交换目光。这类论坛通常展示的是机器人、航模或化学实验，很少有人提“金融信息处理”。
他继续道：“我在一家证券公司实习期间，观察到一个现象：五名员工每天工作八小时，只能完成不到一千五百条交易记录的电子化录入。而这些数据本可以通过技术手段批量转换。”
前排一位戴眼镜的中年男人微微抬头，正是市长。他没有打断，只是轻轻点了下头。
陈帆打开随身携带的投影仪U盘，屏幕切换成一张表格对比图。“手工录入平均耗时三秒每条，错误率约百分之一点二；而经过优化的本地程序，在同等硬件条件下，可实现每秒七条以上的处理速度，错误率控制在百分之零点四以内。”
他没说这是他自己写的程序，也没提Access或VBA这些术语。他知道，在这种场合，讲技术细节不如讲结果。
“这不仅仅是效率问题。”他语气稍沉，“更是信息滞后的问题。当一笔交易数据需要三天才能进入系统，它就已经失去了决策参考价值。我们现在的金融体系里，还有大量这样的‘静默数据’。”
市长身体前倾了些，手指轻轻敲了敲扶手。
“所以我的设想是，建立一种轻量化的数据流转机制。”陈帆继续说，“不依赖高性能设备，也不需要联网环境。哪怕是在一台赛扬300、64兆内存的电脑上，也能实现基本的结构化转换。这样，基层机构就能更快地响应市场变化。”
台下一片寂静。
几秒钟后，市长开口：“你说的这个系统……如果推广开来，除了提高录入效率，还能做什么？”
问题来了。
陈帆知道，这一刻决定他能不能走出“少年发明家”的标签。
“它可以作为政策模拟的基础工具。”他说，“比如，当央行调整准备金率时，我们可以用历史数据快速测算对中小券商流动性的影响；或者在印花税变动前，预估散户交易意愿的变化趋势。这不是预测涨跌，而是帮助
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