为什么业务、技术和法务都没错，AI项目还是推进不了？丨FDE重新理解约束冲突 让我们先看一个从多个企业项目中抽象出的案例。 一套退款Agent进入第六次上线评审。 业务负责人要求70%的退款申请由系统自动处理。风控要求错误退款率低于0.5%。运营团队说自己最多只能人工复核8%的申请。 三个指标单独看都合理。问题出在它们放到一起的时候。 模型团队已经优化了三轮。第一轮调高自动化率，错误退款率越过0.5%。第二轮收紧判断阈值把错误率压了回来，需要人工复核的比例涨到23%，运营接不住。第三轮折中，直接拒绝不确定的申请，投诉率超过业务能接受的范围。 ...
为什么很多系统不是死于错误，而是死于正确？丨FDE重新理解局部最优 销售部门选了一套最适合销售场景的AI工具，转化率确实涨了；客服部门选了一套最适合客服场景的AI，平均处理时间确实降了；法务部门选了一套审查最严格的AI，合规风险确实小了。每一个决定，都经过了各自部门认真的论证，也都拿到了看得见的结果。 半年后，企业发现自己拼不出一个统一的系统关系图，一次跨部门的安全审计，要先花两个月才能厘清到底有多少AI系统在处理哪些数据。真正的问题，从来不是哪一个部门选错了工具，而是没有任何一个决定，需要为整个系统负责。 ...
为什么最好的AI方案，往往不是技术最先进？丨FDE重新理解工程判断 2021年11月，美国最大的房源信息平台之一Zillow，突然宣布关停旗下"Zillow Offers"业务——一套用AI算法直接向业主报价、买下房子再转卖的"炒房"生意（业内叫iBuying，即由平台直接现金收购房产、翻新后再卖出的模式）。四年时间，这项业务从0做到30多亿美元营收，一度贡献了公司超过一半的收入，是增长最快的板块。消息公布当周，Zillow市值蒸发接近一半。关停的代价：超过5亿美元的损失，裁员2000多人，占全公司四分之一。 ...