预警线索获取自动化可以通过以下步骤实现：

数据收集：首先需要收集与预警相关的数据，这可能包括内部数据（如交易记录、客户信息等）和外部数据（如市场趋势、竞争对手信息等）。

数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗、转换和标准化处理，以便后续的分析和预警。

特征提取：从数据中提取与预警相关的特征，例如交易金额、交易频率、客户行为等。

模型构建：利用机器学习、数据挖掘等技术构建预警模型，根据历史数据训练模型并确定预警阈值。

预警触发：当模型检测到预警特征满足预设的阈值条件时，自动触发预警。

预警评估：对触发的预警进行评估，判断其真实性和严重性，以确定是否需要采取进一步的行动。

反馈与更新：根据预警评估结果，对预警模型进行反馈和调整，以优化模型的准确性和敏感性。

要实现预警线索获取自动化，需要具备强大的数据处理和分析能力，同时需要采用合适的算法和工具来构建预警模型。此外，还需要定期对模型进行评估和调整，以确保其有效性。