首页浮动入口，使自助服务使用量环比增长200%。

联合NLP工程师优化实体抽取与槽位填充逻辑，支持多轮交互追问（如“交易金额”自动补全）；上线后用户单次对话平均交互轮次从1.2提升至2.8，复杂问题解决率提高25%。

针对原有推荐系统依赖浅层模型、召回率不足30%的问题，主导引入深度学习序列模型（DIN）重构商品推荐架构，设计并搭建包含用户行为、商品属性、上下文特征的实时数据仓库，支撑模型训练与在线推理，上线后推荐页点击率提升18%，整体GMV增长12%。

协调算法、工程与业务团队，建立离线AUC评估与在线A/B测试体系，通过多目标优化（点击率+转化率）与负样本采样策略，实现模型迭代周期从月级压缩至周级，推动全量流量切换新模型，日均订单量提升15%。

主导数据仓库分层设计（ODS→DWD→DWS→ADS），统一用户画像与商品向量特征，支撑深度学习模型快速实验，并沉淀标准化特征工程流程，使后续算法团队新模型接入效率提升40%。

针对公司内部法务、财务、风控等5个业务线对合同、发票、报告等非结构化文档的批量提取需求，主导设计并落地文档智能处理平台，整合自研OCR与NLP信息抽取引擎，实现从上传、自动分类、字段提取到结构化输出的全链路自动化，将单文档处理时长从12分钟缩短至2分钟，人工校对成本降低60%。

深入对接各业务部门，完成50+种文档类型的字段映射与模板配置，通过主动学习机制持续优化抽取模型，使关键字段（如金额、日期、条款）的准确率在3个月内从72%提升至92%，并覆盖98%的高频场景。

采用微服务架构与可配置化产品设计，支持用户自定义文档模板、抽取规则及校验流程，平台上线6个月内成功接入8个内部系统，日均处理文档量突破10万页，支撑跨部门数据治理与业务决策。

主导客户对接与需求闭环，针对金融、供应链等场景的高精度要求，推动OCR预处理与版面分析模块的迭代，将复杂表格与混合排版文档的字段提取准确率从65%提升至88%，并支持中英文及中文繁体混合文档处理。

基于大模型技术，主导定义多模态对话引擎产品架构，融合文本、语音、图片三种交互模态，制定分阶段迭代路线图，6个月内完成从原型到MVP发布，支撑日均10万+次多模态请求

联合3家语音识别与图像理解技术供应商建立生态合作，将第三方ASR、OCR能力无缝集成至引擎，使多模态指令识别准确率提升至92%，降低自研成本40%

设计统一多模态交互协议，实现跨模态语义对齐，用户通过图片+语音混合输入完成复杂查询的准确率较纯文本提升25%，业务线接入周期从3个月缩短至1个月

推动引擎在内部3个核心业务场景落地（智能客服、文档助手、视觉问答），累计服务50+企业客户，带动商业合同金额超800万元

基于用户行为数据分析，优化多模态交互流程，将单次任务完成平均交互轮次从7轮降至3轮，用户满意度NPS提升18个点