第221章 需求设计
第221章 需求设计 (第3/3页)
224章“指标构建”勾勒了“框架蓝图”，也为情绪模型（第225章）的指标量化埋下伏笔。
（四）支柱四：“哨兵”预警机制——让风险“跑不了”
预警是系统的“核心价值”，需实现“精准度”与“及时性”的平衡。需求明确：
• 多级预警阈值：设置“绿色”（正常）、“黄色”（关注）、“橙色”（警惕）、“红色”（高危）四级，每级对应不同的应对策略（如黄色预警触发“专项研究”，红色预警建议“立即减仓”）；
• 预警归因分析：不仅提示“风险信号”，更需说明“触发原因”（如“红色预警：应收账款周转天数同比上升60%，触发‘财务造假风险’指标第3条”）；
• 误报反馈优化：允许用户标记“误报案例”，系统通过机器学习降低同类信号的误报率（目标：6个月内误报率从初始30%降至15%以下）。
这一需求直接对应第226章“预警机制”，并通过人机分工（第228章）实现“机器预警+人工复核”的高效协作。
四、非功能需求：狼眼系统的“隐形骨架”
除了核心功能，需求设计还需兼顾“非功能需求”，它们如同系统的“隐形骨架”，支撑着功能的稳定运行。
（一）安全性：“数据不出域”的底线
投研数据涉及商业机密，需求明确规定：所有数据存储于本地服务器，敏感字段（如机构持仓、未公开调研纪要）采用国密算法加密，访问权限按“角色分级”（实习生仅能查看公开数据，投资总监可解锁全部功能）。
（二）易用性：“分析师友好”的交互
系统界面需避免“技术炫技”，采用“仪表盘+报告”双模式：仪表盘用图表直观展示核心指标（如“财务健康度雷达图”），报告自动生成“投资要点摘要”（限500字以内），支持一键导出PPT格式供投研会议使用。
（三）扩展性：“未来兼容”的设计
预留与第三方工具（如Python脚本、Excel插件）的接口，允许后期接入新的数据源（如海外监管文件）或模型（如AI盈利预测），适应投资领域的快速迭代。
五、挑战与应对：需求落地的“暗礁”
需求设计并非坦途，项目组预判了三大挑战：
挑战一：非结构化数据的“噪声”过滤。例如，股吧评论中充斥大量情绪化发言，需通过“语义消歧”技术区分“客观批评”与“恶意攻击”。应对思路：引入“置信度评分”，对每条舆情标注“可信来源”（如权威媒体＞自媒体＞匿名用户）。
挑战二：指标体系的“过度拟合”风险。若指标过多过细，可能导致模型在历史数据中表现优异，实盘却失效。应对思路：采用“奥卡姆剃刀原则”，优先保留“逻辑可解释、数据可追溯”的核心指标，定期（每季度）进行“指标瘦身”。
挑战三：人机分工的“边界模糊”。系统预警与人工判断如何协同？应对思路：明确“系统负责‘是什么’，人工负责‘为什么’”——系统提示“应收账款异常”，分析师则需实地调研确认“是否因放宽信用政策抢占市场”。
六、尾声：需求设计的“初心”
三个月的需求调研与设计，最终凝结为一本200页的《狼眼系统需求规格说明书》。林默在项目总结会上说：“我们不是在造一台冰冷的分析机器，而是在打造一位‘数字合伙人’——它能分担重复劳动，放大人类智慧，让分析师从‘数据搬运工’回归‘价值发现者’的本质。”
窗外，陆家嘴的霓虹灯次第亮起，资本市场的浪潮依旧汹涌。但此刻，项目组眼中看到的不再是混沌的浪花，而是隐藏其中的洋流与暗礁——因为他们知道，狼眼系统即将睁开双眼，用需求设计中植入的“四大支柱”，为投资航行点亮一盏明灯。
下一章，数据抓取的故事即将展开。当第一缕数据流涌入系统，狼眼的狩猎，才算真正开始。