本文以业务问题为起点，提出创建人工智能项目的完整方法：通过明确KPI与成功标准构建价值闭环，以数据治理与隐私合规夯实基础，选型适配的云与MLOps平台，确定传统ML与LLM的模型路线，搭建版本化与CI/CD流水线并强化监控与漂移管理，以PoC和A/B测试驱动迭代扩展到规模化，落实AI治理与供应商管理，最终用KPI与TCO度量ROI并规划未来演进。整体策略强调工程化、合规与业务导向，使AI项目低风险落地并可持续运营。

本文系统回答了大创如何做模型设计：先明确目标与范围，选取概念、数学、数据驱动与原型/仿真等模型组合；以设计思维与CRISP-DM为流程骨架，贯穿指标化验证与治理闭环；利用国内外工具与平台做合规、性能与成本的平衡；最终通过原型演示与商业化路径交付成果，并以版本化与资产化支撑持续迭代。核心在于问题导向、验证为王与稳健迭代，确保模型可解释、可复现、可落地。

产品经理启动新项目时，需系统定义愿景与目标，进行详尽用户及市场调研，并合理组建团队与分工。项目计划需细致分解任务和设定里程碑，同时重视需求梳理与功能原型开发。技术方案评估及资源协调帮助保障可实现性，风险管理和利益相关方沟通提升项目应变与协作效率。后续应持续优化，并关注智能化工具、远程协作等趋势带来的新方法论发展，最终提升项目管理效能与产品价值。

系统需求预测是企业数字化转型和项目管理的关键环节，写好需求预测需结合数据分析、业务目标、权威行业趋势与科学方法，采用多元流程、反复验证和团队协作，实现精准可落地的需求预判。高质量文档要求结构严谨、引用权威支撑、动态可调整，建议企业合理采用智能管理工具和行业数据，推动预测的智能化和业务融合。未来系统需求预测将更智能协同，成为企业高质量发展的重要助力。