简介：在反对蚂蚁简直所有外围业务运行和倒退的过程中，咱们在平台建设、业务反对、平台经营、AI 翻新以及 AI 整体经营等各个方面做了很多尝试，有了不少的播种和感悟，在此分享给大家。

过来几年，我和团队始终在负责蚂蚁团体外部相干平台产品的设计和经营工作。

这些平台产品包含人工智能部的 A / B 测试平台、机器学习平台、金融常识图谱平台、NLP 平台、智能文案平台、金融视觉 (CV) 平台、搜寻平台、机器人平台、标注平台等，以及风控团队的相干平台产品。这些平台产品，在背地反对了蚂蚁简直所有外围业务的运行和倒退。

整个过程当中，咱们在平台建设、业务反对、平台经营、AI 翻新以及 AI 整体经营等各个方面做了很多尝试，有了不少的播种和感悟。

最近，我花了一些工夫，将其初步梳理进去，写成了这篇文章。

文章的内容涵盖了“需要治理、平台设计、产品验证、平台协同、兽性反抗、跨界思维、挑战 / 成长”等 7 个方面，既有一些形象的、办法层面的总结，也有很多实在的、有体感的案例。

篇幅比拟长，约 1.5 万字。感兴趣的话，能够珍藏下前面缓缓看。

心愿本文对你有所启发，更期待能抛砖引玉，跟大家做深刻的探讨和交换。

一、需要治理：“角色错位”与“无我境界”

1、开掘需要，警觉“角色错位”，杜绝“闭门造车”。

做好产品的第一步，就是把握好需要，必须搞清楚每一个产品和性能的真正用户是谁。

对于 C 端产品，这个问题比拟好解决，因为设计者和使用者往往是重合的。但对于技术平台类产品、B 端产品，这两者常常是错位的，即设计者可能并不是真正的用户。

举个例子，支付宝的产品经理在日常生活当中天天用支付宝付款、理财，他就是个典型的支付宝用户，所以设计者与使用者就是同一个人。而在技术平台、B 端产品当中，产品的设计者能够用本人的产品，但基本上仅限于做测试、做验证，真正的用户却是其余的人。

因而，设计者对于产品需要的一些推理判断，可能会与真实情况有差异，即便他用了，那个以测试为目标的应用和实在的应用，还是有区别的。

由此可见，正是因为技术平台类产品中这种角色的错位，就容易导致需要把控出问题。

上面，先从咱们标注平台的一个小故事开始讲起。

去年 12 月的一天，咱们标注平台的相干同学散会，进行产品设计评审。

其间，针对一个标注页面的产品设计细节问题，在坐的产品经理、UED、前端、后端各个岗位的同学畅所欲言、争执得不可开交。

忽然间，我意识到一个重大的问题——那就是会议室的所有同学，并不是这个 feature 的用户。

因为具体的标注工作，都是外包公司的数百个标注人员做的，他们才是标注页面的真正用户。

不是真正的用户、没有处在那个场景，就很难理解实在的状况。于是，大家就只能依据本人的教训和业余能力，进行判断和推演。

做产品不能闭门造车。于是，咱们就随即安顿相干同学去了标注外包公司做现场调研。

一开始，咱们与几个标注团队的小组长进行小范畴的初步沟通。过后，随口问了下产品应用状况，他们统一反馈“没什么问题，挺好用的”。

这样的答复很失常，毕竟这么简略、间接的问法，是很难获取到有价值的信息、理解到用户的需要。

在产品经理的行业，咱们常常说的一句话是，在汽车被创造之前，如果你间接问用户要什么，他只能说“我要一匹更快的马”。
钉钉原负责人无招同学来蚂蚁做“钉钉守业之路”的分享时，也谈到这个问题。
他的观点是，见到用户不能只是“就事论事”，只问产品应用相干的浅层次的问题。（即便问这样的问题，也不能问“你有什么需要”之类很难取得实在需要的直白的问题）。
正确的形式是，先把具体的产品抛下，多理解客户的背景、业务、状态等整体的、背景的、前因后果的信息，要体现出对客户“感兴趣”，要想成为客户的敌人。
只有这样，客户才违心跟你多聊、深聊，只有这样，你能力捕捉到有价值的信息。再加上，察看客户的具体行为和操作，就能捕捉到实在的需要，能力做到有所洞察。

