《中国金融黑灰产治理研究报告（2025）》
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摘要 (Executive Summary)
本报告旨在系统性剖析中国金融黑灰产（以下简称“黑灰产”）的现状、影响、运作模式与治理挑战。通过整合2025年最新数据、典型案例及前沿技术攻防实践，报告揭示了黑灰产与AI深度伪造等新技术融合下的严峻态势，并对现有的“技术-制度-协同”三位一体治理框架进行评估。据测算，2025年第一季度，中国金融黑灰产市场规模已突破2800亿元人民币，同比增长约40%，其活动已演变为一个严重侵蚀金融系统稳定、社会信用及消费者权益的庞大地下产业。面对这一挑战，单一的防御手段已显不足，必须构建技术、制度与多方协同的立体化、生态化治理体系。最后，报告提出具有前瞻性与可操作性的政策建议，为构建更具韧性的金融安全防线提供战略参考。
1. 引言：风暴已至——金融安全的新战场
1.1. 报告背景与研究目的
- 背景：数字化浪潮极大地拓展了金融服务的边界与效率，但同时也为金融黑灰产的滋生与蔓延提供了温床。黑灰产活动正呈现出前所未有的专业化、组织化、技术化和跨境化特征。从伪造证据到利用AI深度伪造进行诈骗，其手段不断升级，对金融秩序构成了直接且严重的威胁。
- 目的：本报告致力于系统性地揭示金融黑灰产的演化规律与内在运作逻辑，深入评估当前治理体系的有效性与局限性，并为监管机构、金融行业及社会公众提供一套全面、可行的应对策略，以期遏制其蔓延势头。
1.2. 核心问题：规模与严峻性
- 市场规模：据最新测算，2025年第一季度，中国金融黑灰产市场规模已突破 2800亿元人民币，相较2023年增长约40%¹。这一数据揭示了其惊人的扩张速度和巨大的潜在破坏力。
- 严峻性概述：金融黑灰产已远非简单的欺诈活动，它已演变为一个分工明确、技术驱动、严重侵蚀金融系统稳定与社会信用的庞大“地下产业”。其不仅造成直接的经济损失，更从根本上动摇了金融市场的信任基石。
1.3. 报告结构概览
- 本报告将从产业对金融系统、消费者与社会信用的深度影响入手，全景式解析其产业链运作模式与前沿技术应用，通过深度剖析典型案例揭示其作案细节与监管漏洞，进而评估当前的攻防现状，最后对未来治理提出系统性政策建议。
2. 深度影响：金融秩序与社会信用的系统性侵蚀
2.1. 对金融系统稳定性的冲击
- 信贷风险模型失效：以“背债”欺诈为例，黑灰产的作案手法已从寻找信用白户升级为筛选征信良好、资质优越甚至形象气质俱佳的“优质客户”¹。这些“优质高风险客户”能够轻易绕过依赖历史静态数据的传统及自动化信贷审批模型，如同“特洛伊木马”般直接攻击金融机构的风控核心，导致风险计量失真。
- 运营成本激增：处理海量由黑灰产组织煽动的恶意投诉、验证其系统性伪造的虚假证据（如病历、困难证明）以及应对相关法律诉讼，极大地消耗了金融机构的人力与财力资源。数据显示，2024年仅黑猫投诉平台收到的金融类投诉就超过70万笔，其中由非法代理维权引发的恶意、重复投诉占比高达30%¹，给机构运营带来沉重负担。
- 资本损失：直接的欺诈行为导致金融机构和企业遭受巨额资金损失。例如，2024年香港发生的2亿港元AI深度伪造诈骗案²，以及各类“背债”骗贷案，都直接造成了难以挽回的资本坏账。
2.2. 对消费者权益的“双刃剑”式伤害
- 直接受害者：大量消费者因AI换脸、虚假投资平台、语音合成诈骗等高科技手段而直接被骗取资金，遭受经济和精神的双重打击。
