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
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