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워크숍 개요
3/7번째 챕터
15분

위험도로 검토 대기열 순서 정하기

위험도 평가 결과의 실제 분포를 확인하고 medium 요청을 우선 검토하되 자동 거부로 사용하지 않습니다.

이번 단계의 질문

12건 가운데 어떤 요청을 먼저 사람이 검토해야 할까요?

직접 해보기

refund_ops환불 위험도 평가 파이프라인(risk_assessment)을 열고 Run을 선택합니다. 점수는 과거 환불 횟수, 주문 금액, 고객 등급을 0.0~1.0으로 합칩니다.

  • 0.3 미만: low
  • 0.3 이상 0.6 이하: medium
  • 0.6 초과: high

이 결과가 나오면 성공

환불 위험도 평가 주문 데이터에 12행이 생깁니다.

위험 수준건수검토 행동
high0현재 대기열에는 없음
medium5우선 검토 대기열
low7일반 검토 대기열

점수가 높은 다섯 주문을 내림차순으로 확인합니다.

주문점수수준
ORD-2025-00100.600medium
ORD-2025-00020.560medium
ORD-2025-00010.440medium
ORD-2025-00040.340medium
ORD-2025-00030.330medium

최고 점수 0.600도 high가 아닙니다. 코드는 0.6 초과high로 분류합니다.

환불 위험도 평가 주문 데이터에서 위험 점수와 medium 수준을 확인하는 포털 화면
위험 점수와 수준을 같은 행에서 읽고 medium을 자동 거부가 아닌 우선 검토 신호로 사용합니다.

한 주문의 관계를 추적합니다

환불 온톨로지 적재 파이프라인을 실행합니다. 고객 10행, 주문 12행, 현재 주문과 연결된 환불 요청 6행, 관계 18행이 생깁니다. 그래프 탐색기에서 다음 경로를 실행합니다.

MATCH path=(r:refund_request)-[:requested_for]->(o:sales_order)-[:placed_by]->(c:customer)
WHERE o.order_id = 'ORD-2025-0001'
RETURN path

RF-2025-005ORD-2025-0001CUS-001 경로가 보이면 성공입니다. 위험 점수와 고객 맥락을 같은 주문에서 다시 확인할 수 있습니다.

다음 판단

5건을 먼저 검토할 대기열로 정했습니다. 다음 챕터에서는 위험 점수만으로 결론 내리지 않고 환불 사유에 맞는 정책을 검색합니다.