Devolução de Produto

O processamento de uma solicitação de devolução envolve a leitura de uma descrição em texto livre do cliente, sua verificação em relação às regras da política de devoluções, a cruzamento com o histórico do cliente em busca de sinais de abuso e a decisão sobre uma resolução — tudo ao mesmo tempo. Feito manualmente, esse processo é lento e inconsistente. Filas de alto volume levam a atalhos, e agentes diferentes aplicam a mesma política de formas diferentes. Este template automatiza esse processo — o modelo lê a descrição, avalia todas as cinco dimensões de saída simultaneamente e retorna um resultado estruturado sobre o qual seu fluxo de devoluções pode agir diretamente.

O agente recebe metadados estruturados do pedido, histórico da conta do cliente e uma descrição de devolução em texto livre, e os avalia em relação à política de devoluções definida no documento de política anexado. Ele classifica o motivo da devolução, extrai o sentimento do cliente e sinais de escalonamento, avalia a conformidade com a política, analisa quatro sinalizadores de fraude independentes e sintetiza tudo em uma ação recomendada com justificativa escrita.

Se um campo não puder ser avaliado porque os dados de entrada são insuficientes — por exemplo, um limite de fraude não definido na política ou uma descrição curta demais para avaliar o sentimento — ele retorna null em vez de uma estimativa. Qualquer regra downstream que receba um null pode detectá-lo explicitamente e encaminhar o registro para revisão manual, em vez de processar silenciosamente um resultado incompleto.

Problema: Todos os campos de saída retornam null.
Solução: Isso é esperado quando o objeto return_request está ausente ou customer_description está vazio. A regra é projetada para retornar null em vez de estimar — verifique se todos os três objetos de entrada estão preenchidos e se customer_description contém conteúdo real antes de reenviar.

Problema: Os sinalizadores de fraud_signals retornam null enquanto outras seções estão preenchidas.
Solução: Um sinalizador de fraude null significa que o limite para esse sinal não está definido na política anexada ou o campo de entrada necessário está ausente. Por exemplo, high_return_rate retorna null quando return_rate_pct está ausente da entrada, e high_value_item retorna null quando o limite de alto valor não está especificado no documento de política. Adicione os dados ausentes ao campo de entrada relevante ou atualize o anexo da política.

Problema: recommended_action retorna null, mas todas as outras seções estão preenchidas.
Solução: Isso ocorre quando o perfil de risco é ambíguo o suficiente para que nenhuma ação possa ser recomendada com confiança — normalmente quando sinalizadores de fraude ou avaliações de política importantes são null. Encaminhe o registro para revisão manual e use as saídas dimensionais disponíveis para orientar o revisor.

Problema: A regra não pode ser executada e exibe um aviso na aba Anexos.
Solução: O modelo de IA selecionado não suporta entrada de arquivos. Alterne para um modelo que aceite anexos ou remova o anexo e incorpore a política de devoluções como texto simples diretamente no prompt.