后，人工在2小时内召开紧急会议，决定“是否冻结操作”“是否启动跨部门协作”（如法务、行业研究组）；

◦ 案例沉淀：将“人工研判亮点”（如第227章房企债务中的“表外负债穿透式核查”）录入“历史案例库”（第226章），供机器后续学习。

（三）决策优化环节：机器“记录员”，人“教练员”

• 机器职责：

◦ 回测模拟（第227章）：按“三重时空维度”（时间、空间、人机），用历史数据模拟不同策略的收益风险（如2015年股灾中的杠杆策略回撤）；

◦ 反馈记录：记录人工复核结果（如“误报案例”“优化建议”），标注“处置效果”（如“红色预警后减持规避40%损失”）；

◦ 规则迭代：通过强化学习，将人工反馈转化为规则优化（如降低“单日销量波动”的预警权重）。

• 人工职责：

◦ 场景设计：为回测验证设计“压力测试场景”（如“流动性枯竭”“政策突袭”），模拟极端环境下的系统表现；

◦ 能力训练：定期组织“人机协同演练”（如模拟“AI概念股情绪过热”案例），提升分析师“非结构化信号识别”“处置方案创新”能力；

◦ 战略校准：根据市场变化（如第25卷“战役思维”中的“行业寒冬”），调整人机分工的“权重分配”（如熊市中提高人工“风险判断”权重）。

四、实战案例：分工如何“拦截风险”与“放大机会”

（一）案例1：某新能源电池企业“产能危机”的协同处置

• 机器侦察：第224章“成长潜力”指标显示“产能利用率65%（↓20%）”，第225章情绪模型捕捉到“CEO回避‘产能’提问（语调评分-20）”“股吧‘产能过剩’讨论占比40%”，双轮驱动触发橙色预警，推送“归因树”（新产线调试延迟、下游车企账期延长）与“处置建议”（法务介入催收、行业组调研竞争格局）。

• 人工指挥：分析师调取第222章“卫星图片”（工厂停车场车辆密度周降30%），确认“产能利用率真实下滑”；同时联系行业组核实“下游车企订单”，发现“需求并未萎缩，仅为短期延迟”。人工决策：暂不冻结买入权限，追加“与车企协商账期”建议，3周后产能利用率回升至85%，预警解除。

• 分工价值：机器高效捕捉“产能-情绪”异常，人工通过“另类

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