本文作者：螞蟻集團資深產(chǎn)品專家栢檸，先后負責螞蟻AI平臺、風控平臺產(chǎn)品工作。

過去幾年，我和團隊一直在負責螞蟻集團內(nèi)部相關(guān)平臺產(chǎn)品的設(shè)計和運營工作。

這些平臺產(chǎn)品包括人工智能部的A/B測試平臺、機器學習平臺、金融知識圖譜平臺、NLP平臺、智能文案平臺、金融視覺(CV)平臺、搜索平臺、機器人平臺、標注平臺等，以及風控團隊的相關(guān)平臺產(chǎn)品。這些平臺產(chǎn)品，在背后支持了螞蟻幾乎所有核心業(yè)務的運行和發(fā)展。

整個過程當中，我們在平臺建設(shè)、業(yè)務支持、平臺運營、AI創(chuàng)新以及AI整體運營等各個方面做了很多嘗試，有了不少的收獲和感悟。

最近，我花了一些時間，將其初步梳理出來，寫成了這篇文章。

文章的內(nèi)容涵蓋了“需求管理、平臺設(shè)計、產(chǎn)品驗證、平臺協(xié)同、人性對抗、跨界思維、挑戰(zhàn)/成長”等7個方面，既有一些抽象的、方法層面的總結(jié)，也有很多真實的、有體感的案例。

篇幅比較長，約1.5萬字。感興趣的話，可以收藏下后面慢慢看。

希望本文對你有所啟發(fā)，更期待能拋磚引玉，跟大家做深入的探討和交流。

一 需求管理：“角色錯位”與“無我境界”

1 挖掘需求，警惕“角色錯位”，杜絕“閉門造車”。

做好產(chǎn)品的第一步，就是把握好需求，必須搞清楚每一個產(chǎn)品和功能的真正用戶是誰。

對于C端產(chǎn)品，這個問題比較好解決，因為設(shè)計者和使用者往往是重合的。但對于技術(shù)平臺類產(chǎn)品、B端產(chǎn)品，這兩者經(jīng)常是錯位的，即設(shè)計者可能并不是真正的用戶。

舉個例子，支付寶的產(chǎn)品經(jīng)理在日常生活當中天天用支付寶付款、理財，他就是個典型的支付寶用戶，所以設(shè)計者與使用者就是同一個人。而在技術(shù)平臺、B端產(chǎn)品當中，產(chǎn)品的設(shè)計者可以用自己的產(chǎn)品，但基本上僅限于做測試、做驗證，真正的用戶卻是其他的人。

因此，設(shè)計者對于產(chǎn)品需求的一些推理判斷，可能會與真實情況有差別，即使他用了，那個以測試為目的的使用和真實的使用，還是有區(qū)別的。

由此可見，正是由于技術(shù)平臺類產(chǎn)品中這種角色的錯位，就容易導致需求把控出問題。

下面，先從我們標注平臺的一個小故事開始講起。

去年12月的一天，我們標注平臺的相關(guān)同學開會，進行產(chǎn)品設(shè)計評審。

其間，針對一個標注頁面的產(chǎn)品設(shè)計細節(jié)問題，在坐的產(chǎn)品經(jīng)理、UED、前端、后端各個崗位的同學各抒己見、爭論得不可開交。

突然間，我意識到一個嚴重的問題——那就是會議室的所有同學，并不是這個feature的用戶。

因為具體的標注工作，都是外包公司的數(shù)百個標注人員做的，他們才是標注頁面的真正用戶。

不是真正的用戶、沒有處在那個場景，就很難了解真實的情況。于是，大家就只能根據(jù)自己的經(jīng)驗和專業(yè)能力，進行判斷和推演。

做產(chǎn)品不能閉門造車。于是，我們就隨即安排相關(guān)同學去了標注外包公司做現(xiàn)場調(diào)研。

一開始，我們與幾個標注團隊的小組長進行小范圍的初步溝通。當時，隨口問了下產(chǎn)品使用情況，他們一致反饋“沒什么問題，挺好用的”。

這樣的回答很正常，畢竟這么簡單、直接的問法，是很難獲取到有價值的信息、了解到用戶的需求。

在產(chǎn)品經(jīng)理的行業(yè)，我們經(jīng)常說的一句話是，在汽車被發(fā)明之前，如果你直接問用戶要什么，他只能說“我要一匹更快的馬”。

釘釘原負責人無招同學來螞蟻做“釘釘創(chuàng)業(yè)之路”的分享時，也談到這個問題。

他的觀點是，見到用戶不能只是“就事論事”，只問產(chǎn)品使用相關(guān)的淺層次的問題。(即使問這樣的問題，也不能問“你有什么需求”之類很難獲得真實需求的直白的問題)。

正確的方式是，先把具體的產(chǎn)品拋下，多了解客戶的背景、業(yè)務、狀態(tài)等整體的、背景的、來龍去脈的信息，要表現(xiàn)出對客戶“感興趣”，要想成為客戶的朋友。

只有這樣，客戶才愿意跟你多聊、深聊，只有這樣，你才能捕獲到有價值的信息。再加上，觀察客戶的具體行為和操作，就能捕捉到真實的需求，才能做到有所洞察。

于是，結(jié)束會議后，我們要求上樓到標注員工的辦公區(qū)，具體看看情況。

當我們站在標注人員身后，仔細觀察他們的操作、與他們深入交談后，就有了新的發(fā)現(xiàn)。

很多原來沒有想象到的使用方法和場景、產(chǎn)品設(shè)計的細節(jié)問題，在標注人員的不斷操作中，就顯現(xiàn)出來了。之前產(chǎn)品評審會上大家爭論的問題，自然就有了答案。

半天下來，我們總共記錄下數(shù)十個有價值的反饋和發(fā)現(xiàn)，并在后續(xù)工作中，一一做了處理和跟進。

可見，如果你不是真正的用戶，你沒有親眼觀察真正用戶的操作，很多問題你是無法預料到的。

大家IQ都不差，遇到問題，我們往往習慣于談方法、講邏輯，經(jīng)常在會議室里面唇槍舌戰(zhàn)甚至拍桌子瞪眼睛，最后誰也說服不了誰，得不到有效的結(jié)論。

