161 租金模型的蝴蝶效应 (第2/3页)
一家手工饰品店，一家独立咖啡馆，三日坪效分别增长152%和137%。
“系统每天都在找这样的店。”他说，“接下来我们会推出‘潜力商户扶持计划’，每月筛选五家成长性最高的非核心铺位，提供免费推广资源和动线优化建议。”
会议室安静了几秒。有人低头翻资料，有人交换眼神。这时，味象坊负责人站起身，声音不大但清晰：“我能说几句吗？”
陈帆做了个请的手势。
“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。”
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