真原型、财务预测报表、产品结构以及详细的商业模式框架，瞬间被上传完毕。
两个屏幕快速闪过数行运行提示，随后界面恢复静止。
短暂的沉默之后，左侧的chatGpt-x界面微微亮起，伴随柔和的蓝色脉动，一个清晰的问题浮现在屏幕上。
chatGpt-x提问：
“张伟，你的系统提出为cEo提供沉浸式的指标掌控方式，这样的设定是否过于理想化？现实中cEo真的有精力戴上VR设备逐项解读这八大系统共计80个指标吗？你的产品原型有没有充分的使用频率模型支撑这个设定？”
张伟淡然一笑，看来AI还是有瑕疵啊，最终是80个指标，但是现在我的是32个，这么重要的信息你没抓住？
看来，现在的AI在掌控精准数据上，还不够啊，只能做方向性的模糊决策。
只能是一个谋士，不能是一个决策者。
当然张伟此刻不是和AI纠结于这个细节中，抓住AI问题的核心，进行回答才是正解。
张伟沉稳地点了点头，开口回应：
“你这个问题问得非常好，我起初设计的时候也曾纠结于信息密度问题，担心会不会反而成为cEo的负担。但经过反复推敲，我的解决方案是，构建一个‘可唤起型’的感知逻辑结构，而非让cEo每天盯着那80个指标屏幕。”
“就像人生病了才去医院采血化验，而不是时时刻都化验，所以我设计的是当某个指标触发风险阀值时，才被点亮，当然cEo也可以主动激活，就像我们去化验，也可能是因为‘体检’。”
投资人微微挑眉，目光流露出一丝欣慰。
张伟继续清晰而精准地解释：
“cEo只需要当某个指标发生异常时，比如自由现金流剧烈波动、销售指标突然下滑，我们的系统才会自动‘点亮’关联模块。这就像医生平时不会天天盯着ct报告看，但当身体出现异常症状时，他才会调取对应的ct图像。”
投资人露出若有所思的表情，而chatGpt-x屏幕上则飞快地进行着文本解析。
张伟稍作停顿，再次抛出他的杀手锏：“更重要的是，这套交互模型，在没有专业销售团队情况下，我已经储备了26个商机，其中珠三角有11家，甚至11家中有5家需求非常的迫切，目前只是差一张合同的签署而已。”
chatGpt-x界面迅速闪过几行代码，片刻后给出了回应：
“理解了，你的设定确实具有合理性，从认知科学角度，也符合实际高管的使用路径和习惯。”
张伟微微松了一口气，但马上他的目光又投向了右侧的deepSeek-x界面。
deepSeek-x屏幕随即亮起，冰冷而精准的问题迅速浮现：
deepSeek-x提问：
“Z-score指标逻辑自洽，模型也清晰。但你的方案是否过度依赖结构化财务数据？实际的企业环境中，还有团队稳定性、突发事件、战略转型这样的非结构化变量，你如何确保Z-score的判断准确性？”
张伟轻轻一笑，现在的AI对整体框架信息的整合能力，还是不足以达到掌控全局啊。
当然整体问题质量，肯定要超过很多、很多、很多.......投资人的问题了。
只是张伟这个老六，在这个细分领域是20厘米宽，50公里深的，超级变态啊。
这个问题张伟早有准备。
“你提的问题非常有价值，但Z-score本身并不是孤立判断所有企业问题的唯一指标。”
“它更像人体检查时的红细胞计数指标，不是用来诊断所有疾病的工具，而是用来评估企业基础‘生存能力’的核心体征。”
投资人点了点头，表示认同。
张伟继续补充：“在我的企业智能体产品体系中，Z-score只是资金系统的关键指标之一。我们用Z
