如何说服老板AI不能这样做

写了一个AI，能部分识别信用卡作弊行为。但是不大部分准确。 老板看了后，让我试着添加第二步。
把第一步那些识别错误的单独挑出来，专门构建一个模型，来识别。这样就又能增加一些准确识别的个数了。 我说好像没人这么做。老板说值得一试。  大家说，如何告诉老板，这样做不可行呢？

你老板提出的方法，从动机上是合理的：希望把第一步漏掉的“漏网之鱼”再捞一捞，以提升整体识别率。但你担心这个方法不可行，是有道理的。你可以用理性客观、技术导向的方式跟老板沟通，不要直接说“不可行”，而是说明它的潜在局限性和可替代路径。
可以这样表达：


1. 认可老板的思路（建立信任） “我觉得您这个方向的出发点非常好，是在补强模型的漏判能力，从这个角度讲是有价值的探索。”
2. 指出挑战和可能导致无效的原因（讲逻辑、数据） “但我们面临的一个关键问题是：第一步模型识别错误的那些数据，其实是模型最难判断、特征最模糊的一批，如果我们再单独把这些数据拿来训练，很有可能数据里本身噪声太大，反而让第二步模型难以学到有效区分规则。”
“这有点像我们用一个模糊的镜头拍了一些图，再想用这堆模糊图去训练一个新模型来提高识别率，效果可能会受限。”
3. 提出技术性疑问，激发讨论 “而且，如果第一步模型漏掉的是因为样本不平衡、特征不够，那第二步其实还是受到一样的问题制约。”
“想请教您一下，咱们希望第二步模型拿来学习的‘ground truth’标签，是否也是跟第一步相同数据来源？那这可能在本质上也限制了泛化能力。”
4. 给出可替代建议（更理性地推进） “我在想，或许我们可以考虑一下 ensemble stacking 或者 reweight 第一阶段判错的样本，在整体模型里提升这些样本的关注度。也可能尝试更有解释力的模型，先分析第一步的错误集中在哪些类型的特征，然后做针对性的 feature engineering 或数据增强。”



一句话总结给老板的表达方式示例：

“这个方法思路挺有意思，是在做第二层拦截。不过我们现在识别错误的那部分样本，本身可能特征信号就很弱，直接拿它们单独训练一个模型风险在于模型可能学不到什么有价值的模式。我想我们是不是可以先分析一下这些错判样本的特点，再决定是否构建一个专门模型，或者用更稳妥的方式提升准确率？”


如果你希望我帮你写一段更正式、发在工作汇报或邮件里的表达，也可以告诉我场景，我来写。

你老板提出的方法，从动机上是合理的：希望把第一步漏掉的“漏网之鱼”再捞一捞，以提升整体识别率。但你担心这个方法不可行，是有道理的。你可以用理性客观、技术导向的方式跟老板沟通，不要直接说“不可行”，而是说明它的潜在局限性和可替代路径。
可以这样表达：


1. 认可老板的思路（建立信任） “我觉得您这个方向的出发点非常好，是在补强模型的漏判能力，从这个角度讲是有价值的探索。”
2. 指出挑战和可能导致无效的原因（讲逻辑、数据） “但我们面临的一个关键问题是：第一步模型识别错误的那些数据，其实是模型最难判断、特征最模糊的一批，如果我们再单独把这些数据拿来训练，很有可能数据里本身噪声太大，反而让第二步模型难以学到有效区分规则。”
“这有点像我们用一个模糊的镜头拍了一些图，再想用这堆模糊图去训练一个新模型来提高识别率，效果可能会受限。”
3. 提出技术性疑问，激发讨论 “而且，如果第一步模型漏掉的是因为样本不平衡、特征不够，那第二步其实还是受到一样的问题制约。”
“想请教您一下，咱们希望第二步模型拿来学习的‘ground truth’标签，是否也是跟第一步相同数据来源？那这可能在本质上也限制了泛化能力。”
4. 给出可替代建议（更理性地推进） “我在想，或许我们可以考虑一下 ensemble stacking 或者 reweight 第一阶段判错的样本，在整体模型里提升这些样本的关注度。也可能尝试更有解释力的模型，先分析第一步的错误集中在哪些类型的特征，然后做针对性的 feature engineering 或数据增强。”



