人工智能用例开发的核心原则 - 人工智能用例开发的关键在于实现企业数据资源与具体业务问题或机遇的"精准匹配"，这一过程需要反复尝试和持续优化[2][3] - 成功的人工智能用例通常具备以下特点：业务与数据的反复匹配调整、聚焦行业细分领域、3-9个月的中期推进周期、明确里程碑和KPI[10] - 用例开发应遵循四个关键原则：精准匹配项目类型、确定匹配关键点、迭代匹配过程、尽早计划扩展[4][14][19][22] 人工智能项目类型与演进路径 - 人工智能实验（AI experiments）规模较小且有明确时间限制，旨在验证特定假设，例如测试机器学习算法识别历史数据中的欺诈模式[4] - 概念验证（POCs）和试点项目属于聚焦性工作，调用部分真实数据并接入业务系统测试，例如用小规模客户服务数据集检验聊天机器人效果[5] - 人工智能项目是结构化工作，周期可能长达数月甚至数年，例如全公司推广AI驱动的预测性维护系统[5] 业务问题与数据匹配方法论 - 业务问题定义需具备具体性、相关性、客观性和可量化性，例如医疗行业将"提升入院效率"细化为"降低10%再入院率"的目标[15] - 数据集可作为切入点挖掘潜在模式，例如信用卡公司通过无监督机器学习发现跨商户欺诈团伙的异常交易规律[16] - 匹配过程需评估业务可行性/影响力与数据可获取性/可访问性，并通过迭代调整匹配维度[18] 用例迭代与扩展规划 - 匹配过程应组建跨职能团队，结合数据科学与业务知识，经历假设构建、验证和洞察形成三个阶段[19][22] - 扩展规划需考虑战略影响、问题可重复性、资源支持、技术基础设施和数据可持续性等要素[23] - 可扩展性应作为核心目标，例如制药行业通过6个月临床试验中心选址项目验证假设后推动全公司部署[11] 行业应用案例 - 制药行业运用机器学习优化临床试验中心选址，通过历史数据和绩效指标开发模型，设定招聘速度提升等KPI[11] - 医疗行业通过AI识别30天内高风险再入院患者，整合电子健康档案和治疗方案数据实现10%再入院率降低目标[15] - 信用卡公司利用无监督机器学习分析交易日志，发现跨商户协同欺诈模式并开发针对性检测模型[16]