161 租金模型的蝴蝶效应-《造个系统做金融》
第(2/3)页
“我们确实接到电话。”那人看着全场,“有人说系统算法黑箱操作,让我们带头质疑不公平。我没答应,但压力不小。今天看了数据,我明白了——我们拿高价,是因为真带来了人流。可我也担心,万一后面客流掉下去,怎么办?”
问题落下,不少人抬头看他。这是第一次,有人把外部施压和内部疑虑同时摊开来讲。
陈帆沉默两秒,然后走到控制台前。“我们设三个月观察期。”他说,“从今天起,所有高租金转角位纳入动态评估。如果未来九十天内,实际客流贡献低于模型预测值的80%,租金自动下调15%,并启动复议流程。”
有人动笔记录。角落里一位服装品牌经理问:“那要是超了呢?”
“那就证明价值兑现。”陈帆答,“价格维持不变,同时优先续约。”
“有没有可能……人为刷数据?”另一个声音提出。
陈帆转向技术人员:“开启反作弊模块。”
新画面出现,是一段加密日志流。系统标记出三个异常信号:某饮品店连续三天在高峰时段集中发放免费券,试图人为拉升停留时长;某零售店员工用个人手机反复连接同一Wi-Fi热点,模拟多人驻留;还有一家新开业店铺,在非营业时间多次触发红外感应。
“这些行为都被记录,并影响其信用评分。”陈帆说,“一旦确认造假,不仅取消所有权益,还会通报合作联盟。”
会议室彻底安静下来。有人开始重新审视手中的报表,有人小声讨论数据细节。招商部主管悄悄松了口气,抬手擦了擦额角。
会议进行到第四十五分钟,陈帆宣布开放现场提问。陆续又有六个问题被抛出,涉及积分互通、促销档期分配、突发闭店预案等。他逐一回应,语气始终平缓,但每个答案背后都有数据支撑。说到动线调整建议时,甚至能精确到“周三下午三点至五点,东侧中庭应增加临时导览标识”。
最后一个问题来自一位年轻女店主:“你们这么依赖系统,不怕哪天它出错吗?”
第(2/3)页