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文博，你和小梅走完流程，这是建立纪律的必要代价。”
张晓梅点头，记录下决议。
“第三件事：生命科学欧洲并购案的尽调团队，需要从新加坡调三名数据合规专家。
但他们的签证最快也要两周。”
“用虚拟派遣。”
艾伦提议，“让专家在新加坡远程接入欧洲系统，我们通过加密通道传输脱敏数据。
法律风险呢？”
张晓梅看向法务团队的实时反馈窗口：“可以操作，但需要欧、新两地同时签署数据管辖权协议。
法务部正在起草，中午前能完成。”
会议在七点三十八分结束。
张晓梅用接下来的二十分钟，将十七项待办事项分配给对应团队，每项都标注了优先级和截止时间。
八点整，她出现在陆彬办公室。
董事长正站在白板前，上面画着五大板块的连接图，线条密集如神经网络。
“早上的决议你都看到了。”
陆彬没有回头，“觉得这个新机制怎么样？”
“必要的，但还不够。”
张晓梅走到白板前，指着ai算力冻结的那条线，“问题不在于李文博超支，而在于他为什么要超支——如果我们能提前预判模型的收敛点，就能做更精准的预算分配。”
陆彬转身：“你的建议是？”
“建立预测性运营系统。”
张晓梅调出自己的方案。
“不是等数据异常了再干预，而是用历史数据训练模型，预测未来一周各板块的资源需求波动。”
“比如量子实验室的材料采购周期、ai中心的算力需求曲线、新零售系统的促销峰值。”
她展示了一个原型界面：时间轴上，不同颜色的波峰波谷相互错开。
“如果我们知道下周量子材料到货、ai模型训练进入平稳期、新零售有大型促销，就能提前调配仓储、算力和客服资源。”
陆彬仔细看了五分钟。
“需要多少投入？”
“初期三百万美元，主要是算法团队和数据整合。”
“但如果系统有效，每年能节省的紧急调拨成本和效率损失，至少是这个数的十倍。”
“去做。”
陆彬拍板，“但要先从小范围试点开始。
用新加坡市场和新零售板块做第一个测试周期。”
离开董事长办公室时，张晓梅在走廊遇见冰洁。
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