咖啡机“叮”了一声，杯子满了。我端起来没喝，盯着屏幕上的征求意见稿摘要看了三秒，手指在触控板上划了一下，把文件拖进分析框。系统自动标红了第五条——“近三年无重大投资失误记录”。我扯了下嘴角，这不就是冲着我们来的？
前天刚搞定储能项目交割，今天政策风向就往门槛上加码，节奏卡得太准，不像巧合。
我把杯子搁在桌角，热气往上窜，糊了眼镜片一半。摘下来擦了擦，重新戴上时，目光落在白板上那三个字：“信息精度”。
上个月漏判云湖片区土地调整，四天前又差点被内部后门程序绕过授权链，现在连财政局的征求意见稿都得靠我自己刷官网才发现……咱们这套情报系统，说是千里眼顺风耳，其实跟老式收音机差不多，得拍两下、拧半天，才能听清一句完整话。
不能再这样了。
我打开加密通讯，拉了个临时会话，@了技术组和安全组的负责人：“现在开始，重建情报中枢。目标三个‘全’——全维度采集、全链条分析、全时域预警。七天内出原型。”
对方秒回一个问号。
我敲字：“不是功能升级，是推倒重来。旧系统依赖人工打标签、设关键词，反应慢半拍不说，还容易误判。比如昨天那份文件，为什么没自动关联到哲远资本的合规风险？因为它压根没学会‘社会资本方’和‘资质审查’之间的逻辑关系。”
对面沉默了几秒，发来一句：“架构全换，测试周期至少两周，期间监控可能断档。”
“不会。”我说，“双轨并行。旧系统维持基础告警，新平台独立部署测试环境，拿过去三年的重大决策做回溯验证。我要它能复盘每一笔投资背后的信号捕捉情况，包括我们踩过的坑。”
他们没再反驳。
我顺手调出过去六个月所有延迟预警的案例，一条条过。共性很明显：政策文本语义识别弱、跨部门数据联动缺失、风险权重靠经验拍脑袋。最要命的是，系统不会学习。同样的漏洞，换个马甲还能再钻一次。
这就不是工具问题，是脑子问题。
我拨通语音，直接说：“明天上午十点，开架构设计会。我要看到新系统的神经网络结构图，重点标注三点：第一，能不能自动抓取政府官网、行业研报、舆情动态，并做情感倾向判断；第二，能不能根据项目类型自动匹配风险模型；第三，有没有决策溯源功能——每条预警必须附带来源、置信度评分、历史命中率。”
电话那头应了一声。
“还有，”我补充，“加入法律顾问知识图谱。上次AI把‘引导基金’和‘海外并购’强行关联，闹出个虚假高危警报，就是因为缺乏上下文理解能力。这次必须加上语义纠偏层。”
挂了电话，我起身走到白板前，拿起记号笔，在“信息精度”
这不是锦上添花的功能模块，而是决定生死的反应速度。
第二天会上，技术组果然提了保守方案：在现有框架上叠加AI模块，三个月内逐步上线。
我当场否了。
“修修补补治不了根。我们要的不是更快的消息推送，而是能预判趋势的‘第二大脑’。比如现在谈特许经营权，系统能不能提前告诉我，财政局这份意见稿一旦落地，会对我们的申报材料提出什么新要求？”
没人说话。
我继续说：“如果答案是‘不能’，那就说明它还在用昨天的逻辑处理明天的问题。”
最终拍板：彻底重构。剥离冗余模块，接入三大引擎——政府公开数据库实时接口、行业研报AI解析器、舆情情感判断算法。同时建立“决策反馈池”，每次人工干预都计入训练样本，让系统越用越聪明。