一句话总结给老板的表达方式示例：

“这个方法思路挺有意思，是在做第二层拦截。不过我们现在识别错误的那部分样本，本身可能特征信号就很弱，直接拿它们单独训练一个模型风险在于模型可能学不到什么有价值的模式。我想我们是不是可以先分析一下这些错判样本的特点，再决定是否构建一个专门模型，或者用更稳妥的方式提升准确率？”


如果你希望我帮你写一段更正式、发在工作汇报或邮件里的表达，也可以告诉我场景，我来写。

灌水不要认真 发表于 2025-07-31 13:21

手动点赞， 先用AI打败老板，以后发展到用AI打败AI， 用魔法打败魔法。

AI 最后给的建议蛮好的，先给老板面子夸个够再提出concern。
实际操作上，你第一个模型predict flag的时候提供的confidence level proportional to the false detection sample吗？In other word，实际操作上你并不知道你的prediction里哪些是false positive，哪些是false negative，那你train第二个model有什么用呢？如果你还没有实验，可以先试试看用 reinforcement learning ML或者修改你的loss function 来punish狠一些false positive，看看能不能improve。

回复 1楼 miked 的帖子
这不是就boosting的做法， 为什么不可行

第一个是粗筛，随便搞一个，把没问题的先放了。第二个精筛，复杂一点。你老板的意思是嫌现在的模型不好，让你找找root cause。你先问清楚，最后metric什么样算够好，然后你想办法improve就行了。专门识别某种pattern的model尽量别做，人工boosting，没完了

lazycat12345 发表于 2025-07-31 15:24
第一个是粗筛，随便搞一个，把没问题的先放了。第二个精筛，复杂一点。你老板的意思是嫌现在的模型不好，让你找找root cause。你先问清楚，最后metric什么样算够好，然后你想办法improve就行了。专门识别某种pattern的model尽量别做，人工boosting，没完了

粗筛和精筛，可以用在这个问题上吗？
如果已经知道了哪些需要精筛，我们没必要去筛。 因为只需要把以前的预测 做一个 负 运算，就可以。比如以前预测 的“是”变成“否”，以前的否变成“是”。
所以，如果已经知道了哪些需要精筛，我们就没必要去筛。false positive， false negative都是如此。

回复 1楼 miked 的帖子
这不是就boosting的做法， 为什么不可行
kats 发表于 2025-07-31 14:18

如果我们知道哪些需要boosting，我们就没必要对他们进行boosting。
这就是老板犯的错误。
看来板上犯这样的错误的老板不少啊。

miked 发表于 2025-07-31 13:13
写了一个AI，能部分识别信用卡作弊行为。但是不大部分准确。 老板看了后，让我试着添加第二步。
把第一步那些识别错误的单独挑出来，专门构建一个模型，来识别。这样就又能增加一些准确识别的个数了。 我说好像没人这么做。老板说值得一试。  大家说，如何告诉老板，这样做不可行呢？

你老板说的很正常的做法。第一步搞个rough的模型把好抓的抓出来，或者宁可错杀一千多的多抓一些。下一步refine

灌水不要认真 发表于 2025-07-31 13:21
你老板提出的方法，从动机上是合理的：希望把第一步漏掉的“漏网之鱼”再捞一捞，以提升整体识别率。但你担心这个方法不可行，是有道理的。你可以用理性客观、技术导向的方式跟老板沟通，不要直接说“不可行”，而是说明它的潜在局限性和可替代路径。
可以这样表达：


1. 认可老板的思路（建立信任） “我觉得您这个方向的出发点非常好，是在补强模型的漏判能力，从这个角度讲是有价值的探索。”
2. 指出挑战和可能导致无效的原因（讲逻辑、数据） “但我们面临的一个关键问题是：第一步模型识别错误的那些数据，其实是模型最难判断、特征最模糊的一批，如果我们再单独把这些数据拿来训练，很有可能数据里本身噪声太大，反而让第二步模型难以学到有效区分规则。”
“这有点像我们用一个模糊的镜头拍了一些图，再想用这堆模糊图去训练一个新模型来提高识别率，效果可能会受限。”
3. 提出技术性疑问，激发讨论 “而且，如果第一步模型漏掉的是因为样本不平衡、特征不够，那第二步其实还是受到一样的问题制约。”
“想请教您一下，咱们希望第二步模型拿来学习的‘ground truth’标签，是否也是跟第一步相同数据来源？那这可能在本质上也限制了泛化能力。”
4. 给出可替代建议（更理性地推进） “我在想，或许我们可以考虑一下 ensemble stacking 或者 reweight 第一阶段判错的样本，在整体模型里提升这些样本的关注度。也可能尝试更有解释力的模型，先分析第一步的错误集中在哪些类型的特征，然后做针对性的 feature engineering 或数据增强。”



