一张风险卡有多条依据，数量到底怎样读？

同一句主张，可能由不止一条依据解释

基础法规与平台要求可能同时支持一个处理问题。按问题组织展示，可以减少重复阅读，同时保留相应依据。合并的是面向用户的对象，不是把其他来源删掉。

当前实现对相应重叠情形有归并与展示处理，包括同字段、同句核心主张等条件。不能把它理解成所有近似句子、所有跨字段问题都会自动合成一张卡。独立主张和不同位置仍需分别核对。

评价这项组织能力，应看能否从一项问题追到具体原文与依据。卡片较少，可能只是去掉重复展示，不直接说明查得更少或更准确。

影响程度、确定程度和处理状态，别用一个颜色代替

风险主题帮助定位性质，影响程度说明需要重视到什么程度，待确认则表明事实、范围或判断还有工作。待确认不自动等于低影响；相应高风险待核事项仍可能影响发布安排。

人工状态记录人作了什么。确认存在问题，可以结束一项判断待办，却仍有风险需要改；排除误判有不同含义；暂不处理继续保留工作。一个数字下降，可能只代表流程换到了下一阶段。

AI来源同样不是确定性标签。应看它对应哪句话、提出什么理由和依据状态；不能因为来自AI就全部当线索，也不能因为显示高风险就认定正式来源已经查证。

需要确认数，不能再加到风险数里

当前待确认列表会结合后端事项与风险项组织，按相应字段和原文关系去重，还会包含部分需要人工决定的中低风险。它与风险影响维度存在交叉，不能直接相加成一个独立问题总数。

规则原始命中、面向用户的问题、支持依据和可见改写字段，也各有单位。批量场景再增加商品维度：有问题的商品数，不等于这些商品里的问题总数。

读汇总前，先问“在数什么”。要安排人员，就看具体待办；要修改文稿，就回字段与原句；要解释判断，就核对应依据。单一总数无法替代这三类对象。

数字变化以后，追问是哪项动作造成的

文本删除、重新改写、排除误判、归并展示和换输入，都可能让数量变化。只保留最后一张截图，会丢失变化原因。交接时记录这次做了什么，以及实际采用稿是哪一份。

复制或确认采用文字本身没有重新检查原任务。若最终文本已变，需要按新版本复查；不能因拿到候选稿，就把原稿风险改写成“从未存在”。暂不处理也不应让任务从工作安排中消失。

系统异常另看完成状态。AI未完成造成的空白，不是数量为零的业务证明，也不需要凭空添加一条商品风险来解释故障。

页面与导出不同，先对照版本和处理时点

确认它们是否对应同一输入、场景与人工状态。处理前文件与处理后页面数量不同，可能只是时点不同；同一时点仍不一致，再保留差异反馈，不手工改数字掩盖。

爱守界将判断、依据与改稿组织在一起，会员AI继续解释语境并产出完整字段。用一次多依据任务检验它：能否说清有几项真正待处理的主张、每项需要改哪里、还缺什么，而不把时间花在自行拆解和去重上。