于是，完结会议后，咱们要求上楼到标注员工的办公区，具体看看状况。

当咱们站在标注人员身后，仔细观察他们的操作、与他们深刻交谈后，就有了新的发现。

很多原来没有设想到的应用办法和场景、产品设计的细节问题，在标注人员的一直操作中，就显现出来了。之前产品评审会上大家争执的问题，天然就有了答案。

半天下来，咱们总共记录下数十个有价值的反馈和发现，并在后续工作中，一一做了解决和跟进。

可见，如果你不是真正的用户，你没有亲眼察看真正用户的操作，很多问题你是无奈预料到的。

大家 IQ 都不差，遇到问题，咱们往往习惯于谈办法、讲逻辑，常常在会议室外面唇枪舌战甚至拍桌子瞪眼睛，最初谁也压服不了谁，得不到无效的论断。

在这时，无妨先问下本人“真正的用户是谁？”，再试试“笨办法”，走出办公室，走到客户那里，去问问他们、跟他们聊聊天，看看他们怎么用咱们的产品。

那时候，很多问题便恍然大悟了。

2、满足需要，一直“由浅入深”，修炼“无我境界”。

接着，让咱们的思考再深刻一些。

当初，假如你曾经明确了用户是谁、摸到了需要的大略脉络，那也要考量“对需要了解是否深刻”的问题，即浅层需要和深层需要的问题。

换句话，也是伎俩和目标的问题——“浅层需要”往往只是伎俩，而“深层需要”才是目标。

举个例子，对于咱们负责的金融视觉平台，有用户反馈“我须要模型报告”，即模型训练进去后，将一些“准确率、召回率、AUC 之类”的指标，用图表的形式展现进去。

如果你只是将这个需要做了，那是不够的。

为什么呢？因为用户要的模型报告，只是“浅层需要”——他确实须要看各种指标，但他最想要的是，在新模型训练进去后，他要对不同版本的模型成果进行比照——不仅要晓得指标是多少，更想晓得指标的具体变动，哪些升了、哪些降了以及具体数值是多少。

只有这样，才算是满足了深层需要。

情理是相通的，相似问题在 C 端产品中也会碰到。

如果你注意的话，你会发现很多电商网站、汽车导购产品的产品经理曾经摸到了深层需要。

比方，汽车网站外面根本都有一个“车型比照”性能：不仅能将不同车型的各项配置、参数，用表格逐项列出来，而且还提供了“高亮不同配置、暗藏雷同配置”等贴心性能。这就是深层次地满足了用户的需要。

因而，对于一个需要，多问几个为什么，多问本人“这是用户的实在目标吗？他用这个性能到底想干什么”等。只有这样，才有可能涉及到用户深层次的需要，才有可能做出让用户感到很贴心的性能。

对于深刻满足用户需要，除了做浅层、深层的剖析之外，还能够采纳“分而治之”的思路，将产品从模块和性能上分层，即分出“N 级火箭”，每一级“火箭”用来满足不同类型的用户需要，或者同一用户在不同阶段的需要。

举个例子，只管咱们的图谱、NLP、CV、搜寻、机器人、标注等几个平台产品的性能各不相同，但咱们还是找到了共性，即形象出了需要分级和业务赋能的“五级火箭”，包含“性能嵌入、API 调用、数据训练、模型定制、算法开发”等五级。业务方能够依据具体情况，来抉择不同的接入形式。

• 第一级，性能嵌入：通过 iframe 等实现老本最低的伎俩，将平台的某个功能模块嵌入到本人的零碎当中。
• 第二级，API 调用：间接调用平台提供的成熟 API，比方调用身份证、驾驶证之类的 OCR 辨认的 API。
• 第三级，数据训练：平台的模型合乎需要，但须要提供本人的训练数据或者字典数据等，来解决具体场景需要。
• 第四级，模型定制：平台的现场模型不太符合要求，所以要对算法参数进行配置，而后训练出合乎本人需要的新模型。
• 第五级，算法开发：最高级的状况，就是业务方懂算法、要开发新算法。平台则提供“算法开发、数据管理、模型训练、模型测试和公布”等一系列深层次的能力，来晋升算法研发的效率。

上述“五级火箭”，由浅入深地满足了不同类型用户，以及同一个用户不同阶段的需要。

记得多年前，我加入了一个治理方面的高级培训班。培训有好几天，内容很多，不过简直所有的培训内容我都遗记了——除了一位老师无心中介绍的一个“万能四步法”。
所谓四步法，就是“分类 - 排序 - 找法则 - 利用”这四个步骤。无论在学习新的畛域常识、接手新的工作，还是来到新的环境时，都能够尝试这个万能四步法，置信再简单的问题都能迎刃而解。
用户分层、五级火箭，就是“分类 - 排序”的一个利用。

谈完“需要 / 用户分层、五级火箭”了，那是否就是对用户需要 360 度、无死角地满足了呢？

答案是否定的，因为咱们还没有做到“无我境界”。

所谓“无我”的境界，就是满足用户需要的时候，不能只思考“我是谁、我有什么”，而要忘掉本人，去看用户须要什么，什么货色对用户最有用。

比方，尽管你是做 AI 技术平台产品经理，但你眼里不能只有 AI、算法、模型——要做到“无我”，就是要做到：如果有一种非算法、非 AI 的产品策略，若能切实帮到业务，那也应该去做。

在业务同学的眼里，有没有算法没关系，是不是高科技不重要——而有没有业务成果才要害。正所谓，不论白猫黑猫，抓到老鼠才是好猫。

比方，咱们的智能文案平台，可能智能生成千人千面的营销文案。过来，始终在迭代产品、晋升算法能力，力求生成更加智能、精准和个性化的文案。

然而，大家晓得，算法的晋升不可能欲速不达，算法成果都是缓缓地打磨和优化的。

在这个过程中，产品经理同学不能干等。

于是，咱们就在思考，不论如许浅近的算法、如许智能的平台，咱们生产的依然是文案。而文案这个岗位，随着广告行业的倒退曾经存在了数百年，那么，肯定有成熟的方法论和模式。

