这两年，“AI Native”几乎成了科技圈里带点光环的热词。
不少产品只要接入了大模型，就会迫不及待地对外宣称：
“我们是AI Native架构。” |
但如果你真正深入过产品设计的一线，很快就会遇到一个更现实、更扎心的问题：
是不是所有场景，都值得用AI Native？
答案其实很直接：不是。
甚至可以说得更绝对一点：
大多数场景，用AI Native可能是“错误决策”。 |
不聊空洞的概念，也不画遥远的趋势，只聚焦一个最实际的问题：
👉 在什么业务场景下，你“应该”用AI Native？
一、先说一个常见误区：把“能用AI”当成“应该用AI”
很多团队在做AI产品时，都会有一个天然的冲动，总在反复追问自己：
• 这个功能，能不能用大模型做？
• 这个环节，能不能让AI参与决策？
• 能不能做成Agent，实现全自动化？
但这种冲动背后，往往忽略了AI隐藏的成本结构——这些成本，才是决定“该不该用”的关键：
• 每一次AI调用，都要付出实实在在的token成本，调用越多，成本越高；
• 每一次AI推理，都会产生一定的延迟，影响用户体验或业务效率；
• 每一次AI输出，都存在不确定性，无法保证100%准确，可能引发后续风险。
所以，问题的核心从来不是：
“AI能不能做？” |
而是：
“AI做这件事，是否比传统方式更值得？” |
二、三类“值得用AI Native”的场景
如果一个业务场景，同时具备以下特征，那么AI Native往往是合理的选择，甚至是必要的选择。
1️⃣ 规则无法穷尽
有一类业务问题，你做着做着就会陷入绝望：
• 业务规则越写越多，多到后期根本无法维护；
• 边界情况层出不穷，总有你没考虑到的例外；
• 每修改一次旧规则，就可能引入新的问题，陷入“越改越乱”的循环。
举几个典型例子：
• 发票拆分合并（虐死人的订单规则，千差万别）；
• 企业风险分析（科技是进步的，世界是变化的，规则也是）；
• 合同与发票的匹配关系（合同条款、发票信息的表述灵活，无固定规则）。
这些问题的共同点很明显：
无法穷举所有规则 |
甚至可以说：
问题本身是“开放世界”的，没有固定的标准答案和边界。 |
在这种情况下，继续堆砌规则，只会让成本越来越高，而效果却越来越差。
👉 这类场景，本质上更适合：
用“推理”替代“规则” |
而这，正是AI Native最核心的能力所在。
现在大厂们在竞相重构AI原生的CRM系统，那么，CRM系统为何特别适合用AI 原生？
不是“CRM适合AI Native”，而是“传统CRM本身就有结构性缺陷”，是被AI重构的优先级极高的一类系统。 |
2️⃣ 输入不是“字段”，而是“内容”的场景
传统系统最擅长处理的，是结构化的输入，比如：
• 明确的金额数字；
• 标准的日期格式；
• 固定的编号代码。
但在现实业务中，越来越多的输入是“非结构化”的内容，比如：
• 扫描件或PDF格式的合同；
• 不同版式的发票图片；
• 员工手写或自由编辑的报销说明；
• 杂乱无章的邮件或内部聊天记录。
这些内容有一个共同特点：
必须先“理解”，才能“处理” |
如果你强行把这些非结构化内容，拆解成传统系统能处理的结构化字段，会面临两个问题：
• 转化成本极高，需要大量人工或复杂工程适配；
• 信息损失严重，很多关键语义会被遗漏。
👉 更合理的方式是：
让系统先理解语义，再进行判断和处理 |
这类问题，本质上就是AI Native的主场，传统方案很难与之抗衡。
3️⃣ 决策依赖“上下文”的场景
还有一类问题，单看单点数据，完全没问题：
• 一张发票的金额，单独看是合理的；
• 一笔交易的形式，单独看是正常的。
但一旦把这些数据放到更大的上下文、更广阔的范围里，异常就会暴露出来：
• 同一供应商，短期内突然开具大量发票，且金额集中；
• 某笔交易的金额，在整体数据分布中处于异常区间；
• 当前交易行为，与该用户或企业的历史行为严重不一致。
这类问题的关键的是：
判断依赖“关系”和“上下文”，而非单一数据点 |
这些在传统风控中，对应的是：
• 特征工程（Feature Engineering）
• 变量组合（Feature Cross）
• 模型训练（LR / XGBoost / 深度学习）
你必须先定义：
• 用哪些特征
• 如何构造特征
• 哪些关系重要
👉 这时候，AI的优势就凸显出来了：
• 不需要预定义特征；
• 可以处理“未见过的问题”
• 天然具备“推理链”
• 可以动态组合信息
三、三类“不该用AI Native”的场景（更重要）
如果你只盯着“适合用AI的场景”，很容易陷入“为了用AI而用AI”的误区。
