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第566章 需求挖掘方法创新（第3页）

新文仔细听完汇报后，说道：“目前方案制定和初步实施情况总体不错，但各部门还面临不少问题需要解决。

技术研发部针对聊天机器人理解偏差的问题，收集更多模糊需求的案例，进一步优化算法，提高其对复杂需求的理解能力。

集中技术力量攻克VR和AR技术瓶颈，与专业的图形算法团队合作，提升场景渲染和实时交互的性能。

数据分析部与技术研发部协作，优化数据与可视化工具的对接流程，避免类似的数据格式问题。

加强与业务部门的沟通，定期组织联合研讨会，深入解读可视化分析结果，将其准确转化为客户需求。

创意设计部对VR和AR体验内容进行优化，增加趣味性元素，如设置互动游戏、解谜环节等。

加快客户需求社区界面的优化设计，确保简洁易用。

运营部加强社区的安全保障措施，向客户明确说明个人信息保护政策，消除客户的顾虑。

建立完善的需求信息分类和筛选机制，安排专人负责整理和分析社区信息，及时将有价值的需求反馈给其他部门。

各部门密切协作，共同推进需求挖掘方法的创新工作，提高挖掘的效率和准确性。”

随着创新工作的推进，在聊天机器人算法优化方面遇到了难题。

技术研发部负责人焦急地找到新文，说道：“新文，我们收集了大量模糊需求案例来优化聊天机器人算法，但团队成员对于采用哪种优化策略出现了严重分歧。

一部分人认为应该基于深度学习的迁移学习方法，利用已有的相似领域数据来辅助训练；另一部分人则主张通过强化学习，让聊天机器人在与客户的不断交互中自我优化。

两种方法各有优劣，难以抉择。”

新文皱了皱眉头，说道：“组织一次技术研讨会，邀请行业内的人工智能专家参与。

让团队成员充分阐述各自的观点和依据，专家从专业角度给出建议。

同时，进行小规模的实验对比，观察两种方法在实际应用中的效果。

综合各方意见和实验结果，确定最优的优化策略。”

在VR和AR技术突破方面，也出现了问题。

技术研发部另一位负责人苦恼地汇报：“新文，我们与专业图形算法团队合作后，虽然取得了一些进展，但在实现复杂场景实时交互的低延迟方面仍然困难重重。

团队尝试了多种优化算法，但效果都不理想。

而且，由于技术难题的影响，项目预算开始超支，时间进度也大幅落后。”

新文思考片刻后说：“与图形算法团队重新评估项目难度和资源需求，看是否需要增加技术人员或调整项目计划。

同时，关注行业内最新的技术研究成果，寻找可能的突破方向。

对于预算超支问题，财务部介入，对项目费用进行详细审查，严格控制开支。

与合作团队协商，看是否能在保证质量的前提下降低成本。”

在客户需求社区运营方面，同样面临挑战。

运营部负责人忧心忡忡地说：“新文，我们加强了社区的安全保障措施并宣传了个人信息保护政策，但客户活跃度提升仍然不明显。

而且，在建立需求信息分类和筛选机制时，发现不同业务部门对需求信息的分类标准有不同看法，导致机制难以统一建立。”

新文说道：“运营部策划一些更具吸引力的社区活动，如古董知识竞赛、收藏心得分享奖励活动等，提高客户参与度。

对于需求信息分类标准的分歧，组织相关业务部门召开协调会议，以满足客户需求和便于分析应用为原则，共同制定统一的分类标准。”