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% 第六章 创新点与特色
% 对应评审维度：创新点、创新程度
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\chapter{创新点与特色}

\section{传统模式 vs 本方案对照}

表\ref{tab:traditional-vs-ours} 逐条对比传统模式与本方案，突出创新与突破。

\begin{table}[H]
  \centering
  \caption{传统模式 vs 本方案对照}
  \label{tab:traditional-vs-ours}
  \begin{tabular}{lp{4cm}p{4cm}}
    \toprule
    \textbf{维度} & \textbf{传统模式} & \textbf{本方案} \\
    \midrule
    截图处理 & 人工逐张查看、手写登记 & 多智能体自动分类、OCR 抽取 \\
    重复识别 & 人工凭记忆比对 & 跨平台关联、订单号/金额+时间去重 \\
    中转识别 & 依赖经验、易漏 & 规则引擎+已知账户比对 \\
    认定逻辑 & 个人经验、口径不一 & 规则化+LLM 辅助，可解释 \\
    输出形态 & 手工整理表格、笔录 & 一键导出 Excel/Word/PDF，含证据索引 \\
    复核机制 & 无系统化留痕 & 高/中/低置信分层，人工复核闭环 \\
    工作流 & 民警全量核账 & AI 初判 + 民警重点复核 \\
    \bottomrule
  \end{tabular}
\end{table}

\section{多智能体协同创新}

将截图理解、交易抽取、关联分析、金额认定、文书生成拆分为专业智能体，由编排智能体协同调度，形成案件目标驱动的闭环处理流程。每个智能体只解决一类专业问题，输出可结构化传递，符合警务场景可管可控要求。

\section{跨平台资金证据关联创新}

面向微信、支付宝、银行卡、短信等多源截图，识别同笔交易的跨平台重复表达，实现资金证据自动关联和去重，直接解决「重复统计」这一实战高频痛点。

\section{被骗金额认定创新}

不止识别流水，而是围绕执法需要，结合规则和上下文对每笔交易进行纳入、排除、待复核判断，并生成认定理由与排除依据。

\section{证据化输出与人机协同}

将智能分析结果转化为可复核、可导出、可纳入案卷的报告和问询材料。同时强调人机协同：AI 负责高强度初判，民警保留最终确认权，低置信结果主动提交人工复核。

\section{AI 智能体五特征与本项目对应}

表\ref{tab:agent-features} 说明本项目如何符合 AI 智能体的五个核心特征。

\begin{table}[H]
  \centering
  \caption{AI 智能体五特征与本项目对应关系}
  \label{tab:agent-features}
  \begin{tabular}{ll}
    \toprule
    \textbf{智能体特征} & \textbf{本项目体现} \\
    \midrule
    目标导向 & 以「受害人被骗金额认定」为目标，非单纯识图 \\
    环境感知 & 感知微信、支付宝、银行、短信等多源截图证据 \\
    规划执行 & 依次完成分类、抽取、去重、关联、分析、认定、输出 \\
    工具调用 & 调用 OCR、多模态模型、规则引擎、数据库、报表导出 \\
    反馈闭环 & 低置信结果进入人工复核，保留修正记录 \\
    \bottomrule
  \end{tabular}
\end{table}