在這時，不妨先問下自己“真正的用戶是誰?”，再試試“笨辦法”，走出辦公室，走到客戶那里，去問問他們、跟他們聊聊天，看看他們怎么用我們的產(chǎn)品。

那時候，很多問題便豁然開朗了。

2 滿足需求，不斷“由淺入深”，修煉“無我境界”。

接著，讓我們的思考再深入一些。

現(xiàn)在，假設(shè)你已經(jīng)明確了用戶是誰、摸到了需求的大概脈絡，那也要考量“對需求理解是否深入”的問題，即淺層需求和深層需求的問題。

換句話，也是手段和目的的問題——“淺層需求”往往只是手段，而“深層需求”才是目的。

舉個例子，對于我們負責的金融視覺平臺，有用戶反饋“我需要模型報告”，即模型訓練出來后，將一些“準確率、召回率、AUC之類”的指標，用圖表的方式展示出來。

如果你只是將這個需求做了，那是不夠的。

為什么呢?因為用戶要的模型報告，只是“淺層需求”——他的確需要看各種指標，但他最想要的是，在新模型訓練出來后，他要對不同版本的模型效果進行對比——不僅要知道指標是多少，更想知道指標的具體變化，哪些升了、哪些降了以及具體數(shù)值是多少。

只有這樣，才算是滿足了深層需求。

道理是相通的，類似問題在C端產(chǎn)品中也會碰到。

如果你留意的話，你會發(fā)現(xiàn)很多電商網(wǎng)站、汽車導購產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理已經(jīng)摸到了深層需求。

比如，汽車網(wǎng)站里面基本都有一個“車型對比”功能：不僅能將不同車型的各項配置、參數(shù)，用表格逐項列出來，而且還提供了“高亮不同配置、隱藏相同配置”等貼心功能。這就是深層次地滿足了用戶的需求。

因此，對于一個需求，多問幾個為什么，多問自己“這是用戶的真實目的嗎?他用這個功能到底想干什么”等。只有這樣，才有可能觸及到用戶深層次的需求，才有可能做出讓用戶感到很貼心的功能。

對于深入滿足用戶需求，除了做淺層、深層的分析之外，還可以采用“分而治之”的思路，將產(chǎn)品從模塊和功能上分層，即分出“N級火箭”，每一級“火箭”用來滿足不同類型的用戶需求，或者同一用戶在不同階段的需求。

舉個例子，盡管我們的圖譜、NLP、CV、搜索、機器人、標注等幾個平臺產(chǎn)品的功能各不相同，但我們還是找到了共性，即抽象出了需求分級和業(yè)務賦能的“五級火箭”，包括“功能嵌入、API調(diào)用、數(shù)據(jù)訓練、模型定制、算法開發(fā)”等五級。業(yè)務方可以根據(jù)具體情況，來選擇不同的接入方式。

• 第一級，功能嵌入：通過iframe等實現(xiàn)成本最低的手段，將平臺的某個功能模塊嵌入到自己的系統(tǒng)當中。
• 第二級，API調(diào)用：直接調(diào)用平臺提供的成熟API，比如調(diào)用身份證、駕駛證之類的OCR識別的API。
• 第三級，數(shù)據(jù)訓練：平臺的模型符合需求，但需要提供自己的訓練數(shù)據(jù)或者字典數(shù)據(jù)等，來解決具體場景需求。
• 第四級，模型定制：平臺的現(xiàn)場模型不太符合要求，所以要對算法參數(shù)進行配置，然后訓練出符合自己需求的新模型。
• 第五級，算法開發(fā)：最高級的情況，就是業(yè)務方懂算法、要開發(fā)新算法。平臺則提供“算法開發(fā)、數(shù)據(jù)管理、模型訓練、模型測試和發(fā)布”等一系列深層次的能力，來提升算法研發(fā)的效率。

上述“五級火箭”，由淺入深地滿足了不同類型用戶，以及同一個用戶不同階段的需求。

記得多年前，我參加了一個管理方面的高級培訓班。培訓有好幾天，內(nèi)容很多，不過幾乎所有的培訓內(nèi)容我都忘記了——除了一位老師無意中介紹的一個“萬能四步法”。

所謂四步法，就是“分類-排序-找規(guī)律-應用”這四個步驟。無論在學習新的領(lǐng)域知識、接手新的工作，還是來到新的環(huán)境時，都可以嘗試這個萬能四步法，相信再復雜的問題都能迎刃而解。

用戶分層、五級火箭，就是“分類-排序”的一個應用。

談完“需求/用戶分層、五級火箭”了，那是否就是對用戶需求360度、無死角地滿足了呢?

答案是否定的，因為我們還沒有做到“無我境界” 。

所謂“無我”的境界，就是滿足用戶需求的時候，不能只考慮“我是誰、我有什么”，而要忘掉自己，去看用戶需要什么，什么東西對用戶最有用。

比如，雖然你是做AI技術(shù)平臺產(chǎn)品經(jīng)理，但你眼里不能只有AI、算法、模型——要做到“無我”，就是要做到：如果有一種非算法、非AI的產(chǎn)品策略，若能切實幫到業(yè)務，那也應該去做。

在業(yè)務同學的眼里，有沒有算法沒關(guān)系，是不是高科技不重要——而有沒有業(yè)務效果才關(guān)鍵。正所謂，不管白貓黑貓，抓到老鼠才是好貓。

比如，我們的智能文案平臺，能夠智能生成千人千面的營銷文案。過去，一直在迭代產(chǎn)品、提升算法能力，力圖生成更加智能、精準和個性化的文案。

然而，大家知道，算法的提升不可能一蹴而就，算法效果都是慢慢地打磨和優(yōu)化的。

在這個過程中，產(chǎn)品經(jīng)理同學不能干等。

于是，我們就在思考，不管多么高深的算法、多么智能的平臺，我們生產(chǎn)的仍然是文案。而文案這個崗位，隨著廣告行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)存在了數(shù)百年，那么，一定有成熟的方法論和模式。

作為互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者，我們崇尚創(chuàng)新和顛覆，但我們還必須對行業(yè)保留敬畏之心。

