AI4ZHU

AI Enterprise Service PM

把复杂企业经营场景,转化为可落地的 AI 产品。

8 年 B 端产品与数据智能经验,聚焦知识智能化、经营分析、RAG 问答、Agent / Skill 和 AI 产品运营闭环。 做过从 0 到 1,也做过跨组织推广和持续迭代。

Role Fit

适合 AI 企业服务产品经理岗位的三类证据

01

能把 AI 做进业务流程

从问指标、问知识到问归因,把模型能力拆成用户可理解、业务可验收、研发可交付的产品模块。

02

懂 B 端经营分析语境

长期处理指标体系、口径治理、管理驾驶舱、预警纠偏和复盘决策,不停留在通用聊天界面。

03

能推动规模化复用

用测试集、Bad Case、机构声音、案例库和运营机制,让 AI 产品从上线走向持续改进。

Selected Evidence

项目证据

02 经营监控 / 预警纠偏 / 复盘

经营管理闭环与高管驾驶舱

将经营总览、KPI、预警纠偏、待办追踪和复盘决策产品化,让管理动作从线下推动转为线上闭环。

展开项目证据
  • 围绕经营异常预警、纠偏发起、处理反馈、时光轴复盘和管理决策建立产品链路。
  • 引入 AI 总结与时光轴展示,为后续策略建议和管理动作推荐沉淀过程数据。
  • 系统累计发起预警 2166 次,帮助总部 / 机构形成线上化复盘与追踪习惯。
03 AI 产品运营 / 智能体生态

AI 创新阵地与机构复用机制

从产品专区、智能体武器库到机构声音机制,把 AI 项目推广、反馈、案例和复用纳入统一运营闭环。

展开项目证据
  • 横向拉通 12 个 AI 项目,统一呈现业务价值、机构排名、优秀 Agent 和学习案例。
  • 沉淀 230 条机构 AI 声音,声音解决率 87.6%,将一线反馈转为迭代策略。
  • 沉淀 21 个优秀案例,案例学习量达 3k,推动机构间学习和复用。
04 DMP / CDP / 营销驾驶舱

客户数据与营销智能化平台

打通媒体投放、埋点、私域转化、人群标签和客户画像链路,把客户数据平台做成增长和经营分析底座。

展开项目证据
  • DMP 试点降低获客成本 35%,提升线索转化率 15%。
  • 营销驾驶舱减少重复指标约 100 个、减少营销套表 5 套、节约费用约 100 万元。
  • 参与 CDP 与腾讯共创,覆盖 OneID、标签画像、人群细分和数据治理。

Experience

经历脉络

2023.09 - 至今 车险智慧经营与 AI 产品 高级产品经理

负责经营分析、知识生产、知识消费、预警纠偏、复盘决策和 AI 产品专区等模块,重点推进 AI 经营助手、机构分身和数据分析 Skill 落地。

2020.07 - 2023.09 企业级数据产品与经营驾驶舱 产品主管

主导高管驾驶舱、营销驾驶舱、DMP / CDP、数据治理和数据智能顶层设计,覆盖管理层经营分析、用户增长和精准触达。

2018.09 - 2019.08 跨国运营平台数据产品 数据产品

面向运营总览和业务汇报场景,完成数据需求、指标口径、报表和可视化方案设计,推动业务系统数据生产化。

Working Method

我推进 AI 产品的方式

Discover

先找真实业务问题

从机构调研、用户痛点和经营动作出发,明确 AI 输出要服务的判断和决策。

Structure

再建可复用底座

把指标、维度、口径、知识、归因路径和引用规则结构化,降低模型不确定性。

Evaluate

持续评估边界

用测试集、正确率、覆盖率、Bad Case 和人工反馈,让 AI 能力可解释、可验收。

Scale

最后推广复用

通过案例库、声音治理、培训和运营数据,把单点能力变成组织资产。

For HR

如果岗位需要 AI 企业服务、经营分析或 Agent/RAG 落地经验,可以继续聊。