三）“非结构化解读”优化：多模态融合+人工训练
• 多模态融合：结合文本（方言表述）、语音（语调）、图像（表情包）综合判断情绪（如“哭脸”表情+“要完了”文字=强恐慌）；
• 人工训练：组织“网络梗情绪识别”专项培训（第228章“盲测训练”），提升分析师对新兴表达方式的敏感度。
六、尾声：狼眼初睁，未来已来
2024年5月30日，系统上线首周总结会。林默在大屏上展示了一张对比图：左侧是传统投研模式下“数据搬运工”的一天（手动下载300份公告、整理50家公司财报），右侧是狼眼系统上线后分析师的一天（复核12个预警工单、深度调研2家重点公司、参与1次跨部门协作会议）。
“狼眼系统不是要取代分析师，而是要把分析师从‘数据奴隶’解放为‘价值发现者’。”他说，“首周的实战证明，当机器的‘精准计算’与人的‘深度思考’结合，我们能更早看见风险、更准捕捉机会。”
窗外，陆家嘴的霓虹灯照亮了数据中心的轮廓。那里，服务器指示灯如繁星闪烁，预警算法的参数在实时迭代。大屏上，新的预警工单不断弹出——某AI医疗公司“临床数据超预期”触发绿色机会提示，某地产公司“债券兑付存疑”触发红色预警。
下一章，“狼眼初睁”将讲述系统上线一个月后的故事，而此刻，这只“数据之眼”已真正睁开，在资本市场的迷雾中，为投资航行点亮第一盏灯。