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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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