Refund Decision Agent.
Reembolsos evaluados, aprobados y ejecutados por IA — en segundos, con consistencia y trazabilidad completa.
Un agente Agentforce que recibe la solicitud de reembolso, valida identidad, aplica la política de elegibilidad, calcula riesgo de fraude, decide aprobar/rechazar/escalar y ejecuta el refund de forma idempotente. Con audit trail para compliance. Para e-commerce, telco, banca, SaaS — cualquier vertical con flujo de reembolsos. Implementado por Solu en 14 a 16 semanas.
¿Qué hace el Refund Decision Agent?
Reemplaza el proceso manual de reembolsos (agente lee la política, consulta al supervisor, procesa el pago, manda el mail) por un agente autónomo que toma la decisión en segundos, la ejecuta y la documenta. Aplica la misma política siempre — sin excepciones no autorizadas, sin demoras, sin inconsistencias entre agentes humanos.
Para: equipos de soporte, operaciones de e-commerce, finanzas y compliance que necesitan procesar reembolsos rápido, consistente y con trazabilidad completa para auditorías.
Cómo funciona
8 pasos, desde la solicitud del cliente hasta el log de auditoría.
Cliente solicita reembolso
El cliente inicia el reclamo por cualquier canal (WhatsApp, chat, email, portal). El agente captura el motivo, el número de orden y la expectativa del cliente.
Identidad y validación
El agente verifica la identidad del cliente contra el perfil en CRM. Confirma que la orden existe, que pertenece al cliente y que está en un estado válido para refund (entregada, activa, etc.).
Análisis de elegibilidad
Cruza tres variables contra la policy matrix: (1) ventana de tiempo desde la compra/entrega, (2) motivo del reclamo vs motivos cubiertos por la política, (3) estado del producto/servicio. Resultado: elegible, no elegible o requiere revisión.
Scoring de riesgo de fraude/abuso
Evalúa el historial del cliente: cantidad de refunds previos, frecuencia, montos acumulados, patrones de reclamo (e.g., siempre "no recibido" en la misma dirección). Asigna un score de riesgo que influye en la decisión final.
Decisión: aprobar total / parcial / rechazar / escalar
Combina elegibilidad + score de riesgo y decide: aprobación total, aprobación parcial (crédito o descuento), rechazo con justificación o escalación a supervisor humano. Todo basado en reglas configurables, no en criterio del LLM.
Ejecución del refund (idempotente)
Si aprobado, ejecuta el reembolso vía gateway de pagos (Stripe, MercadoPago, etc.) con idempotency key para evitar duplicaciones. Si el gateway falla, reintenta con backoff o escala. El estado de la orden se actualiza en CRM automáticamente.
Comunicación al cliente con justificación
El agente le comunica al cliente la decisión con una explicación clara del motivo: qué regla aplicó, qué monto se reembolsa, por qué canal y en qué plazo. Si fue rechazado, explica la razón y ofrece alternativas (crédito, descuento, escalación).
Audit log para compliance
Registra la decisión completa: datos evaluados, regla aplicada, score de riesgo, resultado, monto, canal, timestamp. Retención configurable (7+ años para regulaciones financieras). Exportable para auditorías internas y externas.
Ejemplo real de interacción
Cliente escribe por WhatsApp: "No me llegó el pedido #38291, quiero mi plata de vuelta". Orden marcada como entregada por el courier hace 3 días.
Verifica tracking: paquete entregado según courier (con foto de entrega). Revisa historial: 2 reclamos similares ("no recibido") en los últimos 6 meses. Score de riesgo: medio-alto. Decisión: no aprobar refund directo. Ofrece investigación con courier (24-48 hrs) antes de procesar.
Se abre investigación con el courier. Si se confirma no entrega → refund automático. Si el courier confirma entrega → caso cerrado con evidencia. El cliente recibe updates automáticos. Todo queda en el audit log.
Arquitectura técnica
Los 4 pilares del agente: datos, acciones, guardrails y canal de entrega.
Data
- Service Cloud: Cases, Case History, Case Comments
- Orders: Order, OrderItem, Shipment, Tracking
- Customer Profile: Customer_Profile en Data Cloud (CLV, historial de fraudes, segmento)
- Refund Policy: Custom metadata con policy matrix (ventanas, motivos, montos máximos por segmento)
- Historial de fraudes: Refund_History__c con scoring acumulado por cliente
Actions
- ExecuteRefund vía gateway de pagos (Stripe, MercadoPago, etc.)
