云巅学院高级金融实验室的服务器在深夜依然低鸣。沈墨的双手在键盘上飞舞，屏幕上的代码如瀑布般滚动，编译着复杂的数学模型。他面前的三个显示器分别显示着：按照林若雪清单清洗后的“表面数据流”，按照宋晚晴和高远重新定义标准处理的“真实数据流”，以及他正在编写的、能够将零散运营指标转化为量化风险因子的“逆向分析引擎”。
“晚晴，内部运营数据里的‘异常点’我已经初步量化完成了。”沈墨没有回头，对身后坐在另一台工作站前的宋晚晴说道，“李明达负责的东南亚‘星海’系列消费电子产品，过去八个季度的平均客户退货率比集团同类产品高出37%，主要集中在两家他引入的‘战略合作’代工厂生产批次。客户满意度调查中，‘产品质量不稳定’和‘售后服务响应慢’是主要投诉项，而负责该区域售后外包的，恰好是李明达表弟控股的一家公司。”
宋晚晴走到他身后，看着屏幕上生成的热力图和关联网络图。一个个红色的异常节点被清晰地标识出来，通过资金流、合同关系、人员关联等线索彼此勾连，逐渐勾勒出一个隐藏在正常业务报表下的灰色网络。
“能估算出这些‘异常’导致的潜在损失或价值折损吗？”她问。
“正在做。”沈墨调出另一个模块，“我把这些运营指标转化为对现金流、增长预期和风险溢价的调整因子。初步模拟显示，仅就‘星海’系列这个产品线，由于质量问题和关联交易导致的效率损失、品牌声誉损害以及潜在的监管风险，其实际价值可能比账面价值低估了15%到25%。而这部分损失，在标准财报的‘销售费用’和‘管理费用’大科目里被稀释掩盖了。”
“也就是说，李明达不仅可能在抽水，他管理的板块本身也在因为这种利益输送和裙带关系而持续失血。”宋晚晴眼神冰冷，“这才是真正需要被估值模型捕捉的‘风险’。林若雪他们想用错误的分类制造表面问题，我们就把真正的问题，用更扎实的方式呈现出来。”
“但是，”沈墨转向她，语气严肃，“晚晴，这些内部运营数据非常敏感，一旦在我们的报告里直接引用或明显暗示，很可能暴露我们正在内部调查李明达，甚至暴露高叔这条线。‘辰光会’不是傻子，他们会立刻警觉。”
“所以我们不能直接引用。”宋晚晴早有考虑，“我们需要将这些‘真实问题’，转化为可以从公开信息中合理推断、或者通过标准分析逻辑推导出的‘合理怀疑’。用公开的行业数据、竞争对手表现、宏观经济波动作为参照系和解释框架，将我们的结论‘包装’成纯粹基于外部视角的、逻辑严密的学术推论。”
沈墨思索片刻，眼睛一亮：“比如，我们可以通过对比寰宇‘星海’系列与竞争对手同类产品的市场口碑指数、第三方维修点数据、消费者论坛的投诉热度等公开或半公开数据，来间接佐证其可能存在质量控制问题。再通过分析该区域分销商集中度和账期变化，结合行业惯例，推测可能存在渠道依赖或回款风险…而所有这些推论，最终都指向对特定业务板块未来现金流稳定性和增长潜力的谨慎评估。”
“对。”宋晚晴点头，“我们要做的，是搭建一个逻辑无懈可击的分析框架，结论指向明确，但所有‘证据’都来自于公开、可验证的二手数据和分析逻辑。让明眼人（比如教授，甚至未来可能的‘读者’）一看就明白问题所在，但又抓不住我们把柄说我们用了内部信息。”
这是一场高难度的智力游戏。既要揭示真相，又要完美隐藏信息来源。
“这需要极其精细的数据处理和逻辑构建。”沈墨感到压力，也感到兴奋，“我需要重新调整模型，引入更多的中间变量和代理指标。工作量会非常大。”
“我们还有时间。”宋晚晴看了一眼日历，“离第一次完整模型初稿提交还有一周。我来负责搭建主体分析框架和叙事逻辑，你负责技术实现和数据处理。周正那边提供的‘表面数据’，我们也得善加利用，用它来做一些‘明面’上的对比分析，麻痹他们。”
两人分工明确，立刻投入工作。实验室里只剩下键盘敲击声和服务器风扇的低鸣。
接下来的几天，宋晚晴和沈墨几乎以实验室为家。他们默契地减少了与其他小组成员的公开讨论，只在线上群里敷衍地汇报“进展顺利”。林若雪几次试图组织线下会议讨论“初步结论”，都被宋晚晴以“模型关键参数尚未校准，需要更多数据验证”为由婉拒。
林若雪似乎也不着急，在群里温和地表示理解，提醒大家注意 deadline，私下却加紧了和赵坤的联系。周正向宋晚晴秘密报告，赵坤最近频繁催促他加快数据整理，并暗示“林学姐对某些分析角度很感兴趣，希望看到一些‘有冲击力’的图表”。
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