2026軟考智能分析師需求分析案例題解析第1題（30分）背景：某中型制造企業(yè)位于珠三角地區(qū)，計劃引入智能制造系統(tǒng)以提高生產(chǎn)效率。該企業(yè)目前采用傳統(tǒng)人工分揀模式，存在分揀錯誤率高、人力成本高、響應速度慢等問題。企業(yè)IT部門決定聘請智能分析師進行需求調研，設計解決方案。任務：作為智能分析師，需完成以下需求分析工作：1.目標識別：分析企業(yè)提出的核心痛點，明確智能系統(tǒng)的建設目標。2.需求調研：設計至少三種調研方法，收集生產(chǎn)、物流、質檢等環(huán)節(jié)的需求。3.數(shù)據(jù)需求：列出系統(tǒng)需采集的關鍵數(shù)據(jù)類型及來源，說明數(shù)據(jù)治理要求。4.非功能性需求：定義系統(tǒng)的響應時間、穩(wěn)定性、安全性等要求。要求：用文字描述需求分析過程，包括調研方法、數(shù)據(jù)清單、需求優(yōu)先級排序（高、中、低）。第2題（40分）背景：某三甲醫(yī)院位于長三角地區(qū)，需優(yōu)化掛號與就診流程。醫(yī)院現(xiàn)有系統(tǒng)功能冗余但數(shù)據(jù)分散，掛號排隊時間長、醫(yī)生信息更新不及時、患者反饋差。醫(yī)院管理層希望引入AI智能導診系統(tǒng)，提升服務效率。任務：作為智能分析師，需完成以下工作：1.用戶畫像：分析三類典型用戶（患者、醫(yī)生、管理人員）的核心需求。2.用例設計：設計至少三個核心用例（如智能分診、在線復診、報表分析）。3.業(yè)務流程重構：對比現(xiàn)有流程，提出優(yōu)化方案并繪制流程圖（文字描述即可）。4.技術可行性評估：列舉至少三種AI技術（如NLP、圖像識別、機器學習）的適用場景及挑戰(zhàn)。要求：用例需標注前置條件與后置條件，技術方案需說明具體應用場景。第3題（30分）背景：某跨境電商平臺計劃在東南亞市場推廣智能客服系統(tǒng)?，F(xiàn)有客服團隊依賴人工響應，存在語言障礙（覆蓋英語、印尼語、馬來語等）、處理效率低、投訴率高的問題。企業(yè)希望引入多語言AI客服，降低成本并提升用戶體驗。任務：作為智能分析師，需完成以下工作：1.需求沖突分析：指出多語言場景下的需求沖突（如文化差異、政策限制）。2.功能需求：設計AI客服的核心功能（如自動翻譯、意圖識別、知識庫管理）。3.數(shù)據(jù)安全需求：說明用戶隱私保護的具體措施（如GDPR合規(guī)要求）。4.驗收標準：制定AI客服上線后的量化驗收指標（如響應準確率、用戶滿意度）。要求：需求需按優(yōu)先級排序，驗收標準需明確數(shù)值范圍。答案與解析第1題（30分）答案與解析1.目標識別-痛點：傳統(tǒng)分揀模式錯誤率高（>5%）、人力成本占生產(chǎn)總成本>20%、訂單響應周期>30分鐘。-目標：通過智能分揀系統(tǒng)降低錯誤率至0.5%以下，縮短響應周期至10分鐘內，節(jié)省人力成本15%。2.需求調研方法-現(xiàn)場訪談：與生產(chǎn)線、質檢部門、管理層各10人訪談，了解實際操作流程。-問卷調查：向一線員工發(fā)放200份問卷，收集效率、錯誤率等量化數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)埋點：分析現(xiàn)有系統(tǒng)日志，識別高頻操作瓶頸。3.數(shù)據(jù)需求|數(shù)據(jù)類型|來源|治理要求||--||||產(chǎn)品SKU信息|ERP系統(tǒng)|唯一性校驗||分揀設備位置坐標|IoT傳感器|實時同步頻率≥10Hz||員工操作日志|工業(yè)控制系統(tǒng)|加密存儲，訪問權限控制|4.非功能性需求-響應時間：分揀指令處理時間≤5秒。-穩(wěn)定性：系統(tǒng)可用率≥99.9%。-安全性：符合ISO27001標準，防止數(shù)據(jù)泄露。優(yōu)先級排序-高：錯誤率降低、響應時間縮短。-中：數(shù)據(jù)采集與治理。-低：界面友好性。解析：需求分析需結合制造業(yè)特點，重點關注數(shù)據(jù)采集的實時性與準確性，而非功能性需求需符合工業(yè)級標準。第2題（40分）答案與解析1.用戶畫像|用戶類型|核心需求||--|||患者|多語言導診、排隊時間預估、電子病歷查看||醫(yī)生|智能排班、實時患者反饋、診斷輔助||管理人員|統(tǒng)計報表、資源分配優(yōu)化、合規(guī)監(jiān)控|2.用例設計-智能分診：-前置條件：患者輸入癥狀。-后置條件：系統(tǒng)推薦科室及醫(yī)生。-在線復診：-前置條件：患者綁定電子病歷。-后置條件：醫(yī)生遠程開具處方。-報表分析：-前置條件：系統(tǒng)采集就診數(shù)據(jù)。-后置條件：生成科室、時段等維度分析報表。3.業(yè)務流程重構|現(xiàn)有流程|優(yōu)化方案||--|||人工掛號→排隊→就診|AI導診→自助取號→電子候診||紙質病歷傳遞|云病歷實時同步|4.技術可行性評估-NLP：用于多語言分診（挑戰(zhàn)：醫(yī)療術語歧義）。-圖像識別：用于身份證識別（挑戰(zhàn)：東南亞證件格式多樣）。-機器學習：用于就診預測（挑戰(zhàn)：需大量歷史數(shù)據(jù)）。解析：醫(yī)療場景需兼顧技術先進性與政策合規(guī)性，優(yōu)先解決高頻痛點（如排隊）。第3題（30分）答案與解析1.需求沖突分析-文化差異：如印尼語敬語系統(tǒng)需區(qū)分患者年齡。-政策限制：GDPR要求需匿名化處理用戶語音數(shù)據(jù)。2.功能需求-自動翻譯：支持英語→印尼語/馬來語雙向轉換（準確率≥95%）。-意圖識別：區(qū)分咨詢類（如用藥）、投訴類（如退換貨）。-知識庫管理：動態(tài)更新藥物禁忌、醫(yī)保政策。3.數(shù)據(jù)安全需求-加密傳輸：使用TLS1.3協(xié)議。-匿名化處理：語音數(shù)據(jù)脫敏后再訓練模型。4