运营团队每天要人工整理大量 AI 用户反馈，你会怎么用 AI 自动化这条内部流程，同时保证结论可信？
考察说明
考查设计可审计的内部 AI 运营自动化的能力。
回答思路
- 先画清现有流程和输出用途，区分去重、分类、摘要、风险识别和优先级判断，优先自动化规则明确且可复核的环节。
- 建立经过人工标注的代表性样本，验证分类准确性、重要问题漏检和不同用户群的偏差，不能只看几个演示结果。
- 保留原始反馈与模型结论的对应关系，并要求摘要附带证据片段，使运营人员能够快速核验而不是盲信聚合结果。
- 对安全、隐私、付费和大客户问题设置强制人工复核，模型低置信或无法分类时进入待处理队列。
- 记录模型、提示词和分类规则版本，监控人工修正率、漏检率、处理时长和单位处理成本。
- 从辅助整理开始逐步扩大自动化范围；若模型错误会影响用户权益或发布决策，就不能在缺少审核和回滚的情况下自动闭环。