零售电商的退货处理长期依赖客服逐单人工判断：申请原因填写随意、图文证据散落、责任归属模糊，结果是退款时效与商家申诉成本同时高企。本实验室近期围绕「退货归因」做了一组实验性探索，把退货单文本、用户上传的实物图、商品详情页信息与历史会话记录统一编码，交由多模态模型输出结构化的归因标签和证据引用，再由人工抽检复核。
- 当前进展：在自建的两万条脱敏退货样本上，模型对「尺寸不符 / 色差 / 破损 / 功能异常 / 无理由」五类主因的判定与人工共识一致率约 82%，其中带实物图的样本一致率提升约 11 个百分点；每条结论均附带原文片段或图像区域作为依据，便于客服快速核验。
- 下一步计划：将归因结果回流到商品详情页与描述的质量评分，尝试在售后发生前识别高风险商品；同时补充跨境场景下的多语言退货样本。
我们倾向于把这类能力定位为「辅助判责」而非自动裁决，保留人工兜底与申诉通道，是现阶段更务实的选择。
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