本團隊研究假設

電商退貨成本分析

依 SKU 彙整退款、雙向物流與整新成本，看清退貨的代價。

現在企業怎麼做？

退貨率只看件數，看不到逆物流、包材與無法再售的成本。

以退貨事件為單位，整理可回收與不可回收成本。原因文字可先分類，再讓營運人員確認是否需要調整商品描述、包裝或供應條件。

目前人工流程（示意）

AI 提供建議，重要決策由人批准。

先整理資料與提示例外，再由人核准。下列能力是 POC 的驗證範圍，不是本頁正在執行的 AI 服務。

預計驗證的協助流程

AI 提供建議，重要決策由人批准。

Synthetic Data／示意輸入輸出，非 AI 實際執行

合成 SKU R-01：2 件退貨；每件逆物流 80 元、整新 20 元，商品可再售。

本例額外成本為 2 ×（80＋20）＝200 元；未將可再售商品成本重複列為損失。

實際還需確認退款、殘值與人工成本口徑。

這些是預期價值，尚非實際成效。先量測原本工時與覆核成本，再用相同資料比較。

若資料量很小、規則工具已足夠，或錯誤成本無法接受，就不建議直接導入 AI。

規劃估算：7–12 個工作天。以一種流程、一段固定期間與少量已授權資料為起點；實際交期、樣本數與報價另行確認。

與人工標準答案比較，記錄錯誤、漏判、人工覆核時間，以及扣除使用與維護成本後的效益。

資料授權、最終判斷、付款／合約批准與對外通知。達不到事先約定的門檻，就調整或停止。

本流程與效益為待驗證假設；POC 工期為小範圍規劃估算，非交期承諾。