讓 AI 判定的人工覆核有明確負責人

讓覆核佇列中的案例能被處理

當 needsReview 為 true、必要證據缺失，或政策要求人工處理時，就應送往覆核；即使信心值很高，也不能跳過政策。附上自己系統的原始紀錄連結、允許的結果、規則版本與請求識別碼。不要只交給覆核人員一個數字，再要求對方自行重建整個判定情境。

指定一位對佇列負責的人，並依任務訂出最長等候時間。逾期案例應持續可見，不能悄悄變成已核准。客服分派建議可以交給組長，帳戶安全例外則可能需要不同的佇列和更嚴格的存取權限。

# 流程示意；函式名稱不是本服務提供的 API
if request_failed:
    keep_in_operational_recovery_queue()
elif result.needsReview or policy_requires_person:
    send_source_record_to_reviewer()
else:
    apply_only_the_already_authorized_reversible_step()

保留原始證據，再用修正改善規則

將人工最終標籤、不同意模型的原因與完成時間，連同模型建議一起保存。保留兩者，不要直接覆寫原本的預測。這樣才能分辨是規則不清、情境不足、模型誤判，還是原始參考標籤本身有錯。

用修正過的案例改善下一版規則，同時為驗收保留新的評估集。一起觀察待覆核量、高信心錯誤與處理時間；如果只是丟掉困難資料才讓佇列縮小，不能算是改善。

評估覆核政策

定義交接內容

將建議標籤、可用的信心值、請求識別碼和覆核標記交回應用程式。附上自己保存的原始紀錄，再送到既有工作佇列。Jev API Pro 不會取代你的客服或任務管理系統。

請求與回應契約

把服務失敗和判定不確定分開

有效但信心不足的答案需要人員判斷；供應商無法使用則需要重試或營運備援。不要把服務錯誤藏進「其他」分類，否則可靠性問題會看起來像正常客戶資料。

從人工修正持續學習

在自己的系統記錄覆核人員的最終標籤。檢查分歧的共同模式、釐清重疊分類，並把有代表性的案例加入保留作評估的資料集。人工覆核應幫助改善規則，而不是無止境吸收越積越多的待辦。