真正拉开产品能力差距的，是你是否清楚——
哪些地方，绝对不该用AI。 |
❌ 1️⃣ 有标准答案的场景
这类场景的典型例子的：
• 发票的合规校验（比如发票的真伪判断）；
• 表单必填字段的检查（比如是否漏填姓名、电话）；
• 精准的金额计算（比如报销金额汇总、税费核算）。
这些问题的特点非常明确：
• 规则清晰明确，没有任何歧义；
• 有唯一的标准答案，能做到100%正确。
👉 在这里使用AI，完全是“画蛇添足”：
• 不会让结果更准确，反而可能出现AI误判；
• 会增加不必要的token成本，让业务更贵；
• 还可能因为AI的不确定性，引发不必要的风险。
一句话总结：
能用确定性规则解决的问题，不要引入概率性的AI系统。 |
❌ 2️⃣ 高频、低价值的场景
这类场景的典型例子：
• 每天几十万次的基础发票查验（仅判断发票真伪，规则固定）；
• 批量处理标准化的结构化数据（比如将Excel数据导入系统）。
这类场景的核心问题在于：
• AI调用成本是线性增长的——调用次数越多，成本越高，长期下来是不小的开支；
• 业务收益却非常有限，用传统方案就能达到同样的效果。
👉 这种场景的最优解是：
工程优化，而不是智能化。 |
用更高效的工程逻辑优化流程，远比用AI更划算、更稳定。
❌ 3️⃣ 强合规、强责任场景
这类场景的典型例子：
• 税务处罚的判断（直接关系到企业和个人的权益，需绝对严谨）；
• 法律责任的认定（涉及司法公正，需可追溯、可解释）。
这些场景对系统的要求极高，必须满足：
• 可解释：每一个决策都能说清理由，有明确的依据；
• 可审计：决策过程可追溯、可复盘，能应对合规检查；
• 可复现：在相同输入下，必须给出相同的输出，没有不确定性。
而AI天然存在一个致命缺陷：
• 输出不稳定，相同输入可能出现不同结果；
• 推理过程“黑箱”化，无法完全还原，难以解释。
👉 所以更合理的方式是：
AI辅助判断，人或规则做最终决策。 |
让AI帮忙筛选信息、提供参考，但最终的决策权，必须交给可追溯、可负责的人或明确的规则。
\(_o_)/歪个楼：个人观点，很多岗位不会因为AI消失，但会因为AI“分层”：低端被替代，高端被放大。未来不是“有没有这个岗位”，而是“你是被AI替代的那一类，还是用AI放大的那一类”。其他行业应同理。
四、一套可以落地的判断方法
如果你正在做产品决策，纠结要不要用AI Native，可以用一个简单但实用的逻辑来判断，不用再凭感觉拍板。
👉 一个“适用度公式”
适用度 = （复杂度 × 不确定性 × 语义依赖） ÷ （调用频次 × 成本敏感度） |
你可以这样通俗理解这个公式：
越适合AI的因素（分子越大，越值得用）：
• 复杂度高：业务逻辑复杂，规则难写、难维护；
• 不确定性高：存在大量灰区，没有固定标准答案；
• 强语义依赖：需要系统理解非结构化内容的语义。
越不适合AI的因素（分母越大，越不该用）：
• 调用频次高：每天调用次数多，线性成本会很高；
• 成本敏感：对业务成本控制严格，无法承担AI的调用开销。
一个直观结论
• 低频 + 高复杂 → 适合AI Native（分子大、分母小，适用度高）；
• 高频 + 简单 → 用传统方案（分子小、分母大，适用度低）。
五、真正可落地的方案：分层，而不是替代
现实业务中，最优的架构几乎都不是“全AI”或“无AI”的极端选择，而是分层使用AI。
一个典型结构
这样做的好处
• 大部分简单请求，都走规则层的低成本路径，控制整体开销；
• 规则无法覆盖的复杂问题，交给AI层兜底解决，保证业务效果；
• 既控制了整体成本，又能保持系统的稳定性和可靠性。
用规则解决规模问题，用AI解决复杂问题。 |
六、回到本质：AI Native到底解决什么问题？
很多人会把AI Native理解为一种“更高级、更酷炫的技术架构”，觉得用了AI Native，产品就升级了。
但从产品价值的角度看，它解决的其实只有一件事：
当规则无法覆盖现实世界的复杂场景时，让系统具备“类人”的判断能力。 |
所以，你可以用一句非常实用的话，作为自己判断是否用AI Native的核心标准：
如果这个问题可以写成稳定规则，就不要用AI；如果你不得不“像人一样思考”，才用AI。 |
七、最后的碎碎念
很多AI项目的失败，并不是因为技术不够先进，也不是因为团队能力不行，而是因为把AI用在了不该用的地方。
真正成熟的产品，从来不是“用最多的AI”来彰显技术实力，而是：在最关键的地方，用对AI。
这才是AI 真正的价值所在。
附：其他场景
（AI生成）
|（注：文档部分内容可能由 AI 生成)