作为互联网从业者，咱们崇尚翻新和颠覆，但咱们还必须对行业保留敬畏之心。

于是，咱们的产品经理同学就去把一些市场营销、广告文案经典书籍研读了一番，总结出了所谓“18 种优质文案句式 / 模板”，这外面既有文案从业者的经验总结，也有广告学、心理学等畛域的迷信原理。

将这些“优质句式”、“文案法令”产品化之后，配合算法和技术，就能给业务输入更有成果的文案。

咱们置信，机器不能齐全代替人，机器智能和行业常识、专家教训等人类智慧，肯定会井水不犯河水、交相辉映。

二、平台设计：平台产品，也必须“秒懂”

讲完需要，再来说说设计。

在互联网行业，面向 C 端用户的产品不仅供应富余、极大丰富，而且广泛都收费，获取老本根本为 0。

没有付出，就不会“珍惜”。

所以，对用户来说，产品必须容易上手，即必须“秒懂”。如果用户几分钟甚至几十秒看不懂、不会用，那他根本就放弃了，产品就没有机会了。

对于中台、平台产品来说，其实也是这样的，只不过用户遇到不爽的体验只能忍忍，因为应用你的产品来解决他的业务需要，这是他的实质工作。

然而，这并不意味着产品轻易搞搞就行，因为他还能够有别的抉择。你要晓得，公司外部往往也有相似的产品，更不必谈内部的、收费开源或者免费的解决方案了。

所以，你在平台设计上，也要下功夫，必须能疾速抓住用户，让用户迅速上手、接入、上线，帮忙业务拿到业务后果。

如何能力做到“秒懂”呢？能够从“产品框架、术语体系、帮忙指引、产品 demo、对立交互”等几个方面来思考。

1、有清晰明了的产品框架

用户一关上平台的页面，就应该清晰地感知到平台能做什么，产品框架是什么样的，蕴含什么功能模块，模块之间的关系（蕴含、先后等），第一步做什么、第二步做什么，等等。

这一点看起来没什么深奥的，但常见的问题是，产品经理在产品设计后期，对框架的思考不够充沛。常常是到了 PRD、视觉评审阶段，才发现模块设计不合理、流程不清晰等等。这时，再返工、改变，老本就大了。

更为蹩脚的是，频繁的返工和变更，会让产品经理集体的专业性和权威性丧失殆尽。当前，还怎么向技术提需要、磨资源？

为了防止这样悲惨的事件产生，产品经理要在台下多下功夫。

一个好的习惯，是先在脑中重建，再动笔绘制。很多产品经理习惯一上来就画 demo，这是不对的——大脑的认知和计算资源是无限的，顾“此”就会失“彼”，当你陷入种种细节后，就不可能从根本上、框架上思考问题了。

那怎么办呢？能够用充沛应用脑图这种工具。具体来说，你先不要思考任何 demo 图，而是先把整个平台产品层级构造全副理进去，包含各级导航和模块、每个模块蕴含的页面及外围性能板块。画好脑图之后，站在用户的角度，重复梳理和模仿，直到横向、纵向的逻辑和流程都没有问题了，再动手做具体的 demo、PRD。

2、有顾名思义的术语体系

产品的整体框架梳理分明之后，还要器重“术语 / 概念体系”，即产品中的外围概念命名以及概念之间逻辑关系的设计。

这个之所以重要，那是因为，概念和术语体系是每一个畛域常识积淀的后果，也是人们学习新事物、进行沟通交流的介质。

概念简单，产品必然简单；概念简略，产品能力简略。

比方，同样是人机交互的指令和形式，微信的“摇一摇”就能让用户“顾名思义”，并立马有体感地照做，而咱们支付宝的“咻一咻”，就比拟难了解和付诸行动了。

又如，当年乔布斯公布 iPod 的时候，并没有间接抽象地说“存储空间高达 4.8G”，而是说“把 1000 首歌装进口袋”。

可见，产品中的新概念命名不合理，或者将艰涩难懂的底层术语间接裸露进去，都会对用户造成很大的困扰。

再比方，在 A / B 试验平台中，最后的概念体系自顶而下别离是“业务域 - 业务线 - 产品 - 试验”。

咱们发现，用户很难分清“业务域”与“业务线”的区别，外面的“产品”也不是大家所了解的“领取、借呗、花呗、余额宝”这样的产品，所以存在很多困扰。

起初，咱们借助大家熟知的“物理实验室、化学实验室”这些事物，将概念体系革新成这样：达尔文是一个“试验平台”，外面能够创立“xxxx 实验室”“yyyy 实验室”，在每一个实验室当中，能够做各种各样的“试验”。这样，就好了解多了。

