让审批与决策“能说清楚、可回看、可复盘”

信任不是口头承诺，而是每次判断都经得起追问。

Thesis / 核心主张

审批不是“同意/不同意”，而是“基于什么”：口径、来源、计算、例外与责任必须被结构化保留。

组织里最昂贵的成本之一，是“说不清”：数据来自哪里不明确、指标怎么算不一致、例外靠记忆、责任靠猜测。

证据链不是增加形式主义，而是在减少扯皮与重复解释：让每次决策都能被回看、被复盘、被复用。

当证据链成为习惯，AI 才可能成为可靠的放大器：它输出的不是“黑箱建议”，而是可引用、可核对、可讨论的推理路径。

Reusable Framework / 可复用框架

• Definition（口径）：字段含义、时间范围、币种/税率、统计周期明确。
• Source（来源）：来源系统/文件、导入批次、人工修改记录可追溯。
• Compute（计算）：关键汇总与指标可复算，过程可复现。
• Exception（例外）：例外触发条件与处理理由可解释。
• Decision（结论）：审批意见与证据引用绑定保存，方便回看。

Minimum Checklist / 执行清单

• 是否写清“口径”？（同一字段是否只有一种解释）
• 是否写清“来源”？（来自哪套系统/哪次导入/谁修改）
• 是否写清“计算”？（关键汇总能否复算）
• 是否写清“例外”？（例外原因是否可分类）

Common Pitfalls / 常见误区

• 把证据链当成“多填几行字”：没有结构就无法复用。
• 只记录结论不记录引用：下次无法证明“为什么”。

证据链越清楚，组织的协作成本越低，争议越少，速度越快。