判断门店运营 AI，不能只看回答是否流畅。更重要的是它读取哪些数据、输出什么、谁有权限执行、错误时如何降级。

1. 先核对数据来源

可信的经营建议应来自经批准的订单、支付、商品、门店知识等业务数据。数据范围不清楚时，输出不能被当作经营事实。

2. 区分事实、解释和建议

经营摘要可以组织已发生事实；解释用于说明可能原因；建议用于提示下一步。三者需要在界面和口径上保持可区分。

3. 把权限边界写清楚

退款、改价、营销、支付和其他高风险动作不能因为 AI 能生成文字就自动获得执行权限。执行仍应经过现有业务接口、岗位权限和人工确认。

4. 保留反馈与审查

建议需要支持采纳、忽略和反馈，便于复核输出是否建立在正确事实之上。不能把建议直接包装成不可追溯的自动决策。

5. 设计不可用时的降级

数据异常或系统不可用时，停止基于异常输入生成建议，回到人工收银、订单、核验与交接流程。降级能力是运营系统的一部分。

限制

本文说明判断方法，不代表 K22 已实现预测、自动补货、临期管理、会员自动运营、视觉巡检或多店策略。