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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