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一場由 AI、大數據和流媒體賦能的“暗戰” ， 正在金融領域的隱秘角落激烈上演 。 攻守雙方爭奪的焦點 ， 是價值數千億的市場秩序與消費者權益 。
據《中國金融黑灰產治理研究報告》數據顯示 ， 2025 年一季度金融黑灰產市場規模已突破 2800 億元 ， 較 2023 年增長約 40% 。 其從業人數更是日益增長 ， 據威脅獵人發布的數據顯示 ， 2023 年互聯網黑灰產從業人數達到 587.1 萬人 ， 較 2022 年上升 141%；2024 年上半年 ， 這一數字已超過 427 萬 ， 按此增速推算 ， 全年從業人數將突破 800 萬 。
某金融機構內部監測顯示 ， 2025 年上半年非法代理維權類黑灰產信息同比增長約 42% ， 其中約 91.54% 集中于快手、抖音、小紅書和微信四大平臺 。 這些內容以“征信修復”“債務減免”“內部渠道”等話術引流 ， 形成了一條從獲客、洗腦到偽造舉證、惡意施壓的完整產業鏈 。
監管重拳出擊：從司法定性到專項打擊
金融黑灰產的治理正在進入新階段 。 一個標志性事件是 2025 年 9 月上海市長寧區人民法院審理的曾某鵬等人案件 ， 法院最終認定其行為構成敲詐勒索罪 ， 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證明、病歷或 AI 合成的催收通話錄音 ， 并組織批量向金融監管平臺、黑貓投訴等渠道發起惡意投訴 。 該案涉案金額超百萬元 。
監管層面的聯合行動也在升級 。 2025 年 3 月 ， 公安部經濟犯罪偵查局和金融監管總局稽查局聯合部署為期 6 個月的金融領域“黑灰產”違法犯罪集群打擊工作 ， 重點聚焦貸款領域非法存貸款中介服務、惡意逃廢金融債務 ， 保險領域非法代理退保理賠 ， 信用卡領域不正當反催收等方向 。
2025 年 10 月 ， 北京金融監管局聯合北京市檢察院、中國政法大學發布《關于打擊治理金融黑灰產的聯合倡議書》 ， 明確呼吁各方力量形成共治合力 ， 構建多方聯動的綜合防治體系 。
地方戰果也十分顯著 。 據上海市公安局披露 ， 在“礪劍 2025”春季專項行動期間 ， 警方成功偵辦了 20 余起涉及貸款領域的黑灰產業案件 ， 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 ， 串聯借款人偽造相關材料 ， 對金融機構發起惡意投訴 。
傳統風控為何失靈：AIGC 降低了偽造的門檻
面對黑灰產手段的快速迭代 ， 傳統風控機制已顯乏力 。 核心癥結在于：AIGC 技術的普及大幅降低了偽造成本 ， 攻擊面隨之擴大 。
據交通銀行聯合發布的白皮書分析 ， 黑灰產利用 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 ， 在語音采集環節播放偽造音頻繞過聲紋比對系統 。 在人臉識別層面 ， 黑灰產通過定制客戶端 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 。
這種技術對抗的不對稱性 ， 讓傳統依賴人工審核與靜態規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 ， 非法代理黑灰產案件存在共性：作案手法專業化、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者；以合法手段掩蓋非法占有目的 。
技術反擊：大模型泛化+小模型精準的協同打法
當傳統風控手段失效 ， 技術對抗升級成為必然選擇 。 一種值得關注的思路是建立“大模型泛化識別+小模型精準打擊”的協同體系 。
這一思路類似醫學領域“全科診斷+專科精研”的邏輯 。 以消費金融領域的實踐為例 ， 馬上消費金融基于多年攻防實戰經驗 ， 構建了“黑產關鍵詞提取泛化模型”“黑灰產套路識別模型”與“舉證洞察模型“三大技術工具 。
具體而言 ， “黑灰產套路識別模型”基于 Transformer 架構的大模型對海量文本、語音進行語義解析 ， 不僅能識別“代理全額退保”“信用卡逾期減免”等直白表達 ， 還能敏銳捕捉“有內部渠道處理債務”“提供全套維權話術”等隱晦的黑產話術 ， 完成初步風險篩查 。 隨后 ， 基于卷積神經網絡（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合 ， 該模型形成“風險初篩—特征驗證—結論確認”的三級識別鏈路 。 據了解 ， 其在非法代理維權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 。
圖丨大小模型協同的技術思路（來源：AI 生成）
這種“大小模型協同”的技術路徑 ， 正在成為行業技術反擊的主流思路 。 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 。
生態共治：從單點打擊到聯合防御
技術手段之外 ， 行業內也意識到：黑灰產治理已從機構內部風控走向跨部門、跨平臺協同 ， 單一機構的“單兵防御”已難以為繼 。
2022 年 3 月 ， 馬上消費牽頭成立“打擊金融領域黑產聯盟”（AIF） ， 這是全國首個金融領域黑產打擊聯盟 。 截至目前 ， 聯盟成員已突破 172 家 ， 包括郵儲銀行信用卡、民生銀行信用卡、騰訊、字節跳動等機構 。
聯盟的運作機制包括：信息互通與策略共享 ， 實現金融黑灰產最新打法套路的同步共享 ， 逐步建立“黑名單”機制；聯合行動與案件協作 ， 在發現黑產線索后協調成員機構組成聯合行動小組；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進行黑產挖掘 。
數據顯示 ， AIF 聯盟愛馬平臺已累計共享黑產數據量突破 20.80 萬條 ， 自成立以來推動警方打擊非法代理維權類案件 827 起 ， 對 750 人人采取強制措施 。
在事前防線方面 ， 2025 年 9 月 ， 馬上消費發布一站式智能決策平臺“天星洞察系統” ， 實現對“征信修復”等黑灰產信息的精準識別、預警與溯源 。 據披露 ， 該系統年內累計處置 9 萬條黑灰產信息 。
圖丨馬上消費發布“天星洞察系統”（來源：馬上消費）
治理路徑：從技術對抗到制度閉環
西南政法大學金融法治研究院院長王煜宇指出 ， 當前金融黑灰產治理存在諸多困境：金融業內部監管標準差異大、法律法規層面的滯后性、跨區域執法難、消費者對金融知識和非法代理維權風險的認知不足 。 現行法規滯后于犯罪迭代 ， 缺乏對金融黑灰產明確的法律定性 ， 法律適用存在空白 。
復旦大學法學院副教授袁國何建議 ， 金融機構應協同各方直面“代理維權”類侵犯金融消費者權益的行徑 ， 包括積極參與黑灰產治理、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“金融消費者權益保護法” ， 界定金融機構、第三方合作機構及黑灰產代理方的法律責任 ， 設立對“非法代理行為”的專章規制 。
從長遠看 ， 金融黑灰產的本質是利用制度縫隙與技術不對稱牟利 。 治理路徑需進一步強化“數據共享—技術迭代—制度協同”的閉環：一方面 ， 加快制定黑灰產行為界定與平臺責任的法律細則 ， 推動跨區域執法協作；另一方面 ， 構建行業級技術標準與溯源平臺 ， 實現數據互聯互通 。
【2800億市場背后的攻防戰：金融黑灰產治理進入技術深水區】當 AIGC 讓偽造成本趨近于零 ， “以 AI 對抗 AI”正在成為必選項 。 但技術對抗只是手段 ， 最終目標是構建政府、企業、公眾三方共治的生態 ， 從根本上筑牢金融安全的防線 。 這場攻防戰 ， 遠未結束 。
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