第105章 算法的阴影（1/2）

“阿尔法数据工坊”的法律诉讼在国际法庭上艰难推进，如同陷入泥潭，对方凭借复杂的司法管辖和程序拖延，使得短期难有结果。然而，“暗数据”泄露的阴影，却迫使“新滨城银行”乃至整个行业，加速了风控体系的自我进化。

林墨主导的“风控模型动态优化”项目，在赵工团队夜以继日的努力下，取得了初步成效。核心信贷审批模型引入了更多随机因子和动态权重调整机制，使得模型的决策逻辑变得更加难以从外部预测。但这带来的副作用也显而易见——审批效率出现了一定程度的下降，部分一线客户经理抱怨模型“变得有些古怪和不可捉摸”。

就在内部适应着这种“成长的阵痛”时，“智库a”的反击，已经绕开了坚硬的正面堡垒，选择了更柔软的腹部切入。

这一次，他们的武器是 “生成式人工智能”（aigc）。

危机首先以一种极具迷惑性的方式浮现。滨城几家经营状况良好、与“新滨城银行”合作多年的中型制造企业，几乎在同一时期，收到了来自不同“国际知名采购商”的询盘。这些询盘通过专业的b2b平台或邮件发出，对方公司信息、联系人、甚至历史交易记录（伪造的）都一应俱全，显得极为真实。询盘的产品规格要求明确，报价优厚，订单量可观。

然而，这些“优质订单”都有一个共同点：要求供应商提供远超常规的付款账期（如360天），或者要求银行为其开具大额的、见索即付的备用信用证作为担保。

“这条件太好了，好得有点不真实。”一位经验丰富的贸易融资部经理在初审时提出了疑虑，但面对企业主渴望抓住“国际机遇”的强烈意愿，以及对方提供的、几乎无懈可击的（伪造）资信材料，压力层层上传到了审批环节。

升级后的风控模型，基于企业历史交易数据、行业惯例和对方（伪造）公司的公开信息进行运算，给出的风险评分竟也处于“可接受”的临界区间。模型识别出了异常，但无法精准判定其为欺诈，因为对方提供的“证据链”在数据层面近乎完美。

“是深度伪造技术，”赵工在分析了几个询盘邮件附带的、对方“ceo”推介产品的视频后，得出了骇人的结论，“视频里的人物形象、声音、口型、甚至微表情，都是aigc生成的！连同那些公司背景资料、过往交易记录，很可能都是一整套由ai虚构出来的‘数字皮包公司’！”

对手利用aigc，批量制造出了足以以假乱真的“幻影订单”和“幻影客户”，旨在诱使银行开出长期的、高风险的贸易融资凭证。 一旦这些凭证被开出，对方很可能在到期时利用规则漏洞发起无理索赔，或者在二级市场进行复杂的金融操作，将风险转嫁给银行。即便银行最终能通过法律途径胜诉，过程也将极其漫长和昂贵，更重要的是，银行的信用和专业声誉将遭受重创。

“他们在用ai挑战我们风控的‘认知边界’。”林墨感到了问题的棘手。传统的风控模型依赖于历史数据和已知模式，而aigc却能创造出前所未有的、但逻辑自洽的“新现实”。

更令人担忧的是，苏晴从暗网渠道截获的信息显示，“智库a”似乎正在利用从“阿尔法数据工坊”获取的部分“暗数据”，来训练和优化其用于金融欺诈的aigc模型，使其生成的“幻影”能更好地贴合“新滨城银行”过往的客户偏好和审批倾向！

被盗的“决策基因”，正在被用来制造攻击自身的“智能病毒”！

“我们必须升级我们的‘免疫系统’！”林墨在危机应对会议上斩钉截铁，“光有动态模型不够，我们需要能识别‘创造力’的ai！”