选择人工智能算法的关键在于以业务目标与合规边界为锚、以数据画像为筛选器，并通过“基线—可解释—复杂模型”的分层迭代实现性能、可控与成本的平衡。先明确任务类型与输出指标，再依据数据规模、标签质量与实时性约束筛选算法族；随后以严谨的评估与A/B测试验证效果，综合考虑精度、延迟、稳定性与公平性；最后在工程与治理框架下完成部署、监控与持续优化。这一方法适用于结构化与非结构化、多模态与生成式等多类场景，可提升落地效率与可信度。