ML 立项风险说服法

她给出的具体话术结构分两步：

1. 用"相邻产品的先例"去类比降险（de-risk）：找到公司内部已经成功的、"当初看起来也很疯狂"的 AI 首发项目（AI-first 的产品或功能），向管理层说："这个曾经看起来疯狂的东西，其实是这样运作起来的；我现在提议的方案和它非常类似。" 用已验证的相邻案例，让一个新的不确定性提案显得不那么孤立、不那么像"凭空一跳"。
2. 附带一个具体的应急/回滚方案（contingency plan）：明确说明"如果这个不成功，回滚方案是什么，最坏情况下的负面影响上限是多少"——把下行风险讲清楚、讲小,让决策者更容易点头。

她补充了一个组织层面的因素：你在这家公司积累的信任越多、公司文化对失败的容忍度越高，这类大胆提案就越容易获批——这不是一次性话术能解决的，而是长期积累的结果。