陈默的目光似乎穿透了屏幕，聚焦在某个点上，“邀请好友，奖励实时到账。你们的反作弊策略是怎么做的？尤其是针对虚拟号码、接码平台批量注册领券的羊毛党。”
李俊涛一愣，随即回答：“我们有基础的设备指纹、IP限制、新用户行为分析模型，还有人工审核...”
“不够。”陈默打断他。
“实时到账的强激励，对黑产是致命的诱惑。
你刚才提到的防御手段，在规模化、专业化的羊毛党面前，形同虚设。
看看你们后台，”他手指在虚空一点，仿佛能直接操作瑞子的服务器。
“找‘用户来源分析’模块，筛选注册后1分钟内完成邀请行为、且领取奖励后无任何其他操作的用户。时间范围：过去24小时。”
李携耀和乔雅的心瞬间提了起来。
李俊涛脸色微变，手指飞快地在键盘上敲击，调出后台数据面板。
几秒钟后，他盯着屏幕，脸色一点点变白。
屏幕上，一条筛选后的数据流被高亮显示出来。
大量的新注册用户，设备号杂乱，IP分布异常（集中在某些IDC机房），注册后几乎立刻发起邀请，领取免费咖啡券后便再无动作。
时间戳密集得可怕。
“这...这是...”李俊涛的声音有些干涩。
“虚拟号码农场，配合自动化脚本。”陈默的声音冷静得像在陈述一个事实，“过去24小时，光是这种模式的‘无效用户’，保守估计超过3万个，薅走了至少3万张免费券。按你们的物料和运营成本算，损失多少？”
乔雅飞快地心算了一下，脸色顿时也难看起来：“单杯成本加运营摊薄...至少30万！”
会议室里一片死寂。
刚才的激昂气氛荡然无存。
李俊涛脸上火辣辣的，羞愧和挫败感几乎将他淹没。
他自以为坚固的堡垒，在陈默眼中竟如此不堪一击。
陈默没有理会这凝滞的气氛，继续道：
“这只是最基础的批量刷单。
更隐蔽的，是真人众包，分散IP，模拟正常用户行为，领券后小额消费甚至转卖优惠券。
你们的反作弊模型阈值设得太低，特征库也不够丰富。”
他看向李俊涛，“风控模型的第三层参数，那个基于用户行为序列异常检测的神经网络模型，权重系数调高0.2。立刻去办。”
“是！陈总！”李俊涛如梦初醒，立刻在电脑上操作起来。
他仿佛回到了还在华兴的日子，此刻又被头顶巨大的阴影笼罩了起来。
几分钟后，李俊涛再次演示APP的时候，精气神似乎都掉了一截。
结果没想到的是视频画面里的陈默明明是在拿着手机回消息，却问了一个看似无关实则致命的问题：“订单状态里的‘预计等待时间’，怎么算的？”
李俊涛立刻回答：“根据门店当前积压订单数、平均制作时长动态计算。我们接入了门店POS系统的实时订单队列数据。”
“数据维度不够。”陈默一针见血。
“只考虑订单数？门店的实时产能呢？
比如咖啡师人数、当前状态比如是否在制作、甚至咖啡机的工作状态比如是否需清洗、换豆？
极端天气导致的外卖订单激增对店内产能的挤压？
这些变量加进去，模型才准。
一个严重低估的等待时间会让用户到店后干等，体验直接崩盘；
一个过分高估的等待时间又会吓跑用户。
精准度，就是信任度，是复购率的基石。
立刻接入门店监控系统（非视频，是设备状态数据流），丰富模型参数。”
李俊涛心头剧震，他只想到了订单队列，却忽略了产能本身的动态变化。
这盲区太大了！
“明白！我立刻安排，接入设备IoT数据流，重构预估模型！”
一旁的乔雅也是慌得一批，这个功能是她提供的核心逻辑，李俊涛只是负责实现功能。
要认真论起来还是她的锅更大。
陈默开口第二次以后，连李携耀也没有原先那种意气风发的表情了，脸色逐渐沉重。
还没等他缓过神，陈默的第三板斧也敲了下来。
“第三，”陈默的指尖再次敲了敲桌面。
“支付。
聚合支付是好，但你们只做了微信和支付宝。
银联云闪付呢？Apple Pay呢？
尤其高端写字楼区域，用Apple Pay的用户比例不低。
支付方式缺失，就是流量漏斗的缺口。
尽快补全，覆盖所有主流支付通道，一个都不能少。”
乔雅立刻点头：“这个是我们疏忽。”
李俊涛也补充道，“立马安排支付组去和对接银联和Apple，一周内上线！”
陈默微微颔首，算是认可。
他身体重新靠回椅背，目光扫过屏幕里神色各异的三人，最后落在李携耀身上：
“APP和小程序的基础框架，俊涛搭得不错，稳字当头，及格了。
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