feat: 扩展风险规则体系、审批动态路由与预算中心列表化改造

- 新增 25+ 条风险规则（预算/报销/申请/通用类），完善风险规则模拟与反馈发布机制
- 引入费用审批动态路由、平台风险分级、预审与风险阶段管理
- 预算中心列表化改造，优化票据夹仪表盘与数字员工工作看板
- 新增 Hermes 风险线索收集器、Agent 链路追踪中心
- 扩展数字员工能力库（18 个领域 Skill）与交通费用自动预估
- 完善报销申请快速预览、权限控制与前端测试覆盖

document/development/hermes-risk-graph-algorithm/CONCEPT.md

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 ## 1. 功能一句话
 
-以数字员工为后台执行入口，持续把财务业务数据转成行为画像、制度语义和风险观察，再通过图谱证据链、单据详情和风险看板提供可解释的风险判断。
+以数字员工为后台分析入口，持续把财务业务数据转成行为画像、制度语义和风险观察，再通过图谱证据链、单据详情和风险看板提供可解释的风险判断。
+
+规则中心、审批和报销主流程仍由外层智能体流程负责调度；数字员工只消费事实、规则命中和反馈结果，生成后台分析、报告、知识库材料和待复核线索。
 
 ## 2. 背景与问题
 
@@ -16,7 +18,7 @@ X-Financial 已经具备费用申请、报销、审批、规则中心、知识
 - 分析看板如果只从散表拼统计图，会成为展示型页面，不能反映算法效果。
 - 数字员工如果只做定时任务，会变成调度工具，不能形成核心壁垒。
 
-本方案把核心能力定义为“财务行为图谱风险引擎”。它不是单一模型，而是一套闭环：事件沉淀、实体建图、画像基线、风险推理、人工反馈、规则发现。
+本方案把核心能力定义为“财务行为图谱风险引擎”。它不是单一模型，而是一套闭环：事件沉淀、实体建图、画像基线、风险推理、人工反馈、待复核线索归集。
 
 ## 3. 核心判断
 
@@ -78,7 +80,7 @@ X-Financial 已经具备费用申请、报销、审批、规则中心、知识
 算法版本
 ```
 
-这会形成自有训练集、评测集和规则优化样本。竞品能复制算法框架，但复制不了这些被真实审批和财务人员校准过的样本。
+这会形成自有训练集、评测集和规则执行校准样本。竞品能复制算法框架，但复制不了这些被真实审批和财务人员校准过的样本。
 
 第四层壁垒：人机共审行为数据。
 
@@ -92,7 +94,7 @@ X-Financial 已经具备费用申请、报销、审批、规则中心、知识
 补件
 升级审批
 标记误报
-生成候选规则
+归集待复核线索
 ```
 
 这些反馈会反向影响规则质量、抽审比例、自动化门控和数字员工能力考核。越使用越贴近企业自己的财务控制风格。
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 ### 4.2 非目标
 
 - 第一版不做独立“大图谱中心”，避免做成展示型页面。
-- 不让大模型直接决定风险等级，大模型只参与语义抽取、解释生成和候选规则发现。
+- 不让大模型直接决定风险等级，大模型只参与语义抽取、解释生成和事实线索整理；不参与规则生成、改写或发布。
 - 不用画像自动惩罚员工，不给员工永久贴标签。
 - 不在员工技能详情中展示知识归集图谱；图谱结果只进入工作记录详情、单据风险详情或画像详情。
-- 不让数字员工自动上线规则；规则候选必须经过管理员审核。
+- 不让数字员工生成、改写或自动上线规则；规则变更只能由管理员在规则中心维护。
 
 ## 5. 用户与场景
 
@@ -178,7 +180,7 @@ X-Financial 已经具备费用申请、报销、审批、规则中心、知识
 
 - 数字员工运行是否成功。
 - 本次分析处理了多少数据、产出多少风险观察。
-- 候选规则是否有足够证据。
+- 待复核风险线索是否有足够事实和证据。
 - 是否需要调整技能、规则、制度知识或调度配置。
 
 ### 5.4 管理层
@@ -201,7 +203,7 @@ X-Financial 已经具备费用申请、报销、审批、规则中心、知识
 - 制度整理员工：把公司财务制度整理成条款、适用范围、费用类型、触发条件和引用关系。
 - 风险扫描员工：定期扫描新增单据、票据、供应商、审批链和画像偏离，生成风险观察。
 - 画像更新员工：定期更新员工、部门、供应商、费用类型画像和同类基线。
-- 规则发现员工：从历史退回、误报、漏报、制度变化和高频异常中生成候选规则。
+- 风险线索归集员工：从申请、报销、规则命中和人工反馈中归集待复核线索，不生成规则。
 
 ### 6.2 图谱体现方式
 
@@ -259,7 +261,7 @@ X-Financial 已经具备费用申请、报销、审批、规则中心、知识
 - 风险分布：按部门、费用类型、风险类型、供应商、员工职级分布。
 - 风险趋势：7 天 / 30 天风险走势、高风险占比、重复触发趋势、处理完成率。
 - 异常排行：风险最多部门、偏离基线最大员工、高频异常供应商、高频触发规则。
-- 算法效果：规则命中数、图谱异常命中数、人工确认率、误报率、候选规则数。
+- 算法效果：规则命中数、图谱异常命中数、人工确认率、误报率、待复核线索数。
 
 风险看板必须从 `RiskObservation` 聚合，不直接从散表临时拼图表。
 
@@ -437,7 +439,7 @@ confirmed_by_feedback      由人工反馈确认
 图谱引擎：canonical node + whitelisted edge 构造证据路径
 风险观察：ontology fields + evidence path 输出可解释结论
 风险看板：按 ontology scenario / expense_type / risk_signal 聚合
-数字员工：只能产出本体可识别的候选风险信号和候选规则
+数字员工：只能产出本体可识别的事实、规则命中、待复核风险线索和证据引用
 ```
 
 当本体置信度不足时，风险图谱必须降级：
@@ -602,7 +604,7 @@ $$
 
 ### 8.4 人工反馈校准
 
-人工反馈不直接覆盖算法，但会影响后续权重和候选规则优先级：
+人工反馈不直接覆盖算法，但会影响后续权重和待复核线索优先级：
 
 $$
 confirmed\_rate = \frac{confirmed}{confirmed + false\_positive + ignored}