屏幕共享结束后的第三天下午，林薇再次发来信息，希望就模型中的几个具体计算点再做一次沟通。这次她没有要求实时演示，而是通过邮件列出了几个问题：
1.“你模型中将我个人的税后年收入估算为28万元，这是基于我目前职级和绩效的保守估算。但在我个人的五年规划中，晋升和收入增长是确定性的组成部分。如果我假设个人年收入在未来三年内能达到税后40万元水平（基于现有职级通道和银行薪资结构），家庭总收入基础会更高，这是否能显著改善月供占比和现金流状况？”
2.“关于育儿支出，你估算的每年10万元是否过高？我咨询过同事，如果父母能提供部分支持（例如帮忙带孩子，减少全职保姆时间），且不追求高端母婴消费，年均刚性支出控制在6-8万元是可行的。这个调整对模型影响有多大？”
3.“最关键的一点，你反复强调月供占比（负债收入比）的安全线是30%-40%，并认为我的计划中65%的占比是危险且不可持续的。我查阅了一些文献和金融机构的内部指引，对于一线城市、收入稳定且具备增长预期的优质客户，银行在审批时，负债收入比上限可以放宽至50%甚至55%。65%虽然很高，但在特定客户群体和风控模型下，并非绝无可能。你的30%安全线标准，是否过于保守，脱离了北上广深的现实？”
这三个问题很具体，直指模型的核心假设和评估标准。林薇显然没有被古民的演示完全说服，她在用自己的专业知识和信息渠道进行反驳和校准。这种基于数据的讨论，正是古民所期待的。
他决定不直接回复邮件，而是邀请林薇进行一次简短的电话沟通，以便更高效地厘清分歧。
电话接通后，古民没有寒暄，直接切入正题。
“林薇，你的问题很好，我们一个个来看。”
“首先，关于你的个人收入增长预期。从28万到40万税后，增幅约43%，这当然是积极的变量。我们将其代入模型。”古民似乎已经准备好了，他边说话，边调出电子表格的某个页面。“在你的原始计划中，假设配偶年税后收入50万，你28万，家庭总收入78万。月供4.25万，月供占比65.4%。如果仅将你的收入提升至40万，家庭总收入变为90万，月均7.5万。此时月供占比为4.25/7.5≈56.7%。确实显著下
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