八点整，她出现在陆彬办公室。

董事长正站在白板前，上面画着五大板块的连接图，线条密集如神经网络。

“早上的决议你都看到了。”陆彬没有回头，“觉得这个新机制怎么样？”

“必要的，但还不够。”

张晓梅走到白板前，指着AI算力冻结的那条线，“问题不在于李文博超支，而在于他为什么要超支——如果我们能提前预判模型的收敛点，就能做更精准的预算分配。”

陆彬转身：“你的建议是？”

“建立预测性运营系统。”张晓梅调出自己的方案。

“不是等数据异常了再干预，而是用历史数据训练模型，预测未来一周各板块的资源需求波动。”

“比如量子实验室的材料采购周期、AI中心的算力需求曲线、新零售系统的促销峰值。”

她展示了一个原型界面：时间轴上，不同颜色的波峰波谷相互错开。

“如果我们知道下周量子材料到货、AI模型训练进入平稳期、新零售有大型促销，就能提前调配仓储、算力和客服资源。”

陆彬仔细看了五分钟。“需要多少投入？”

“初期三百万美元，主要是算法团队和数据整合。”

“但如果系统有效，每年能节省的紧急调拨成本和效率损失，至少是这个数的十倍。”

“去做。”陆彬拍板，“但要先从小范围试点开始。用新加坡市场和新零售板块做第一个测试周期。”

离开董事长办公室时，张晓梅在走廊遇见冰洁。

这章没有结束，请点击下一页继续阅读！

这位全球营运总监刚从纽约飞回来，眼睛里有红血丝，但步伐依然利落。

“法兰克福海关的问题解决了。”

冰洁递给她一份电子确认函：“霍顿的材料已经放行，预计19小时后抵达深圳。”

“但我需要跟你协调另一件事——我们的蜂窝物流网络建设，在东南亚遇到了土地许可问题。”

两人走进运营指挥中心的会议室。

冰洁调出地图，三个计划中的智能枢纽位置标红。

“印尼巴淡岛、泰国林查班、越南海防，当地政府都要求我们承诺雇佣一定比例的本地员工，并提供技术培训。”

“这应该是好事？”张晓梅不解。

“是好事，但培训需要时间，而我们的建设进度是按天计算的。”

冰洁放大时间表，“如果等培训完成再动工，每个枢纽要延迟两个月。”

“但如果不培训直接雇佣，操作失误率会上升，长期成本更高。”

张晓梅沉思片刻。“有没有折中方案？比如先雇佣有基础经验的员工，同时开展培训。”

“建设阶段让他们参与基础工作，枢纽投入使用后正好完成培训，转为正式操作员。”

“需要增加15%的初期人力成本。”

“但能节省两个月的机会成本——按照规划，每个枢纽每提前一天运营，能带来80万美元的边际收益。”

张晓梅快速计算，“两个月就是四千八百万。这笔账划算。”

冰洁眼睛一亮：“我需要你帮我说服财务部。冯德玛丽副董事长对任何成本增加都很敏感。”

“我们一起准备材料。”张晓梅调出运营数据。