我在銀行上班的日子2_第105章 算法的陰影(1)

“阿爾法資料工坊”的法律訴訟在國際法庭上艱難推進，如同陷泥潭，對方憑藉複雜的司法管轄和程式拖延，使得短期難有結果。然而，“暗資料”洩的影，卻迫使“新濱城銀行”乃至整個行業，加速了風控系的自我進化。

林墨主導的“風控模型態最佳化”專案，在趙工團隊夜以繼日的努力下，取得了初步效。核心信貸審批模型引了更多隨機因子和態權重調整機制，使得模型的決策邏輯變得更加難以從外部預測。但這帶來的副作用也顯而易見——審批效率出現了一定程度的下降，部分一線客戶經理抱怨模型“變得有些古怪和不可捉”。

就在部適應著這種“長的陣痛”時，“智庫A”的反擊，已經繞開了堅的正面堡壘，選擇了更的腹部切。

這一次，他們的武是 “生式人工智慧”（AIGC）。

危機首先以一種極迷的方式浮現。濱城幾家經營狀況良好、與“新濱城銀行”合作多年的中型製造企業，幾乎在同一時期，收到了來自不同“國際知名採購商”的詢盤。這些詢盤過專業的B2B平臺或郵件發出，對方公司資訊、聯絡人、甚至歷史易記錄（偽造的）都一應俱全，顯得極為真實。詢盤的產品規格要求明確，報價優厚，訂單量可觀。

然而，這些“優質訂單”都有一個共同點：要求供應商提供遠超常規的付款賬期（如360天），或者要求銀行為其開大額的、見索即付的備用信用證作為擔保。

“這條件太好了，好得有點不真實。”一位經驗富的貿易融資部經理在初審時提出了疑慮，但面對企業主抓住“國際機遇”的強烈意願，以及對方提供的、幾乎無懈可擊的（偽造）資信材料，力層層上傳到了審批環節。

升級後的風控模型，基於企業歷史易資料、行業慣例和對方（偽造）公司的公開資訊進行運算，給出的風險評分竟也於“可接”的臨界區間。模型識別出了異常，但無法準判定其為欺詐，因為對方提供的“證據鏈”在資料層面近乎完。

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