随着AIGC技术的扩散，一场由人工智能、大数据与流媒体赋能的“暗战”正于金融领域隐秘角落激烈展开。攻守双方争夺的焦点，是价值数千亿的市场秩序与消费者财产安全。
《中国金融黑灰产治理研究报告》数据显示，2025年一季度金融黑灰产市场规模已突破2800亿元，较2023年增长约40%。其从业人数亦呈爆炸式增长，据威胁猎人统计，2023年互联网黑灰产从业人数达587.1万人，较2022年上升141%；至2024年上半年，此数字已超427万，按增速推算全年或将突破800万。
某金融机构内部监测揭示，2025年上半年，非法代理维权类黑灰产信息同比增长约42%，其中约91.54%集中于快手、抖音、小红书和微信四大平台。这些内容以“征信修复”“债务减免”“内部渠道”等话术引流，形成了一条从线上获客、话术洗脑到伪造证据、恶意投诉施压的完整产业链。
监管重拳：从司法定性到联合打击
金融黑灰产治理正迈入新阶段。一个标志性事件是2025年9月上海市长宁区人民法院对曾某鹏等人案件的审理，法院最终认定其行为构成敲诈勒索罪，为全国同类案件提供了明确的司法指引。
该案清晰地揭示了当前黑灰产的标准化运作模式：自2022年起，曾某鹏等人以两家信息咨询公司为掩护，通过非法渠道购买大量贷款逾期客户电话，开展“精准营销”。其流程高度程式化——先以“减免债务”“修复征信”为诱饵吸引客户签约并收取高额服务费；随后指导客户提交伪造的失业证明、病历或由AI合成的催收通话录音，并组织批量向金融监管平台、黑猫投诉等渠道发起恶意投诉，涉案金额超百万元。
监管层面的联合行动持续升级。2025年3月，公安部经侦局与金融监管总局稽查局联合部署为期6个月的打击金融领域“黑灰产”违法犯罪集群行动。同年10月，北京金融监管局联合北京市检察院等发布联合倡议书，呼吁构建多方联动的综合防治体系。地方战果亦十分显著，上海警方在“砺剑2025”行动期间，侦破20余起贷款领域黑灰产案件，抓获犯罪嫌疑人40余名。
传统风控为何失灵：AIGC大幅降低伪造成本
面对黑灰产手段的快速迭代，传统依赖人工审核与静态规则的风控体系已显乏力。核心症结在于，AIGC技术的普及将伪造成本降至极低，攻击面急剧扩大。
据交通银行联合发布的白皮书分析，黑灰产利用AIGC工具实施的“换脸”和“拟声”攻击已成严峻威胁。在声纹识别环节，攻击者通过获取受害者语音素材，利用工具生成伪造音频，在语音采集时播放以绕过声纹比对系统。在人脸识别环节，则通过定制ROM或劫持摄像头，将伪造的含“眨眼”“摇头”等活体动作的视频流注入客户端，从而欺骗活体检测。
这种技术对抗的不对称性，让传统防御体系难以招架。国浩律师（上海）事务所合伙人万志尧指出，此类案件通常具备作案手法专业化链条化、目标人群特定（征信不良、金融知识薄弱者）、以及以合法外衣掩盖非法占有目的等共性。
技术反击：构建“大模型泛化+小模型精准”协同体系
当传统手段失效，技术对抗的升级成为必然。一种有效的思路是建立“大模型泛化识别+小模型精准打击”的协同防御体系，其逻辑类似医学领域的“全科诊断+专科精研”。
以消费金融领域的实践为例，马上消费金融基于多年攻防经验，构建了包括“黑产关键词提取&泛化模型”、“黑灰产套路识别模型”与“举证洞察模型”在内的技术工具箱。
具体而言，“黑灰产套路识别模型”基于Transformer架构的大模型，对海量文本、语音进行深度语义解析。它不仅能够识别“代理全额退保”等直白表述，更能敏锐捕捉“有内部渠道处理债务”等隐晦的黑产话术，完成初步的风险筛查。随后，基于卷积神经网络（CNN）的专用小模型进行深度“勘验”，从图像、语音中精细提取伪造痕迹，精准判别交互行为中的固定套路。
通过结合因果推理等多重机制，该模型形成了“风险初筛—特征验证—结论确认”的三级识别链路。据悉，该系统在非法代理维权场景下的识别精确率超过90%，处理效率提升40%，案件处理周期可缩短至一周以内。
图：大小模型协同的技术思路示意图（来源：AI生成）
这种“大小模型协同”的路径，正成为行业进行技术对抗的主流思路。其核心在于利用大模型的语义理解能力实现泛化风险感知，再通过小模型在特定场景下实现高精度判别，两者互补形成完整防御链条。
生态共治：从单点防御到联合战线
行业共识是，黑灰产治理已不能仅依赖单一机构的内控，必须走向跨部门、跨平台的协同共治。
2022年3月，马上消费牵头成立了“打击金融领域黑产联盟”（AIF），这是全国首个该领域的打击联盟。目前联盟成员已突破172家，涵盖银行、消费金融公司及腾讯、字节跳动等互联网平台。联盟机制包括信息策略共享、联合行动协作，并依托“爱马”平台的隐私计算技术进行黑产线索挖掘。数据显示，AIF联盟已累计共享黑产数据超20.80万条，推动警方打击非法代理维权类案件827起。
在事前防线构建上，2025年9月，马上消费发布了一站式智能决策平台“天星洞察系统”，旨在实现对“征信修复”等黑灰产信息的精准识别、预警与溯源，该系统年内已累计处置9万条相关有害信息。
图：马上消费发布“天星洞察系统”（来源：马上消费）
治理路径展望：从技术对抗到制度闭环
西南政法大学金融法治研究院院长王煜宇指出，当前治理面临监管标准不一、法律法规滞后、跨区域执法难、消费者认知不足等多重困境。现行法规的更新速度滞后于犯罪手法的迭代，对金融黑灰产缺乏明确的法律定性。
复旦大学法学院副教授袁国何建议，金融机构应协同各方，积极参与治理并加强金融安全教育。万志尧律师则建议，应推动制定“金融消费者权益保护法”，明确各方责任，并设立对“非法代理行为”的专章规制。
长远来看，金融黑灰产的本质是利用制度缝隙与技术不对称牟利。治理路径需强化“数据共享—技术迭代—制度协同”的闭环：一方面加快完善法律细则与跨区域执法协作机制；另一方面构建行业级技术标准与溯源平台，实现数据安全互联互通。
当AIGC让伪造成本趋近于零，“以AI对抗AI”已成为技术防御的必选项。然而，技术对抗终究是手段，最终目标是构建政府、企业、公众三方共治的生态体系，从根本上筑牢金融安全的防线。这场关乎数千亿市场的攻防战，远未结束。
发表于 10 小时前
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