2800亿市场背后的攻防战：金融黑灰产治理进入技术深水区

一场由 AI、大数据和流媒体赋能的“暗战”，正在金融领域的隐秘角落激烈上演。攻守双方争夺的焦点，是价值数千亿的市场秩序与消费者权益。

据《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%。其从业人数更是日益增长，据威胁猎人发布的数据显示，2023 年互联网黑灰产从业人数达到 587.1 万人，较 2022 年上升 141%；2024 年上半年，这一数字已超过 427 万，按此增速推算，全年从业人数将突破 800 万。

某金融机构内部监测显示，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，形成了一条从获客、洗脑到伪造举证、恶意施压的完整产业链。

监管重拳出击：从司法定性到专项打击

金融黑灰产的治理正在进入新阶段。一个标志性事件是 2025 年 9 月上海市长宁区人民法院审理的曾某鹏等人案件，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司法指引。

该案揭示了当前金融黑灰产的运作全貌：自 2022 年起，曾某鹏等人以两家信息咨询公司为掩护，通过非法渠道大量购买贷款逾期客户电话号码，开展所谓“精准营销”。其操作流程高度标准化——先以“减免债务”“修复征信”为诱饵吸引客户签约，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 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。该案涉案金额超百万元。

监管层面的联合行动也在升级。2025 年 3 月，公安部经济犯罪侦查局和金融监管总局稽查局联合部署为期 6 个月的金融领域“黑灰产”违法犯罪集群打击工作，重点聚焦贷款领域非法存贷款中介服务、恶意逃废金融债务，保险领域非法代理退保理赔，信用卡领域不正当反催收等方向。

2025 年 10 月，北京金融监管局联合北京市检察院、中国政法大学发布《关于打击治理金融黑灰产的联合倡议书》，明确呼吁各方力量形成共治合力，构建多方联动的综合防治体系。

地方战果也十分显著。据上海市公安局披露，在“砺剑 2025”春季专项行动期间，警方成功侦办了 20 余起涉及贷款领域的黑灰产业案件，抓捕犯罪嫌疑人 40 余人。其中查明，多起案件系部分律师事务所以“法律援助”为幌子，串联借款人伪造相关材料，对金融机构发起恶意投诉。

传统风控为何失灵：AIGC 降低了伪造的门槛

面对黑灰产手段的快速迭代，传统风控机制已显乏力。核心症结在于：AIGC 技术的普及大幅降低了伪造成本，攻击面随之扩大。

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”攻击已成为严峻威胁。在声纹识别层面，攻击者通过获取受害者的语音素材（如电话诈骗录音），利用 AIGC 工具生成伪造音频，在语音采集环节播放伪造音频绕过声纹比对系统。在人脸识别层面，黑灰产通过定制客户端 ROM 或劫持摄像头，将伪造的受害者视频注入客户端，通过“眨眼”“摇头”等伪造动作绕过活体检测。

这种技术对抗的不对称性，让传统依赖人工审核与静态规则的风险防控体系难以应对。国浩律师（上海）事务所合伙人万志尧指出，非法代理黑灰产案件存在共性：作案手法专业化、链条化；目标人群相对特定，主要针对征信不良者、金融知识薄弱群体和急需资金周转者；以合法手段掩盖非法占有目的。

技术反击：大模型泛化+小模型精准的协同打法

当传统风控手段失效，技术对抗升级成为必然选择。一种值得关注的思路是建立“大模型泛化识别+小模型精准打击”的协同体系。

这一思路类似医学领域“全科诊断+专科精研”的逻辑。以消费金融领域的实践为例，马上消费金融基于多年攻防实战经验，构建了“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“三大技术工具。

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、语音进行语义解析，不仅能识别“代理全额退保”“信用卡逾期减免”等直白表达，还能敏锐捕捉“有内部渠道处理债务”“提供全套维权话术”等隐晦的黑产话术，完成初步风险筛查。随后，基于卷积神经网络（CNN）的专用小模型深入“勘验”，从图像、语音中提取伪造痕迹，精准识别交互行为套路。

通过因果推理等三重机制的结合，该模型形成“风险初筛—特征验证—结论确认”的三级识别链路。据了解，其在非法代理维权场景下的识别精确率超过 90%，效率提升达 40%，案件处理周期大幅缩短至一周内。

这种“大小模型协同”的技术路径，正在成为行业技术反击的主流思路。其核心在于：大模型负责语义理解和泛化识别，小模型负责特定场景的精准判别，两者互补形成完整的防御链条。

生态共治：从单点打击到联合防御

技术手段之外，行业内也意识到：黑灰产治理已从机构内部风控走向跨部门、跨平台协同，单一机构的“单兵防御”已难以为继。

2022 年 3 月，马上消费牵头成立“打击金融领域黑产联盟”（AIF），这是全国首个金融领域黑产打击联盟。截至目前，联盟成员已突破172家，包括邮储银行信用卡、民生银行信用卡、腾讯、字节跳动等机构。

联盟的运作机制包括：信息互通与策略共享，实现金融黑灰产最新打法套路的同步共享，逐步建立“黑名单”机制；联合行动与案件协作，在发现黑产线索后协调成员机构组成联合行动小组；科技赋能与精准打击，依托“爱马”平台的多方隐私安全计算技术进行黑产挖掘。

数据显示，AIF 联盟爱马平台已累计共享黑产数据量突破万条，自成立以来推动警方打击非法代理维权类案件827起，对750 人人采取强制措施。

在事前防线方面，2025 年 9 月，马上消费发布一站式智能决策平台“天星洞察系统”，实现对“征信修复”等黑灰产信息的精准识别、预警与溯源。据披露，该系统年内累计处置 9 万条黑灰产信息。

治理路径：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，当前金融黑灰产治理存在诸多困境：金融业内部监管标准差异大、法律法规层面的滞后性、跨区域执法难、消费者对金融知识和非法代理维权风险的认知不足。现行法规滞后于犯罪迭代，缺乏对金融黑灰产明确的法律定性，法律适用存在空白。

复旦大学法学院副教授袁国何建议，金融机构应协同各方直面“代理维权”类侵犯金融消费者权益的行径，包括积极参与黑灰产治理、加强金融安全宣教等。国浩律师（上海）事务所合伙人万志尧则建议，针对上位法缺失问题，推动制定“金融消费者权益保护法”，界定金融机构、第三方合作机构及黑灰产代理方的法律责任，设立对“非法代理行为”的专章规制。

从长远看，金融黑灰产的本质是利用制度缝隙与技术不对称牟利。治理路径需进一步强化“数据共享—技术迭代—制度协同”的闭环：一方面，加快制定黑灰产行为界定与平台责任的法律细则，推动跨区域执法协作；另一方面，构建行业级技术标准与溯源平台，实现数据互联互通。

当 AIGC 让伪造成本趋近于零，“以 AI 对抗 AI”正在成为必选项。但技术对抗只是手段，最终目标是构建政府、企业、公众三方共治的生态，从根本上筑牢金融安全的防线。这场攻防战，远未结束。