50多家企业问“能不能上个Agent”，往下聊三句就卡住——因为“想用AI”和“能立项”之间隔着七格：一句话需求、痛点场景、频次、现在怎么干、时间多久、数据在哪、错了会怎样。七格填完，拿回去的不是PPT，是直接就能开工的现场证据。这是把“AI冲动”变成可验收需求的最短路径。
前几个月参加AI展会，50多家企业过来问同一个问题：“我们想用AI，能不能上个Agent？”
结果，往下聊三句就卡住了。
家电企业说对账麻烦，但SAP、自研、BI、银行系统各管一块，差异全靠人脑判断。股份制银行说资金管理需要AI，但合规压倒一切，决策链长到让人绝望。还有三类直接过滤：“真需求但AI解决不了”“杀鸡用牛刀”“只是想要个演示”。
最后能立项的，标准只有三条：约束清晰、结果可量化、收益能进报表。
问题是：怎么把“想用AI”变成这三条？
我的答案是「场景卡七格法」。七格填完，你拿回去的不是PPT，是直接就能用的需求。
第一格：一句话需求
不是“我们想用AI”，是“异常订单需要在30分钟内完成归因”。
这一格要回答：用户在什么情况下要完成什么任务。
很多人会直接问“你们需要什么”，得到的答案往往是“提高效率”“降低成本”“智能化升级”——全是废话。
要换个问法才对：
- 上周你做的最烦的一件事是什么？
- 今年哪三件事让你最担心？
- 上个月哪件事让你在会上发过火？
访谈对象不能只找管理层，他们只会说“我们要数字化转型”，但每天干活的人会说“每天下午4点前要手工核对200个订单，错一个就要赔付”。后者才是第一格。
举个例子：某保险公司理赔审核项目，管理者说“希望用AI提升审核效率”，这句话就是一句空话。
但坐到理赔专员旁边一看，现状是每单18分钟、23%的案例需要跨部门确认、全靠经验判断。
第二格：痛点场景是什么
具体角色、具体场景、具体痛点。
不要接受“工作压力大”“流程太复杂”这种表述。要问到“每天下午4点前要手工核对200个订单，错一个就要赔付”这个程度。
再举个例子：银行信贷初审，审核员每天要手动查询4-5个系统，30-45分钟一单，容易出错。痛点不是抽象的“效率低”，是“查完征信系统再查内部风控系统，两边数据不同步，经常要打电话确认”。
在沟通上，就要更细节一些：
- 不问“审批慢不慢”，问“上周有几单卡在哪个环节、等了多久”
- 不问“需不需要智能客服”，问“昨天500个咨询里有多少是重复问题、回答一个要查几个系统”
五个采集源最容易找到真痛点：
- 决策者痛点：开会时反复提、考核里占权重、去年因为这个被处罚
- 工单系统高频重复：一周10次以上、每次30分钟以上的工单
- 一线变通：Excel记录、微信群通知、纸质台账——这些绕过系统的动作往往藏着真需求
- 闲置报表：做了没人看的报表，说明要么需求是假的，要么呈现方式不对
- 已自发用AI的地方：哪些岗位已经在偷偷用ChatGPT、文心一言，他们在解决什么问题
第三格：频次如何
这个问题一周发生几次？一次花多久？出错的后果是什么？
高频重复才值得上AI。一周10次以上的工单、每次30分钟以上的人工操作，这是基本门槛；低频高价值任务（一个月1次但每次损失10万）也值得做，但验收标准要更严，因为测试样本少。
记三个纪律：
1. 记原话不记结论
不是“客户说数据不准”，是“客户原话：上个月有3单显示已发货但仓库没记录，财务对账时发现的”。记原话是因为你的理解可能是错的，回去设计方案时能翻出来对。
2. 记时间戳
每一步花多久、在哪里卡住、什么时候需要等待。不要接受“大概半小时”这种估计，拿秒表计时或者看工单系统的时间戳。
某采购审批流程，管理者说“审批要7天”，但实际观察发现真正审批操作只要2天，剩下5天在等跨系统数据同步。如果没搞清楚这个，AI上线后“从7天缩到3天”会被当成失败，实际上操作时间已经从2天优化到几小时。
3. 记例外
什么情况下这个流程走不通？上个月例外占比多少？例外处理花了多少时间？
主流程AI能跑通，但15%的例外情况要人工兜底，结果用户发现“还是要盯着”，就不用了。
第四格：现在怎么干
坐在旁边看他把整个流程做一遍，记下每一步。