于是，我們的產(chǎn)品經(jīng)理同學就去把一些市場營銷、廣告文案經(jīng)典書籍研讀了一番，總結(jié)出了所謂“18種優(yōu)質(zhì)文案句式/模板”，這里面既有文案從業(yè)者的經(jīng)驗總結(jié)，也有廣告學、心理學等領(lǐng)域的科學原理。

將這些“優(yōu)質(zhì)句式”、“文案法則”產(chǎn)品化之后，配合算法和技術(shù)，就能給業(yè)務輸出更有效果的文案。

我們相信，機器不能完全代替人，機器智能和行業(yè)知識、專家經(jīng)驗等人類智慧，一定會相得益彰、交相輝映。

二 平臺設(shè)計：平臺產(chǎn)品，也必須“秒懂”

講完需求，再來說說設(shè)計。

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，面向C端用戶的產(chǎn)品不僅供給充裕、極大豐富，而且普遍都免費，獲取成本基本為0。

沒有付出，就不會“珍惜”。

所以，對用戶來說，產(chǎn)品必須容易上手，即必須“秒懂”。如果用戶幾分鐘甚至幾十秒看不懂、不會用，那他基本就放棄了，產(chǎn)品就沒有機會了。

對于中臺、平臺產(chǎn)品來說，其實也是這樣的，只不過用戶遇到不爽的體驗只能忍忍，因為使用你的產(chǎn)品來解決他的業(yè)務需求，這是他的本質(zhì)工作。

但是，這并不意味著產(chǎn)品隨便搞搞就行，因為他還可以有別的選擇。你要知道，公司內(nèi)部往往也有類似的產(chǎn)品，更不用談外部的、免費開源或者收費的解決方案了。

所以，你在平臺設(shè)計上，也要下功夫，必須能快速抓住用戶，讓用戶迅速上手、接入、上線，幫助業(yè)務拿到業(yè)務結(jié)果。

如何才能做到“秒懂”呢?可以從“產(chǎn)品框架、術(shù)語體系、幫助指引、產(chǎn)品demo、統(tǒng)一交互”等幾個方面來考慮。

1 有清晰明了的產(chǎn)品框架

用戶一打開平臺的頁面，就應該清晰地感知到平臺能做什么，產(chǎn)品框架是什么樣的，包含什么功能模塊，模塊之間的關(guān)系(包含、先后等)，第一步做什么、第二步做什么，等等。

這一點看起來沒什么深奧的，但常見的問題是，產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品設(shè)計前期，對框架的思考不夠充分。經(jīng)常是到了PRD、視覺評審階段，才發(fā)現(xiàn)模塊設(shè)計不合理、流程不清晰等等。這時，再返工、改動，成本就大了。

更為糟糕的是，頻繁的返工和變更，會讓產(chǎn)品經(jīng)理個人的專業(yè)性和權(quán)威性喪失殆盡。以后，還怎么向技術(shù)提需求、磨資源?

為了避免這樣悲慘的事情發(fā)生，產(chǎn)品經(jīng)理要在臺下多下功夫。

一個好的習慣，是先在腦中重建，再動筆繪制。很多產(chǎn)品經(jīng)理習慣一上來就畫demo，這是不對的——大腦的認知和計算資源是有限的，顧“此”就會失“彼”，當你陷入種種細節(jié)后，就不可能從根本上、框架上思考問題了。

那怎么辦呢?可以用充分使用腦圖這種工具。具體來說，你先不要考慮任何demo圖，而是先把整個平臺產(chǎn)品層級結(jié)構(gòu)全部理出來，包括各級導航和模塊、每個模塊包含的頁面及核心功能板塊。畫好腦圖之后，站在用戶的角度，反復梳理和模擬，直到橫向、縱向的邏輯和流程都沒有問題了，再動手做具體的demo、PRD。

2 有顧名思義的術(shù)語體系

產(chǎn)品的整體框架梳理清楚之后，還要重視“術(shù)語/概念體系”，即產(chǎn)品中的核心概念命名以及概念之間邏輯關(guān)系的設(shè)計。

這個之所以重要，那是因為，概念和術(shù)語體系是每一個領(lǐng)域知識沉淀的結(jié)果，也是人們學習新事物、進行溝通交流的介質(zhì)。

概念復雜，產(chǎn)品必然復雜;概念簡單，產(chǎn)品才能簡單。

比如，同樣是人機交互的指令和方式，微信的“搖一搖”就能讓用戶“顧名思義”，并立馬有體感地照做，而我們支付寶的“咻一咻”，就比較難理解和付諸行動了。

又如，當年喬布斯發(fā)布iPod的時候，并沒有直接抽象地說“存儲空間高達4.8G”，而是說“把1000首歌裝進口袋”。

可見，產(chǎn)品中的新概念命名不合理，或者將晦澀難懂的底層術(shù)語直接暴露出來，都會對用戶造成很大的困擾。

再比如，在A/B實驗平臺中，最初的概念體系自頂而下分別是“業(yè)務域-業(yè)務線-產(chǎn)品-實驗”。

我們發(fā)現(xiàn)，用戶很難分清“業(yè)務域”與“業(yè)務線”的區(qū)別，里面的“產(chǎn)品”也不是大家所理解的“支付、借唄、花唄、余額寶”這樣的產(chǎn)品，所以存在很多困擾。

后來，我們借助大家熟知的“物理實驗室、化學實驗室”這些事物，將概念體系改造成這樣：達爾文是一個“實驗平臺”，里面可以創(chuàng)建“xxxx實驗室”“yyyy實驗室”，在每一個實驗室當中，可以做各種各樣的“實驗”。這樣，就好理解多了。

除此之外，我們還對實驗室中的角色命名進行了修改。

之前實驗權(quán)限管理里面，有“管理員”、“成員”這兩種常見的角色設(shè)置，我們同樣參照現(xiàn)實生活中實驗室工作人員的崗位名稱，將其改成了“實驗室主任”和“研究員”。

有趣的是，“研究員”在阿里體系有“高P/組織部”的層級含義，這樣小小的一個文案的修改，也包含著平臺設(shè)計者的“人文關(guān)懷”——對那些用A/B實驗來踐行數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新的、追求科學嚴謹做事方式的同學們，給予一點點溫情和榮耀。