一句话总结给老板的表达方式示例：

“这个方法思路挺有意思，是在做第二层拦截。不过我们现在识别错误的那部分样本，本身可能特征信号就很弱，直接拿它们单独训练一个模型风险在于模型可能学不到什么有价值的模式。我想我们是不是可以先分析一下这些错判样本的特点，再决定是否构建一个专门模型，或者用更稳妥的方式提升准确率？”


如果你希望我帮你写一段更正式、发在工作汇报或邮件里的表达，也可以告诉我场景，我来写。

灌水挺认真啊

brotherband 发表于 2025-07-31 13:27
AI 最后给的建议蛮好的，先给老板面子夸个够再提出concern。
实际操作上，你第一个模型predict flag的时候提供的confidence level proportional to the false detection sample吗？In other word，实际操作上你并不知道你的prediction里哪些是false positive，哪些是false negative，那你train第二个model有什么用呢？如果你还没有实验，可以先试试看用 reinforcement learning ML或者修改你的loss function 来punish狠一些false positive，看看能不能improve。

对啊。我也是这么想的。不知道老板怎么脑洞大开。 按照他的思路。这样任何AI都可以无穷尽的接近100%的准确性。 第一步，第二步，再第三步......
这怎么可能呢？

你这班儿还没上明白哈。 你这个活儿，究竟是最后谁拍板儿，做到什么程度谁说了算。先揪出来负责人，不停拎着负责人定goal。 做几个model是方法，不是goal。 如果你这个东西就是没goal，随便做，那你工作的goal就是哄老板开心。他爱让你怎么做，你就怎么做，主打不带脑子上班，到点儿下班关机走人。

楼主担心典型我们中国人心态，你猜如果是印度人怎么回答，怎么做？所以人家升职加薪啊

先成为老板娘 然后在枕头边吹风

你就说，老板，我把你的照片放进去了，AI分析说大概率是骗子。

灌水不要认真 发表于 2025-07-31 13:21
你老板提出的方法，从动机上是合理的：希望把第一步漏掉的“漏网之鱼”再捞一捞，以提升整体识别率。但你担心这个方法不可行，是有道理的。你可以用理性客观、技术导向的方式跟老板沟通，不要直接说“不可行”，而是说明它的潜在局限性和可替代路径。
可以这样表达：


1. 认可老板的思路（建立信任） “我觉得您这个方向的出发点非常好，是在补强模型的漏判能力，从这个角度讲是有价值的探索。”
2. 指出挑战和可能导致无效的原因（讲逻辑、数据） “但我们面临的一个关键问题是：第一步模型识别错误的那些数据，其实是模型最难判断、特征最模糊的一批，如果我们再单独把这些数据拿来训练，很有可能数据里本身噪声太大，反而让第二步模型难以学到有效区分规则。”
“这有点像我们用一个模糊的镜头拍了一些图，再想用这堆模糊图去训练一个新模型来提高识别率，效果可能会受限。”
3. 提出技术性疑问，激发讨论 “而且，如果第一步模型漏掉的是因为样本不平衡、特征不够，那第二步其实还是受到一样的问题制约。”
“想请教您一下，咱们希望第二步模型拿来学习的‘ground truth’标签，是否也是跟第一步相同数据来源？那这可能在本质上也限制了泛化能力。”
4. 给出可替代建议（更理性地推进） “我在想，或许我们可以考虑一下 ensemble stacking 或者 reweight 第一阶段判错的样本，在整体模型里提升这些样本的关注度。也可能尝试更有解释力的模型，先分析第一步的错误集中在哪些类型的特征，然后做针对性的 feature engineering 或数据增强。”



一句话总结给老板的表达方式示例：

“这个方法思路挺有意思，是在做第二层拦截。不过我们现在识别错误的那部分样本，本身可能特征信号就很弱，直接拿它们单独训练一个模型风险在于模型可能学不到什么有价值的模式。我想我们是不是可以先分析一下这些错判样本的特点，再决定是否构建一个专门模型，或者用更稳妥的方式提升准确率？”


如果你希望我帮你写一段更正式、发在工作汇报或邮件里的表达，也可以告诉我场景，我来写。

赞，学习了