AI 产品进化第六日：MLOps 实战与全周期运营
AI 产品经理进化之路 第六天MLOps 与 AI 产品运营——模型部署后的全生命周期掌控7 天 AI 产品经理进阶 · 第 6 日 | 专为高级产品经理/产品专家打造 | 预计耗时 20 分钟今日核心议题传统软件发布后侧重“维护”——修复漏洞、新增功能。AI 产品发布后则重在“运营”——模型会发生漂移、数据持续变动、效果逐渐衰退。产品经理虽不直接参与算法调优，但必须深谙“模型生命周期”——这直接关乎 AI 产品的存活周期。今日你将深入掌握 MLOps 核心框架、三级监控体系、应对模型漂移的策略以及数据飞
为何人工智能在企业中难以真正扎根？
去年，一家中型企业找我聊 AI 落地。他们 demo 跑了三个月，效果很好——客服问答准确率 92%，合同审核从 4 小时降到 15 分钟。CTO 拍板：三个月内全业务线推广。一年后我再问，客服 AI 还跑着，但准确率掉到了 74%。合同审核停用了——法务部不信任模型输出，每次都重新人工检查，省下的时间又还回去了。剩下五个试点项目，三个卡在”待评估”阶段，两个被预算砍了。这不是一个失败案例。这是 AI 在企业落地的常态。为什么 demo 那么漂亮，落地却一地鸡毛？答案不在模型能力上——今天的大模型足够强。
AI金融风险：技术缺陷与防控体系研究
作者简介：丁少斌 中国社会科学院大学应用经济学院汪红驹 国家金融与发展实验室高级研究员摘要：伴随人工智能在金融行业的深度融合，新兴金融风险问题逐渐显现。目前AI的技术短板在金融实践中展现出五种关键技术弱点：解释性缺乏影响风险追踪、数据偏差引发算法歧视、对抗敏感性增强入侵威胁、模型偏移造成决策失灵及算法趋同诱发市场共振风险。这些技术弱点通过自动决策偏差、算法歧视扩散、集体误判和基础设施依赖等渠道传导，形成从局部技术故障向系统性金融风险演变的连锁反应。AI模型的判断失误易被自动化流程放大，导致信贷排斥和资产配
当AI管理AI：人的角色何在？
我们花费数十年时间摸索公司、产品及团队的管理之道。然而，一个崭新的挑战正悄然浮现：当AI成为核心生产力，谁来负责管理AI本身？这个问题初听似绕口令，却已演变为严峻的管理难题。观察一个普遍现象：过去两年，许多企业雄心勃勃地引入大模型、构建智能客服、对接各类AI接口。然而，半年后，系统仍在运行，但其表现优劣却无人能清晰说明。准确率几何？哪些环节出现问题？用户又在何时悄悄绕过AI寻求人工帮助？这些关键问题，往往缺乏答案。这并非个别企业的疏忽，而是系统性认知盲区的体现。我们习惯于管理“人”——通过KPI、流程和培