复核队列的构成
评分模型对每笔流转实时打分后，系统按分数与信号强度把样本送入人工复核队列。队列中的每条记录包含流转编号、评分、因子摘要与关联的链上明细，复核人员可以在同一界面查看分数依据与原始数据。队列按分数降序排列，高分样本优先展示，保证资源集中在最需要关注的样本上，提升复核环节的整体效率。
分级处理规则
复核队列采用分级处理策略。低分样本自动通过，无需人工介入；中分段样本进入观察区，标记为待复核，由系统定期汇总批量处理；高分段样本则进入优先复核流程，要求复核人员在限定时间内完成判断。每一级都有明确的处理时限与留痕要求，整个复核过程可回溯，任何调整都会记录操作日志，保证流程的规范性与一致性。
人工判断的要点
复核人员拿到高分样本后，会结合评分依据与上下文信息做综合判断。参考要点包括：金额偏离是否与账户历史活动吻合、短时聚合是否具有合理的业务解释、对手方关系是否指向已知的关联结构，以及流转时间是否处于异常时段。人工判断的价值在于模型难以覆盖的语义层面，例如对合理业务场景的识别与对模糊信号的综合权衡。
自动化与人工的配合
自动评分与人工复核是互补的关系。评分模型负责大规模、实时的初筛，用统一的尺度覆盖全量流转；人工复核负责对高分样本做精细化判断，处理模型难以定论的边缘情况。两者配合让风险识别既保持覆盖面，又保留灵活性。理解这套机制的运作方式，有助于用户认识数字货币安全体系中自动化工具与人工决策各自的位置与价值。