数据分析中心的工作枯燥而高压。七个人各占一个隔间，面前是多屏显示器，滚动着全球市场的海量数据。林澈的工位在最里面，靠墙，相对隐蔽。

他的公开职责是开发“市场情绪监测系统”——通过抓取新闻、社交媒体、财报电话会录音，用自然语言处理分析情绪倾向，辅助投资决策。这是个前沿领域，难度大，出成果慢，正好符合他“专注技术的书呆子”人设。

私下里，他用了三个周末，在安全屋的独立服务器上，搭建了第一个暗渠流量模型。赌场账目数据庞大而混乱，他必须设计算法清洗、归类、匹配到数百个看似无关的境外公司和信托基金。

第四周周五晚，他在私人图书馆地下安全屋，向周叙深展示初步成果。

“过去十二个月，金鼎会及关联赌场的净现金流入，约十八亿人民币。”林澈调出三维动态图，红色线条代表资金流动，“其中约六成，通过七条主要管道，最终注入周氏资本旗下的三个离岸基金。注入时间点……”他放大时间轴，“与周氏在海外三次大型收购案的前期资金筹备期高度吻合。”

周叙深盯着屏幕，手指在桌面上轻轻敲击。这是他表示专注时的习惯。

“能预测下一次大额注入吗？”

“需要更多数据。”林澈调出另一个模型，“但我发现了一个规律：每次大额注入前三个月，赌场会有一批‘特殊客户’集中出现，他们的输赢额度异常稳定，就好像在完成某种定额任务。”

他调出几个匿名客户ID的交易记录，资金进出几乎像尺子量过一样精准。

“洗钱的‘搬运工’。”周叙深冷笑，“周老爷子还是那一套。继续挖，我要知道这些搬运工的源头是谁，终点在哪里。”

那天离开时，周叙深给了林澈第二个U盘：“这里面是过去两年周氏所有跨境贸易合同的摘要。交叉对比，找出哪些贸易的利润率高得不正常。”

林澈接过，迟疑了一下：“周先生，如果……如果最后发现，暗渠的关键控制阀在老爷子自己手里呢？”