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（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”（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。

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。