20、AI产品的价值评估、定制与应用策略

AI产品的价值评估、定制与应用策略

1. AI在网络安全中的应用与UEBA的力量

在当今数字化时代，网络攻击日益猖獗，且常常来自网络内部，还善于隐藏踪迹。不过，借助用于异常检测的先进模式识别技术，人工智能系统能够察觉某些用户的异常行为。用户和实体行为分析（UEBA）便是这样一种强大的技术，它可以汇集所有用户的日常操作及其产生的数据，经过集中分析后，不仅能为单个用户，还能为所有用户提供行为基线，从而更轻松地发现异常或新模式。当出现需要关注的情况时，还能设置触发机制，提醒用户或内部员工。

许多公司由于人力和预算有限，难以有效应对潜在的网络安全风险，这也是网络安全领域迅速采用人工智能的重要原因。在资金和人力不足的情况下，人工智能有机会发挥其优势，为企业保驾护航。

2. AI产品的价值评估指标

2.1 目标与关键成果（OKRs）

为了衡量AI产品的成功，需要从技术和业务层面设定OKRs。通常先选择两到三个目标，每个目标再设定三到五个关键成果。以AI网络安全产品为例，目标可能是降低欺诈检测算法的误报率，关键成果则是产品为实现该目标所取得的具体成效。这些OKRs应按季度设定，并经常参考，以确保产品在每个版本的开发中都能聚焦核心目标。新的OKRs会在产品规划会议中根据路线图、客户反馈、市场需求以及领导层的目标来确定，以确保产品目标与市场需求相契合。

2.2 关键绩效指标（KPIs）

KPIs是更通用的指标，且会随着新指标的发现而不断增加。常见的KPIs包括衡量客户或员工满意度、时间或准确性、成本效益或投资回报率等。以下是一些有助于维护AI基础设施健康和进展的常见KPIs：
| KPI名称 |