%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
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