而且，日后的運營活動也好做了，比如可以評比“十大研究員、十佳實驗室”等等。

總之，在設(shè)計產(chǎn)品的術(shù)語體系，首先是“如無必要，勿增實體”，其次，要盡量借助大家腦海中已有的概念，而不是直接照搬技術(shù)實現(xiàn)，或者生造新的概念。

3 有恰到好處的幫助指引

即使你在概念設(shè)計上下了功夫，也不能保證用戶不會產(chǎn)生任何疑問。

因此，就需要設(shè)計“幫助體系”，做進一步的解釋和闡述。

這里，并不是說讓你寫一份冗長的產(chǎn)品文檔。文檔應該寫，但它不是重點，因為大部分人并不會仔細把產(chǎn)品文檔讀完才動手操作——他只有遇到問題，才有可能去查查手冊。

這里說的“幫助體系”，指的是產(chǎn)品化的幫助體系，即 “文檔產(chǎn)品化”。具體來說，就是把幫助文檔中的要點盡量嵌入到產(chǎn)品頁面當中，讓產(chǎn)品實現(xiàn)“自解釋”，而不是放到產(chǎn)品體外、僅僅存到幫助文檔中。

“文檔產(chǎn)品化”，具體的措施包括如下幾個方面：

頁面上有輔助說明

常見的情況，是我們的頁面太干凈、太空了，舍不得放一句解釋的話，當用戶遇到問題，就不知所措了。所以，可以在標題下面做小字解釋、在概念上面出tip氣泡提示。對于復雜的情況，在幫助文字后面還可以加上“了解更多”鏈接——直接跳轉(zhuǎn)到幫助文檔的相應地方，而不是要用戶從頭查找。

新功能上線，有提示和告知

平臺不斷做迭代改進，但經(jīng)常發(fā)現(xiàn)用戶并不知道上了新功能。所以，可以對此做適度的提示和告知：大迭代可以蒙層彈窗、小的改動可以出小紅點，等等。

4 有簡單直觀的全流程demo

只看教學視頻學不會游泳，光學“科目一”是學不會開車的。

天花亂墜說半天，不如動手玩一遍。

現(xiàn)狀是，很多技術(shù)平臺完全沒有demo和體驗能力。那么，用戶就很難上手。

因此，平臺一定要搭建一套“全流程、有體感、簡便易行”的demo，讓用戶親手體驗一下。

全流程，指的是你的demo要涵蓋平臺的全部環(huán)節(jié)和步驟。有體感，指的是要有直觀的結(jié)果(而不是只顯示抽象的數(shù)值、json代碼輸出之類)。簡便易行，指的是要足夠簡單、幾分鐘就能完成(因此你需要內(nèi)置幾組demo的語料、圖譜、數(shù)據(jù)集等等)。

舉個例子，在NLP平臺和金融視覺平臺當中，用戶可以很便捷地在線體驗金融NER/文本分類、身份證/銀行卡OCR的效果。

也可以全流程地完成“項目創(chuàng)建、數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)打標、模型訓練、模型測試”等環(huán)節(jié)。

值得指出的是，對于平臺的demo，一定要越簡單越好，千萬不要高估了人的耐心。

記得在金融視覺平臺第一版全流程demo上線后，當項目組成員在具體體驗時，才發(fā)現(xiàn)還是很繁瑣，甚至要放棄。

要完成demo，你仍然需要寫一堆表單，比如項目名稱/簡介、模型名稱/簡介、數(shù)據(jù)集名稱/簡介，而且，還要自己準備訓練數(shù)據(jù)，不得不去網(wǎng)上搜索、下載幾十/上百張圖片……

后來，我們就對此做了大幅度的簡化，能點鼠標的就不要讓用戶輸字，比如自動填充各種名稱和簡介。此外，平臺還內(nèi)置一些測試數(shù)據(jù)集供用戶使用等等。

經(jīng)過一番簡化之后，用戶才能在幾分鐘之內(nèi)，完成全流程、非常有體感的demo了。

5 有標準/統(tǒng)一的交互體驗

在做好每一個平臺的設(shè)計之外，還需要考慮不同平臺的體驗一致性，即平臺的統(tǒng)一。

做好這件事情，既能讓用戶降低學習成本、在不同平臺之間平滑切換，也能減少UED、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)同學們的重復勞動。

首先，可以將平臺通用的框架和模塊，抽象出來、統(tǒng)一起來，包括Portal頁、項目管理、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)管理、任務管理、發(fā)布管理等等。

其次，將細節(jié)的體驗也統(tǒng)一一下，具體到組件的設(shè)計、命名、顏色、位置等等。

當我們沉淀出一套經(jīng)典的產(chǎn)品框架和交互標準，那產(chǎn)品迭代速度和用戶體驗，都會大幅提升。

三 產(chǎn)品驗證：用不“深”，就做不好

1 要深度驗證，而不是蜻蜓點水

產(chǎn)品經(jīng)理要真正做好一個產(chǎn)品，必須要自己多用。

這個道理很簡單，但這里要談的是使用的“深度”——隨便點點、看看，跟深度使用的差別是很大的。

舉個例子，如果讓你設(shè)計導航產(chǎn)品中的路口轉(zhuǎn)彎提示語，你可能覺得設(shè)計成類似“前方500米路口右轉(zhuǎn)”這樣就沒問題了。

你看，既包含距離，又說清了方向，感覺已經(jīng)很完美了吧。然而，當你深入使用產(chǎn)品時、當你自己駕車的時候，才會發(fā)現(xiàn)情況并非如此——你很難精確地把握是否到了500米處，很可能在300米處的一個路口就錯誤地提前右轉(zhuǎn)了。

所以，現(xiàn)在的導航提示不僅會說“前方500米第N個路口右轉(zhuǎn)”，并且會在不該右轉(zhuǎn)的路口提示“正在經(jīng)過第N-1個路口”，只有做到這樣精細，才能保證用戶不會走錯路。