除此之外，咱们还对实验室中的角色命名进行了批改。

之前试验权限治理外面，有“管理员”、“成员”这两种常见的角色设置，咱们同样参照现实生活中实验室工作人员的岗位名称，将其改成了“实验室主任”和“研究员”。

乏味的是，“研究员”在阿里体系有“高 P / 组织部”的层级含意，这样小小的一个文案的批改，也蕴含着平台设计者的“人文关心”——对那些用 A / B 试验来践行数据驱动翻新的、谋求迷信谨严做事形式的同学们，给予一点点温情和光荣。

而且，日后的经营流动也好做了，比方能够评比“十大研究员、十佳实验室”等等。

总之，在设计产品的术语体系，首先是“如无必要，勿增实体”，其次，要尽量借助大家脑海中已有的概念，而不是间接照搬技术实现，或者生造新的概念。

3、有恰到好处的帮忙指引

即便你在概念设计高低了功夫，也不能保障用户不会产生任何疑难。

因而，就须要设计“帮忙体系”，做进一步的解释和论述。

这里，并不是说让你写一份简短的产品文档。文档应该写，但它不是重点，因为大部分人并不会认真把产品文档读完才入手操作——他只有遇到问题，才有可能去查查手册。

这里说的“帮忙体系”，指的是产品化的帮忙体系，即“文档产品化”。具体来说，就是把帮忙文档中的要点尽量嵌入到产品页面当中，让产品实现“自解释”，而不是放到产品体外、仅仅存到帮忙文档中。

“文档产品化”，具体的措施包含如下几个方面：

页面上有辅助阐明

常见的状况，是咱们的页面太洁净、太空了，舍不得放一句解释的话，当用户遇到问题，就手足无措了。所以，能够在题目上面做小字解释、在概念下面出 tip 气泡提醒。对于简单的状况，在帮忙文字前面还能够加上“理解更多”链接——间接跳转到帮忙文档的相应中央，而不是要用户从头查找。

新性能上线，有提醒和告知

平台一直做迭代改良，但常常发现用户并不知道上了新性能。所以，能够对此做适度的提醒和告知：大迭代能够蒙层弹窗、小的改变能够出小红点，等等。

4、有简略直观的全流程 demo

只看教学视频学不会游泳，光学“科目一”是学不会开车的。

天花乱坠说半天，不如入手玩一遍。

现状是，很多技术平台齐全没有 demo 和体验能力。那么，用户就很难上手。

因而，平台肯定要搭建一套“全流程、有体感、简便易行”的 demo，让用户亲手体验一下。

全流程，指的是你的 demo 要涵盖平台的全副环节和步骤。有体感，指的是要有直观的后果（而不是只显示形象的数值、json 代码输入之类）。简便易行，指的是要足够简略、几分钟就能实现（因而你须要内置几组 demo 的语料、图谱、数据集等等）。

举个例子，在 NLP 平台和金融视觉平台当中，用户能够很便捷地在线体验金融 NER/ 文本分类、身份证 / 银行卡 OCR 的成果。

也能够全流程地实现“我的项目创立、数据上传、数据打标、模型训练、模型测试”等环节。

值得指出的是，对于平台的 demo，肯定要越简略越好，千万不要高估了人的急躁。

记得在金融视觉平台第一版全流程 demo 上线后，当我的项目组成员在具体体验时，才发现还是很繁琐，甚至要放弃。

要实现 demo，你依然须要写一堆表单，比方项目名称 / 简介、模型名称 / 简介、数据集名称 / 简介，而且，还要本人筹备训练数据，不得不去网上搜寻、下载几十 / 上百张图片……

起初，咱们就对此做了大幅度的简化，能点鼠标的就不要让用户输字，比方主动填充各种名称和简介。此外，平台还内置一些测试数据集供用户应用等等。

通过一番简化之后，用户能力在几分钟之内，实现全流程、十分有体感的 demo 了。

5、有规范 / 对立的交互体验

在做好每一个平台的设计之外，还须要思考不同平台的体验一致性，即平台的对立。

做好这件事件，既能让用户升高学习老本、在不同平台之间平滑切换，也能缩小 UED、产品经理、技术同学们的重复劳动。

首先，能够将平台通用的框架和模块，形象进去、对立起来，包含 Portal 页、项目管理、权限治理、数据管理、工作治理、公布治理等等。

其次，将细节的体验也对立一下，具体到组件的设计、命名、色彩、地位等等。

当咱们积淀出一套经典的产品框架和交互规范，那产品迭代速度和用户体验，都会大幅晋升。

三、产品验证：用不“深”，就做不好

1、要深度验证，而不是走马观花

产品经理要真正做好一个产品，必须要本人多用。

这个情理很简略，但这里要谈的是应用的“深度”——轻易点点、看看，跟深度应用的差异是很大的。

举个例子，如果让你设计导航产品中的路口转弯提醒语，你可能感觉设计成相似“后方 500 米路口右转”这样就没问题了。

你看，既蕴含间隔，又说清了方向，感觉曾经很完满了吧。然而，当你深刻应用产品时、当你本人驾车的时候，才会发现状况并非如此——你很难准确地把握是否到了 500 米处，很可能在 300 米处的一个路口就谬误地提前右转了。

