“建行尾號7381的賬戶，在上午9點15分接收了一筆來自上游賬戶的49800元轉賬。這筆錢，在9點47分，被幾乎同時轉出到兩張不同的工行卡，一張尾號2093，轉賬兩萬元；另一張尾號7741，轉賬兩萬九千八百元。這兩張工行卡的交易記錄，”
他的手指向後翻了一頁，點在資金流向的彙總列表上，
“在你們這一頁的最終彙總表裡被遺漏了，因為它們在此前的流水層級裡沒有其他交易，是‘一次性’賬戶，彙總演算法可能將其歸類為次要分支而忽略了。但請看前面第三頁的詳細流水清單，這兩筆轉出記錄清晰在列。”
陸誠頓了頓：“而這兩張工行卡，分別在廣省寧市和桂市的ATM機被全額取現。取現時間點，與我們己經掌握的其他取現點，在時序和地理上完全吻合。”
小陶心下一驚，幾乎是屏住呼吸，一把抓過旁邊辦公桌上的另一份備份報告。
他眼睛急切地掃過那些密密麻麻的數字和賬戶號。
幾秒鐘後，他猛地抬起頭，無法平靜。
真是兩張！
小陶緊緊皺著眉頭：“這……這是我們的疏忽！”
陸誠搖搖頭：“這種利用大量‘一次性’賬戶快速分流小額資金，正是專業水房降低關注度、干擾追蹤的常用手段。”
“彙總表演算法設計時優先關注大額和活躍賬戶，漏掉這幾筆很正常。”
“但重點不在這裡。”
他拿過紙筆，利落地將那兩個被遺漏的賬戶——“工行尾號2093”和“工行尾號7741”——補充到資金流向圖的末端，並在旁邊標註上“寧市ATM取現”和“桂市ATM取現”。
接著，他換了一支紅色水性筆，將目前己確定的全部十九個賬戶的取現地點和時間點，按照時間順序一一列出：
昆市(ATM1)- 10:02 AM
貴市(ATM2)- 10:48 AM
寧市(ATM3)- 11:30 AM（新增）
桂市(ATM4)- 12:15 PM（新增）
潭州(ATM5)- 12:55 PM
漢江(ATM6)- 1:50 PM
……
“現在，再看取現地點和順序。”
陸誠的筆尖劃過一個個城市名和時間點，“看出什麼了嗎？”
小陶凝神細看，努力地想從這些地名和時間差裡找出隱藏的模式。
“呃……跨度很大，看起來很亂，像是隨機跳躍，目的是擾亂我們？”
“是交通樞紐。”
陸誠的筆尖重重點在昆市、貴市、潭州、漢江這幾個城市上，
“再看時間點：從上午10點02分在昆市取出第一筆，到下午1點50分在漢江取出最後一筆大額款項。考慮到跨省移動、尋找合適ATM機、以及實際操作所需要的時間……”
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