林峰点头：“那就从三个层面堵漏洞。第一，自然风险。联系气象服务方，接入高精度短临预报系统，要求提前48小时预警极端天气，不准再靠经验判断发车时间。”

“第二，运营风险。所有冷链和高值货物运输，必须投保全损险，保额覆盖货值加预期利润。同时在合同里加一条：若因承运方调度失误导致延误超24小时，按日扣减运费并追加罚金。”

他顿了顿，声音压低了些：“第三，人为风险。每条主线路配一条备用线，路径加密，司机出发前才解锁导航。主线路一旦触发红色预警，系统自动切换，不留反应窗口。”

会议室安静了几秒。

保险顾问犹豫道：“全险覆盖成本不低，运输公司肯定要涨价。”

“让他们涨。”林峰说，“但我们可以帮他们省别的钱。”

他打开系统兑换列表，找到一项名为“区域运输信用评级提升服务”的功能。这是之前攒下的资源，能协助合作企业优化履约评分，进而降低他们在银行贷款、海关担保等方面的成本。

“拿这个当交换条件。”他说，“谁配合新风控标准，谁就能优先使用这项服务。不配合的，以后订单优先给达标方。”

指令下达后不到半小时，首批三家运输公司同意接入数据监控模块，开放车辆实时位置与温控信息共享权限。作为试点，林峰圈定了三条高风险线路：云南磨憨、广西凭祥、新疆霍尔果斯。

系统随即启动72小时模拟压力测试。大屏上，三条线路进入“假想战时状态”。AI开始模拟暴雨封路、边检突查、车队抛锚等多种突发场景，检验预案响应速度。

第一轮测试在云南线展开。模拟设定为：主干道因塌方中断，需在两小时内将一批温控设备转向备用路线出境。