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第三十五章 最小可行性产品（第2页）

李昊接过话题，“然后，通过用户反馈，逐步优化和完善，确保产品能够持续适应市场需求。”

徐磊点了点头，眼神专注：“没错，这叫最小可行性产品战略。不仅能帮助我们快速验证市场需求，还能节省成本，及时收集用户反馈，之后再做迭代。”

他紧接着说道：“不过需要你来确定，目前我们构想的产品中，哪些功能算是核心？或者说优先级最高的？”

李昊略微思索了一下，说道：“我觉得，最核心在于透明可见的决策流程。既然我们做的是AI+投顾产品，每一步决策都得让用户看到背后的逻辑和依据，只有这样，才能赢得用户的信任。”

徐磊也深以为然，回道：“的确，我们的用户需要明确了解每个投资建议的依据，不能让他们觉得是个黑箱操作……”

他们经过一番商议决定，透明的决策过程必须成为这个最小可行产品的关键特征，而这种透明度将通过AI技术和数据支持来实现。

李昊的初步设想是让AI给出投资建议的同时，详细展示每个建议的依据和相关数据分析。

"我设想的产品，每个决策背后都得有详尽的数据支持，用户可以清楚地看到每个步骤和计算依据。"

李昊说道，接着他拿起一支笔，在纸上画了个简单的框架图。

"比如，某个推荐的投资标的，AI应该能够解释说，这个标的是基于市盈率、利润增长率、交易量等指标计算得出的，而这些数据也应该能一目了然地展示出来，用户看了后心里才踏实。"

他继续解释道。

徐磊微微点头，快速在电脑上记下这些要点。

“那我建议，初步可以用决策树模型，就是用户在输入偏好后，AI根据偏好和数据分析进行投资决策。然后，通过可视化操作，展示出每个决策的背后逻辑。”

他随后说道。

李昊赞同地说：“对，用户得看到决策是怎么得出来的。这样，不论是初学者还是有经验的投资者，都能更好地理解这个过程，也能心里有底，更信任AI给出的建议。”

“关键是要做得简单明了。”

他继续说道，“我们可以通过决策树模型，AI系统让用户设置投资偏好，比如风险承受能力、预期收益等各种参数，然后推荐投资标的，同时展示每一个推荐背后的关键数据点。”

徐磊接话道：“明白，就好比一个用户偏向稳健投资，AI系统就会根据市盈率、利润增长率等关键指标来推荐运营稳定，波动率低的股票。用户能看到每个决策所依赖的数据和权重分布，整个过程简单而透明。”

李昊点了点头补充说：“没错，而且咱们还可以加入文字描述，就像写注释一样，解释AI为什么要基于这些数据做出这样的决策。”

“比如，市盈率高的时候为何不适合投资，利润增长率为何是稳定投资的关键指标。这样还能顺带做一些投资者教育，帮助用户提升自己的投资认知水平。”

他继续说道。

徐磊眼神一亮，笑着说道：“没错，这些功能实现好了，用户粘性会非常高。毕竟，很多人其实并不完全明白某些投资指标的作用，或者没有一个完整的投资体系。如果我们能用通俗易懂的方式解释，用户会更愿意长期使用这个产品。”

李昊点头表示赞同，说道：“对！越是清晰透明，用户越能感受到AI的价值。我们不只是给出一个最终的投资结果，而是要让用户理解到这个过程中的每一步。”

他停顿了下，整理了一下思路，继续说道：“所以，目前的这个优先级最高的核心功能，就是数据的透明展示和投资逻辑的可视化。”

徐磊欣然同意，快速记下这些想法：“好，我去和致远的新团队说，现在先把最小可行产品做出来，再根据用户反馈逐步改进和迭代。后续我们可以不断扩展功能，比如增加更多的投资策略、增加更多数据源输入，甚至是结合社交媒体和市场舆情做预测。”

"不过有一点，"李昊突然补充道，“我们必须确保，AI系统能保持持续学习能力，不断优化自己。每一次用户的使用行为、市场的波动也能成为AI的训练素材。”

徐磊回道：“这点不难。方舟系统的架构，本身就是为大规模数据处理和模型迭代而设计的。我们只需要在此基础上做扩展，增加智能投顾的数据流入口就行。”

说到这，两人对视了一眼，各自庆幸。