책임 있는 환불 검토 흐름 설명하기

위험도 대기열, 사람 결정, 기존 환불 이력 대시보드의 범위를 구분해 처음의 자동화 질문에 답합니다.

이번 단계의 질문

무엇을 자동화했고, 누가 어떤 결정을 책임지며, 무엇이 아직 기록되지 않을까요?

환불 대시보드의 범위를 확인합니다

refund_ops의 환불 운영 대시보드(refund_operations)는 기존 환불 이력 10행을 요약합니다. 위험 평가 12행이나 방금 실행한 Agent 결과를 보여 주는 화면이 아닙니다.

Total Refund Requests (statistic) — 10건
Total Refund Amount (statistic) — $3,444.91
Decision Distribution (도넛) — approved 7, partial 1, pending 1, rejected 1
Refund by Reason (막대) — defective 4, changed_mind 2, not_as_described 2, 나머지 각 1
Refund Amount by Customer (막대, Top 10) — 고객별 과거 환불 금액 합계
Recent Refund Requests (데이터 테이블) — 요청 시각 내림차순 최근 100건

해결 흐름을 완성했습니다

증거	확인한 결과	운영에서 맡는 역할
배치 위험 평가	`medium` 5건, `low` 7건, `high` 0건	사람 검토 순서
온톨로지 관계	고객 10, 주문 12, 연결 환불 6건	한 요청의 거래 맥락
Agent 런타임 데모	고정 주문 응답 + 정책 RAG + 사람 확인	권고·결정 흐름 학습
기존 환불 대시보드	과거 이력 10건, 총 $3,444.91	운영 현황 확인

최종 결정을 말해 봅니다

QuickReturn은 위험도 medium 5건을 먼저, low 7건을 일반 대기열에서 검토합니다. 현재 high는 없습니다. 데이터 보강, 위험 분류, 정책 검색, AI 권고는 자동화하지만 모든 환불의 최종 결정은 사람이 확정합니다. 후속 Actor 결과는 확인 뒤 자동으로 만들 수 있지만, 실제 환불·메일·감사 이력 저장은 현재 구현 범위 밖입니다.

완료 체크

주문 12행에 고객·환불 이력을 보강했습니다.
5·7·0건 위험 분포를 확인하고 점수를 검토 순서로 사용했습니다.
한 주문의 고객-주문-환불 경로를 확인했습니다.
RAG 정책 검색과 고정 주문 도구 응답을 구분했습니다.
AI 권고와 사람 최종 결정의 경계를 확인했습니다.
Actor 결과와 영속 기록을 구분해 설명할 수 있습니다.