對于我們的標注平臺來說，深度使用體現(xiàn)在做數(shù)據(jù)標注的次數(shù)——標注幾次與幾十、幾百次，你的感知是完全不同的。

標注頁面中的一些設(shè)計的細節(jié)問題，在你做一兩次標注的時候感覺不明顯，當你做上幾十次、上百次之后，再小的問題也都會暴露出來、被放大了。

比如，有一種圖像分類任務，你只需要標注“對”還是“錯”。

之前的設(shè)計，是每頁展示一張大圖，答完題后就切換到下一頁。當我們自己親自標注了幾十張之后，就感覺這樣的效率很低。

于是，我們就改成了一頁展示一二十張圖片，標注人員只需要掃一眼，把其中“對”或者“錯”的勾選出來，然后整體提交就好了(同時也減少了每一頁刷新頁面、加載圖片的等待時間)。這樣簡單的一個改動，其實并沒有什么技術(shù)難度，但標注效率直接提升了好多倍。

2 自己“做業(yè)務”，結(jié)果大不同

真正要把一個平臺做好，不僅要像上面說的，自己多當“標注員”，更應該做做 “業(yè)務方”。支持業(yè)務、賦能業(yè)務，跟自己做業(yè)務，還是有很大差別的。

下面，用我們做的垃圾智能分類的項目“分類寶”這個案例來說明下。

在2019年7月份，全國很多城市開始推行垃圾分類。

我們的同學基于沉淀的圖像、NLP和圖譜等AI技術(shù)能力，迅速開發(fā)出了智能垃圾分類的技術(shù)和產(chǎn)品，項目命名為“分類寶”。用戶可以通過“拍照片、語音搜索”等便捷的交互方式，在支付寶小程序以及智能垃圾回收箱IoT設(shè)備上，來體驗AI垃圾分類了。

這個項目，并不是各個業(yè)務BU給我們提需求而開始做的。這一次，我們有了雙重身份，我們自己既是平臺方，也第一次做了“業(yè)務方”。

做起業(yè)務方之后，我們才發(fā)現(xiàn)，垃圾分類這個事情看似簡單，實際上卻包含很多復雜的環(huán)節(jié)，從“訓練數(shù)據(jù)的獲取、物品類目的整理、垃圾分類標準的維護、線上回流數(shù)據(jù)的訂正”，到“物品類目權(quán)重和優(yōu)先級的調(diào)整、標注結(jié)果的確認”，再到與內(nèi)部各個部門的協(xié)同、與外包ISV的對接、節(jié)假日與特殊物品的應對，等等。

經(jīng)過一番手忙腳亂的折騰，總算是把項目磕磕絆絆地做了起來。

在這個過程中，我們遇到了很多之前不知道的問題，其中既有平臺設(shè)計不合理的產(chǎn)品問題，也有訓練時間過長之類的技術(shù)問題。

更重要的是，讓我們看到了不同流程、不同系統(tǒng)以及不同團隊之間銜接的“真空地帶”——這正是大公司由于分工、邊界帶來的，常說的“三不管、踢皮球”的問題。而這些銜接上的問題，正是隱蔽的、極大影響效率的問題，需要被發(fā)現(xiàn)，通過產(chǎn)品和流程等機制進行解決。

“自己做業(yè)務”的這一次實踐，讓我們平臺同學換了一個視角，深刻體會到了業(yè)務同學的不易，也直接推動了平臺的迭代改進，以及團隊配合、流程設(shè)置的完善。

四 平臺協(xié)同：連接，產(chǎn)生價值

前面講了很多，但大部分還是聚焦在某一個平臺的個體上。

孤立存在的平臺，就可能會降級成一個工具，其價值和能量就變得非常有限。

因此，要做好、做大平臺，需要跳出平臺本身，以連接、全局、生態(tài)的思維來看。

如果讓不同平臺產(chǎn)生協(xié)同和連接，會產(chǎn)生“1+1>2”的效果。如果把封閉在平臺內(nèi)的“控制流、數(shù)據(jù)流”延伸出去，變成閉環(huán)，就會迸發(fā)出很多創(chuàng)新。

下面，介紹幾個方法和案例。

交叉鏈接，帶曝光帶流量

這是最簡單的一種平臺協(xié)同的方法。每一個平臺不僅要完成自己的使命，還應該考慮為兄弟平臺做點什么，比如帶帶曝光、帶帶流量什么的。所以，我們在每個平臺產(chǎn)品的導航欄都增加一個“AI產(chǎn)品矩陣”的菜單，把七八個產(chǎn)品的logo、名稱、鏈接都列了上去。數(shù)據(jù)表明，這個小小的菜單，每天都能為其他平臺帶來可觀的曝光和轉(zhuǎn)化，做這個菜單的ROI非常高。

平臺能力復用，杜絕浪費

平臺在不斷迭代升級的過程中，對于一個新需求，不要一上來就自己做，而要先看看其他平臺有沒有可以復用的現(xiàn)成的能力，哪怕是“曲線救國”或者“權(quán)宜之計”。

比如，知識圖譜平臺的知識更新和智能文案平臺的文案發(fā)布，都需要走打標和確認流程，我們發(fā)現(xiàn)標注平臺的標注能力就夠用了。所以，我們就沒有重新開發(fā)，而是在平臺之間打通連接，快速解決了這個問題。

反哺和閉環(huán)，實現(xiàn)共同發(fā)展

如果一個平臺只是單向的輸出能力，而沒有從下游獲得反哺，沒有形成閉環(huán)，那也不是個完善的系統(tǒng)和平臺。

舉個例子，我們的標注平臺已經(jīng)累計對上億條數(shù)據(jù)進行了打標，這些標注數(shù)據(jù)使得各類模型的訓練變成了可能。正所謂，沒有人工，就沒有智能。

