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。”
他指着屏幕上的代码片段，“比如‘用户信用分=还款记录x60%+消费稳定性x30%+地域标签x10%’，这个10%的权重必须强制下调，避免单一标签决定生死。”
坐在后排的某互联网平台风控总监举手：“沈局，我们愿意配合整改，但有个实际问题——如果放宽对低收入人群的授信，坏账率会不会上升？”
“短期可能会有波动。”沈逸风平静地回答，“但金融的本质是信任，不是算计。当一个外卖骑手知道，他的准时送达记录比邮编更能证明信用，他会更珍惜这份信任；当一家小餐馆老板发现，他的经营流水比店铺位置更能获得贷款，他会更用心经营。”
他看向窗外外滩的灯火，“我们要做的，是让金融的阳光照进每一个角落，而不是用算法筑起高墙。”
整改后的第一个月，数据开始说话。
金监总局的监测报告显示：消费信贷领域的“地域歧视”标签使用率下降82%，“职业歧视”参数权重平均下调65%；新市民群体的平均授信额度从2.1万提升至3.8万，低收入人群的贷款通过率从21%增长至49%。
更让人意外的是，某外卖平台的骑手社群里流传起一句话：“现在按时送单，不仅能赚好评，还能涨贷款额度！”
而闵行区某城中村的快递站点，老板贴出了新告示：“用‘智融宝’提额成功的外卖小哥，每月电费补贴50元。”
沈逸风站在总局数据中心的落地窗前，望着外滩方向渐次亮起的灯光。
他想起小李那双泛红的眼睛，想起小王订单记录里100%的好评率，想起研讨会上专家说的“给代码装上温度阀门”。
他知道，这不是终点。
技术的车轮永远向前，但金融的温度必须始终在线。下一个挑战，或许是银发族面对智能设备的无助，或许是偏远山区对数字金融的陌生——但只要监管者的眼睛始终盯着“公平”二字，算法的偏见，终将成为历史。