沈一鸣翻完最后一页，合上文件抬起头。

“风控模型的适配情况，详细说说。”

投研团队负责人立刻接话：“基于校园商户的经营周期与历史流水，我们搭建了动态评估模型。”

“每周更新一次风险评分，商户经营出现异常波动，系统自动预警，放款额度实时调整。”

“逾期预警响应时间？”

“不超过两小时。”

沈一鸣思考着，两小时响应窗口搭配动态评分，这套逻辑比传统银行一年一审的模式，灵活了不止一个量级。

“全量上线的准入门槛怎么定？”

“商户经营满六个月，月流水稳定五万以上，近三个月无重大经营异常。”

“符合这三条，系统自动放行。”

沈一鸣把报告翻回首页，重新梳理了一遍整体架构。

六家试点数据全部达标，风控逻辑成立，响应机制也已完善。

拖着不上线，才是浪费时机。

他抓起笔，在报告末页签字栏落下字迹：产品正式全量上线。

签完字，投研团队负责人捧着报告退了出去。

办公室里只剩沈一鸣一人，他靠进椅背，望着窗外出神。

没过多久，邹强推门进来，手里端着杯咖啡。

“鸣哥，全量上线后，放款规模肯定会成倍增长。”

“风险敞口也会同步放大，要不要先分批开放，稳一稳？”

沈一鸣没答话，目光落在他脸上。

这话并非没有道理，放款规模一旦铺开，任何环节出问题，损失的都是真金白银。

门又被推开，钱晖走了进来，身后跟着投研团队负责人。

四人围在桌旁，气氛瞬间沉了下来。

投研团队负责人开口：“沈总，全量上线的风险敞口，确实比试点阶段大出好几个量级。”

“我们内部讨论过，要不要先小范围铺开，观察两三个月，再逐步扩大商户覆盖范围。”

钱晖跟着点头：“稳妥起见，分批推进，风险更可控。”

沈一鸣在脑中过了一遍这套逻辑，分批推进、保守运营、等两三个月再扩容，这是行业里所有人面对风险敞口放大时的第一反应。

但凡有资历、有经验的从业者，都会这么选。

但这个反应本身，恰恰暴露了一个问题：他们在用传统金融的标准，衡量楚江的风控体系。

沈一鸣站起身走到白板前，拿起马克笔，在空白处画了一道竖线。

“试点平稳是基础，不是上限。”

“正式开放后风险敞口会倍数级扩容，这点我比谁都清楚。”

他在线的左侧写下三个字：靠经验。

“问题在于，你们用什么标准评估风险。”

“行业里做风控，靠资历、靠人工核查，本质是赌判断力。一个放贷经理做十年，踩过无数坑，才能练出对一家店铺的直觉判断。”

他在线的右侧写下：全域数据。

“楚江有什么？六个校区的全域数据底盘，支付宝官方风控接口，商户经营异常两小时内自动预警，动态评分每周刷新一次。”

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