沈逸風接過他的手機，指著屏幕上的拒貸理由：“系統顯示‘居住區域風險等級高’。”

他轉頭對小周說，“從今天起，這類‘地域標簽’必須人工復核——如果用戶連續半年按時還款，自動解除限制。”

三天后，總局召開“算法公平性”專題研討會，二十余家頭部金融機構的代表擠滿了會議室。

沈逸風站在投影幕布前，身后的大屏幕上寫著一行紅字：“技術是中性的，但使用技術的人必須有溫度。”

“我們研發了‘公平性審計’工具包。”他點開演示文檔，“它會自動檢測模型里的敏感標簽——比如郵編、職業、學歷，并對這些標簽的權重進行反偏見修正。”

他調出一組對比數據，“以外賣騎手為例，整改后的模型不再默認‘快遞站點密集區=高風險’，而是綜合考量其訂單準時率、平臺結算周期、消費穩定性。試點一個月，這類群體的平均授信額度提升了47%。”

ai倫理專家老張推了推眼鏡：“沈局，您說得對。算法就像一面鏡子，照出的是社會的偏見。我們必須給冰冷的代碼，裝上溫度的閥門。”

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他指著屏幕上的代碼片段，“比如‘用戶信用分=還款記錄x60%+消費穩定性x30%+地域標簽x10%’，這個10%的權重必須強制下調，避免單一標簽決定生死。”

坐在后排的某互聯網平臺風控總監舉手：“沈局，我們愿意配合整改，但有個實際問題——如果放寬對低收入人群的授信，壞賬率會不會上升？”

“短期可能會有波動。”沈逸風平靜地回答，“但金融的本質是信任，不是算計。當一個外賣騎手知道，他的準時送達記錄比郵編更能證明信用，他會更珍惜這份信任；當一家小餐館老板發現，他的經營流水比店鋪位置更能獲得貸款，他會更用心經營。”

他看向窗外外灘的燈火，“我們要做的，是讓金融的陽光照進每一個角落，而不是用算法筑起高墻。”

整改后的第一個月，數據開始說話。

金監總局的監測報告顯示：消費信貸領域的“地域歧視”標簽使用率下降82%，“職業歧視”參數權重平均下調65%；新市民群體的平均授信額度從2.1萬提升至3.8萬，低收入人群的貸款通過率從21%增長至49%。

更讓人意外的是，某外賣平臺的騎手社群里流傳起一句話：“現在按時送單，不僅能賺好評，還能漲貸款額度！”

而閔行區某城中村的快遞站點，老板貼出了新告示：“用‘智融寶’提額成功的外賣小哥，每月電費補貼50元。”

沈逸風站在總局數據中心的落地窗前，望著外灘方向漸次亮起的燈光。

他想起小李那雙泛紅的眼睛，想起小王訂單記錄里100%的好評率，想起研討會上專家說的“給代碼裝上溫度閥門”。

他知道，這不是終點。

技術的車輪永遠向前，但金融的溫度必須始終在線。下一個挑戰，或許是銀發族面對智能設備的無助，或許是偏遠山區對數字金融的陌生——但只要監管者的眼睛始終盯著“公平”二字，算法的偏見，終將成為歷史。

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