2030年秋，上海陸家嘴的梧桐葉開始泛黃。

沈逸風坐在金融消保中心的調解室里，指尖摩挲著一份投訴記錄。

紙張右上角印著某財經app的logo，投訴內容簡短卻刺眼：“推薦高風險理財，導致退休教師王伯損失50萬。”

調解室的門被推開，王伯攥著皺巴巴的銀行流水單，眼眶通紅地走進來。

他穿著洗得發白的藏青色中山裝，領口別著一枚“三十年教齡”的紀念章，手指無意識地絞著衣角：“同志，我退休金就2000塊，那50萬是兒子結婚時我攢的買房錢……”

他聲音發顫，“app說我信用分650，推薦‘穩健型’理財，結果全是股票掛鉤的高風險產品！我連‘年化波動率’是啥都不知道啊！”

沈逸風扶他坐下，遞上一杯溫水：“王老師，別急，咱們慢慢說。”

他翻開投訴記錄，后面附著app的推送截圖——首頁赫然標著“您信用分650，推薦xx高風險理財，預期年化收益15%！”

下方小字“風險等級r5（激進型）”幾乎看不清。

“算法只推收益，不管適配性！”王伯拍著桌子，“我點開詳情頁，滿眼都是‘歷史收益18%’‘明星基金經理操盤’，根本找不到風險提示！”

“客服還說‘錯過這波再等十年’……”他抹了把眼淚，“我要的不是高收益，是安心！”

調解室外的走廊上，涉事平臺的算法工程師小林正對著電腦抓頭發。

屏幕上跳動著復雜的模型參數：“用戶畫像標簽：‘高信用分’‘中年以上’‘穩健偏好’……可推薦池里全是r5產品，這算法邏輯怎么跑偏的？”

他的咖啡杯里漂著三片沒化的檸檬片，杯壁上還留著昨晚加班時蹭的咖啡漬。

“林工，沈領導叫你進去。”同事捅了捅他。

小林推門進來時，沈逸風正指著投訴記錄里的一個細節：“王老師點擊過三次‘穩健型理財’標簽，但每次都被推送高風險產品。你們的算法，是把‘信用分’等同于‘風險承受能力’了？”

“不…不是的！”小林擦了擦額頭的汗，“我們原本設計了‘風險適配模型’，會根據用戶年齡、收入、投資經驗綜合評估。”

“但今年三季度考核指標調整，要求‘提升高收益產品推薦轉化率’……”他聲音越來越小，“算法權重被臨時調整，過度追求點擊率和轉化了。”

沈逸風的眼神陡然銳利起來。

他調出后臺數據：“九月份，該app向60歲以上用戶推送高風險理財的占比42%，其中38%的用戶明確點擊過‘穩健偏好’標簽。這就是你們所謂的‘算法優化’？”

調解室的氣氛凝固了。

王伯攥緊拳頭，指節發白：“我信你們是科技，才敢點進去看！要是街邊小販賣假貨，早被城管抓了！”

“是我們錯了。”平臺負責人突然站起來鞠躬，“我們過度追求商業指標，把算法變成了‘只會賺錢的機器’。”

“沈領導，我們愿意全額賠付王老師的損失，同時對算法進行全面整改。”