零售电商实验室近期围绕售后工单做了一组实验：把用户退货申请、客服对话与物流节点记录合并为单条样本，先用轻量分类模型做原因归类，再对「是否可归责于商家」输出候选判定，全部结果只作辅判、由人工复核。
进展：在约 12 万条历史工单上，尺码不合、色差、破损、错发、少发、延迟、无理由七类主因的自动归类一致率约 91%。其中破损与错发的边界最易混淆，主因是用户口语描述模糊、图片缺失；并入签收时间与面单重量差等特征后，这两类的误判下降约三成。
要点：
- 责任判定不做终判，仅输出置信度与命中的依据片段，低于阈值直接转人工，避免误伤用户；
- 下一步计划接入商品属性与尺码表，验证能否把「尺码不合」细分为版型偏差与选购偏差，并回流给选品与详情页优化。
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