牛透社消息，数据科学行业针对预测性 AI 部署效能争议达成共识。

当前行业普遍存在技术指标与商业价值脱节的系统性难题，数据科学家虽承认业务指标优先级，但实操仍过度聚焦模型准确率等技术参数。关键痛点集中在误报成本、漏报成本、成本修正因子、决策边界四个动态商业参数的价值量化不确定性。

企业需建立商业场景动态认知框架，通过不确定性压力测试与跨职能对话，显性化机器学习模型的业务价值。决策层深度参与价值判断过程被视作破局关键。