请分享一个因缺乏可解释性而导致用户流失的AI产品案例。
解读
面试官想通过“失败案例”考察三件事：
- 你是否真的经历过算法落地，而不是只写PPT；
- 能否把“黑盒不可解释”翻译成用户可感知的负面体验；
- 是否具备把技术缺陷转化为产品迭代方案的能力。
回答时要“先讲场景→再讲用户痛点→再讲数据佐证→最后讲补救动作”，并体现对合规、舆情、商业的三重考量。
知识点
- 可解释性（Explainability）≠可视化，而是让用户知道“为什么这样”且“能怎样干预”。
- 国内监管要点：网信办《算法推荐管理规定》第12条要求“显著告知用户算法逻辑、用户权益及申诉渠道”。
- 用户流失的定量口径：次日留存下降、投诉率上升、NPS跌破临界值（通常-20为红线）。
- 产品经理的补救工具箱：①可解释UI（原因卡片+置信度+“一键反馈”）；②白盒兜底（规则层）；③灰度回滚+分层实验；④舆情对冲话术（客服SOP+官博声明）。
答案
案例：2022年我在某头部电商负责“智能售后退款”模型。模型用LightGBM预测“高欺诈风险”订单，自动拒绝退款。上线两周后，女装类目商家投诉激增，用户在微博集中吐槽“衣服没拆封就被判恶意退货”，话题阅读量3天破1.2亿，退款模块的7日留存从78%跌到61%。
根因：
- 特征不可解释——模型用了“深夜下单+高频退货+地址为公寓”组合，但前端只告诉用户“系统判定异常”，用户无法理解；
- 无申诉入口——客服看不到Top3特征分值，只能复读“系统规定”，导致情绪升级；
- 合规风险——北京市消保委约谈，要求5日内给出算法说明。
我的动作：
Step1 数据验证：拉取被拒绝用户的售后视频，发现63%在快递员面前开箱验货，确非欺诈，模型Precision@top20%仅0.42。
Step2 产品补丁：
- 前端加“原因卡片”——“因您近30天退货5次且下单时间为凌晨2点，系统误判概率较高，可申诉”；
- 后台加“规则兜底”——女装类目退货率>40%的店铺，模型得分需人工复核；
- 申诉链路——用户上传3张实拍图，48小时内人工介入，超时自动退款。
Step3 灰度实验：取10%流量，A组用可解释版本，B组维持原版本。三周后A组投诉率下降72%，留存回升至75%，微博负向声量下降90%。
Step4 合规备案：将Top20特征、申诉通道、更新日志同步至《算法安全自评估报告》，通过网信办备案。
最终该模块GMV损失从峰值-4.8%收窄到-0.9%，项目获得集团“金盾”风控奖。
拓展思考
- 可解释性要分层：To C端给“人话版”，To B端给“指标版”，To监管给“特征重要性+数据分布版”。
- 提前埋“解释性开关”：模型上线时同步部署LIME/SHAP解释服务，即使前端暂不展示，也保留回灌能力，避免事后补课。
- 把“解释”做成用户资产：申诉成功案例反哺训练集，用强化学习把“用户纠正信号”转为模型奖励函数，实现解释-迭代闭环。