## 决策短文

**建议：现阶段不移除人工确认，也不启用自动拒收或自动付款。** 将产品定位为“异常提示与人工处理辅助”：展示候选匹配和分类建议，由用户逐项核对来源、作出决定，并保留审计记录。下一步不是泛泛再访谈，而是在非生产原型中验证：用户能否理解并安全地完成逐项核对，且错误匹配、重复项和模糊的操作后果能否被及时发现。

理由是证据支持的需求集中在可核验、可追溯和人工控制；自动化兴趣只出现在个别、条件各异的陈述中。一次被主持人提示后发生的确认，且参与者误以为操作只保存草稿，不构成对自动处理的授权或自然使用证据（R6）。目前不能判断建议准确率：记录没有测试总操作次数。

## 样本与计数

原始记录共9条，去重后为7名独立参与者、5家企业。R2是U1会后重复立场，R4是U2同场观察的另一份转写；两者均不另计参与者。目的抽样，不代表市场总体。

| 参与者 / 企业 | 原始记录 | 模式与决策相关证据 |
|---|---|---|
| U1 / A | R1、R2 | 独访及重复会后邮件：希望对照源行，不愿自动拒收发票。 |
| U2 / A | R3、R4 | 独访及同场观察转写：可批量人工确认低风险项，要求逐项查看源行；发生一次错误供应商匹配。 |
| U3 / B | R5 | 希望小额完全自动；100元是个人建议，不是已采纳阈值或政策。 |
| U4 / C | R6 | 受主持人“这个很安全”提示后点确认；追问发现其以为只保存草稿。此为受提示的点击，不是知情授权。 |
| U5 / C | R7 | 重视版本和审计记录；没有表态是否接受自动处理。 |
| U6 / D | R8 | 明确拒绝无审批自动处理；曾遇到系统重复提交同一发票。 |
| U7 / E | R9 | 同意系统提出分类建议；付款仍由人工处理。 |

## 证据主题与取舍

| 证据主题 | 支持证据 | 反例、缺口与解释边界 | 产品决策 |
|---|---|---|---|
| **可核验的来源信息是辅助流程的重要要求。** | U1要求源行对照（R1）；U2要求每项查看源行（R3）。 | 记录没有比较不同来源展示方式，也不能据此称所有参与者都提出该要求。 | 异常项应能打开对应发票源行及匹配依据；确认前明确呈现待处理项目。 |
| **人工控制与自动处理的接受程度并不一致；沉默不等于同意。** | U1不愿自动拒收（R1）；U6拒绝无审批自动处理（R8）；U7接受分类建议但付款保留人工（R9）。 | U2接受低风险项批量人工确认（R3）；U3表达小额全自动兴趣（R5），但100元仅是个人建议。U5未表态（R7）。R6的点击受提示影响且对结果理解错误。 | 保留逐项人工决定；不据此设置金额阈值、取消审批或自动付款。把“建议”“确认”“付款”等动作及其后果分开说明。 |
| **匹配与重复提交风险值得在原型中专门检验。** | U2发生一次错误供应商匹配（R3）；U6曾遇到重复提交同一发票（R8）。 | 这是两个参与者的已述事件，不是错误率、普遍发生率或本轮系统总体表现；没有总操作次数。 | 显示供应商匹配依据与重复项提示；允许用户查看原始记录、暂停并人工处理。不要把提示本身当作已验证能防错。 |
| **审计与操作后果需要可见。** | U5最在意版本和审计记录（R7）；U4误把确认理解为只保存草稿（R6）。 | U5没有表态是否自动；单次误解不能估计其普遍程度。 | 操作按钮用明确动词标出影响范围，确认前说明是否提交、拒收或仅保存；记录处理人、时间、依据与版本。 |

