解读

面试官想考察三件事：

1. 能否把“用户主观感受”与“模型客观指标”拆成可量化的维度，避免拍脑袋；
2. 是否具备数据闭环意识，能在合规前提下快速拿到证据；
3. 能否在业务 KPI、技术成本、合规风险之间做权衡，给出可落地的迭代节奏。
   在中国国内场景下，还要特别注意数据安全（《个人信息保护法》）、算法备案、舆情风险，以及“用户投诉→监管问询”的短链路。

知识点

1. 冲突三元组：用户反馈、模型日志、业务埋点。
2. 证据金字塔：原始日志 > 特征快照 > 模型输出 > 用户行为序列 > 客服工单。
3. 误操作高信号：点击轨迹漂移、输入格式异常、停留时长<200 ms、同设备多账号批量投诉。
4. 模型缺陷高信号：置信度分布突变、同特征群体集中误判、AUC 下降>2%、KS 最大分段漂移>0.03。
5. 合规红线：涉及敏感特征（民族、宗教、医保）时，任何模型调整都需重新做算法备案与安全评估。
6. 成本阈值：训练一次 10 TB 图像模型≈8 万元 GPU 费用，需先算 ROI 再决定全量重训还是热修复。
7. 灰度策略：国内主流做法是先放 5% 流量到“白名单企业用户”，跑 72 小时无舆情再扩量。

答案

我会把判断流程拆成“四步两报告”，48 小时内给出结论。

第一步：冲突去重与分级

• 用规则引擎把用户反馈打标签，合并同一对象、同一时段的重复投诉；
• 按业务损失（涉及金额、敏感词、舆情关键词）分 P0-P2，P0 立即拉群，P1-P2 进队列。

第二步：证据链拉取（符合《个人信息保护法》最小可用原则）

• 用户授权后，回捞近 7 天原始日志、特征快照、模型输出概率；
• 同步把同批次无投诉样本做对照组，保证数据分布一致。

第三步：量化归因

• 误操作指标：若用户点击序列出现“输入错别字→立即返回→再投诉”，且模型置信度>0.9，则标记为误操作；
• 模型缺陷指标：若该特征分箱内 KS 下降>0.03、且投诉率>对照组 3 倍，则标记为模型缺陷；
• 若两者指标均不显著，再跑 SHAP 值，看是否因特征缺失导致边界案例。

第四步：决策与闭环

• 误操作：用弹窗加“二次确认+示例文案”，48 小时看投诉率是否下降 50% 以上；
• 模型缺陷：先热修复（阈值上调 5%），同步准备小版本重训；涉及敏感特征即触发算法备案变更流程；
• 无论哪种结论，都把案例沉淀到“冲突知识库”，每周自动同步给标注团队，作为下一轮数据增强的优先集合。

两报告：

• 对内输出《冲突研判报告》，含数据证据、成本估算、灰度计划；
• 对外输出《用户回复模板》，用白话告知处理结果，避免专业术语，降低二次投诉风险。

拓展思考

1. 如果冲突集中在“银发族”用户，而模型在 18-30 岁人群表现稳定，是否考虑为银发族单独建一条轻量级分支模型？
2. 当模型已做算法备案，热修复导致阈值变化是否属于“重大变更”？——需参考网信办 2022 年《互联网信息服务算法推荐管理规定》第 15 条，>10% 阈值调整建议走“变更备案”。
3. 冲突案例能否反哺售前？——把高频误操作场景包装成“客户成功案例”，在投标时展示“AI 产品持续迭代能力”，提高中标率。