# 基于置信度的动态路由
CONFIDENCE_THRESHOLDS = {
    "auto_process": 0.90,     # >= 0.90 自动处理
    "human_review": 0.70,     # 0.70-0.90 人工审核
    "human_handle": 0.00,     # < 0.70 直接转人工
}

def route_by_confidence(ai_result: dict) -> str:
    confidence = ai_result.get("confidence", 0.0)
    if confidence >= CONFIDENCE_THRESHOLDS["auto_process"]:
        return "auto_process"
    elif confidence >= CONFIDENCE_THRESHOLDS["human_review"]:
        return "human_review"
    else:
        return "human_handle"

面试官：你怎么向一个 skeptical 的业务主管推销 AI 项目？

1. 理解他的顾虑（1 分钟）
   → 先听他说：担心什么？质量？成本？团队接受度？
   → 不要反驳，先共情："理解你的担心，我们刚开始也有这些顾虑"

2. 用小数据证明，不是大承诺（1 分钟）
   → "我们不做'全面 AI 化'的承诺。先选 20% 的工单做试点，跑 2 周。"
   → "如果 2 周后处理时长没降 30%，满意度没降，我们自动停止，你零损失。"

3. 让数据说话，不让技术说话（1 分钟）
   → 不说："我们用 GPT-4o，attention 机制多先进"
   → 说："试点数据显示，AI 辅助的工单平均处理时长 3.2 分钟，
     人工的是 15 分钟。客户满意度 4.5 vs 4.3。"

4. 让他参与设计，而不是被动接受（30 秒）
   → "你觉得哪些场景最适合先试？你来选，不是我们定。"
   → "审核规则你来定，AI 什么情况下该转人工，你说了算。"

5. 承诺退出机制（30 秒）
   → "如果试点失败，我们有一个干净的退出方案：
     所有数据导出、流程回退到原来状态，团队零影响。"

核心逻辑：不是"推销"，而是"降低风险 + 让对方有控制权"。