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Grab：利用LLM对GrabFood订单的缺漏或错送品项投诉进行分类并计算部分退款金额
- 企业
- Grab
- 国家
- 新加坡
- 实施阶段
- 运营中
- 资料发布
- 日期依据
- 资料发布的时间，可能与启用日期不同。
- 依据核验方式
- 阅读原文正文
业务问题
根据Grab于2026年8月14日发布的文章，订单品项缺漏或送错（MIWI）是其应用中最常被投诉的支持问题之一。套餐在数据库中以一个捆绑品项保存，像缺少的松饼这样的单个品项没有自己的价格。因此系统往往为照顾消费者满意度而整项退款，让商户承担不公平的成本；而把所有部分缺漏的案件都交给人工客服，又会让消费者久等、支持团队积压。
使用的技术与数据
Grab首先在应用中增加了附照片和说明报告部分缺漏的入口，并把这些工单交给人工客服，以检验用户行为。随后由LLM阅读用户的描述并对问题分类，霉变、未煮熟或异物等安全和质量风险会立即转给人工客服。对于部分缺漏的案件，LLM会在商户的完整菜单中查找缺漏品项的单品价格；若该品项不单独出售，就用最接近的替代品项按比例计算退款；若缺的是汤面的汤这类必不可少的部分，则归为全额退款。
成果
在测试阶段，约20%的缺漏投诉属于部分缺漏，消费者如实报告了实际缺少的品项。Grab表示，已在大部分市场推出这一LLM处理流程，随着判定准确度提高，支持团队每月需要人工处理的工单已减少约32,000张。公司表示，商户不会被过度扣款，消费者也无需等待人工审核就能快速、准确地获得退款。
局限与待解问题
文章没有说明退款金额计算的准确率，也没有说明商户争议数量的变化。
来源
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。