Devolución de Producto

El procesamiento de una solicitud de devolución implica leer la descripción en texto libre del cliente, verificarla frente a las reglas de la política de devoluciones, contrastar el historial del cliente en busca de señales de abuso y decidir una resolución — todo a la vez. Realizado manualmente, este proceso es lento e inconsistente. Las colas de alto volumen llevan a tomar atajos, y distintos agentes aplican la misma política de manera diferente. Esta plantilla automatiza ese proceso — el modelo lee la descripción, evalúa las cinco dimensiones de salida simultáneamente y devuelve un resultado estructurado sobre el que su flujo de devoluciones puede actuar directamente.

El agente recibe metadatos estructurados del pedido, el historial de la cuenta del cliente y una descripción de devolución en texto libre, y los evalúa frente a la política de devoluciones definida en el documento de política adjunto. Clasifica el motivo de la devolución, extrae el sentimiento del cliente y las señales de escalación, evalúa el cumplimiento de la política, analiza cuatro indicadores de fraude independientes y sintetiza todo en una acción recomendada con una justificación escrita.

Si un campo no puede evaluarse porque los datos de entrada son insuficientes — por ejemplo, un umbral de fraude no definido en la política o una descripción demasiado corta para evaluar el sentimiento — devuelve null en lugar de una estimación. Cualquier regla posterior que reciba un null puede detectarlo explícitamente y redirigir el registro a revisión manual, en lugar de procesar silenciosamente un resultado incompleto.

Problema: Todos los campos de salida devuelven null.
Solución: Esto es esperado cuando el objeto return_request está ausente o customer_description está vacío. La regla está diseñada para devolver null en lugar de estimar — verifique que los tres objetos de entrada estén completos y que customer_description contenga contenido real antes de reenviar.

Problema: Los indicadores de fraud_signals devuelven null mientras otras secciones están completas.
Solución: Un indicador de fraude null significa que el umbral para esa señal no está definido en la política adjunta o falta el campo de entrada requerido. Por ejemplo, high_return_rate devuelve null cuando return_rate_pct está ausente de la entrada, y high_value_item devuelve null cuando el umbral de alto valor no está especificado en el documento de política. Agregue los datos faltantes al campo de entrada correspondiente o actualice el adjunto de la política.

Problema: recommended_action devuelve null pero todas las demás secciones están completas.
Solución: Esto ocurre cuando el perfil de riesgo es lo suficientemente ambiguo como para que no se pueda recomendar ninguna acción con confianza — típicamente cuando los indicadores de fraude clave o las evaluaciones de política son null. Redirija el registro a revisión manual y utilice las salidas dimensionales disponibles para orientar al revisor.

Problema: La regla no puede ejecutarse y muestra una advertencia en la pestaña Adjuntos.
Solución: El modelo de IA seleccionado no admite entrada de archivos. Cambie a un modelo que acepte adjuntos o elimine el adjunto e incruste la política de devoluciones como texto simple directamente en el prompt.