“‘星夢數碼’？”秦楓心中一動，“這個店鋪有什麼特別之處嗎？”

“恆通那邊的人說，‘星夢數碼’是他們重點打造的虛擬潮牌，主打限量版數字藏品和虛擬電子產品。他們在測試期間，對‘星夢數碼’進行了一些特殊的流量扶持和營銷活動，比如定時發放虛擬優惠券、限量款數字商品搶購等。”小李回答道。

“定時發放？”秦楓敏銳地抓住了關鍵詞，“具體是多久一次？”

小李迅速查閱了一下資料：“根據他們的營銷活動方案…是每小時的整點和45分，各發放一輪。”

“每小時45分！”會議室裡響起幾聲低低的驚呼。45分鐘的偏差週期，恰好對應了這個定時營銷活動的時間點！

張博士眼中閃過一絲瞭然：“所以，是‘星夢數碼’的定時營銷活動，吸引了大量使用者在特定時間湧入特定區域，導致了局部虛擬經濟資料的異常波動？”

“這似乎能解釋資料的‘規律性’，”老王沉吟道，“但我們的AI風控模型，難道沒有考慮到營銷活動對使用者行為的影響嗎？我們在模型訓練時，應該是加入了類似的促銷因素的。”

“問題就在這裡。”張博士推了推眼鏡，調出了他的分析報告，“我們反向推演了模型。在正常情況下，模型能夠較好地預測營銷活動帶來的流量增長和消費提升，並據此調整信用評分。但是，這次‘星夢數碼’的活動，似乎觸發了某種我們未曾預料到的‘滾雪球’效應。”

他在螢幕上展示了一組模擬資料：“我們發現，參與‘星夢數碼’定時搶購的使用者，在搶購結束後，並沒有立刻離開‘未來購物街’，而是在周邊區域進行了大量的、非理性的隨機消費。這些消費行為的金額普遍不大，但頻率極高，而且使用者群體之間存在明顯的模仿和跟風現象。這種‘次生消費’的規模和模式，遠遠超出了我們模型中對‘促銷後效應’的預估。”

“也就是說，一次成功的營銷活動，在元宇宙這個高度互聯、高度沉浸的環境中，引發了一場小規模的‘虛擬消費狂歡’？”秦楓總結道。

“是的，”張博士點頭，“而且，這種狂歡具有明顯的時間週期性，與營銷活動的時間點緊密相關，形成了每45分鐘一次的消費高峰。我們的AI模型，將這些高峰時段的異常消費資料，錯誤地解讀為了該區域商戶經營能力的真實提升，從而給出了虛高的信用評分。當高峰退去，資料迴歸正常，評分又隨之驟降，造成了所謂的‘引數偏差’。”

“但這還不是全部。”秦楓走到螢幕前，疊加顯示了“群體行為共振”的理論模型，“單純的營銷活動和次生消費，或許能解釋部分偏差，但不足以解釋高達35%的信用分波動。這裡面一定還有更深層次的原因。”

他指向“星夢數碼”店鋪的位置：“這個店鋪位於‘未來購物街’的幾何中心，對嗎？”

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