做产品经理久了就会发现，我们大部分工作都在和需求打交道。

因为需求才有了产品经理存在的意义；因为需求才有了产品联系用户的价值。

对于产品经理而言，做产品无非是对用户和公司负责。

一方面通过产品解决用户痛点，即响应金融用户需求，另一方面通过金融产品实现商业价值，即帮助公司盈利。

1、需求来源

需求来源于用户但不止于用户。一般将需求来源分为内部来源和外部来源。

外部来源包括市场调研、用户研究、竞品分析、行业分析等；内部来源包括产品规划、数据分析、用户反馈、体验优化等。

在实际工作中，因为金融产品岗位级别的不同，我们接触的的需求来源也是不同的。

比如初级金融产品的需求一般来自高层领导或用户反馈，中级金融产品的需求一般来自市场研究或业务部门，高级金融产品的需求一般来自战略目标或业务模式。

2、需求收集

需求收集就是收集市场和用户的需求，通过版本迭代来改进产品，以便满足用户的需求，从而保持产品的核心竞争力。

需求收集只是了解用户的手段，我们要挖掘真正的用户需求。

以理财投标为例，用户可能会反馈一下几个问题：

1.出借时不能同时使用多张加息劵；

2.投资后没有提示成功或失败；

3.为何单笔投资要大于100元。

我们可以从业务流程或使用场景的角度，捕获用户真正的需求，且当前或协调的资源能够实现该需求。

做需求收集不能成为搬运工，不能为了完成工作任务而收集，也不能业务部门给啥需求就做啥需求。

我们应该收集用户真正面临的问题，即通过某些行之有效的方法，来识别用户的真正需求。

需求收集常用的方法有：头脑风暴、用户访谈、问卷调查、需求会议、满意度调查、用户行为分析、可用性测试等。

此外，为了提高工作效率，我们一般会制定需求收集流程。

以某银行产品中心的需求收集为例，产品人员会先制定一个《XX部XX产品需求收集汇总》的Excel表，然后根据产品迭代周期，按期发送常规版本需求收集的邮件，并设定一个当前版本的收集时间节点。

设定需求的时间节点，主要是为了约束延期提出或临时增加的需求。

对于此类需求必须加急流程，且要高层领导同意后，才会让产品介入，不然产品赶需求会很被动。

3、需求分类

需求可以依据不同的维度分类，一般分为功能性需求和非功能性需求。

需求分类常用的方法有马斯洛需求理论、KANO模型等。

KANO模型以分析用户需求对用户满意度的影响为基础，将用户需求分为五类：基本型需求、期望型需求、兴奋型需求、无差异型需求、反向型需求。

基本型需求：用户不说却必须存在的的需求，即所谓用户的痛点。比如理财类APP做金融撮合服务，就要为出借人提供可投资的债权。

期望型需求：与用户满意度成正相关的需求，即所谓用户的痒点。比如理财类APP的投标加息和返现功能。

兴奋型需求：给用户提供对产品超过期望的功能，即所谓用户的爽点。比如理财类APP搭建会员成长激励体系。

无差异型需求：不会对用户满意度造成影响的功能，不论提供与否都不影响用户体验。比如理财类APP发现页的文章资讯动态。

反向型需求：与用户满意度成反相关的需求，提供与大多数目标用户无关的需求就会影响用户体验。比如理财类APP插入太多的第三方平台广告。

做需求分类时，我们不能成为搬运工，要懂得对需求进行过滤、拆分或拒绝。

以理财APP收集计算器为例，我们可以从喜欢、理所应当、无所谓、可以忍受、不喜欢等五个维度，结合KANO模型对其进行评价，从而找出目标用户的需求。

马斯洛需求理论把需求分为五个层次，分别为生理需求，安全需求，社交需求，尊重需求，自我实现需求。

生理需求：是能够维持或满足自身生存的需求。如：食物、空气、饮水、睡眠、住房等。

安全需求：是追求一个基本安全机制的需求。比如人身安全、生活稳定、工作保障、健康保障、财产所有性等。

社交需求：是社交过程中建立情感关系的需求。比如友谊、爱情以及归属关系等。

尊重需求：是个人的价值得到社会认可的需求。比如自我尊重、社会地位、成就、对他人尊重、被他人尊重。

自我实现需求：是实现个人理想和人生价值的需求。比如自觉性、创造力、个人能力、人生巅峰。

4、需求优先级排序

需求优先级排序对很多金融产品经理而言是一个棘手的问题，经常会因为需求排期和业务部门撕逼。

比如运营要我们解决用户问题，市场要我们配合活动推广，财务要我们协助核对数据，只做其中一个部门的需求，就会得罪另外一个部门，全部做却因为时间和人力问题无法按期完成。

