零售电商AI实验：退货风险前置识别与干预

零售电商的退货成本不只发生在售后，也藏在上架前的商品表达与订单匹配里。本实验室近期实验把商品图文、详情页卖点、用户咨询、历史退货与履约数据放入同一多模态特征空间，训练轻量级退货风险模型：上架时输出商品风险标签，下单后输出订单风险分，用于客服提醒、尺码引导、素材补拍与推荐降权测试。目前完成离线回放，覆盖服饰、家居两个品类的脱敏样本。进展：在召回前10%高风险订单时，其退货率约为随机组的2.1倍；对“图文不一致”类退货，加入评论摘要特征后AUC提升约3个百分点。下一步：接入小流量A/B实验，验证尺码助手与详情页问答对退货率、转化率的净影响，并监控过度干预带来的转化损失。该研究不用于给用户贴标签，而是定位可改进的商品信息与履约环节。