- IssueWalletCredit — crédito a wallet interna como alternativa
- CreateDiscountCoupon — cupón de descuento para retención
- EscalateToSupervisor — escala con contexto completo al humano
- LogDecisionAudit — registro inmutable de la decisión y datos evaluados
- NotifyCustomer — comunicación multicanal con justificación
Guardrails
- Einstein Trust Layer: PII masking antes de enviar datos al LLM
- Policy matrix enforcement pre-LLM: la decisión se basa en reglas, no en generación libre
- Audit trail con retención 7+ años para compliance financiero
- Kill switch por segmento: desactivación inmediata si se detecta anomalía
- Idempotency en ejecución de refunds: no se procesa dos veces el mismo reembolso
- Monto máximo configurable: por encima del umbral, escalación obligatoria
Channel
- Service Console embebido — el agente opera dentro de la consola del agente humano
- WhatsApp / Messaging — atención directa al cliente
- Email-to-Case — procesamiento de solicitudes por email
- Copilot sidebar — el agente humano consulta "¿por qué se rechazó este refund?" y obtiene contexto completo
Cómo se implementa
5 fases, 14-16 semanas. Equipo Solu + tu equipo de soporte, operaciones y finanzas.
Discovery y digitalización de la política
Mapeo de la política de reembolsos actual: motivos, ventanas, excepciones, montos máximos, flujos de aprobación. Identificación de la policy matrix que va a gobernar al agente. Análisis de historial de refunds para detectar patrones de abuso.
Integración de datos y gateway
Conexión con el gateway de pagos (Stripe, MercadoPago, etc.). Configuración de custom metadata para la policy matrix. Ingesta de historial de órdenes y refunds en Data Cloud (si aplica). Validación del flujo de ejecución idempotente.
Build del agente
Configuración en Agent Builder: role, topics, actions, prompts. Desarrollo de la lógica de elegibilidad y scoring de riesgo (Apex/Flow). Configuración de guardrails (policy matrix enforcement, kill switch, montos máximos). Testing con casos históricos reales.
Piloto controlado
Activación con un segmento acotado de solicitudes (e.g., refunds de monto bajo, motivos claros). El agente procesa en paralelo al flujo humano. Se mide: consistencia de decisiones vs humanos, tiempo de resolución, falsos positivos en fraude, tasa de escalación.
Rollout y optimización continua
Expansión a todos los canales y montos. Tuning del scoring de fraude con datos del piloto. Activación de métricas de compliance y dashboards para finance. Change management para el equipo de soporte. Documentación para auditoría.
Requisitos previos
Lo que necesitás tener (o que Solu te ayuda a configurar) antes de arrancar.
Service Cloud Enterprise+
Con Cases, Orders y objetos de soporte configurados. Es la base sobre la que vive el flujo de reembolsos.
Agentforce License
Flex Credits (pay-per-use) o Agentforce Edition. El agente consume créditos por cada evaluación y decisión.
Política de refunds digitalizada
Las reglas de reembolso tienen que estar documentadas y estructuradas: motivos, ventanas, montos, excepciones. Si no están, Solu ayuda a digitalizarlas en discovery.
Gateway de pagos integrado
Stripe, MercadoPago, Adyen u otro gateway con API de refunds. El agente necesita ejecutar el reembolso, no solo decidirlo.
Data Cloud
Para unificar el perfil del cliente con historial de compras, reclamos y scoring de riesgo en tiempo real. Sin Data Cloud se puede arrancar con custom objects.
Historial 12+ meses de órdenes
Para calibrar el scoring de fraude y los patrones de abuso con datos reales. Con menos historial el agente funciona, pero el scoring arranca más conservador.
KPIs Before / After
KPIs esperados al implementar este agente. Rangos referenciales para planificación; los resultados reales dependen del estado de los datos y la operación de cada empresa.
Riesgos y mitigaciones
Lo que puede salir mal y cómo lo prevenimos. Sin sorpresas.
Hallucination en aplicación de policy
El LLM podría interpretar mal una regla de la policy matrix y aprobar un refund que no corresponde, o rechazar uno legítimo.
Mitigación: La decisión no la toma el LLM directamente. La policy matrix se evalúa con lógica determinística (Apex/Flow) pre-LLM. El LLM solo se usa para interacción con el cliente y generación de justificaciones, no para la decisión de negocio.