- 被诱导的参与者：更多消费者被“非法代理维权”“反催收联盟”等组织以“减免债务”“全额退保”为诱饵，被教唆伪造证据、恶意投诉。他们非但无法解决债务问题，反而可能因泄露个人敏感信息而陷入更深的债务陷阱，并因参与伪造证据、提供虚假信息等违法行为而承担相应的法律责任，个人信用记录也因此受损。
2.3. 对社会信用的根本性动摇
- 污染征信体系：“背债”、骗贷等行为将大量虚假不良资产注入金融系统，严重污染了以真实信用为基础的社会征信数据库，降低了征信系统的公信力。
- 破坏契约精神：黑灰产组织公开鼓吹“逃废债不是失信，是维权”，公然挑战“欠债还钱”这一维系现代经济社会运行的基本准则，严重破坏了社会契约精神和商业道德。
- 挤占公共资源：海量的、模式化的虚假恶意投诉涌入国家金融监督管理总局、地方金融监管局、消费者协会等公共机构，不仅严重干扰了正常的监管秩序，也浪费了宝贵的公共行政资源，使得真正需要帮助的消费者维权通道受阻。
3. 全景解析：黑灰产技术与运营模式的“杀伤链”
- 3.1. 产业链全景：从引流到变现的五步闭环
| 步骤 | 环节名称 | 渠道与手段 |
|---|---|---|
| 1 | 引流获客 (Traffic Acquisition) | - 线上渠道：在抖音、快手、小红书、微信等社交平台发布“征信修复”、“停息挂账”、“债务优化”等虚假广告。近四年，“停息挂账”相关内容发布量增长超417倍¹。 - 技术手段：购买搜索引擎关键词，建立仿冒正规机构的虚假网站或账号，精准捕获有债务压力的潜在客户。 |
| 2 | 社群操控与洗脑 (Community Manipulation) | - 方式：将潜在客户拉入微信/QQ群，由所谓的“法务专家”、“内部人士”进行系统性洗脑。 - 内容：传授“反催收”技巧，分享伪造的成功案例，并以“不成功不收费”等话术降低参与门槛，建立信任。 |
| 3 | 证据伪造与恶意投诉 (Evidence Forgery & Malicious Complaints) | - 伪造材料：提供一条龙服务，系统化伪造病历、贫困证明、失业证明、虚假通话录音、篡改合同等，甚至利用AI技术生成“暴力催收”证据。 - 恶意投诉：提供标准化的投诉模板，煽动用户向金融监管机构、消协等进行高频、重复、群体的虚假投诉，以量取胜，向机构施压。 |
| 4.0 | 舆论施压与胁迫 (Public Pressure & Coercion) | - 线上施压：雇佣“水军”在网络平台散布不实负面信息，利用自媒体发布经过恶意剪辑、歪曲事实的视频，制造舆论压力，胁迫金融机构妥协。 - 线下施压：在极端情况下，组织或煽动人员进行线下“闹访”，扰乱机构正常经营秩序。 |
| 5 | 隐匿逃脱与变现 (Concealment & Monetization) | - 隐匿手段：使用虚拟账号、第三方支付平台甚至加密货币收取高额手续费（通常为减免金额的5%-10%¹），频繁更换平台和联络方式，逃避追踪。 - 胁迫手段：通过威胁、恐吓等方式确保参与的消费者完全配合，防止因消费者中途退出或举报而导致犯罪链条断裂。 |
- 3.2. 前沿技术应用：AI赋能下的“降维打击”
- AI深度伪造（Deepfake）
- AI换脸/语音合成：这是当前最具威胁的技术之一。它被用于视频通话诈骗（如震惊业界的香港2亿港元案²）、语音合成伪造“暴力催收”录音证据、甚至尝试绕过金融机构的人脸识别认证系统。
- 特点：相关技术工具在网络上已唾手可得，技术门槛显著降低，而伪造效果却愈发逼真，使得传统的人工审核手段和部分技术模型难以有效辨别。
- 动态隐匿与反侦察技术
