soul·dev блог
False positive в anti-fraud: AI-тренажер извинения без раскрытия правил
Если проверка была ложной, клиент ждет не технической лекции, а признания неудобства и понятного продолжения.
Ситуация после проверки
Операция клиента была остановлена, затем подтверждена как безопасная. Клиент злится на задержку и требует объяснить, почему его выбрали.
Сценарий тренажера
AI-тренажер проверял, умеет ли специалист извиниться за неудобство, не раскрывая критерии антифрод-системы и не обещая, что такого больше не будет.
Тонкая граница
Фраза «система ошиблась» снижала доверие к безопасности. Лучше работало объяснение, что проверка нужна для защиты, а конкретная операция уже подтверждена.
Что оценивал отчет
AI-ассессмент фиксировал признание неудобства, ясность статуса, отсутствие внутренних деталей и предложение проверить доступность сервиса.
Итог
Команда добавила сценарий false positive в LMS. Диалоговый симулятор помог сотрудникам не оправдываться и не обесценивать раздражение клиента.