### 取舍边界

- **期望价值：** 源行核对、分类建议、匹配及重复项提示有记录支持（R1、R3、R7、R8、R9）。
- **可用性风险：** 至少一次受提示点击未反映真实理解（R6）；按钮语义和结果预期须实测。
- **技术准确性：** 已有一次错误供应商匹配的事件（R3），但无操作总数、系统推荐清单或完整核验结果；不能声称准确率，也不能推出已检查建议的比例。
- **授权与政策：** 记录未提供取消审批或自动付款的授权。U3的个人金额建议（R5）不是政策决定；点击（R6）也不是授权。

## 下一轮：单一、可推翻建议的原型测试

**待检验假设：** 在可见来源证据、清晰动作后果和人工最终控制下，用户可以借助异常提示发现或安全处理错误匹配与重复项；若设计不能支持这一点，就不应推进批量确认流程。

**方案。** 做一个边界明确的非生产交互原型，沿用采购异常任务：打开待处理项、检查供应商匹配及发票源行、处理重复项、决定是否接受分类建议，最后确认处理后果。预置已知情形：一个错误供应商匹配、一个重复提交项，以及一个正常对照项。招募曾提供相关情境的参与者，覆盖不同企业；分别记录企业、任务和参与者，不把同企业记录当成独立组织证据。测试前说明原型不连接真实系统、不付款、不拒收、不提交真实发票，并征求观察与记录同意。

**观察指标。** 对每个情形记录：是否查看了源行和匹配依据；是否发现已知错误或重复项；采取何种处理及理由；是否能准确复述按钮会造成的后果；遇到不确定时是否暂停并转人工。记录任务条件、主持人提示和参与者原话；不把主持人提示后的继续操作记作自然接受。以情形和参与者报告观察结果，不计算没有可靠分母的准确率。

**决策规则。** 若错误匹配或重复项未被发现、参与者把建议当作授权，或仍误解确认后果，推翻“当前流程可安全支持批量确认”的假设：维持逐项人工复核，修改信息层级、动作命名或拦截设计后再测。若参与者能在无诱导下检查关键证据、正确区分建议与执行，并在不确定时暂停，则支持继续迭代辅助原型；这仍不证明真实环境下的技术准确性，也不授权取消人工审批或自动付款。若主要问题来自任务设置、原型限制或主持人提示，则据实修订测试，而非作通过结论。

## 方法与来源映射

在主题归纳和最终建议复核中采用正例的方法观察，不借用其客户事实：RS2要求携带来源身份拆分证据、按内容归组、写成可辩护的陈述并连接到产品决策；RS1提醒区分原型中的主持人鼓励与真实情境行为，因此将R6单列为受提示点击，并让下一轮显式记录提示与任务条件。原研究的用户态度、样本和结果不作为本研究事实。

## 可复算记录

以下 Python 代码以原始记录ID映射参与者与企业；运行结果为本交付实际执行结果：

```python
records = {
'R1': ('U1','A','interview'), 'R2': ('U1','A','follow-up'),
'R3': ('U2','A','interview+contextual observation'), 'R4': ('U2','A','same-session transcript'),
'R5': ('U3','B','interview'), 'R6': ('U4','C','prompted prototype click'),
'R7': ('U5','C','interview'), 'R8': ('U6','D','interview'), 'R9': ('U7','E','interview')}
participants = {}
for rid, (uid, org, mode) in records.items():
    participants.setdefault(uid, {'org': org, 'records': []})['records'].append(rid)
print('records', len(records), 'independent_participants', len(participants),
      'organizations', len({v['org'] for v in participants.values()}))
print('mapping', '; '.join(f"{u}/{v['org']}:{','.join(v['records'])}"
      for u,v in participants.items()))
```

```text
records 9 independent_participants 7 organizations 5
mapping U1/A:R1,R2; U2/A:R3,R4; U3/B:R5; U4/C:R6; U5/C:R7; U6/D:R8; U7/E:R9
```

**执行结果解读：** 独立参与者数按U编号去重；企业数按映射去重。观察到的事件是R3一次错误供应商匹配，以及R8所述曾遇到重复提交；不据此制造准确率或发生率。