一場由 AI、大數(shù)據(jù)和流媒體賦能的“暗戰(zhàn)”，正在金融領(lǐng)域的隱秘角落激烈上演。攻守雙方爭奪的焦點，是價值數(shù)千億的市場秩序與消費者權(quán)益。

據(jù)《中國金融黑灰產(chǎn)治理研究報告》數(shù)據(jù)顯示，2025 年一季度金融黑灰產(chǎn)市場規(guī)模已突破 2800 億元，較 2023 年增長約 40%。其從業(yè)人數(shù)更是日益增長，據(jù)威脅獵人發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2023 年互聯(lián)網(wǎng)黑灰產(chǎn)從業(yè)人數(shù)達到 587.1 萬人，較 2022 年上升 141%；2024 年上半年，這一數(shù)字已超過 427 萬，按此增速推算，全年從業(yè)人數(shù)將突破 800 萬。

某金融機構(gòu)內(nèi)部監(jiān)測顯示，2025 年上半年非法代理維權(quán)類黑灰產(chǎn)信息同比增長約 42%，其中約 91.54% 集中于快手、抖音、小紅書和微信四大平臺。這些內(nèi)容以“征信修復”“債務減免”“內(nèi)部渠道”等話術(shù)引流，形成了一條從獲客、洗腦到偽造舉證、惡意施壓的完整產(chǎn)業(yè)鏈。

監(jiān)管重拳出擊：從司法定性到專項打擊

金融黑灰產(chǎn)的治理正在進入新階段。一個標志性事件是 2025 年 9 月上海市長寧區(qū)人民法院審理的曾某鵬等人案件，法院最終認定其行為構(gòu)成敲詐勒索罪，為全國同類案件提供了明確司法指引。

該案揭示了當前金融黑灰產(chǎn)的運作全貌：自 2022 年起，曾某鵬等人以兩家信息咨詢公司為掩護，通過非法渠道大量購買貸款逾期客戶電話號碼，開展所謂“精準營銷”。其操作流程高度標準化——先以“減免債務”“修復征信”為誘餌吸引客戶簽約，收取高額服務費；隨后指導客戶提交偽造的失業(yè)證明、病歷或 AI 合成的催收通話錄音，并組織批量向金融監(jiān)管平臺、黑貓投訴等渠道發(fā)起惡意投訴。該案涉案金額超百萬元。

監(jiān)管層面的聯(lián)合行動也在升級。2025 年 3 月，公安部經(jīng)濟犯罪偵查局和金融監(jiān)管總局稽查局聯(lián)合部署為期 6 個月的金融領(lǐng)域“黑灰產(chǎn)”違法犯罪集群打擊工作，重點聚焦貸款領(lǐng)域非法存貸款中介服務、惡意逃廢金融債務，保險領(lǐng)域非法代理退保理賠，信用卡領(lǐng)域不正當反催收等方向。

2025 年 10 月，北京金融監(jiān)管局聯(lián)合北京市檢察院、中國政法大學發(fā)布《關(guān)于打擊治理金融黑灰產(chǎn)的聯(lián)合倡議書》，明確呼吁各方力量形成共治合力，構(gòu)建多方聯(lián)動的綜合防治體系。

地方戰(zhàn)果也十分顯著。據(jù)上海市公安局披露，在“礪劍 2025”春季專項行動期間，警方成功偵辦了 20 余起涉及貸款領(lǐng)域的黑灰產(chǎn)業(yè)案件，抓捕犯罪嫌疑人 40 余人。其中查明，多起案件系部分律師事務所以“法律援助”為幌子，串聯(lián)借款人偽造相關(guān)材料，對金融機構(gòu)發(fā)起惡意投訴。

傳統(tǒng)風控為何失靈：AIGC 降低了偽造的門檻

面對黑灰產(chǎn)手段的快速迭代，傳統(tǒng)風控機制已顯乏力。核心癥結(jié)在于：AIGC 技術(shù)的普及大幅降低了偽造成本，攻擊面隨之擴大。

據(jù)交通銀行聯(lián)合發(fā)布的白皮書分析，黑灰產(chǎn)利用 AIGC 工具實施的“換臉”和“擬聲”攻擊已成為嚴峻威脅。在聲紋識別層面，攻擊者通過獲取受害者的語音素材（如電話詐騙錄音），利用 AIGC 工具生成偽造音頻，在語音采集環(huán)節(jié)播放偽造音頻繞過聲紋比對系統(tǒng)。在人臉識別層面，黑灰產(chǎn)通過定制客戶端 ROM 或劫持攝像頭，將偽造的受害者視頻注入客戶端，通過“眨眼”“搖頭”等偽造動作繞過活體檢測。

這種技術(shù)對抗的不對稱性，讓傳統(tǒng)依賴人工審核與靜態(tài)規(guī)則的風險防控體系難以應對。國浩律師（上海）事務所合伙人萬志堯指出，非法代理黑灰產(chǎn)案件存在共性：作案手法專業(yè)化、鏈條化；目標人群相對特定，主要針對征信不良者、金融知識薄弱群體和急需資金周轉(zhuǎn)者；以合法手段掩蓋非法占有目的。

技術(shù)反擊：大模型泛化+小模型精準的協(xié)同打法

當傳統(tǒng)風控手段失效，技術(shù)對抗升級成為必然選擇。一種值得關(guān)注的思路是建立“大模型泛化識別+小模型精準打擊”的協(xié)同體系。

這一思路類似醫(yī)學領(lǐng)域“全科診斷+�？凭小钡倪壿嫛Ｒ韵M金融領(lǐng)域的實踐為例，馬上消費金融基于多年攻防實戰(zhàn)經(jīng)驗，構(gòu)建了“黑產(chǎn)關(guān)鍵詞提取&泛化模型”“黑灰產(chǎn)套路識別模型”與“舉證洞察模型“三大技術(shù)工具。

