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% 附录 E：答辩常见问题与建议回答
% 对应评审维度：现场表现
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\chapter{答辩常见问题与建议回答}
\label{app:qa}

\section{与普通 OCR 的区别}

\textbf{问}：你这个项目和普通 OCR 报销系统有什么区别？

\textbf{答}：普通 OCR 系统解决的是「识别内容」，本项目解决的是「围绕案件目标认定被骗金额」。系统不仅做截图识别，还做跨平台关联、本人账户中转识别、认定理由生成、人工复核和证据化输出，核心是执法业务闭环而不是识别本身。

\section{为何采用多智能体}

\textbf{问}：为什么要做多智能体，不直接用一个大模型？

\textbf{答}：因为本场景同时包含视觉识别、结构化抽取、交易关联、规则推理、文书生成等异构任务。采用多智能体分工后，每一步更稳定、可解释、可替换，也更符合警务场景可管可控要求。

\section{识别错误的处理}

\textbf{问}：如果模型识别错了怎么办？

\textbf{答}：系统会输出置信度，并把低置信和争议记录交由民警复核；同时保留原始截图、抽取字段、认定理由和修正记录，确保结论不是黑箱生成，而是可追溯、可校正的。

\section{推广条件}

\textbf{问}：这个项目是否具备推广条件？

\textbf{答}：该项目面向基层反诈案件高频场景，流程标准、通用性强，并已具备前后端原型、案件流程、异步分析、报告导出等基础能力，可根据不同单位部署条件选择本地化或专网化落地，具备较强推广价值。