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第三十五章 最小可行性产品（第2页）

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。

好在之前王晓的步步紧逼，让徐磊下定决心反击。

这一过程中，他们重新掌握了“方舟”，也让李昊成为了诺亚科技的大股东。

这就相当于完美承接了徐磊之前的研究成果，也为新公司的产品研发，打下了非常坚实的基础。

徐磊决定立刻行动。

他去隔壁的诺亚科技，召集冯致远和他的新研发团队进行技术落地。

团队很快进入了状态，开始研发并训练“新星智投”AI模型。

徐磊向冯致远讲解了决策树模型的构想，强调了李昊对说的关于数据透明化的重要性。

冯致远迅速理解了这一理念，并带领团队展开工作。

与此同时，李昊也有了新的。

这次，他除了产品开发的参与外，还主动接手了市场推广的重任。

李昊意识到，光靠产品是不够的，必须同时打出声势，才能赢得市场关注。

酒香也怕巷子深。

他首先做的，是利用诺亚科技庞大的数据库，快速整理出市场上现有的类似产品。

李昊将这些产品的核心要素进行了详细分析，特别关注那些已经标准化的解决方案。

他发现，市面上很多类似的产品，要么过于复杂，用户不易上手，要么数据不透明，甚至部分推荐算法是封闭的，无法让用户清楚理解投资决策的背后逻辑。

李昊一边分析着市场竞争，一边在脑海中形成了清晰的市场策略。

除了为用户提供定制化的投资建议外，李昊决定同时推出一系列标准化的组合产品，作为实盘投资的演示。

这些组合的净值表现会定期披露，成为用户了解产品效果的窗口。

“这些标准化组合将帮助我们证明AI模型的实力，并吸引更多潜在客户。而且，每个用户都能清晰地看到，AI是如何通过数据分析和权重分配做出投资决策的。”

同时，李昊意识到一个问题——市场上能跑赢平均收益率的标准组合产品不多。

这让他愈发觉得自己和徐磊的产品如果能解决这个痛点，定会一炮而红。

但问题也随之而来：推广。

他们的产品虽然理念先进、功能强大，但如何让市场真正意识到它的潜力，成了李昊的难题。

“推广才是大问题。”李昊心中一沉。

正当他想着怎么突破这个瓶颈，老皮的声音突然在脑海中响起……

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