大数据与人工智能的效果在真实业务中取决于数据质量、多样性与治理，以及与业务目标绑定的评估与因果验证；当A/B测试与合规到位，常见能带来10%—30%的业务指标提升并实现稳定ROI；平台与算法并非唯一关键，统一特征与MLOps、隐私保护与风险控制、推理成本优化共同决定效果的可持续性与可复用性。