项目复盘：一款产品即便资源不足，也有成功的可能

前段时间，我公司推出并投入使用了一款名为「智能动产融资登记数据检验系统」人工智能金融科技产品。作为这个产品的PM，我回顾了整个项目过程，希望能给大家带来一些思考。首先，了解业务，分析需求往往隐藏在与人聊天的过程中。中国人民银行征信中心在动产融资担保领域「统一动产融资登记平台(中登网)」是任何合规经营、规范经营的机构都无法绕过的网站。中登网作为中国人民银行征信中心经物权法授权建立的国内动产融资登记服务平台，提供应收账款质押、应收账款转让、融资租赁等动产担保的登记查询服务。在动产融资和担保领域，它基本上出现在整个过程中：为了满足合规要求，防止重复融资，提前识别风险，需要查询融资设计的动产信息。在贷款中，需要登记融资和担保的动产信息，以提示资产所有权、优先资产赔偿和避免法律纠纷。年初，我们团队克服了春节假期和新冠*疫情的影响，如期完成了中登网的接口对接，将过去的人工登记升级为系统自动登记，并提供了基于接口的查询功能，似乎满足了中登网在业务中的应用。然而，作为一名产品经理，他愿意随时出现在各个办公区倾听用户反馈，并与风险控制学生进行调整（xian）研（liao）在此过程中发现，由于查询接口返回的数据不是结构化数据，风险控制学生需要逐一下载登记表中的PDF文件，而中登网的官方网站页面提供基于查询条件的Excel汇总数据。如果我们使用我们提供的查询页面，它不仅不会减轻风险控制学生的压力，而且会给他们带来折磨。因此，他们更愿意使用中登官网进行查询，即使我们提供的服务不需要输入手机验证码，也不需要打开多个网页。那么他们只需要汇总成Excel吗？显然不是。在进一步的了解中，我发现他们关注的是登记表中的重点「财产描述」部分，这部分是登记录入时的多行文本框，写什么完全取决于人，而不是标准化。需要融资和担保的动产信息是否已在查询的登记中登记，只能靠人眼看，效率极低，工作强度和压力极大。每天晚饭后，我都要在风险控制审查单的同学旁边聊天。通过不断的「烦」这些小哥们进一步整理出来，得到了他们的真实需求。我通过KANO模型整理出来。当然用户不多，功能点也不多，所以没有做Better/SI[1]和Worse/DSI[2]计算：下载PDF是完全不可接受的。如果您能将查询结果汇总成列表，您可以从上到下看到所有内容「财产描述」，与中登网官网查询结果一致(必要属性)；企业中登网记录(预期属性)可直接在融资页面查看。；合并初始登记和变更登记的信息，汇总一个初始登记对应的多个变更登记(魅力属性)；部分无用的登记(魅力属性)可以删除。如果你感兴趣，我会写一篇关于通过KANO模型计算优先级的文章，介绍如何通过Beter/Worse系数对需求进行排序。如果你感兴趣，我会写一篇关于通过KANO模型计算优先级的文章，介绍如何通过Beter/Worse系数对需求进行排序。2、一旦你开始，相信自己，你应该坚信你想做的是有价值的。如果你不能说服自己，就不要这样做。既然发现了需求，就开始做了。然而，我遇到了所有产品经理都会遇到的问题——研发没有资源。而且我的需求不是老板拍的需求，而是我自己没事找事。怎么办呢？不管怎样，我先做了PPT 原型，找到我们负责中登界面的弟弟，画个蛋糕:这是风险控制的切身需求！AI 大数据，这是未来的方向！升职加薪嫁给白富指日可待！反正我估计弟弟差点报警说我传销...反正我列出了N个必须做这件事的理由，我自己也相信了！！！！事实上，如果你不能说服自己，你就不相信你代表的是你没有完全想清楚这件事。想清楚再说吧。最后，依靠我的磨人神功，弟弟答应了我。我的课外活动小组终于可以成立了，虽然只有两个人...3.MVP，快速迭代互联网时代是一种美德，极端应该是你的追求。只有一个后端小哥...我忍了。我们利用业余时间开始完成课外作业。首先，我们分析了官方界面，发现没有什么可以使用的。首先，我们明确了OCR必须用于我们需要实现的功能。如果有NLP，我们的产品质量可以显著提高。我们从一开始就正式发布了。短短一个月，我们利用业余时间制作了三个Alpha版本:第一版:只实现文件的OCR识别(至于OCR的准确性和效率...可识别)；第二版:我们通过一些技巧仔细分析了需要识别的文件(我们称之为)「文本识别辅助增强和目标检测算法」，但我永远不会透露这个算法只需要半天的开发量...这是一种奇妙的技巧)，将识别准确率提高到了不可思议的95%以上(我们准确识别了2000份文件中的1912份，文本的准确率为100%)；第三版:我们加入了NLP服务，基本服务已经形成，为以后的功能迭代提供了基础。这个项目给我最大的感受就是一旦设定了目标，就要马上开始工作，否则一旦拖下来，就会变得遥远。这个项目给我最大的感受就是一旦设定了目标，就要马上开始工作，否则一旦拖下来，就会变得遥远。快速工作，即使不完美。每个人都需要看到产出，一旦产出耗尽，热情就会变得遥远。快速确定下一步要解决的问题，继续迭代，不能放下。Alpha版发布后，我们迅速补充了一些遗憾，老板愿意在看到结果后投资资源。四、善于发现身边的资源没有人手里的资源是完全够用的，重点是你要善于发现身边的资源。在制作Alpha版本时，我们选择了技术路径：OCR获得的PDF文件获得文本，然后通过NLP处理数据，最终获得我们需要的数据。想法是美好的，但现实是挫折的。我们团队自主研发的OCR模型主要针对企业、个人证件和发票，而不是表格和文字。识别效率可怕。这怎么可能好呢？如果OCR只是效果不好，那么NLP真的是无知无畏的。我们只是在网站上看到了这个词，听说很棒~emmm，但是问了一圈，没人会。这都是什么东西。。。这时，我的同事教了我独特的技能——没有什么是我买不到的，这激励了我——我从阿里巴巴云购买了相关服务，并首先使用它（主要是因为它不贵，我自己也买不起）。感谢云厂商，阿里云这是广告，请赚钱！之前有个孩子跟我吐槽，说他们团队什么都没积累，想做点什么研发的同学告诉他:我做不到。当时我反驳了他的想法——作为PM，你首先要考虑的是如何做到这一点，而不是抱怨团队没有资源。任何团队的资源都不会100%满足每一个需求。如果一切都等到团队的资源到位，就不需要做了。除了Alpha版本的处理逻辑外，我们还采用了云服务提供商的服务，以最低的成本实验了想法的可行性。在开发Alpha版本的同时，我们也看到了集团NLP团队的一些成就。毫不犹豫，我们很快在OA上找到了他们的负责人，并需要他们的帮助：最后，他们专门为这一需求培训了一套模型，最终的结果是识别率高达97%。识别率很好。这里我想说的是，很多技术已经有了成熟的解决方案，可能在你身边，也可能很容易通过云、Github等方式找到。关键是你要善于发现。References：[1]Better/SI:Better/SI=（魅力 期待)/(魅力 期望 必备 无差异[2]Worse/DSI:Worse/DSI=1*（必备 期待)/(魅力 期望 必备 无差异）