算法偏差主要表现为历史数据偏差、特征工程偏差和模型适应性偏差。以信贷审批场景为例，某股份制银行2023年智能风控系统误拒率高达17%，经排查发现训练数据集中中小企业贷款记录占比不足5%，导致模型对新型经济主体的风险评估存在系统性偏差。此类问题根源在于：

• 历史数据自带人工审核惯性
• 特征工程过度依赖行业经验
• 模型迭代滞后于市场变化

国际清算银行（BIS）2024年报告显示，采用对抗生成网络（GAN）进行数据增强的机构，模型偏差率平均降低40%。