所以，当初的导航提醒不仅会说“后方 500 米第 N 个路口右转”，并且会在不该右转的路口提醒“正在通过第 N - 1 个路口”，只有做到这样精密，能力保障用户不会走错路。

对于咱们的标注平台来说，深度应用体现在做数据标注的次数——标注几次与几十、几百次，你的感知是齐全不同的。

标注页面中的一些设计的细节问题，在你做一两次标注的时候感觉不显著，当你做上几十次、上百次之后，再小的问题也都会裸露进去、被放大了。

比方，有一种图像分类工作，你只须要标注“对”还是“错”。

之前的设计，是每页展现一张大图，答完题后就切换到下一页。当咱们本人亲自标注了几十张之后，就感觉这样的效率很低。

于是，咱们就改成了一页展现一二十张图片，标注人员只须要扫一眼，把其中“对”或者“错”的勾选出来，而后整体提交就好了（同时也缩小了每一页刷新页面、加载图片的等待时间）。这样简略的一个改变，其实并没有什么技术难度，但标注效率间接晋升了好多倍。

2、本人“做业务”，后果大不同

真正要把一个平台做好，不仅要像下面说的，本人多当“标注员”，更应该做做“业务方”。反对业务、赋能业务，跟本人做业务，还是有很大差异的。

上面，用咱们做的垃圾智能分类的我的项目“分类宝”这个案例来阐明下。

在 2019 年 7 月份，全国很多城市开始推广垃圾分类。

咱们的同学基于积淀的图像、NLP 和图谱等 AI 技术能力，迅速开发出了智能垃圾分类的技术和产品，我的项目命名为“分类宝”。用户能够通过“拍照片、语音搜寻”等便捷的交互方式，在支付宝小程序以及智能垃圾回收箱 IoT 设施上，来体验 AI 垃圾分类了。

这个我的项目，并不是各个业务 BU 给咱们提需要而开始做的。这一次，咱们有了双重身份，咱们本人既是平台方，也第一次做了“业务方”。

做起业务方之后，咱们才发现，垃圾分类这个事件看似简略，实际上却蕴含很多简单的环节，从“训练数据的获取、物品类目标整顿、垃圾分类规范的保护、线上回流数据的勘误”，到“物品类目权重和优先级的调整、标注后果的确认”，再到与外部各个部门的协同、与外包 ISV 的对接、节假日与非凡物品的应答，等等。

通过一番慌手慌脚的折腾，总算是把我的项目磕磕绊绊地做了起来。

在这个过程中，咱们遇到了很多之前不晓得的问题，其中既有平台设计不合理的产品问题，也有训练工夫过长之类的技术问题。

更重要的是，让咱们看到了不同流程、不同零碎以及不同团队之间连接的“真空地带”——这正是大公司因为分工、边界带来的，常说的“三不管、踢皮球”的问题。而这些连接上的问题，正是荫蔽的、极大影响效率的问题，须要被发现，通过产品和流程等机制进行解决。

“本人做业务”的这一次实际，让咱们平台同学换了一个视角，粗浅领会到了业务同学的不易，也间接推动了平台的迭代改良，以及团队配合、流程设置的欠缺。

四、平台协同：连贯，产生价值

后面讲了很多，但大部分还是聚焦在某一个平台的个体上。

孤立存在的平台，就可能会降级成一个工具，其价值和能量就变得十分无限。

因而，要做好、做大平台，须要跳出平台自身，以连贯、全局、生态的思维来看。

如果让不同平台产生协同和连贯，会产生“1+1>2”的成果。如果把关闭在平台内的“控制流、数据流”延长进来，变成闭环，就会迸发出很多翻新。

上面，介绍几个办法和案例。

穿插链接，带曝光带流量

这是最简略的一种平台协同的办法。每一个平台不仅要实现本人的使命，还应该思考为兄弟平台做点什么，比方带带曝光、带带流量什么的。所以，咱们在每个平台产品的导航栏都减少一个“AI 产品矩阵”的菜单，把七八个产品的 logo、名称、链接都列了下来。数据表明，这个小小的菜单，每天都能为其余平台带来可观的曝光和转化，做这个菜单的 ROI 十分高。

平台能力复用，杜绝节约

平台在一直迭代降级的过程中，对于一个新需要，不要一上来就本人做，而要先看看其余平台有没有能够复用的现成的能力，哪怕是“曲线救国”或者“权宜之计”。

比方，常识图谱平台的常识更新和智能文案平台的文案公布，都须要走打标和确认流程，咱们发现标注平台的标注能力就够用了。所以，咱们就没有从新开发，而是在平台之间买通连贯，疾速解决了这个问题。

