graph TD
A[AI生成建议] --> B{风险等级评估}
B -->|高风险| C[三级复核]
B -->|中风险| D[二级复核]
B -->|低风险| E[一级过滤]
E -->|通过| F[自动执行]
E -->|不通过| D
D --> G{达成共识?}
G -->|是| H[记录依据]
G -->|否| C
C --> I[战略决策]
I --> J[更新知识库]
H --> J
J --> K[模型再训练]
五、保障机制
数字留痕系统：基于区块链记录决策流（AI输入→人工修改→最终输出）
能力认证体系：
复核人员需通过AI决策解读考核
持证人员年度知识更新要求
熔断机制：
连续3次复核否决触发模型冻结
关键指标波动>阈值时自动切换人工模式
人机协作看板：
实时显示AI决策接受率
可视化展示复核延迟热点
跨项目决策模式对比
六、持续改进循环
建立PDCA改进机制：
每月分析复核推翻率TOP3决策类型
每季度校准风险等级评估矩阵
年度审计中纳入AI决策的ROI评估（时间节省 vs 复核成本）
将人工复核中的优质决策反哺为训练数据
