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，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。

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。图 | 大小模型协同的技术思路（来源：AI 生成）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。图 | 马上消费发布“天星洞察系统”（来源：马上消费）

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。