智能解决策略规划与产品设计：
o 负责交易纠纷场景的智能产品化建设，深入拆解各售前、售后的纠纷场景，设计基于大模型能力的自动判责与调解路径
o 通过产品手段提升智能解决占比，降低人工介入率
同时优化用户交互体验，确保在自动化处理中的用户满意度不降低，甚至超越人工服务体验
大模型与Agent应用落地：
o 推动Agent（智能体）在纠纷裁决、商家沟通、用户安抚等环节的落地
定义Agent的作业SOP、知识库与决策边界，使其具备“类人”的案件分析与处理能力
o 与算法技术团队紧密配合，进行Prompt工程优化、模型微调（SFT）及强化学习（RLHF）的数据反馈，持续提升模型在复杂纠纷场景下的意图识别准确率和判罚精准度
全链路运营与指标攻坚：
o 建立交易纠纷的智能服务漏斗分析体系，通过数据挖掘发现自动化断点（Bad Case），通过运营手段（规则优化、话术调优、流程重组）快速迭代
o 参考行业治理经验，建立适合京东模式的纠纷分层治理机制，平衡买卖双方权益，在效率与体验之间找到最佳结合点