AI 2.0 产品实践指南

明确AI项目的核心业务目标，确保技术探索与业务价值紧密一致，为后续的场景探索和产品定义奠定基础。

系统性地梳理和分析现有业务流程，识别其中的关键环节、痛点和优化机会，为寻找AI切入点提供事实依据。

全面梳理、评估与AI场景相关的内部数据、知识及已有的AI能力资产，摸清技术和数据家底，为AI方案可行性分析提供基础输入。

通过绘制服务蓝图和客户旅程，从用户视角出发，系统性地展现服务全貌，识别流程中的断点、痛点和重复环节，从而发散出潜在的AI场景机会点。

在前序服务蓝图的基础上，通过分析各环节中人工操作的认知负荷，系统性地识别并收敛出最适合由AI介入以降低心智负担、提升决策效率的高价值场景。

通过创建产品概念Storyboard，将抽象的AI场景机会点转化为具体、可视化的用户故事，以便在团队和利益相关者之间建立清晰的共识，并为后续的可行性评估铺平道路。

通过结构化的评估框架，对前期发散出的AI场景进行多维度可行性分析，并使用优先级矩阵进行排序，最终筛选出最具价值和可行性的场景进入后续的PoC和MVP阶段。

使用AI场景定义地图，为每个通过优先级排序的高价值场景创建一份全面、统一的规格说明书，确保所有团队成员对即将进入MVP阶段的场景有深入且一致的理解。

对最终入围的高优先级AI场景进行量化的投入产出分析，估算其潜在的投资回报率（ROI），为管理层提供最终的、基于商业价值的决策依据。