1. 创造判断：橙色/红色预警的“归因验证”（如判断“情绪恐慌”是短期事件还是长期趋势）、“影响评估”（如测算“应收账款增加”对现金流的实际压力），需人工基于行业经验与市场直觉完成；

2. 创造策略：面对复杂场景（如第227章“流动性枯竭”“政策潜台词”），人工设计定制化处置方案（如房企债务中的“资产出售”而非被动重组）；

3. 创造进化：通过“反馈优化闭环”（第226章），人工标记误报案例、补充系统盲区（如识别“管理层口头承诺”等非结构化信号），推动机器规则迭代。

（二）机器划定“能力圈”，人拓展“可能性”

机器的“能力圈”由数据与算法定义——它能高效处理结构化数据（财务指标、舆情标签）、执行预设规则（预警阈值、处置流程），但在“非结构化信号解读”“跨领域联想”“伦理权衡”上存在天然局限。人的价值，则是在机器的“能力圈”外拓展“可能性”：

• 解读“弦外之音”：如第225章某医药公司CEO业绩会上的“方言表述”（“这个嘛……再看咯”），机器音频分析标记为“中性”，人工却能识别“回避态度”；

• 捕捉“跨界关联”：如2023年“AI大模型突破”与“算力芯片需求激增”的联动，机器按单一行业指标预警，人工却能预判“全产业链机会”；

• 守住“伦理底线”：当机器预警“某ST公司可能摘帽”时，人工需核查“是否存在财务洗澡”（第24卷第233章“财务剔伪”），避免触碰“炒差”红线。

（三）机器输出“选择题”，人决定“最终解”

人机分工的关键是“权责对等”：机器负责提供“选项”（如预警等级、归因标签、处置建议），人负责选择“答案”（如是否采纳预警、如何调整处置方案）。例如第227章2018年房企债务预警中：

• 机器输出：橙色预警工单（含“表外负债占比35%”“管理层语调评分-25”“处置建议：法务介入催收”）；

• 人工决策：分析师调取“土地储备明细”（第222章另类数据），发现三四线城市土储过高（去化困难），手动升级为红色预警，追加“抛售债券+诉讼保全”建议，最终规避1.2亿元损失。

三、全流程分工：从“数据”到“决策”的角色·图谱

人机分工并非静态划分，而是贯穿狼眼系统全流程的动态协作。以下

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