校准，均由机器按预设规则批量处理；
2. 重复预警：蓝色预警（信号初现）、橙色预警（信号确认）的初筛，机器通过规则引擎（如“情绪指数＜20且财务健康度＜50分=红色预警”）自动完成；
3. 重复执行：红色预警触发后的标准化处置（如冻结**险标的买入权限、推送法务介入建议），机器按“预警处置工具箱”（第226章）自动执行。
• 人的“三创造”：
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
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