智能审核实验

为什么开始

有些判断长期依赖经验，但经验并不等于只能靠口头传递。这个实验从一个更具体的问题开始：哪些判断可以被拆成证据、规则和需要人确认的部分？

我在解决什么

不是让机器替人做决定，而是让判断过程变得可复盘、可质疑，也更容易发现信息缺口。

我怎么做

先收集抽象后的案例，再把判断写成可以逐条检查的条件。每个结论都要能回到来源，不把模型的自信当成证据。

后来发生了什么

实验仍在现场工作阶段。最大的收获不是自动化了多少，而是看见了哪些原本没有被说清楚的隐含规则。

我学到了什么

审核系统的价值，不只在于给出结果，也在于让人知道为什么还不能给出结果。