这两年从AI搜索到政务助手，从金融风控到国际业务，见了太多热闹开场、悄没声收尾的项目，

看着特炫酷，PPT上全是“颠覆”“赋能”，最后连个水花都没溅起来；

反倒有些看着“土味”的应用，比如帮小店老板用方言喊优惠、答支付问题的AI，实实在在赚了钱、省了力。

其实差别从一开始就定了：选没选对场景。

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很多人一上来就问“这模型能不能做”，但咱踩了上百个坑后发现，AI选场景得按“体验>数据>模型”来，模型反倒是最该往后放的。

先拿三个真实想法考考你，要是你管资源，投哪个？

第一个是“个人交易助手”：用支付宝的交易数据，给你算消费、推理财，你这个月买菜超了，它提醒“省着花”；剩得多了，就喊你买基金。

第二个是“码商营销音箱”：小店老板简单设置下，收款音箱就能自动说“水果每单立减3元”，还能用方言播，拉顾客。

第三个是“碰一碰客服”：你用“碰一碰”支付遇到问题，比如“钱付没成功”“补贴咋没到”，AI直接答，不用等人工。

答案是投二和三。为啥看着最“智能”的第一个是坑？

先说需求，你用支付宝是为了付钱，不是让个机器人管你花钱吧？这种“贴心”大概率是打扰；

再说数据，你微信上刚买了奢侈品，支付宝不知道，还喊你“该犒劳自己”，这不搞笑吗？更别说消费数据敏感，当年支付宝年度账单都出过舆情，这坑太容易踩。

说白了，这是“为了AI而AI”，不是为了解决真问题。

反观二和三，都是小老板、用户天天遇到的麻烦：小店要拉客，得想文案；付完钱有疑问，想马上知道答案。

这俩场景成本低，能算清带来多少价值，还能批量复制，这才是AI该去的地方。

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接下来咱把选场景的核心说透，就三条边界，按重要性排。

第一条：体验，先找真痛点，再算清价值

选场景第一步，得先确认“这事儿真有人需要”，而且“AI能带来的好处能算出来”。

有个说法特实在：“重复三次以上的活，就该让AI干”。

不管是你自己的工作，还是用户的操作，拆成“理解→决策→执行→反馈”这几步，找那些天天干、流程固定的环节，AI一上就能提效。

比如咱参与的“保险秒赔”项目，人家没喊“AI赋能保险”的空话，

而是把理赔拆成了四十多个小活，像解读条款、判断该不该赔、执行理赔流程，每个活都弄了个专属AI。

比如“产品库AI”专门爬全网保险产品，查信息、算价格、做对比；

“风控AI”盯着所有险种，有异常马上告警；“营销AI”直接写文案、出创意。

这样一拆，AI的价值就落地上了，不是飘在PPT里。

光找对活还不够，得算清价值。有个简单公式：综合效能=效率提升×任务准确率。

第二条：数据，AI的燃料，还能造护城河

体验定了，就得看数据。老话“垃圾进垃圾出”，数据不行，再牛的模型也白搭。

好数据不是越多越好，得看四个维度：

结构清不清（别是一堆乱码）、来源靠不靠谱（别是编的）、真不真实（别是测试数据）、能不能持续有（别用一次就没了）。

很多团队守着“大数据”就想做AI，结果模型净说胡话，最后还怪AI不行，其实是数据没选对。

更牛的是，好AI项目不光用数据，还能造新数据，形成护城河。

第三条：模型，别迷信技术，先看能不能落地

把体验和数据想明白，再看模型。别一上来就问“用不用大模型”，先搞清楚模型能不能干好这活。

咱把模型能力拆成几个关键的：

能不能听明白指令（比如让它扮演客服就别跑偏）、会不会用工具（比如查天气、算账单）、

能不能处理复杂事（比如规划一次旅行，得查路线、比价、定酒店）、记不记得之前说啥（比如你说“去杭州”，后面问“那后天呢”，它得知道“那”是杭州）。

这些比模型在榜单上的分数管用多了。

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最后给个实用清单，选AI场景时对着看：

先想价值：痛点是真的吗？是用户天天遇到的，还是你臆想的？

AI能顺着用户习惯来，还是得逼用户改习惯？好处能算出来吗（比如省了多少人、多赚了多少钱）？

再看数据：现有数据够不够好？能不能搞到新数据？拿数据合规吗，会不会踩隐私坑？

最后看实现：模型能不能干这活？用RAG还是Agent，路径清不清楚？团队里有人真懂AI，

还是AI这波浪潮看着猛，但底层逻辑没变：选对了场景，再普通的AI也能出成绩；选错了，再牛的模型也白搭。

希望这几条能帮你少踩坑，做出真能落地的AI产品。