李俊涛没有立刻声张，也没有再去找老王求证。

他知道，一旦去打探，不仅问不出什么，反而会打草惊蛇，让老王陷入尴尬甚至危险的境地。

于是李俊涛便开始了他的“小心调查”。

他利用自己作为cto、掌管所有技术系统和数据后台的权限，但他极其谨慎，没有进行任何大规模的异常数据查询或导出，那会留下明显的审计痕迹。

他只是调整了自己日常查看数据监控大屏的习惯。

不再只通过宏观去看汇总后的漂亮曲线，而是开始有意识地、随机地钻取一些单个门店、单个时间段的明细数据。

他会特别留意那些上报订单量异常高的时间点，比如工作日下午的非高峰时段，或者某些非核心商圈的门店在夜间的突然订单暴增。

然后，他会不动声色地调取这些时间段、这些门店的系统日志和资源监控数据。

作为技术负责人，他清楚每一笔订单产生时，后台系统（包括poS机、小程序、App）相应的资源消耗（如网络流量、数据库读写、支付接口调用）会有一个大致的比例。

他开始在心里默默进行交叉验证：一个号称小时销量200杯的门店，其对应的系统资源消耗峰值是否匹配？

李俊涛还会以“优化系统性能”、“排查潜在瓶颈”为名，让手下的核心工程师（但并未告知真实目的）提供一些门店终端设备的活跃状态报告、ApI接口调用频次分析等。

他试图从技术侧的行为数据，反向推断前台业务数据的真实性。

几天下来，这种静默的观察让他心中的不安加剧。

虽然大多数数据看起来是正常的，但他确实发现了一些细微又难以解释的“不和谐之处”：

比如，某几家门店上报的订单量曲线完美得不像话，几乎避开了所有正常的波谷；

又比如，个别门店在某个短暂时间段内的订单Id跳号异常连贯，缺乏自然间隔；

再比如，某些区域的支付成功回调日志的时间戳密度，与上报的销量高峰时段存在微弱但理论上不应出现的延迟差异。

这些都不是确凿证据，甚至可以说是吹毛求疵。

但对于一个深知系统运行每一个细节的顶尖技术专家来说，这些细微的“不自然”就像是精密齿轮运转中偶尔听到的一丝杂音。

虽然微弱，却预示着某个环节可能出了问题。

李俊涛知道，仅凭这些技术侧的微弱异常，根本无法证明任何事。

他需要更直接的切入点。

他想到了老王那天提到的“上报口径”。

问题可能不出在凭空捏造，而出在“口径优化”上。

他决定进行一次高风险但目标极其精准的求证。

他再次动用了cto的权限，但这次更加小心。

他选择了一个周末的深夜，公司几乎无人的时候，远程登录了系统。