在确定需求实施的优先级时，通常要考虑紧急程度、重要程度、实现成本、满足目标用户需求、符合产品定位等。

此外，我们可以借助四象限法则，从重要且紧急、重要但不紧急、不重要但紧急、不重要且不紧急四个象限拆分需求的优先级。

在需求阶段，我一般是基于紧急重要对需求做一个优先级排序，然后将需求池中的需求建立需求矩阵，标注优先级，以便后续的头脑风暴或每日站立会做CheckList。

5、需求分析

需求分析是从用户提出的需求出发，对需求进行详细的分析，并转为开发可实现的产品需求的过程。

任何金融产品需求，分析到最后都是洞察人性。

做需求分析其实就是挖掘用户需求，分析用户行为，洞察用户动机，解决用户痛点。

无论从0到1、系统重构，需求分析都是以需求的“真实、刚需、高频”为中心，从发现需求、分析需求、描述需求三个方面着手，洞见用户与需求间的情感链接。

做需求分析是为了验证目标用户的真实需求。

在工作中，我做需求分析主要分为六步：在完成行业调研及用户研究后，梳理功能架构、设计业务流程、建立用户角色，描述用户故事，分析使用场景，转化为产品Demo，描述业务规则。

此外，分析时会借助思维导图、Visio、场景化故事、用户画像等梳理相关业务。

6、需求评审

需求评审是需求落地过程中很重要的一个环节。需求评审流程主要分为评审前准备、评审中讨论和评审后汇总。

评审前准备：组织需求评审，将需求、原型和文档发给相关人员，并发邮件通知参会时间和会议内容。

评审中讨论：讲解需求背景，描述用户需求，介绍功能模块，讲述业务流程，演示原型Demo，讨论业务规则，记录会议纪要，明确讨论结果，安排开发人力、预估上线时间。

评审后汇总：评审会结束后及时汇总，并发出会议纪要，将评审过程中发现的需求缺陷或补充的业务规则，完善到产品需求文档。

如何成为 AI 时代的高效学习者？——AI 产品经理视角的大模型学习指南

一、AI 时代的竞争本质：效率跃迁中的个人机遇

从产业迭代规律看，AI 驱动的生产效率革命正遵循 “新岗位效率 > 被替代岗位效率” 的底层逻辑，推动社会整体效能提升。但对个体而言，这意味着 “AI 工具掌握速度决定职业竞争力梯度”—— 这一规律与计算机普及期、互联网爆发期、移动互联网红利期完全一致：早半步掌握核心工具的人，将获得指数级的职业发展加速度。

二、一线从业者的十年经验沉淀

作为在头部互联网企业深耕十余年的 AI 产品负责人，我在带领团队落地多个大模型项目的过程中，发现 90% 的从业者面临三大核心困境：

• 知识体系碎片化：海量资料缺乏科学分层，难以构建结构化认知
• 实践场景断层：理论学习与产业需求脱节，缺乏可复用的落地方法论
• 资源获取壁垒：优质学习资源分散在专业社区，非技术背景者难以触达

基于这些洞察，我们系统整理了一套专为 AI 产品经理 / 从业者设计的学习体系，旨在解决 “学什么、怎么学、如何用” 的全链路问题。

三、全维度学习资源矩阵（限时免费开放）

以下资源已通过 CSDN 官方认证，扫码即可领取（无任何附加条件）：

（一）认知基建层：建立行业全景思维

• 《大模型技术演进路线图》思维导图（高清可编辑版）
  ▶ 涵盖预训练模型架构 / 多模态技术 / 提示工程等 12 大核心模块
  ▶ 标注产业应用热点（智能客服 / 内容生成 / 代码辅助等 8 大场景）
• 《AI 产品经理知识图谱》手册
  ▶ 拆解需求分析 - 模型选型 - 项目落地全流程工具链
  ▶ 附 30 + 经典案例的产品设计文档模板

（二）能力提升层：构建实战技能体系

• 系统课程包（120 课时全流程录播）
  ▶ 模块 1：大模型基础（Transformer 原理 / 训练框架解析）
  ▶ 模块 2：产品设计实战（Prompt 优化策略 / API 调用设计）
  ▶ 模块 3：行业应用精讲（金融 / 零售 / 医疗领域解决方案）
• 开源项目实训库
  ▶ 含智能问答系统 / 个性化推荐引擎等 5 个完整项目代码
  ▶ 配套《从 0 到 1 落地指南》（含需求文档 / 技术选型报告）

（三）持续进化层：加入产业交流生态

• 每周技术闭门会（线上直播）：一线大厂 PM 分享最新落地案例
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四、立即行动：抢占 AI 时代的 “认知时差”

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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