反哺和闭环，实现独特倒退

如果一个平台只是单向的输入能力，而没有从上游取得反哺，没有造成闭环，那也不是个欠缺的零碎和平台。

举个例子，咱们的标注平台曾经累计对上亿条数据进行了打标，这些标注数据使得各类模型的训练变成了可能。正所谓，没有人工，就没有智能。

在这个过程中，标注平台只是输入价值、为智能化助力，本人并没有从智能化中获益。

起初，咱们就思考把这个链条造成闭环，即让打标数据训练出的模型反哺回标注平台，从而实现“智能辅助标注”。

这样，将整个平台从“纯人工标注”，转变为了“智能辅助标注”，大大晋升了标注效率、升高了标注老本。

积淀数据资产，发明更大的价值

如果一个平台有数据的积淀，那么这些数据就须要深度开掘，从而产生更多、更大的价值。

比方，每个业务最开始接入常识图谱平台，为了解决本人的业务问题，就得从头建 Schema、导数据。但随着平台的倒退，积淀的常识越来越丰盛。那么，后续的平台就能间接受害于之前积淀的常识，而不肯定要本人从新建设了。这就是，平台数据积淀出的价值。

再比方，标注平台里的标注数据，在实现模型训练之后，生命周期就终结了，躺在那里没有人管了，这是很惋惜的。

当初咱们打算将这些数据积淀下来、凋谢进来，让数据产生更大的价值。

首先，标注数据对内凋谢。在业务刚接入 AI 平台，存在一个冷启动的阶段，最缺的是打标的数据。所以，能够将标注平台中海量标注数据梳理和凋谢进去，让业务能够先到平台外面搜寻下，看看有没有已有的数据，有的话，就能够复用。如果没有，再思考从新建数据。

其次，标注数据对外开放。咱们能够把一些不波及隐衷、不牵扯咱们核心技术能力的局部数据凋谢进来，为社会发明更大的价值。

比方，在智能垃圾分类“分类宝”我的项目中，积淀了数十万打标的垃圾图像数据。在咱们凋谢了相干模型 API 之外，再把其中一部分数据凋谢进来，就会对整个社会的垃圾智能化解决，奉献蚂蚁的一份力量。

接入开放平台，实现强强联合

这里，再说说凋谢的具体做法。如果本人间接对外开放，做起来就比拟麻烦，有很多对接和保护的事件。应该思考将本人的能力接入到现成的、大的平台，比方支付宝小程序平台 / 开放平台、阿里云平台等等。借助这些大的平台，很多获客、对接、运维的事件，就有兜底了。

这里，再分享一个思考平台协同翻新的思路，那就是“图解法和穷举法”。

一开始，平台协同翻新都是散点产生的，想到一个就做一个，很不零碎和体系化。
起初，为了把所有“连贯”和“协同”的可能性都穷尽，咱们就画了一张零碎协同大图和矩阵图，把所有的平台都放进去，全方位地思考平台之间有什么没有买通的，有什么协同翻新的可能性。

这个办法，大家在做其余工作时也能够参考。

五、平台中的兽性反抗

大家常说，有人的中央就有江湖。一个平台，也是一个江湖。

不同角色、诉求的人参加其中，兽性就展现进去了。

因而，就须要思考人的事件，就须要对平台进行经营和治理。

1、平台的误用

首先，要纠正平台上呈现的不正确的用法。

为什么会存在这种状况呢？

起因在于，只管产品经理在产品设计的时候，自身就会尽力杜绝大部分谬误的产生，在平台的玩法中也有相应的规定告知到用户，但大家并不会像你设想的那样“守规矩”，他们会有意无意地“妙用”、“错用”甚至“滥用”。

比方，在我去年负责 A / B 试验平台的时候，咱们已经对平台中所有试验进行深入分析，后果就发现了很多惊人的景象。

• 数百个试验只有一个版本：失常来说，须要两个或者更多的版本来进行对照试验，但很多试验居然只有一个版本，其中一个很大的“妙用”或者“误用”，是用户仅仅把平台当作灰度平台来应用了。
• 数百个试验内流量为 0：有的用户并没有应用平台的分流能力，而是本人做分流，这也是咱们没有料想到的。
• 数百个试验运行工夫小于 3 天或者大于 30 天：失常来讲，试验须要运行一周左右。但很多同学将试验运行一两天，一看到数据有变动就把试验推全或者下线了，这其实是不迷信的。有的试验运行了好几十天，起因居然是有人遗记解决了，可能试验场景都不存在了。
• ……

可见，大家对 A / B 试验的理解还是很不够的，导致在平台上呈现了各种“奇异”的用法。那么，须要在平台培训和产品设计等方面，做更多的工作。

除了 A / B 试验这样的平台，在咱们的金融常识图谱等平台上，也发现很多问题。

咱们晓得，在常识图谱的 Schema 标准当中，同样一种实体只能有一种类型。

比方，对于“公司”这个金融畛域最常见的实体类型来说，全局定义一个名为“Company”之类的类型就能够了。不同的业务域，能够有不同的业务场景，但类型应该共享一个。

然而，现实情况是，业务同学为了简略、好把控，往往都想本人创立一个类型。于是，在平台上就呈现了相似 Company1、Company2 这样反复的类型。

在图谱平台上，除了 Schema 反复，数据也存在反复、不统一的状况，这些都须要一个一个进行治理。

然而，平台治理这件事，既是迷信也是艺术——既不能放任自在，也不能卡的太严。尤其是在平台建设的初期，如果限度得太死，业务方是很难了解和配合的，甚至会丢掉客户。

所以，要把握好力度。

2、“滥用”与“违规”

