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祁明辉一脸无辜，摇头否认：“张叔叔，您可别开玩笑了。做这些事，岂不是很 Low？我还不至于干这种事。”
“恩，明辉，这次梁璐估计完了。如果处理不好，祁同伟可能也会受到很大影响。你如果做了什么，请告诉我。以免我们的同事误判。”
婚内出轨，100%不适合当大学老师。
品德败坏的人能教书育人？
根本不可能。
“张叔叔，我也是偶然间，在匿名者黑客那边看到了梁璐的消息。当时就看到她匆匆忙忙出国，我一眼就认出来是她。我就下面备注了汉东省公安厅厅长的夫人梁璐。”
其实很合理。
从黑客的数据库获取信息，方式主要就两种，一种是信息交换，一种是直接花钱。
没有免费的午餐。
有回报就有付出，付出的可能是时间、信息或者金钱。
天上不会掉馅饼。
即使掉下个包子，砸在头上，或者是有毒，或者是把人砸个半死。
其实，很多行业都有自己的数据库。
他们通过这种或那种的数据库分享海量的信息，需求还很大。
就好比房地产公司或者装修公司，他们就有购买潜在客户信息的需求。
比如一些新楼盘开盘，销售团队会通过数据库筛选潜在客户。
花钱是最简单粗暴的方式。
像那些年龄在 28到45岁，收入稳定且在本地工作一定年限的人群，很可能就是刚需购房的目标客户。
销售人员就会针对性地给这些人打电话、发消息，介绍楼盘优势，邀请他们来看房。
金融行业也是如此。
银行、证券或者保险等金融机构的数据库里，记录着客户的资产状况、信用评级等信息。
通过分析这些数据，向不同客户推荐合适的金融产品。
比如对于资产雄厚且风险承受能力高的客户，推荐股票投资组合或者高端理财产品。
而对风险偏好低的客户，则推荐稳健的定期存款或债券产品。
信贷部门，通过数据库评估客户信用，决定是否放贷以及额度多少。
每个行业都有自己的数据逻辑和应用场景。
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张启微微点头，“明辉，你这么一说，我就放心了。我们的原则是不违法皆可行，违法的事情千万不要做。就像梁璐这件事，一旦被有心之人利用，够梁家喝一壶。”
丢工作是次要，在当地可能抬不起头。
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