- 跨境作案：超过95%的涉诈域名IP来自中国大陆以外地区³，黑灰产团伙将服务器、操作窝点设在境外，利用司法管辖权的差异增加侦查和打击难度。
- 加密通信与暗网：普遍利用Telegram等加密通讯工具和暗网进行信息传输、工具交易和赃款流转，使其活动轨迹更加隐蔽。
- 自动化工具与模型攻击
- 自动化注册/申请：利用自动化脚本工具进行批量账户注册、贷款申请、信用卡申请，对金融机构的风控系统发起“洪水式”攻击，测试风控规则的薄弱环节。
- AI生成内容（AIGC）：利用大型语言模型（LLM）等AIGC技术，批量生成以假乱真的钓鱼邮件、诈骗话术文案和虚假评论，内容更具迷惑性，极大提升了社会工程学攻击的成功率。
- AI深度伪造（Deepfake）
4. 典型案例深度剖析：魔鬼在细节之中
4.1. 案例一：“非法代理维权”——上海孙某团伙案
- 作案手法拆解：
- 身份伪装：孙某团伙注册了多家法律咨询公司，冒充专业法律工作者，利用公众对“法律”的信任感进行包装¹。
- 精准引流：通过在社交媒体和短视频平台投放虚假广告，精准锁定有信用卡或网贷逾期记录的债务人。
- 核心欺诈：核心环节是规模化、流程化地为客户伪造各类虚假材料，包括三甲医院的病历、街道开具的困难证明、失业证明等，形成一套完整的“证据链”。
- 恶意施压：不仅提供投诉模板，还教唆、代理借款人向金融机构和监管部门进行反复、恶意的投诉，利用监管压力逼迫金融机构妥协。
- 非法牟利：在金融机构做出息费减免后，按减免金额的5%至10%收取高额“服务费”，形成稳定闭环的盈利模式。
- 暴露的监管漏洞：
- 对打着“法律咨询”、“财务规划”旗号的机构，其经营范围和业务行为的资质审核与实质性监管存在盲区。
- 金融机构在面对有组织、有预谋、有“全套虚假证据”的恶意投诉时，普遍存在取证难、申诉渠道不畅、维权成本高的问题。
- 作案手法拆解：
4.2. 案例二：“背债”欺诈——信用体系的“特洛伊木马”
- 作案手法拆解：
- 目标筛选：作案手法已从早期寻找信用白户，升级为寻找征信记录良好、银行流水充足、甚至拥有稳定工作的“优质客户”，因为这类客户更容易通过风控。
- 利益诱惑：以贷款金额一定比例（如30%-50%）的高额回报作为诱饵，诱骗“背债人”主动配合完成整个贷款流程。
- 模式利用：精准利用了金融机构为提升客户体验而对优质客户采用的自动化、简化审批流程。风控模型因看到“优质”的静态数据而降低警惕，从而被轻易攻破。
- 资金转移：一旦贷款到账，“背债”中介会立即通过多个账户将资金迅速转移、洗白，最终留给金融机构的是一个“优质”的“背债人”和一笔注定无法偿还的巨额债务。
- 暴露的监管漏洞：
- 过度依赖静态、历史信用数据（如征信报告、银行流水）的自动化风控模型，在面对有组织的欺诈时表现出明显的脆弱性。
- 缺乏对贷款申请人真实贷款意图和背后关联风险的动态、交叉验证手段，对申请行为的异常模式识别能力不足。
- 作案手法拆解：
5. “攻防战”：技术、制度与协同的立体防御体系
5.1. 技术防御体系：以AI对抗AI
- 多模态反欺诈模型：
- 马上消费技术体系：面对黑灰产的AI攻势，金融科技公司正以AI反制。马上消费整合大语言模型与小模型，构建了关键词提取、举证洞察、套路识别等一系列模型。其“黑灰产套路识别模型”在非法代理维权场景下的精确率稳定在90%以上，能在3秒内完成对AI伪造电子证据的真伪鉴定，准确率达98%¹。
- AI图像审核（“侦图”）：利用AI技术实时甄别用户上传的身份证、营业执照、合同等材料是否存在PS篡改、翻拍、打印等伪造痕迹，是KYC（了解你的客户）环节的关键防线³。
