當晚，第一版預警模型終於上線。
第二天一早，尤哈輸入最新數據：印度環保草案通過概率調至40，影響程度因案例庫比對升為“高”，坐標點穩穩落在黃區邊緣。
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“黃燈亮了。”他抬頭，“腳懸刹車上了。”
可第三天，問題來了。
一條來自東南亞代理的緊急消息：當地新稅法草案擬對進口玻璃加征15附加費。消息來源是代理老板酒桌上聽來的，未公開。
尤哈錄入係統，模型卻沒響。
“影響大，但概率難估。”他皺眉，“沒公開文件，沒案例參考，係統判定‘信息不完整’，自動降級為‘觀察態’。”
“可萬一真征了呢？”小陳急了。
“那就不是模型問題，是信息匹配問題。”劉好仃看著屏幕，“咱們的模型像個好學生，隻認標準答案。可現實出的，往往是填空題。”
他轉身在白板上畫了個新模塊：“信息預篩組。所有非結構化信息，先由專人做‘翻譯’和‘標注’，比如‘酒桌消息’標為‘低確信度，高敏感性’，再輸入模型。”
“我來！”小陳舉手，“我以前在外貿公司乾過，擅長從閒聊裡扒乾貨。”
“那尤哈你配合，做數據轉譯。”劉好仃點頭，“咱們不指望模型一開始就全知全能，但得讓它學會‘聽人話’。”
一周後，新流程跑通。
那天早上，小陳剛進會議室，就看見尤哈盯著屏幕瞪眼。
“怎麼了？”她湊過去。
“模型剛自動標紅了一個風險點。”尤哈聲音發緊，“越南海關擬加強原產地證明核查，影響概率65，影響程度‘高’，觸發紅燈預警。”
“消息來源？”小陳問。
“你前天整理的代理群聊記錄，加上昨天商會內部郵件，還有去年退運案例三起。”尤哈指著屏幕右下角，“係統自動生成了風險簡報，還標了應對建議：‘提前準備原產地文件備份，聯係當地清關代理確認流程’。”
小陳愣住：“它……自己會學習了？”
劉好仃端著陳皮水走進來，看了一眼屏幕，笑了。
“不是它學會了，”他說，“是咱們終於教會它怎麼‘看天色’了。”
會議室裡，幾個人圍在屏幕前，像圍著一爐調得正好的玻璃液。
尤哈正要說話，投影突然彈出一條新消息。
來自南美代理的語音轉文字：“剛聽說，下月起所有進口建材需提供碳足跡報告，否則拒收。”
小陳立刻調出模型界麵，輸入關鍵詞。
進度條緩緩推進，模型開始交叉比對：to通報無記錄，世界銀行報告未提及，但三小時前，一個巴西行業論壇有匿名帖提到類似政策。
尤哈快速打開數據分析軟件，導入過往清關延誤案例，啟動趨勢預測。
劉好仃站在兩人身後，沒說話。
屏幕中央，坐標軸上的紅點開始閃爍。
模型下方跳出一行字：“風險等級：橙。建議動作：立即啟動信息驗證流程。”
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