Fraude interno vía prompt injection
Un actor interno o externo podría intentar manipular al agente con instrucciones embebidas en los datos del caso para forzar una aprobación.
Mitigación: Einstein Trust Layer sanitiza inputs antes de llegar al LLM. La decisión de negocio es determinística (no manipulable por prompt). Kill switch por segmento para desactivar el agente si se detecta anomalía. Audit trail completo de cada interacción.
Data quality pobre en CLV y scoring
Si el historial de compras o reclamos tiene gaps, el scoring de riesgo puede dar falsos negativos (dejar pasar abuso) o falsos positivos (bloquear clientes legítimos).
Mitigación: En discovery se audita la calidad de datos. El agente incluye un "confidence level" en cada decisión. Cuando los datos son insuficientes, escala al humano en vez de decidir con incertidumbre. Dashboards de data quality para monitoreo continuo.
Sesgo contra segmentos protegidos
El scoring de riesgo podría discriminar implícitamente contra ciertos segmentos demográficos o geográficos si los datos históricos tienen sesgo.
Mitigación: El scoring no usa variables demográficas directas. Se auditan los resultados por segmento en el piloto para detectar disparidades. Policy matrix con reglas explícitas que no permiten discriminación por ubicación, género o edad.
Latencia del gateway de pagos en LATAM
Gateways regionales pueden tener latencia alta o timeouts, haciendo que el refund parezca exitoso para el agente pero falle en el gateway.
Mitigación: Ejecución idempotente con idempotency key. Retry con exponential backoff. Reconciliación automática post-ejecución. El agente no confirma el refund al cliente hasta recibir confirmación del gateway. Fallback a procesamiento batch si el gateway está caído.
Preguntas Frecuentes
En la fase de discovery, Solu trabaja con tu equipo de operaciones y finanzas para mapear las reglas actuales de reembolso: motivos aceptados, ventanas de tiempo, montos máximos, excepciones por segmento o categoría de producto. Esas reglas se digitalizan como custom metadata en Salesforce. El agente las consulta de forma determinística — no improvisa.
Sí. La policy matrix puede definir que para ciertos casos (e.g., fuera de ventana pero cliente de alto CLV) el agente ofrezca crédito en wallet, cupón de descuento o upgrade en vez de refund directo. Las alternativas se configuran por segmento y motivo. El cliente elige, y la decisión queda registrada.
El scoring de riesgo combina variables objetivas: frecuencia de reclamos, montos acumulados, patrones temporales, consistencia entre datos de tracking y reclamo. No usa un umbral binario (fraude/no fraude) sino un score continuo que define la acción: aprobar, investigar o escalar. Los umbrales se calibran con datos del piloto para minimizar falsos positivos.
El agente se integra con cualquier gateway que tenga API de refunds: Stripe, MercadoPago, Adyen, PayPal, entre otros. La integración se hace vía Named Credentials + Apex callout con idempotency key. Si tu gateway es propio o no estándar, se desarrolla un adaptador custom durante la fase de integración.
Sí. Cada decisión se registra con: datos evaluados, regla aplicada, score de riesgo, resultado, monto, timestamp, canal y usuario (o agente IA). El audit trail tiene retención configurable (7+ años para regulaciones financieras). Los logs son exportables en formatos estándar para auditorías internas y externas.
El agente tiene un flujo de fallback: reintenta con exponential backoff (3 intentos), y si falla, encola el refund para procesamiento batch cuando el gateway vuelva. El cliente recibe notificación de que el refund fue aprobado y está en procesamiento. Se genera una alerta para el equipo de ops.
14-16 semanas desde kick-off hasta agente en producción procesando refunds reales. Las primeras semanas son discovery y digitalización de la política. Si ya tenés la policy matrix documentada y el gateway integrado, puede ser más rápido (12-14 semanas). El piloto controlado no se salta.
Ambas. La policy matrix define cuándo aplica refund total, parcial (porcentaje o monto fijo) o alternativa (crédito/cupón). El agente puede calcular el monto parcial basado en reglas: proporcional al uso, al tiempo transcurrido o a los ítems afectados. Todo configurable sin código.
Reembolsos procesados en segundos, con trazabilidad completa, en 14 semanas.
Hablá con un Service Architect de Solu. En una sesión de discovery mapeamos tu política de refunds y definimos la automatización para tu operación.