在這個過程中，標注平臺只是輸出價值、為智能化助力，自己并沒有從智能化中獲益。

后來，我們就考慮把這個鏈條形成閉環(huán)，即讓打標數(shù)據(jù)訓練出的模型反哺回標注平臺，從而實現(xiàn)“智能輔助標注”。

這樣，將整個平臺從“純?nèi)斯俗ⅰ?，轉(zhuǎn)變?yōu)榱恕爸悄茌o助標注”，大大提升了標注效率、降低了標注成本。

沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，創(chuàng)造更大的價值

如果一個平臺有數(shù)據(jù)的沉淀，那么這些數(shù)據(jù)就需要深度挖掘，從而產(chǎn)生更多、更大的價值。

比如，每個業(yè)務最開始接入知識圖譜平臺，為了解決自己的業(yè)務問題，就得從頭建Schema、導數(shù)據(jù)。但隨著平臺的發(fā)展，沉淀的知識越來越豐富。那么，后續(xù)的平臺就能直接受益于之前沉淀的知識，而不一定要自己重新建設(shè)了。這就是，平臺數(shù)據(jù)沉淀出的價值。

再比如，標注平臺里的標注數(shù)據(jù)，在完成模型訓練之后，生命周期就終結(jié)了，躺在那里沒有人管了，這是很可惜的。

現(xiàn)在我們計劃將這些數(shù)據(jù)沉淀下來、開放出去，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生更大的價值。

首先，標注數(shù)據(jù)對內(nèi)開放。在業(yè)務剛接入AI平臺，存在一個冷啟動的階段，最缺的是打標的數(shù)據(jù)。所以，可以將標注平臺中海量標注數(shù)據(jù)梳理和開放出來，讓業(yè)務可以先到平臺里面搜索下，看看有沒有已有的數(shù)據(jù)，有的話，就可以復用。如果沒有，再考慮重新建數(shù)據(jù)。

其次，標注數(shù)據(jù)對外開放。我們可以把一些不涉及隱私、不牽扯我們核心技術(shù)能力的部分數(shù)據(jù)開放出去，為社會創(chuàng)造更大的價值。

比如，在智能垃圾分類“分類寶”項目中，沉淀了數(shù)十萬打標的垃圾圖像數(shù)據(jù)。在我們開放了相關(guān)模型API之外，再把其中一部分數(shù)據(jù)開放出去，就會對整個社會的垃圾智能化處理，貢獻螞蟻的一份力量。

接入開放平臺，實現(xiàn)強強聯(lián)合

這里，再說說開放的具體做法。如果自己直接對外開放，做起來就比較麻煩，有很多對接和維護的事情。應該考慮將自己的能力接入到現(xiàn)成的、大的平臺，比如支付寶小程序平臺/開放平臺、阿里云平臺等等。借助這些大的平臺，很多獲客、對接、運維的事情，就有兜底了。

這里，再分享一個考慮平臺協(xié)同創(chuàng)新的思路，那就是“圖解法和窮舉法”。

一開始，平臺協(xié)同創(chuàng)新都是散點發(fā)生的，想到一個就做一個，很不系統(tǒng)和體系化。后來，為了把所有“連接”和“協(xié)同”的可能性都窮盡，我們就畫了一張系統(tǒng)協(xié)同大圖和矩陣圖，把所有的平臺都放進去，全方位地思考平臺之間有什么沒有打通的，有什么協(xié)同創(chuàng)新的可能性。

??

這個方法，大家在做其他工作時也可以參考。

五 平臺中的人性對抗

大家常說，有人的地方就有江湖。一個平臺，也是一個江湖。

不同角色、訴求的人參與其中，人性就展示出來了。

因此，就需要思考人的事情，就需要對平臺進行運營和治理。

1 平臺的誤用

首先，要糾正平臺上出現(xiàn)的不正確的用法。

為什么會存在這種情況呢?

原因在于，盡管產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品設(shè)計的時候，本身就會盡力杜絕大部分錯誤的發(fā)生，在平臺的玩法中也有相應的規(guī)則告知到用戶，但大家并不會像你想象的那樣“守規(guī)矩”，他們會有意無意地“妙用”、“錯用”甚至“濫用”。

比如，在我去年負責A/B實驗平臺的時候，我們曾經(jīng)對平臺中所有實驗進行深入分析，結(jié)果就發(fā)現(xiàn)了很多驚人的現(xiàn)象。

• 數(shù)百個實驗只有一個版本：正常來說，需要兩個或者更多的版本來進行對照實驗，但很多實驗竟然只有一個版本，其中一個很大的“妙用”或者“誤用”，是用戶僅僅把平臺當作灰度平臺來使用了。
• 數(shù)百個實驗內(nèi)流量為0：有的用戶并沒有使用平臺的分流能力，而是自己做分流，這也是我們沒有料想到的。
• 數(shù)百個實驗運行時間小于3天或者大于30天：正常來講，實驗需要運行一周左右。但很多同學將實驗運行一兩天，一看到數(shù)據(jù)有變化就把實驗推全或者下線了，這其實是不科學的。有的實驗運行了好幾十天，原因竟然是有人忘記處理了，可能實驗場景都不存在了。
• ……

可見，大家對A/B實驗的了解還是很不夠的，導致在平臺上出現(xiàn)了各種“奇特”的用法。那么，需要在平臺培訓和產(chǎn)品設(shè)計等方面，做更多的工作。

除了A/B實驗這樣的平臺，在我們的金融知識圖譜等平臺上，也發(fā)現(xiàn)很多問題。

我們知道，在知識圖譜的Schema規(guī)范當中，同樣一種實體只能有一種類型。

比如，對于“公司”這個金融領(lǐng)域最常見的實體類型來說，全局定義一個名為“Company”之類的類型就可以了。不同的業(yè)務域，可以有不同的業(yè)務場景，但類型應該共享一個。

然而，現(xiàn)實情況是，業(yè)務同學為了簡單、好把控，往往都想自己創(chuàng)建一個類型。于是，在平臺上就出現(xiàn)了類似Company1、Company2這樣重復的類型。

在圖譜平臺上，除了Schema重復，數(shù)據(jù)也存在重復、不一致的情況，這些都需要一個一個進行治理。

然而，平臺治理這件事，既是科學也是藝術(shù)——既不能放任自由，也不能卡的太嚴。尤其是在平臺建設(shè)的初期，如果限制得太死，業(yè)務方是很難理解和配合的，甚至會丟掉客戶。

所以，要把握好力度。

2 “濫用”與“違規(guī)”

