这个功能是一个非常常见的体验优化的功能，然而这位同学质疑的是，相比较于直接获得的收益，功能实现的成本是否很高？
你说明星语音提醒和一般的语音提醒对于实际业务指标会有多许可证大的差距？会在多大程度上有利于整个花呗还款率？在这么一个很难量化收益、只是在体验层面有所提升的地方去这么做，投入产出比是否太低了？公司
高德地图的语音异常丰富
其实在一些影响很小的细节层面投入大资源也不是最奢侈的，更加奢侈的是什么呢？
是它们在同时进行着很多同样目标的产品和运营方案。
比如说拼多多的运营策略为什么这么有效，很重要的原因是它们内部在同时进行着几十甚至上百个不同的策略来实验，从中挑选出最有效的策略方案；字节同样如此，通过A/B 测试同时在实验着不同的方案。
在这些业务里面，不仅有足够的产品和技术的冗余，还有大量其它的资源可以密集的调动，生生把一个纯智力密集型工作变成了更偏资本/劳动密集型——在数据驱动下，通过A/B 测试等方式来挑选最佳的决策，这个时候只需要有足够的人力和资源来做出并执行方案。
资源大的好处显而易见，比如大厂说出成绩的概率相对也比较高，但也并不是只有好处。
第一，资源越大往往推动阻力也越大人力资源。
权利和责任是对等的，如果需要调动这么多的资源，那么承担的责任和压力也就越大，除了你本身承担责任之外，你的领导专业其实也一样。
这个时候，如何向上管理，说服领导支持是第一道难关。
获得领导支持之后，就是如何进行项目的推动。使用的资源越大，往往协调调动的难度也越大，更何况很多大项目需要跨部门协同，甚至需要财务支持等，对于资源整合和推动提出了更高的要求。
第二，资源依赖下的诅咒。
大家在决策的时候，因为限制条件不同，其实决策的难度是不同的，对于地址人做决策的锻炼也是不同的。
在大厂，你可以在还款语音提醒上签很多明星来录语音包来提升用户体验，但是在小厂，这个策略可能就要被直接pass了。
资源越多，意味着可选择越多，甚至也意味着单个试错对于项目失败的风险越代办低。
像很多大厂，有这么多产品运营和技术，可以同时开展很多个策略。
有时候实验一个idea不用那么慎重，做出来用A/B 测试试一试，如果效果不好，为这个方人力资源部案付出的资源作废，但是浪费也就浪费了。
在这种情况下，个体决策的风险被整体削弱，但同时也意味着个体决策的重要性也如此。反许可证正有很多方案，反正最终数据决策，哪个数据表现好用哪个。
其实单纯说这点的话（只是单论这点，不包括其它），对于个体成长并不是好事情，所以大厂的螺丝钉感才会那人力资源么强，流水线上的工人可替代性太强了。
所以从个人的角度，资源少的同学不用过多羡慕。
资源少的好坏正好跟资源多反过来。
资源少的同学做决策的质量要求高，在这种情况下，应该要如何去更好地做决策呢代办？
1）首先就是更加慎重地去评估方案的可行性。
小厂因为资源有限，因为要追求高效率低成本，尤其是对于创业公司来说，容错性会更差，否则是没办法躲地址得过巨头的围剿的，所以对于决策的质量要求是更高的大厂。
在大厂，很多时候做决策可以先不用考虑限制条件，但是在创业公司却不行，往往在评估方案价值的时候就要同时考虑成本问题，根据现人力资源部有条件去做出有限的选择。
这就倒逼着要求去寻找、挖掘业务价值更高的需求和运营去做，更加逼近核心的业务价值，更加可以用具体的、可衡量的业务指标去反馈。
2）提升资源的利用效率，同样的资源，利用效率更高。
提高资源的利用效率其实并不容易，首先要更加合理地评估资源，然后想办法更好的改善资源，公司对于资源属性、特质等会有更深入的理解和运用。
比如说技术的水平如何，成长性怎么样，这个需求完成的时间多久？如何去调动它们更高效的完成？
所以，能够在资源少的情况下，仍然做出成绩的人专业往往也是能力更强的。
另一方面，由奢入俭难，由俭入奢易，在这样条件下锻炼出来的能力，到了大资源的环境下相对可以更快的适应，更有效率地使用资源；而原先在大资源的环境，一下子换到小资源的环境，其实是不容易去适应并做出成绩的。
所以，资源差点未必就是坏事，有时候反倒更锻炼人。最后，引用左晖的话：做难而正确的事。希望对你们有启发。
