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“运营数据完备！”苏蔓的回答沉稳有力。
“速达系统，稳如泰山！”刘强锤了下胸口，发出沉闷的声响。
“好。”陈默只回了一个字，目光扫过一张张疲惫却写满坚毅的脸，“记住，我们不是在表演，是在证道。证‘智伞’离了那张专利纸，依然能在这片土地上扎根、生长！证我们这群人，打不垮！”
第一天，尽调风暴如期而至。
林薇依旧是一身利落的深色套装，表情平静无波。她身后跟着的尽调团队，眼神锐利，如同手术刀。没有寒暄，直接切入主题——技术验证：校园信用模型1.0的实证效果。
尽调地点设在临时腾空、布置成演示中心的仓库一角。赵工站在巨大的屏幕前，面对着林薇和青云的技术专家、风控专家。
“各位，请看。”赵工的声音有些沙哑，却异常清晰，“模型核心，剥离了争议专利部分，基于我们平台真实沉淀的用户多维度场景行为数据构建。核心输入：高频履约记录（速达、驿站）、交易评价体系（易站）、以及近期引入的、经严格脱敏和联邦加密处理的‘文化参与度’参考维度（来自知味书屋的匿名借阅频次、文化活动签到等，不涉及具体书籍或个人信息）。”
屏幕上，复杂的模型架构图和数据流清晰地展开。
“实证目标：在封闭的师大西门小范围白名单用户池（500人）内，验证模型对用户小额违约风险（如‘易站’担保交易延迟支付、‘社区团购’跑单）的预测能力。”
赵工调出后台数据：“过去两周，我们向该白名单用户定向开放了‘星火易站’的小额信用支付功能（单笔上限50元）和‘老王驿站’社区团购的信用预订通道（免押金）。模型基于用户历史数据和实时行为，生成了初始信用评级和相应的信用额度。”
他指向一条不断跳动的曲线：“这是模型预测的高风险用户名单及预警等级。同时，这是过去两周实际发生的违约事件记录。”
屏幕上，两条曲线高度重合！模型预测的十几个高风险用户中，有九人发生了不同程度的违约行为（小额支付延迟、团购预订后未取货且失联）。而模型评估为低风险的用户，无一违约！
“预测准确率，达到87%！”赵工的声音带着一丝不易察觉的激动，“这证明，基于真实场景闭环行为构建的信用评估逻辑，在特定小范围内，具备极高的有效性和前瞻性！”
会议室一片寂静。青云的技术专家飞快地记录着，风控专家则紧盯着屏幕上的数据细节，眉头紧锁。
“数据样本量太小，时间窗口太短。”风控专家率先发难，“87%的准确率在500人的小池子里可能有偶然性。而且，违约成本太低（50元），不足以验证模型在真实金融风控场景下的压力。”
“用户行为数据维度虽然丰富，但‘文化参与度’这类软性指标如何量化权重？如何证明其与信用强相关？是否存在过度拟合？”技术专家的问题直指模型逻辑核心。
“联邦学习的隐私保护框架，在具体实施中如何确保‘知味书屋’的数据在加密状态下参与训练而不会被反向破解？技术实现细节能否开放审查？”另一位专家追问。
尖锐的问题如同冰雹般砸来。赵工早有准备，不卑不亢，引证数据，阐述逻辑，解释技术细节。汗水浸湿了他的衬衫后背。交锋激烈而深入，每一个数据点，每一条算法逻辑，都在最专业的审视下被反复拷问。技术区的小伙子们屏息凝神，通过监控看着演示中心的紧张对峙，手心全是汗。
第一天的技术炼狱，在唇枪舌剑和高度紧绷中落幕。赵工团队顶住了压力，用扎实的数据和清晰的逻辑守住了阵地，但质疑并未完全消除，模型的稳健性和扩展性仍是悬在头顶的问号。
第二天，焦点转向商业验证：“星火易站”文化生态的可行性。
尽调地点移到了师大西门老王驿站。没有ppt，没有华丽的看板，只有真实的场景和人。
苏蔓作为主