下面提到的这些平台治理的问题，其实还不算太蹩脚。

接下来，给大家介绍一些须要高度重视和严肃处理的“滥用、违规”的行为。

别离是标注平台中的两个实在案例：“工作开释”和“串通磨洋工”。

先说第一个，“工作开释”性能的滥用。

思考到外包标注人员变更比拟多，所以产品经理在标注页面上设计了一个“工作开释”的按钮，用于避免工作卡在一个人手中。

然而，起初标注小组长们反馈“心愿勾销这个按钮”，说这个按钮被不少标注人员用来“挑活”：当遇到难度较大的标注题目，他们就点击“工作开释”给跳过了。

于是，咱们就把这个性能从一线的标注人员那里发出，只给小组长凋谢了（这个问题也是去外包公司实地调研时发现的，之前团队同学们都没有料想到）。

第二个是违规行为，说的是人员串通起来“磨洋工”。

有一段时间，算法同学反馈标注速度降落了。咱们剖析了下报表，发现个别小组的多个标注人员的标注速度都升高了，包含之前做的比拟快的人员。

通过考察发现，原来是有个别害群之马不光本人偷懒，还唆使、串通其他人，一起升高标注速度，来个体“磨洋工”。

当然，“串通磨洋工”这个问题最基本的起因，在这些标注人员的绩效治理计划上——之前采纳的是月薪制而非计件制，有绩效奖金但微不足道。

最近，咱们在专项建设工作难度分级规范，并在欠缺外包人员的整体治理计划。

3、“太智能”了，也不行

最初，再说一个十分乏味的事件。

咱们晓得，如果一个产品不够贴心，不够聪慧和智能，那用户必定不喜爱，但反过来，如果“太智能”了，那有时候也不行。

人是不安的、焦虑的，如果让他感到“太过于神奇、不晓得外面产生了很么”，他就不敢用。

举个例子，在模型服务平台的产品当中，有同学设计了“模型一键部署”性能，即把离线模型部署到在线过程中的简单、繁琐的特色解决等工作自动化了。

然而，当大家花几个月开发进去后，却发现基本找不到一个业务方，因为大家都说不敢用。最初，这个“智能”的一键部署性能只能无奈公开线了。

（要阐明的是，并不是说“简化模型部署”这个产品方向有问题，而是上述“黑盒的、让用户心里没有底”的计划，须要多斟酌，要多站在用户的角度来思考）

六、跨界、跨界、跨界

所谓跨界，就是冲破原有行业常规和惯例，通过嫁接其余行业的理念和技术，从而实现翻新和冲破的行为。

世界驰名投资家、沃伦·巴菲特的黄金搭档查理芒格，是一个极具智慧的人，他十分推崇跨界的思考形式，他指出：

• 你必须以跨学科的形式思考。
• 你必须常常应用所有能够从各个学科的大一课程中学到的概念。
• 如果可能熟练地把握这些基本概念，你解决问题的办法将不会受到限制。

要做好技术平台的设计、经营和推广工作，你也须要跨界的思维和打法——比方，你能够把营销思维与产品、技术跨界地联合起来。

所谓营销思维，简略来说，蕴含“认知法则、品牌体系、素材载体、流传门路”等几个关键点：首先，要遵从人们对新事物的意识法则（简略、直观），搭建起一套品牌辨认和记忆的体系（logo、命名），一直策动出有创意的流动和素材，并在适合的中央进行曝光和流传。

那么，对于技术平台的经营和推广，也能够跨界地应用上述营销畛域的实践和办法。

具体来说，能够从以下几个方面着手：

平台产品须要品牌

咱们对所有的平台的品牌辨认体系进行了梳理，参照“阿里动物园”的常规，别离命名为知蛛金融常识图谱平台、鲸语 NLP 平台、图鹰金融视觉平台、千鲟搜寻平台、灵犀机器人平台，每种动物的抉择都尽量体现了该平台产品的特点（毕加索智能文案平台、AlphaQ 智能标注平台的名称曾经有肯定认知度，就未做批改）。

除了名称之外，咱们给力的 UED 同学们还设计出了十分有区隔度、记忆度，异样精美的 logo。有了名称和 logo，交换、流传和推广的时候，就好办多了。

产品体系须要品牌

不光要给予每一个平台以记忆度和辨认度，还要思考多个平台作为一个整体，如何记忆和流传。同样是思考到阿里的武侠文化，咱们就包装出了“AI 中台天龙八部”的整体品牌概念，来流传八大 AI 技术平台产品。起初发现，这个“天龙八部”的在外部的影响力很高，很多人都用“天龙八部”来整体指代 AI 技术平台家族。

经营流动须要品牌

做经营、做推广，也须要有一个品牌的体系。所以，咱们结构出了一个“AI 特派员”的形象。对于咱们对内公布的所有文章、视频和海报，都纳入到这个体系当中。比方，所有的内网文章题目、文章的首尾都对立格局，退出“AI 特派员”的名称和形象，这样既不便造成对立认知，也不便大家日后检索信息。

