2036年冬，寒风卷着雪粒子扑在审计局的玻璃幕墙上。
沈逸风捏着一沓报表，指节因用力泛白。
报表封面印着“东江金控集团2026年度财务审计”，可翻到附注页，他的眉峰瞬间拧成死结——
表外负债栏赫然写着“未披露或有负债127亿元”，涉及7家未并表的私募基金和3笔关联方借款。
“账面净利润18亿，可表外负债够压垮三个这样的集团。”审计组长老周推了推眼镜，“更棘手的是，这些负债全藏在‘通道业务’和‘收益权转让’的壳子里，常规审计根本扒不出来。”
沈逸风的手指在报表上敲了两下，声音冷得像窗外的冰碴：“风险不能藏在阴影里。
今天查的是东江，明天可能是更大的雷。
我们必须给金融业装一台‘体温计’，实时测体温，提前防发烧。”
三天后，金监总局的会议室里，一块12米长的曲面屏亮起。
“这就是我们正在搭建的‘金融业综合风险监测平台’。”技术总监老陈指着屏幕，“它像一张‘金融神经网’，把银行、证券、保险、信托的底层数据全接进来——
企业征信、资金流向、关联交易、舆情动态，甚至连卫星监测的抵押物状态都能同步。”
屏幕上，代表不同风险类型的色块开始流动：绿色是正常，黄色是预警，红色是高危。
老陈点开东江金控的图标，一串红色警报立刻炸开：“表外负债超百亿！关联方借款集中度超标！私募基金嵌套层数过多！”
“这还只是静态数据。”AI算法工程师小林调出动态模型，“我们用机器学习分析了近十年金融风险案例，建立了‘风险传染指数’。
东江的表外负债如果暴雷，可能波及23家上下游企业，引发区域性流动性紧张。”
沈逸风的目光锁定在“风险传染指数”上，声音沉得像压舱石：“立刻启动‘穿透式核查’。
平台要能穿透三层嵌套，找到实际控制人；
要能模拟极端情景，测算风险敞口；
更要能自动生成‘处置预案’——我们不是要等问题爆发，是要在风险萌芽时就掐灭它。”
东江金控的总部大楼里，董事长张宏远盯着刚收到的风险预警函，冷汗浸透了衬衫。
函件里，监测平台不仅列出了127亿表外负债的具体构成，还标注了三个“高风险触发点”：
某房地产信托即将到期、旗下私募基金持有的新能源股票跌破平仓线、关联交易方资金链断裂。