2033年初春，上海外滩的梧桐刚抽新芽，一封匿名举报信却像块冰疙瘩，砸进了金监总局局长办公室的邮箱。
“‘智融宝’AI风控系统，刻意压低新市民和低收入人群的授信额度！”信里附着的用户画像分析图触目惊心——居住在城乡结合部、快递站点集中片区、月薪低于8000元的群体，贷款通过率仅有21%，而商务区高收入人群的通过率高达79%。
当晚十点，沈逸风被急促的电话铃声惊醒。
他揉了揉发酸的眼睛，盯着屏幕上跳动的邮件标题，眉头拧成了川字。
二十分钟后，金监总局23层的应急会议室里，十几盏顶灯将墙面照得雪亮，投影幕布上正循环播放着举报信里的关键数据。
“技术不能染上歧视的污点。”沈逸风一拳砸在会议桌上，震得茶杯里的水溅了出来，“AI算法要是成了‘嫌贫爱富’的帮凶，我们监管的就是数字时代的‘高利贷’。”
坐在左侧的金监总局局长老陈推了推眼镜：“初步核查，‘智融宝’的开发方是某头部互联网平台，他们解释说是‘基于大数据的风险定价’——说白了，就是用历史还款记录、消费习惯这些标签，给用户打‘信用分’。”
“历史数据本身就是偏见的产物！”沈逸风调出技术员刚整理的案例：住在闵行区某城中村的外卖骑手小王，月收入稳定在9500元，连续三年按时归还花呗，却因为居住地址邮编被系统判定为“高风险区域”，授信额度只有2000元；
而陆家嘴某投行经理，尽管信用卡曾有过逾期记录，却拿到了30万授信。
数据中心的技术员小林打开演示屏，指着算法逻辑图解释：“系统会把‘快递站点密集区’‘城中村’这些地理标签，与‘收入不稳定’‘违约率高’的历史数据关联，默认这些区域的用户风险更高。”
他敲了敲键盘，屏幕上跳出一组对比数据：“同样的信用评分，住在静安寺附近的用户能拿到10万额度，而住在浦东新区某动迁小区的用户只能拿到3万。”
“这不是效率，是数字鸿沟！”沈逸风的声音陡然拔高，“技术越智能，越要把公平放在第一位。”
他转头对老陈说，“立刻成立专项工作组，我亲自牵头——第一，彻查所有持牌金融机构的AI风控模型；第二，研发‘公平性审计’工具包，强制要求模型定期接受反偏见检测；第三，消费信贷领域先行试点，限期整改。”
专项工作组的办公室设在总局一楼的数据中心，二十台显示器同时闪烁着不同金融机构的算法代码。
沈逸风戴着防蓝光眼镜，俯身盯着技术员小周的操作界面——某消费金融公司的风控模型里，赫然写着“若用户职业为‘外卖骑手’‘快递员’，初始额度下调30%”的规则。
“这规则是谁定的？”沈逸风皱眉。
“是历史数据训练出来的。”小周指着屏幕下方的数据流，“系统分析了过去五年这类职业用户的还款情况，发现逾期率比白领高1.2个百分点，所以自动优化了这个参数。”
“那是因为他们没被平等对待！”沈逸风拍了下桌子，“外卖骑手为了准时送餐，经常得自掏腰包垫付餐费，逾期可能是因为平台结算延迟，不是信用问题！”
他调出小王的订单记录，“看见没？这小伙子上个月有12笔准时送达记录，客户好评率100%，就因为系统‘默认’他是高风险，额度被砍了一半。”
会议室的门被推开，受影响的年轻打工人代表小李走了进来。
他穿着褪色的外卖制服，手里攥着手机，屏幕上是他第7次被拒贷的通知：“沈领导，我跑单五年，没欠过一分钱网贷，就因为住城乡结合部，连租电动车都要押一付三……”
他的声音带着哽咽，“我妈住院开刀，我连手术费都凑不齐。”
沈逸风接过他的手机，指着屏幕上的拒贷理由：“系统显示‘居住区域风险等级高’。”
他转头对小周说，“从今天起，这类‘地域标签’必须人工复核——如果用户连续半年按时还款，自动解除限制。”
三天后，总局召开“算法公平性”专题研讨会，二十余家头部金融机构的代表挤满了会议室。
沈逸风站在投影幕布前，身后的大屏幕上写着一行红字：“技术是中性的，但使用技术的人必须有温度。”
“我们研发了‘公平性审计’工具包。”他点开演示文档，“它会自动检测模型里的敏感标签——比如邮编、职业、学历，并对这些标签的权重进行反偏见修正。”
他调出一组对比数据，“以外卖骑手为例，整改后的模型不再默认‘快递站点密集区=高风险’，而是综合考量其订单准时率、平台结算周期、消费稳定性。试点一个月，这类群体的平均授信额度提升了47%。”
AI伦理专家老张推了推眼镜：“沈局，您说得对。算法就像一面镜子，照出的是社会的偏见。我们必须给冰冷的代码，装上温度的阀门。”
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