新文感激地看着妻子，说道：“谢谢，有你们的理解和支持，我感觉好多了。这对公司的发展太重要了，我得努力做好。”
四个月后，需求挖掘方法创新专项小组向新文汇报详细的创新方案及初步实施情况。
技术研发部负责人说道：“我们成功开发了基于人工智能的聊天机器人，并部署在了公司官网和主要社交媒体平台上。经过大量的训练数据优化，聊天机器人能够识别大部分客户的常见需求表述。但在实际运行过程中，发现对于一些模糊、隐晦的需求表达，聊天机器人的理解还存在偏差，需要进一步优化算法。另外，VR和AR技术的应用开发遇到了技术瓶颈，在实现复杂场景的流畅渲染和实时交互方面存在困难，导致体验式调研的进度受阻。”
数据分析部负责人接着说：“我们经过对比和测试，选择了一款功能强大的大数据可视化分析工具，并成功将公司的客户数据导入。通过可视化分析，我们发现了一些有趣的客户需求趋势，比如特定年龄段客户对不同风格古董的偏好变化。然而，在数据与可视化工具的对接过程中，出现了数据格式不兼容的问题，虽然已经解决，但花费了较多时间。同时，对于可视化分析结果的解读，还需要与业务部门更紧密地合作，确保能准确转化为有价值的需求信息。”
创意设计部负责人说道：“我们完成了VR和AR体验内容的初步设计，包括几个具有代表性的古董历史场景还原和基于现实场景的古董虚拟展示。但在内部测试中，发现体验内容的趣味性不足，难以长时间吸引客户的注意力。对于客户需求社区，我们规划了丰富的功能，如话题讨论、故事分享、需求投票等，但在界面设计上，还需要进一步优化，以提高用户体验。”
运营部负责人说道：“我们成功建立了客户需求社区，并通过一些推广活动吸引了部分客户参与。目前社区内已经有了一些讨论话题，但活跃度还不够高。我们发现客户对于在社区内分享需求有些顾虑，担心个人信息泄露。同时，在整理社区需求信息时，发现信息比较零散，需要建立更有效的分类和筛选机制。”
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。”
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