- 防伪大模型：通过建立跨模态信息验证机制（如利用超声波等物理信道辅助验证），可有效拦截AI深度伪造在前置环节的攻击，拦截率已从90.0%提升至99.9%以上²。
- 声纹识别技术：
- 黑声纹库建设：声纹因其独特性和不易伪造性，成为重要的反欺诈工具。马上消费、AIF联盟等已牵头建立起业内规模达千万级的黑灰产声纹库，如“慧眼识代客”系统⁵。
- 应用场景：在电话客服、视频核身等场景，通过声纹比对，可有效识别中介代办、关联欺诈团伙成员、防范机器批量申请，大幅提升了非接触场景下的身份核验安全性。
- 知识图谱与关联网络分析：
- 通过整合设备指纹、IP地址、交易行为、联系方式等多维度数据，构建庞大的关系图谱。该技术能直观地揭示个体之间的隐藏关联，从而有效识别和挖掘出结构复杂、高度隐蔽的欺诈团伙，实现从“点”的防御到“网”的打击。
- 多模态反欺诈模型：
5.2. 制度建设与协同治理
- 国家层面专项行动：2025年3月，公安部经济犯罪侦查局与国家金融监督管理总局稽查局联合部署了为期6个月的金融领域“黑灰产”违法犯罪集群打击专项工作³，从国家层面表明了严厉打击的决心。
- 行业联盟协同作战（AIF联盟）：
- 成员：AIF联盟（打击金融领域黑产联盟）已发展成为覆盖银行、消费金融、保险、支付、科技公司等146家单位的核心行业协作组织¹。
- 核心工具：联盟的核心利器是基于隐私计算技术的“爱马”平台。该平台能在保障各方数据隐私安全的前提下（实现“数据可用不可见”），进行黑产线索的跨机构碰撞与分析。
- 成果：截至2025年5月，AIF联盟已协助各地警方受理非法代理维权案件655起，对571人采取了刑事强制措施或行政处罚，成为行业协同治理的成功典范¹。
- 跨平台联动机制：金融机构正积极与掌握流量入口的互联网平台建立直接联动机制。例如，浦发银行与小红书建立合作，每周反馈涉诈账号线索，由平台方快速进行复核与封禁处理，有效斩断了黑灰产的引流渠道¹。
5.3. 公众教育与社会共治
- 风险提示：监管机构、中国互联网金融协会等行业组织定期发布针对“非法代理维权”等黑灰产手法的风险提示，提高公众警惕。
- 媒体曝光：通过权威媒体对典型案例的深度报道，揭露黑灰产的欺诈本质和对消费者的危害，提升公众对相关手法的认知。
- 正向引导：在打击非法渠道的同时，大力宣传正规、合法的维权渠道，引导消费者通过正当途径解决与金融机构的纠纷。
6. 未来展望与政策建议：构建长效治理机制
6.1. 当前面临的核心挑战
- 法律滞后性：对于“非法代理维权”、“恶意投诉”等新型黑灰产行为，现有法律的界定较为模糊，在司法实践中存在取证难、入罪门槛高的问题，导致打击力度不足。
- 监管协同壁垒：尽管已有初步合作，但在跨区域、跨部门（如金融、公安、网信、市监）、跨行业（金融与互联网）之间，数据安全共享与高效的协同执法机制仍有待完善，存在一定的“监管孤岛”现象。
- 技术对抗的“军备竞赛”：黑灰产的技术迭代速度极快，AI伪造、自动化攻击等工具层出不穷。防御方往往需要投入巨大资源进行技术研发，常处于被动追赶和防御的状态。
- 平台责任缺失：部分互联网平台对在其上传播的黑灰产引流信息审核不严、处置不力。现有的“避风港”原则在一定程度上被滥用，平台未能充分履行其信息内容管理的主体责任。
6.2. 前瞻性治理策略与政策建议
- 健全法律法规体系：
- 建议最高法、最高检尽快出台相关司法解释，明确“恶意投诉”、“非法代理维权”等行为的法律性质，细化其构成诈骗罪、敲诈勒索罪等的入罪标准。