此外，在经营流动和物料的设计中，也有品牌营销思维，技术和平台再浅近，流传的时候也必须思考互动、创意和趣味。

为此，咱们定制了印有平台名称和 slogan 的乏味的可乐瓶，为标注产品体验的同学颁发“聘书”等等。

由此可见，将营销与技术、产品跨界交融，站在用户角度进行产品品牌体系和经营流动、素材的设计，就会收到较好的成果。

七、平台产品经理的挑战和成长

读到这里，你可能感觉做平台挺乏味、挺容易。

其实不然，大家都难。

对于技术平台的产品经理来说，会面临“心、脑、体”全方位的挑战。

在专业技能方面，除了要有产品经理岗位必须的“需要治理、产品设计、我的项目推动”等能力之外，还须要“懂技术”。要懂研发流程，要懂各种算法、模型的术语和原理，因为你不仅要与平台的开发团队对话，你还要跟平台的用户进行对话——这些用户大部分也是技术同学。

这并不是要求你比技术同学更懂技术、代替技术同学去做技术的事件，而是要求你要了解技术点的实质，要晓得这个技术能做什么、不能做什么，这项技术与其余技术的区别是什么，这个技术大的倒退脉络是什么。

当你下功夫搞清楚了这些问题之后，才不至于处于太过被动的场面。

然而，“不足主动权、成就感不强”，还是困扰着技术平台的产品经理同学。

要解决这个问题，能够从如下几个方面来思考。

深刻理解业务需要，晋升业务 sense

平台最终是为业务服务的，平台再牛逼，对业务没有帮忙，也是不能立足的。因而，当你对业务需要有十足的把握，就能有理有据地布局平台建设的方向，就有成就感。

思考本人能为团队带来什么独特价值

一个我的项目的胜利、一个平台的胜利，除了业余能力之外，还须要有足够沟通、协调、推动、BD、销售的能力。毫不夸大地说，要做好产品，产品经理不只是产品经理，更要有产品的“小 CEO”的角色。当你通过本人的多方致力，把一件事件做成，本人就会很开心，也会博得团队的认可。

任何一件事件，都有翻新和晋升的空间

对于标注平台，你能够沿着“人工标注”的老路子去做，也能够朝着“智能辅助标注”的方向去翻新。对于智能文案平台，你能够只依赖算法晋升的门路，也能够被动翻新，把畛域常识和行业教训产品化，来实现产品经理驱动。对于用户反馈的获取和产品的迭代进化，你能够应用“当面交谈、问卷调查”的传统形式，也能够尝试“剖析用户日志，应用大数据 +AI”的新伎俩。要置信，只有以终为始，从业务登程，从用户登程，就能找到产品翻新的机会。

时刻敬畏产品、敬畏用户，认真做每一件事

咱们已经用这样一句话，来激励本人团队的同学：咱们要用做几亿 DAU 产品的心态，来打磨几百、几千 DAU 的技术平台。认真的人不会吃亏，你明天的每一个付出，都会产生价值，都会进步本人。人生没有白走的路，每一个“需要”都算数。

八、结语

总算到结尾了，在这里，再对文章的内容做一个小结：

需要治理：“角色错位”与“无我境界”

越根本、越简略的问题，却越难答复，也越容易被无意、无心地疏忽。做产品第一步，就是要答复这些根本问题：搞清用户是谁，搞清楚用户的实在需要是什么。要深度满足用户需要，要多问为什么，理解用户实在的目标。还要忘掉本人，多从用户角度去思考。

产品设计：平台产品，也必须“秒懂”

如果一个产品一眼看过来，都乌七八糟的，搞不清楚怎么回事，那基本上就很失败了。因而，要从“产品框架、概念体系、帮忙体系、demo 体验、交互对立”等多个方面着手，来实现“秒懂”。

产品验证：用不“深”，就做不好

想做好产品，就要做好产品验证，产品经理要千方百计去高频、深度地应用本人的产品。有机会的话，还要本人“做点小业务”，你才会惊叹“啊，原来还有这么多问题”。在这个过程中，你本人还会有很多意想不到的播种。

平台协同：连贯，产生价值

单个平台的价值和能量是无限的，当你冲破平台的界线，发明更多的连贯和闭环，你就会打造出一个欣欣向荣的零碎和生态。

平台中的兽性反抗

有人的中央，就有兽性。对于多种角色参加的平台来说，要做经营、疏导和治理，这样能力让整个平台安稳、衰弱倒退。

跨界、跨界、跨界

面对复杂多变的环境，须要多元化的人才、互补的技能，须要不同行业和畛域进行跨界交融。跨界会产生化学反应，跨界会产生翻新。

平台产品经理的挑战和成长

成年人的字典里，没有容易二字。有问题有艰难，平台、团队和个体能力晋升和倒退。产品经理岗位是个复合体，不是单个技能就能立足，产品经理同学须要一直迎接挑战，一直修炼本人。

置信平台的力量，置信产品的力量。

咱们刚刚起步，咱们持续前行。

作者：蚂蚁团体资深产品专家栢柠，先后负责蚂蚁 AI 平台、风控平台产品工作。
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