Produktrückgabe

Die Bearbeitung einer Rückgabeanfrage umfasst das Lesen einer Freitext-Kundenbeschreibung, die Prüfung gegen Rückgaberichtlinien, die Gegenprüfung der Kundenhistorie auf Missbrauchssignale und die Entscheidung über eine Lösung — alles gleichzeitig. Manuell durchgeführt ist dieser Prozess langsam und inkonsistent. Hohe Auftragsvolumen führen zu Abkürzungen, und verschiedene Mitarbeiter wenden dieselbe Richtlinie unterschiedlich an. Dieses Template automatisiert diesen Prozess — das Modell liest die Beschreibung, bewertet alle fünf Ausgabedimensionen gleichzeitig und liefert ein strukturiertes Ergebnis, auf das Ihr Rückgabe-Workflow direkt reagieren kann.

Der Agent empfängt strukturierte Bestellmetadaten, die Kundenkontohistorie und eine Freitext-Rückgabebeschreibung und bewertet diese anhand der im beigefügten Richtliniendokument definierten Rückgaberichtlinie. Er klassifiziert den Rückgabegrund, extrahiert die Kundenstimmung und Eskalationssignale, bewertet die Richtlinienkonformität, evaluiert vier unabhängige Betrugssignale und fasst alles zu einer empfohlenen Maßnahme mit schriftlicher Begründung zusammen.

Kann ein Feld nicht bewertet werden, weil die Eingabedaten unzureichend sind — beispielsweise ein in der Richtlinie nicht definierter Betrugsschwellenwert oder eine zu kurze Beschreibung zur Stimmungsbeurteilung — gibt es null statt einer Schätzung zurück. Jede nachgelagerte Regel, die ein null empfängt, kann dies explizit erkennen und den Datensatz zur manuellen Prüfung weiterleiten, anstatt ein unvollständiges Ergebnis stillschweigend zu verarbeiten.

Problem: Alle Ausgabefelder geben null zurück.
Lösung: Dies ist zu erwarten, wenn das return_request-Objekt fehlt oder customer_description leer ist. Die Regel ist so konzipiert, dass sie null statt einer Schätzung zurückgibt — stellen Sie sicher, dass alle drei Eingabeobjekte befüllt sind und customer_description tatsächlichen Inhalt enthält, bevor Sie die Anfrage erneut übermitteln.

Problem: fraud_signals-Flags geben null zurück, während andere Abschnitte befüllt sind.
Lösung: Ein null-Betrugsflag bedeutet, dass der Schwellenwert für dieses Signal nicht in der beigefügten Richtlinie definiert ist oder das erforderliche Eingabefeld fehlt. Beispielsweise gibt high_return_rate null zurück, wenn return_rate_pct in der Eingabe fehlt, und high_value_item gibt null zurück, wenn der Hochwertschwellenwert nicht im Richtliniendokument angegeben ist. Fügen Sie die fehlenden Daten dem entsprechenden Eingabefeld hinzu oder aktualisieren Sie den Richtlinienanhang.

Problem: recommended_action gibt null zurück, aber alle anderen Abschnitte sind befüllt.
Lösung: Dies tritt auf, wenn das Risikoprofil so mehrdeutig ist, dass keine Maßnahme mit Sicherheit empfohlen werden kann — typischerweise wenn wichtige Betrugsflags oder Richtlinienbewertungen null sind. Leiten Sie den Datensatz zur manuellen Prüfung weiter und nutzen Sie die verfügbaren dimensionalen Ausgaben zur Orientierung des Prüfers.

Problem: Die Regel kann nicht ausgeführt werden und zeigt eine Warnung im Tab Anhänge.
Lösung: Das ausgewählte KI-Modell unterstützt keine Dateieingabe. Wechseln Sie entweder zu einem Modell, das Anhänge akzeptiert, oder entfernen Sie den Anhang und fügen Sie die Rückgaberichtlinie direkt als Klartext in den Prompt ein.