- 修订《广告法》及相关法规，将“征信修复”、“停息挂账”等虚假宣传列为重点打击对象，并明确发布此类信息的互联网平台的连带责任。
- 强化穿透式、协同式监管：
- 建立由国家金监总局牵头，公安、网信、工信、市场监管等多部门参与的常态化、实体化联合工作机制，实现情报实时共享、案件联合督办、行动统一协调。
- 压实大型互联网平台的责任，要求其利用技术手段履行对涉金融黑灰产信息的主动监测、识别和清理义务，并建立与金融机构、监管部门之间的快速处置通道。
- 加大技术研发与共享投入：
- 国家层面鼓励和支持基于隐私计算、联邦学习等技术的数据安全共享平台建设，在保障数据安全的前提下，有效打破金融机构与互联网平台之间的“数据孤岛”。
- 推动建立国家级或行业级的AI反欺诈模型与安全样本库，以公共服务形式向中小金融机构赋能，提升整个行业的平均防御水平。
- 建立全社会联合惩戒机制：
- 将经司法程序认定的金融黑灰产组织者、核心参与者以及恶意“逃废债”主体，依法纳入严重失信主体名单，在信贷、交通、高消费等领域实施跨行业、跨部门的联合惩戒，大幅提升其违法成本。
- 深化公众金融素养教育：
- 建议将金融风险防范与反诈知识纳入国民教育体系，并联合社区、媒体、学校、企业等，开展常态化、场景化、互动化的反诈宣传活动，从根本上提升全民的金融素养和风险免疫力。
- 健全法律法规体系：
7. 结论：道阻且长，行则将至
- 核心观点总结：
- 金融黑灰产已不再是零散的犯罪行为，而是一个高度智能化、产业链化，对经济与社会秩序构成系统性威胁的公害。
- AI等新技术的滥用，使得攻防态势发生根本性转变，传统防御手段面临失效风险，整个金融安全的对抗已进入新阶段。
- 面对这一复杂挑战，单一的技术防御或孤立的制度监管已不足以应对。构建并深化 “技术+制度+协同” 的立体化、生态化治理体系，是当前唯一有效的出路。
- 治理金融黑灰产是一场需要耐心和毅力的持久战。这要求全社会保持持续的战略定力，不断推动法律完善、技术创新和多方协同，共同筑牢金融安全的防线。
附录：消费者自保指南——远离“维权”陷阱
- 警惕三大“陷阱话术”：
- 凡是承诺“百分百成功”、“保证上岸”、“全额退保/退息”的，都是陷阱。正规金融协商不存在任何“百分百”的保证。
- 守住三条“个人信息红线”：
- 不泄露：绝不向任何陌生第三方泄露身份证号、银行卡号、账户密码、短信验证码等核心金融信息。
- 不授权：绝不随意授权他人代为操作个人银行账户、支付账户或进行投诉协商。
- 不轻信：不轻信陌生人的视频通话，凡是涉及转账汇款的要求，务必通过电话或其他可信赖的途径与本人进行核实。
- 选择唯一“正规维权渠道”：
- 与金融机构发生纠纷时，首先应直接与该机构的官方客服渠道进行沟通协商。如无法解决，可向国家金融监督管理总局及其派出机构、地方金融监管部门或中国人民银行征信中心等官方渠道反映问题。
- 牢记一个“法律常识”：
- 伪造证据、提供虚假信息属于明确的违法行为。这不仅无法解决债务问题，反而可能使自己面临被诈骗、信用受损甚至承担法律责任的多重风险。天上不会掉馅饼，债务不会无故消失。
引用来源说明: 报告内容综合了以下参考资料中的数据与案例： ¹. 《中国金融黑灰产治理研究报告（2025）》 ². 《深度伪造成头号风险，防伪大模型处置新模式源自一个中国技术团队》 ³. 《数字金融反欺诈技术应用分析报告（2021年）》 ⁴. 路透社、CNN等关于AI诈骗案件的报道 ⁵. 《以声纹识黑产，马上消费探索反黑产科技新路径》
贡献者
pansin