AI模型指标与产品业务价值：我们该如何更直观地衡量？

各位技术大神、产品同仁们：

最近和我们技术团队沟通AI模型优化进展时，他们分享了很多专业的指标，比如AUC、Precision、Recall、F1 Score，还有各种损失函数（Loss Function）的下降曲线。我能感受到大家为了提升模型性能付出了很多努力，也知道这些指标在技术上确实非常重要。

但作为产品经理，我最关心的问题总是：这些技术上的精进，最终能给我的产品带来什么具体、可感知的业务价值？

我常在想，模型优化后，我们的用户留存率是提高了一个百分点？还是转化率从5%提升到了6%？亦或是推荐系统的精准度提升，让用户在APP内的停留时间增加了多少？再或者，通过自动化、智能化，我们究竟为运营团队节省了多少人力成本或时间成本？

我明白技术优化是一个复杂的过程，但有时候，我希望能找到更直观、更直接的“映射关系”。比如，如果模型A的AUC从0.85提升到0.90，这在业务上通常意味着什么？它能减少多少用户投诉？或者提升多少GMV？

不知道各位有没有遇到过类似的问题？或者有什么好的方法和经验，能够帮助产品经理更好地理解和衡量AI模型优化带来的实际业务影响？有没有一些通用的框架或者最佳实践，来建立这种技术指标与业务价值之间的桥梁？

期待大家能分享一些宝贵的见解和实战经验，帮助我更好地理解和评估AI项目！谢谢大家！