金融AI产品的合规审核智能化之路，远比想象的复杂。当团队试图用3个月打造MVP时，从需求调研到架构设计步步惊心：用户给出的功能清单背后是未被识别的深层痛点，历史工具的失败案例揭示了数据验证的关键性，而访谈信息的结构化提炼则直接决定了产品生死。本文将揭示从"功能堆砌"到"精准狙击"的蜕变过程，以及AI产品需求分析中不可忽视的铁三角——用户痛点×数据可获得性×技术可行性。