AI 说"这周客户抱怨物流的最多"。
你怎么知道这是真的？
方法一：要求给原话
提问时加一句：把原话摘出来。
AI 给出结论时，如果附带几条客户原话，你就可以点回去核对。
没有原话的结论，不要直接用。
方法二：交叉验证
换一个角度问同一个问题。
比如先问"客户抱怨最多的是什么"，再问"物流相关的抱怨有几条"。
两个答案如果对不上，说明有问题。
方法三：抽样核对
AI 说有 23 条不满会话，你随机抽 5 条点进去看。
如果 4 条确实是，说明准确率可接受；如果只有 2 条，说明判断标准有问题。
结论用于决策，必须核对；结论用于参考，可以不核对。
原因一：语言的多义性
客户说"这个价格我真服了"，可能是赞叹便宜，也可能是讽刺太贵。AI 可能判断错。
原因二：上下文缺失
单看一句话和看完整对话，理解可能完全不同。
原因三：口径不一致
AI 说的"不满"，可能包括轻微抱怨；你理解的"不满"，是明确投诉。
提问时给定义：不要问"哪些客户不满"，要问"哪些客户明确说了要退款、投诉或表达强烈负面情绪"。
要求给依据：让 AI 说明判断依据，你能看出它是不是理解错了。
限定范围：时间、渠道、客服，范围越窄越准。
AI 的分析是"辅助判断"，不是"替代判断"。
把它当成一个读得很快的实习生：它能帮你翻完你翻不完的材料，但结论还是你签字。
一个主管看到 AI 说这周客户抱怨物流最多，她没有直接写进周报，而是点回去看了五条原话。四条确实是物流，一条是问什么时候发货。她把结论改成物流与发货时效，周报才站得住。
补充一点：看到让你意外的结论，第一反应应该是出处在哪。养成这个习惯，大部分误判都能拦住。尤其是要写进周报、要发给老板的结论，必须核对原话。
看到让你意外的结论，第一反应应该是出处在哪。养成这个习惯，大部分误判都能拦住，尤其是要写进周报的那些。
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