不要问“你们现在怎么做”，要拿最近真实案例从头走一遍流程。嘴上说的流程和实际操作的流程往往不一样。
不是听他们讲，是观察用户如何完成工作：
- 拿到真实文件：不是样例，是上周五刚处理的那份，包括手写备注和涂改痕迹
- 拿到真实输入：不是标准格式，是Excel合并单元格、PDF扫描件、微信截图
- 拿到真实异常：不是“可能会出现XX问题”，是“上个月这3单就是因为XX没处理好”
- 拿到真实产出：不是“应该输出XX”，是“这就是我们交给下一个环节的东西”
观察一线变通：他们绕过系统在做什么？
- Excel记录 → 系统不支持某个字段
- 微信群通知 → 审批流太慢
- 纸质台账 → 权限不够或者系统不稳定
这些变通往往藏着真实需求。
第五格：时间要多久
从触发到完成的端到端时间，不是用户估计的时间。
要区分操作时间和等待时间：
- 30分钟人工操作 vs 2小时等审批
- 18分钟理赔审核 vs 3天等跨部门确认
为什么要区分？
因为AI能优化操作时间，但优化不了组织流程。如果用户的痛点是“等审批”，上AI没用，要改的是审批制度。
记录基线指标：现在人工/规则/旧系统的表现是多少？
第六格：数据在哪里
拿到真实文件、真实输入、真实异常、真实产出。不是“有数据”，是“数据在哪个库、谁有权限、什么格式、质量如何”。
四个检查项：
1. 数据是否存在且可访问？
不是“有数据”，是“每天凌晨3点从CRM同步到数仓，权限在IT部门，申请流程需要2周”。
2. 格式是否规范？
不是“Excel”，是“20%的Excel有合并单元格、15%缺必填字段、8%的日期格式不统一”。
3. 是否有权限？
不是“能拿到”，是“谁有权限、审批流程、合规要求、能不能出网、能不能脱敏”。
4. 是否有历史记录？
不是“有日志”，是“保留90天、字段包含时间戳/操作人/输入/输出/异常标记、日志完整率87%”。
输出一份数据台账：哪些数据在哪个系统、谁有权限、更新频率、数据质量、样例数量、标注情况。这份台账直接决定项目能不能做。
第七格：错了会怎样
边界条件不是推卸责任，是让验收有标准。
一个朋友的欺诈检测项目，漏报成本是8000美元（没识别出的欺诈损失），误报成本是40美元（人工复核一次）。成本比200:1。
这意味着验收标准不是“准确率99%”，而是“在固定人工复核预算下，尽可能提高召回率”。
如果不问清楚错误成本，产品经理会按对称错误设计模型，上线后发现根本不是客户要的东西。
分层验收标准：
- L1致命错误：一票否决。泄露用户隐私、错误转账、误删数据、输出违法内容
- L2严重不达标：核心能力不满足。幻觉率>5%、核心观点准确率<90%、引用错误率>10%
- L3体验问题：可接受但需优化。响应时间>3秒、界面不友好、偶现卡顿
验收标准要前置：不是做完再验收，而是项目启动时就定好。
三个必须明确的点：
- 业务闭环验证：从触发到完成的完整链路能跑通，不是只验证模型准确率
- 客户真实痛点：解决的是第二格“谁在痛”里的问题，不是产品经理自己想象的需求
- ROI评估：收益能进报表，不是“感觉效率提升”，是“每月节省200人时、减少赔付50万、客户投诉下降30%”
七格填完，交付什么
七格填完，“想上Agent”变成了可验收的场景卡。
交付清单：
- 场景说明：七格完整填写，每格都有真实案例支撑
- 数据台账：第六格的详细清单，包括权限、格式、质量
- 权限清单：谁有权限、审批流程、合规要求
- 评估集：第七格L1/L2/L3分层样例，至少50个
- 现场观察表：完整记录，包括时间戳、原话、例外情况
不是PPT，是能直接用来开工的现场证据。
这个方法不保证项目一定成功成功，但至少保证你知道在做什么、为什么做、怎么验收。这是FDE第一次进客户现场最该交付的东西。
本文由 @AI产品经理老猫 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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