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这是我们最后的机会。”
“你要在会上展示这些？”
林眠问。
“不。”
苏早说，“你展示数据，我讲案例。
但需要你把数据和案例结合起来——用我们的数据模型，预测如果我们成为下一个‘案例公司’，会损失多少。”
林眠懂了。
威胁要落到实处，才有分量。
“我需要时间。”
他打字，“至少二十小时，重新调整模型参数。”
“你还有三十四小时。”
苏早说，“周一上午九点前，我要看到完整的演示方案。”
“好。”
“另外，”
苏早顿了顿，“王总监今天下午找了杨明远，他们可能在酝酿什么。
明天技术部可能会有‘突发检查’——检查工作进度，检查加班记录，可能还会找你单独谈话。
小心。”
，！
“明白。”
对话结束。
林眠放下手机，重新坐回电脑前。
屏幕上的数据流还在滚动，那些代表工作效率、错误率、健康指数的曲线，此刻看起来有了全新的意义。
他调出模型编辑器，开始修改参数。
不只是预测效率下降，还要预测——如果出现猝死案例，公司会损失多少。
他新建了一个变量：“重大安全事故成本”
。
输入参数：赔偿金额（根据公司规模和员工职级估算）、舆论危机处理费用、股价潜在下跌幅度、招聘替代者成本、团队士气损失导致的效率折损……数字在公式里跳动，结果慢慢浮现。
如果技术部出现一例猝死，直接经济损失：300-500万元。
间接损失（团队效率下降、品牌受损、招聘难度增加）：800-1200万元。
总计：1100-1700万元。
而技术部一年能为公司创造多少利润？大概2000-3000万元。
也就是说，死一个人，可能毁掉大半个部门的年利润。
林眠盯着那个结果，沉默了很久。
然后他开始做第二组预测：如果“007”
持续一个月，技术部出现健康危机的概率是多少？基于当前的生物特征数据，结合行业案例中的工作强度对比，模型给出的答案是：68。
三分之二的概率，会有人倒下。
可能不是猝死，可能是心脏病、脑出血、重度抑郁、或者其他需要长期治疗的慢性病。
但无论哪种，都是悲剧。
窗外的天色开始泛灰。
凌晨三点多了，城市还在沉睡，但东方的天际线已经透出一丝微光。
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