第228章 人机分工
第228章 人机分工 (第2/3页)
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。以下按“数据处理-分析预警-决策优化”三大环节，展开具体角色·图谱。
（一）数据处理环节：机器“采矿”，人“质检”
• 机器职责：
◦ 数据抓取（第222章）：按“鹰眼抓取”策略（多源异构数据自动化采集、非结构化数据结构化转换），7×24小时不间断抓取财报、舆情、产业链数据；
◦ 数据清洗（第223章）：执行“清洗四部曲”（缺失值填补、异常值狙击、标准化对齐、去重纠错），用“表格结构指纹库”“SimHash算法”等技术提升效率；
◦ 数据存储：按“元数据血统认证”（第223章）标注数据来源、抓取时间、校验状态，存入双活数据中心（上海+贵州）。
• 人工职责：
◦ 质检抽查：每日随机抽检5%的清洗后数据（如核对PDF解析的表格行列是否错位），标记“清洗瑕疵”（如第223章某房企“表外负债”数据的逻辑冲突）；
◦ 规则优化：针对机器清洗的“误判案例”（如将“经销商库存积压”误标为“需求下滑”），人工调整“业务逻辑冲突检测”规则（第223章）；
◦ 黑产反制：监控“数据黑产链”（第222章）的新型污染手段（如伪造“经销商订货单”），更新“来源可信度评分”模型。
（二）分析预警环节：机器“侦察兵”，人“指挥官”
• 机器职责：
◦ 指标计算（第224章）：按“三级金字塔”指标体系（一级5个维度、二级N个子项、三级具体公式），每日更新32万条财务指标、18万条业务数据；
◦ 情绪识别（第225章）：用BERT模型做文本情绪分类、Librosa做语音语调分析、OpenCV做图像特征提取，生成“市场情绪指数”“管理层诚信评分”；
◦ 预警初筛（第226章）：执行“双轮驱动算法”（指标与情绪共振/背离），自动触发蓝色/橙色预警，推送“预警工单”（含归因标签、影响链推演）。
• 人工职责：
◦ 预警复核：对橙色/红色预警进行“三问验证”——“信号是否真实？”（如核查“塑化剂设备”图片是否为误拍）、“归因是否合理？”（如判断“情绪恐慌”源于短期事件还是基本面恶化）、“影响是否可控？”（如测算“应收账款增加”对现金流的压力阈值）；
◦ 处置决策：红色预警触发后，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）。
•
（本章未完，请点击下一页继续阅读）