上面提到的這些平臺治理的問題，其實還不算太糟糕。

接下來，給大家介紹一些需要高度重視和嚴肅處理的“濫用、違規(guī)”的行為。

分別是標注平臺中的兩個真實案例：“任務釋放”和“串通磨洋工”。

先說第一個，“任務釋放”功能的濫用。

考慮到外包標注人員變更比較多，所以產(chǎn)品經(jīng)理在標注頁面上設(shè)計了一個“任務釋放”的按鈕，用于防止任務卡在一個人手中。

然而，后來標注小組長們反饋“希望取消這個按鈕”，說這個按鈕被不少標注人員用來“挑活”：當遇到難度較大的標注題目，他們就點擊“任務釋放”給跳過了。

于是，我們就把這個功能從一線的標注人員那里收回，只給小組長開放了(這個問題也是去外包公司實地調(diào)研時發(fā)現(xiàn)的，之前團隊同學們都沒有料想到)。

第二個是違規(guī)行為，說的是人員串通起來“磨洋工”。

有一段時間，算法同學反饋標注速度下降了。我們分析了下報表，發(fā)現(xiàn)個別小組的多個標注人員的標注速度都降低了，包括之前做的比較快的人員。

經(jīng)過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，原來是有個別害群之馬不光自己偷懶，還教唆、串通其他人，一起降低標注速度，來集體“磨洋工”。

當然，“串通磨洋工”這個問題最根本的原因，在這些標注人員的績效管理方案上——之前采用的是月薪制而非計件制，有績效獎金但微乎其微。

最近，我們在專項建立任務難度分級標準，并在完善外包人員的整體管理方案。

3 “太智能”了，也不行

最后，再說一個非常有趣的事情。

我們知道，如果一個產(chǎn)品不夠貼心，不夠聰明和智能，那用戶肯定不喜歡，但反過來，如果“太智能”了，那有時候也不行。

人是不安的、焦慮的，如果讓他感到“太過于神奇、不知道里面發(fā)生了很么”，他就不敢用。

舉個例子，在模型服務平臺的產(chǎn)品當中，有同學設(shè)計了“模型一鍵部署”功能，即把離線模型部署到在線過程中的復雜、繁瑣的特征處理等工作自動化了。

然而，當大家花幾個月開發(fā)出來后，卻發(fā)現(xiàn)根本找不到一個業(yè)務方，因為大家都說不敢用。最后，這個“智能”的一鍵部署功能只能無奈地下線了。

(要說明的是，并不是說“簡化模型部署”這個產(chǎn)品方向有問題，而是上述“黑盒的、讓用戶心里沒有底”的方案，需要多斟酌，要多站在用戶的角度來思考)

六 跨界、跨界、跨界

所謂跨界，就是突破原有行業(yè)慣例和常規(guī)，通過嫁接其他行業(yè)的理念和技術(shù)，從而實現(xiàn)創(chuàng)新和突破的行為。

世界著名投資家、沃倫·巴菲特的黃金搭檔查理芒格，是一個極具智慧的人，他非常推崇跨界的思考方式，他指出：

• 你必須以跨學科的方式思考。
• 你必須經(jīng)常使用所有可以從各個學科的大一課程中學到的概念。
• 如果能夠熟練地掌握這些基本概念，你解決問題的方法將不會受到限制。

要做好技術(shù)平臺的設(shè)計、運營和推廣工作，你也需要跨界的思維和打法——比如，你可以把營銷思維與產(chǎn)品、技術(shù)跨界地結(jié)合起來。

所謂營銷思維，簡單來說，包含“認知規(guī)律、品牌體系、素材載體、傳播路徑”等幾個關(guān)鍵點：首先，要服從人們對新事物的認識規(guī)律(簡單、直觀)，搭建起一套品牌識別和記憶的體系(logo、命名)，不斷策劃出有創(chuàng)意的活動和素材，并在合適的地方進行曝光和傳播。

那么，對于技術(shù)平臺的運營和推廣，也可以跨界地使用上述營銷領(lǐng)域的理論和方法。

具體來說，可以從以下幾個方面著手：

平臺產(chǎn)品需要品牌

我們對所有的平臺的品牌識別體系進行了梳理，參照“阿里動物園”的慣例，分別命名為知蛛金融知識圖譜平臺、鯨語NLP平臺、圖鷹金融視覺平臺、千鱘搜索平臺、靈犀機器人平臺，每種動物的選擇都盡量體現(xiàn)了該平臺產(chǎn)品的特點(畢加索智能文案平臺、AlphaQ智能標注平臺的名稱已經(jīng)有一定認知度，就未做修改)。

除了名稱之外，我們給力的UED同學們還設(shè)計出了非常有區(qū)隔度、記憶度，異常精美的logo。有了名稱和logo，交流、傳播和推廣的時候，就好辦多了。

產(chǎn)品體系需要品牌

不光要給予每一個平臺以記憶度和識別度，還要考慮多個平臺作為一個整體，如何記憶和傳播。同樣是考慮到阿里的武俠文化，我們就包裝出了“AI中臺天龍八部”的整體品牌概念，來傳播八大AI技術(shù)平臺產(chǎn)品。后來發(fā)現(xiàn)，這個“天龍八部”的在內(nèi)部的影響力很高，很多人都用“天龍八部”來整體指代AI技術(shù)平臺家族。

運營活動需要品牌

做運營、做推廣，也需要有一個品牌的體系。所以，我們構(gòu)造出了一個“AI特派員”的形象。對于我們對內(nèi)發(fā)布的所有文章、視頻和海報，都納入到這個體系當中。比如，所有的內(nèi)網(wǎng)文章標題、文章的首尾都統(tǒng)一格式，加入“AI特派員”的名稱和形象，這樣既方便形成統(tǒng)一認知，也方便大家日后檢索信息。