具體而言，“黑灰產(chǎn)套路識別模型”基于 Transformer 架構(gòu)的大模型對海量文本、語音進行語義解析，不僅能識別“代理全額退�！薄靶庞每ㄓ馄跍p免”等直白表達，還能敏銳捕捉“有內(nèi)部渠道處理債務”“提供全套維權(quán)話術(shù)”等隱晦的黑產(chǎn)話術(shù)，完成初步風險篩查。隨后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的專用小模型深入“勘驗”，從圖像、語音中提取偽造痕跡，精準識別交互行為套路。

通過因果推理等三重機制的結(jié)合，該模型形成“風險初篩—特征驗證—結(jié)論確認”的三級識別鏈路。據(jù)了解，其在非法代理維權(quán)場景下的識別精確率超過 90%，效率提升達 40%，案件處理周期大幅縮短至一周內(nèi)。

圖丨大小模型協(xié)同的技術(shù)思路（來源：AI 生成）

這種“大小模型協(xié)同”的技術(shù)路徑，正在成為行業(yè)技術(shù)反擊的主流思路。其核心在于：大模型負責語義理解和泛化識別，小模型負責特定場景的精準判別，兩者互補形成完整的防御鏈條。

生態(tài)共治：從單點打擊到聯(lián)合防御

技術(shù)手段之外，行業(yè)內(nèi)也意識到：黑灰產(chǎn)治理已從機構(gòu)內(nèi)部風控走向跨部門、跨平臺協(xié)同，單一機構(gòu)的“單兵防御”已難以為繼。

2022 年 3 月，馬上消費牽頭成立“打擊金融領(lǐng)域黑產(chǎn)聯(lián)盟”（AIF），這是全國首個金融領(lǐng)域黑產(chǎn)打擊聯(lián)盟。截至目前，聯(lián)盟成員已突破172家，包括郵儲銀行信用卡、民生銀行信用卡、騰訊、字節(jié)跳動等機構(gòu)。

聯(lián)盟的運作機制包括：信息互通與策略共享，實現(xiàn)金融黑灰產(chǎn)最新打法套路的同步共享，逐步建立“黑名單”機制；聯(lián)合行動與案件協(xié)作，在發(fā)現(xiàn)黑產(chǎn)線索后協(xié)調(diào)成員機構(gòu)組成聯(lián)合行動小組；科技賦能與精準打擊，依托“愛馬”平臺的多方隱私安全計算技術(shù)進行黑產(chǎn)挖掘。

數(shù)據(jù)顯示，AIF 聯(lián)盟愛馬平臺已累計共享黑產(chǎn)數(shù)據(jù)量突破萬條，自成立以來推動警方打擊非法代理維權(quán)類案件827起，對750 人人采取強制措施。

在事前防線方面，2025 年 9 月，馬上消費發(fā)布一站式智能決策平臺“天星洞察系統(tǒng)”，實現(xiàn)對“征信修復”等黑灰產(chǎn)信息的精準識別、預警與溯源。據(jù)披露，該系統(tǒng)年內(nèi)累計處置 9 萬條黑灰產(chǎn)信息。

圖丨馬上消費發(fā)布“天星洞察系統(tǒng)”（來源：馬上消費）

治理路徑：從技術(shù)對抗到制度閉環(huán)

西南政法大學金融法治研究院院長王煜宇指出，當前金融黑灰產(chǎn)治理存在諸多困境：金融業(yè)內(nèi)部監(jiān)管標準差異大、法律法規(guī)層面的滯后性、跨區(qū)域執(zhí)法難、消費者對金融知識和非法代理維權(quán)風險的認知不足�，F(xiàn)行法規(guī)滯后于犯罪迭代，缺乏對金融黑灰產(chǎn)明確的法律定性，法律適用存在空白。

復旦大學法學院副教授袁國何建議，金融機構(gòu)應協(xié)同各方直面“代理維權(quán)”類侵犯金融消費者權(quán)益的行徑，包括積極參與黑灰產(chǎn)治理、加強金融安全宣教等。國浩律師（上海）事務所合伙人萬志堯則建議，針對上位法缺失問題，推動制定“金融消費者權(quán)益保護法”，界定金融機構(gòu)、第三方合作機構(gòu)及黑灰產(chǎn)代理方的法律責任，設立對“非法代理行為”的專章規(guī)制。

從長遠看，金融黑灰產(chǎn)的本質(zhì)是利用制度縫隙與技術(shù)不對稱牟利。治理路徑需進一步強化“數(shù)據(jù)共享—技術(shù)迭代—制度協(xié)同”的閉環(huán)：一方面，加快制定黑灰產(chǎn)行為界定與平臺責任的法律細則，推動跨區(qū)域執(zhí)法協(xié)作；另一方面，構(gòu)建行業(yè)級技術(shù)標準與溯源平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。

當 AIGC 讓偽造成本趨近于零，“以 AI 對抗 AI”正在成為必選項。但技術(shù)對抗只是手段，最終目標是構(gòu)建政府、企業(yè)、公眾三方共治的生態(tài)，從根本上筑牢金融安全的防線。這場攻防戰(zhàn)，遠未結(jié)束。