此外，在運營活動和物料的設(shè)計中，也有品牌營銷思維，技術(shù)和平臺再高深，傳播的時候也必須考慮互動、創(chuàng)意和趣味。

為此，我們定制了印有平臺名稱和slogan的有趣的可樂瓶，為標注產(chǎn)品體驗的同學頒發(fā)“聘書”等等。

由此可見，將營銷與技術(shù)、產(chǎn)品跨界融合，站在用戶角度進行產(chǎn)品品牌體系和運營活動、素材的設(shè)計，就會收到較好的效果。

七 平臺產(chǎn)品經(jīng)理的挑戰(zhàn)和成長

讀到這里，你可能覺得做平臺挺有趣、挺容易。

其實不然，大家都難。

對于技術(shù)平臺的產(chǎn)品經(jīng)理來說，會面臨“心、腦、體”全方位的挑戰(zhàn)。

在專業(yè)技能方面，除了要有產(chǎn)品經(jīng)理崗位必須的“需求管理、產(chǎn)品設(shè)計、項目推動”等能力之外，還需要“懂技術(shù)”。要懂研發(fā)流程，要懂各種算法、模型的術(shù)語和原理，因為你不僅要與平臺的開發(fā)團隊對話，你還要跟平臺的用戶進行對話——這些用戶大部分也是技術(shù)同學。

這并不是要求你比技術(shù)同學更懂技術(shù)、代替技術(shù)同學去做技術(shù)的事情，而是要求你要理解技術(shù)點的本質(zhì)，要知道這個技術(shù)能做什么、不能做什么，這項技術(shù)與其他技術(shù)的區(qū)別是什么，這個技術(shù)大的發(fā)展脈絡是什么。

當你下功夫搞清楚了這些問題之后，才不至于處于太過被動的局面。

但是，“缺乏主動權(quán)、成就感不強”，還是困擾著技術(shù)平臺的產(chǎn)品經(jīng)理同學。

要解決這個問題，可以從如下幾個方面來考慮。

深入了解業(yè)務需求，提升業(yè)務sense

平臺最終是為業(yè)務服務的，平臺再牛逼，對業(yè)務沒有幫助，也是不能立足的。因此，當你對業(yè)務需求有十足的把握，就能有理有據(jù)地規(guī)劃平臺建設(shè)的方向，就有成就感。

考慮自己能為團隊帶來什么獨特價值

一個項目的成功、一個平臺的成功，除了專業(yè)能力之外，還需要有足夠溝通、協(xié)調(diào)、推動、BD、銷售的能力。毫不夸張地說，要做好產(chǎn)品，產(chǎn)品經(jīng)理不只是產(chǎn)品經(jīng)理，更要有產(chǎn)品的“小CEO”的角色。當你通過自己的多方努力，把一件事情做成，自己就會很開心，也會贏得團隊的認可。

任何一件事情，都有創(chuàng)新和提升的空間

對于標注平臺，你可以沿著“人工標注”的老路子去做，也可以朝著“智能輔助標注”的方向去創(chuàng)新。對于智能文案平臺，你可以只依賴算法提升的路徑，也可以主動創(chuàng)新，把領(lǐng)域知識和行業(yè)經(jīng)驗產(chǎn)品化，來實現(xiàn)產(chǎn)品經(jīng)理驅(qū)動。對于用戶反饋的獲取和產(chǎn)品的迭代進化，你可以使用“當面交談、問卷調(diào)查”的傳統(tǒng)方式，也可以嘗試“分析用戶日志，使用大數(shù)據(jù)+AI”的新手段。要相信，只要以終為始，從業(yè)務出發(fā)，從用戶出發(fā)，就能找到產(chǎn)品創(chuàng)新的機會。

時刻敬畏產(chǎn)品、敬畏用戶，認真做每一件事

我們曾經(jīng)用這樣一句話，來鼓勵自己團隊的同學：我們要用做幾億DAU產(chǎn)品的心態(tài)，來打磨幾百、幾千DAU的技術(shù)平臺。認真的人不會吃虧，你今天的每一個付出，都會產(chǎn)生價值，都會提高自己。人生沒有白走的路，每一個“需求”都算數(shù)。

八 結(jié)語

總算到結(jié)尾了，在這里，再對文章的內(nèi)容做一個小結(jié)：

需求管理：“角色錯位”與“無我境界”

越基本、越簡單的問題，卻越難回答，也越容易被有意、無意地忽略。做產(chǎn)品第一步，就是要回答這些基本問題：搞清用戶是誰，搞清楚用戶的真實需求是什么。要深度滿足用戶需求，要多問為什么，了解用戶真實的目的。還要忘掉自己，多從用戶角度去思考。

產(chǎn)品設(shè)計：平臺產(chǎn)品，也必須“秒懂”

如果一個產(chǎn)品一眼看過去，都亂七八糟的，搞不清楚怎么回事，那基本上就很失敗了。因此，要從“產(chǎn)品框架、概念體系、幫助體系、demo體驗、交互統(tǒng)一”等多個方面著手，來實現(xiàn)“秒懂”。

產(chǎn)品驗證：用不“深”，就做不好

想做好產(chǎn)品，就要做好產(chǎn)品驗證，產(chǎn)品經(jīng)理要想方設(shè)法去高頻、深度地使用自己的產(chǎn)品。有機會的話，還要自己“做點小業(yè)務”，你才會驚嘆“啊，原來還有這么多問題”。在這個過程中，你自己還會有很多意想不到的收獲。

平臺協(xié)同：連接，產(chǎn)生價值

單個平臺的價值和能量是有限的，當你突破平臺的界限，創(chuàng)造更多的連接和閉環(huán)，你就會打造出一個欣欣向榮的系統(tǒng)和生態(tài)。

平臺中的人性對抗

有人的地方，就有人性。對于多種角色參與的平臺來說，要做運營、引導和治理，這樣才能讓整個平臺平穩(wěn)、健康發(fā)展。

跨界、跨界、跨界

面對復雜多變的環(huán)境，需要多元化的人才、互補的技能，需要不同行業(yè)和領(lǐng)域進行跨界融合?？缃鐣a(chǎn)生化學反應，跨界會產(chǎn)生創(chuàng)新。

平臺產(chǎn)品經(jīng)理的挑戰(zhàn)和成長

成年人的字典里，沒有容易二字。有問題有困難，平臺、團隊和個體才能提升和發(fā)展。產(chǎn)品經(jīng)理崗位是個復合體，不是單個技能就能立足，產(chǎn)品經(jīng)理同學需要不斷迎接挑戰(zhàn)，不斷修煉自己。 相信平臺的力量，相信產(chǎn)品的力量。

我們剛剛起步，我們繼續(xù)前行。