金融黑灰产综合分析报告：产业影响、技术演进与协同治理
摘要
本报告旨在对中国金融黑灰产（以下简称“黑灰产”）的产业现状、核心危害、技术手段及治理方案进行一次全面、深入的系统性分析。研究表明，金融黑灰产正以前所未有的速度和规模侵蚀着金融行业的根基。其市场规模在2025年第一季度已突破2800亿元人民币，从业人员数量呈指数级增长，显示出高度的产业化、组织化和技术化特征。黑灰产的核心危害不仅体现在对金融机构造成的直接经济损失，更体现在其通过“恶意投诉”和“职业背债”等手段，对金融市场秩序、社会信用体系乃至消费者保护机制本身造成的系统性冲击。
技术演进是驱动黑灰产发展的核心引擎。从传统的伪造票据到利用生成式人工智能（AI）进行深度伪造（Deepfake），黑灰产与金融机构之间已然形成了一场激烈的技术“军备竞赛”。犯罪团伙构建了从社交媒体引流、社群洗脑、AI伪造证据到舆论施压和加密货币结算的全链条作案模式，其攻击手段日益精准化、自动化和隐蔽化。
面对这一严峻挑战，单一的防御手段已难以为继。本报告的核心论点是，有效的治理必须建立在一个集成的、三维立体的框架之上，即“技术+制度+协同”。技术是引擎，通过发展AI驱动的智能识别与防御模型，实现对欺诈行为的实时拦截与预警。制度是根基，通过构建覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期风险管理体系，并辅以严厉的信用惩戒机制，筑牢内部防线。协同是纽带，通过打破信息孤岛，建立跨机构、跨行业的数据共享联盟，深化警企协作，并推动完善相关法律法规，形成全社会共治的合力。唯有如此，方能在这场持久战中掌握主动，有效遏制金融黑灰产的蔓延，维护金融市场的健康、稳定与安全。
第一章：金融黑灰产的产业生态与核心危害
金融黑灰产已从过去零散、偶发的欺诈行为，演变为一个组织严密、分工明确、技术驱动的庞大非法产业生态系统 1. 其对金融行业的冲击是深远且多层次的，不仅造成了巨大的经济损失，更动摇了金融体系赖以运转的信用基础。
1.1 产业规模的爆炸性增长
金融黑灰产的扩张速度和规模已达到惊人水平，各项关键指标均呈现出爆炸性增长态势。
市场规模与从业人数： 根据《中国金融黑灰产治理研究报告（2025）》的数据，2025年第一季度，金融黑灰产的市场规模已突破2800亿元，相较于2023年同期增长了40% 2. 这一增长的背后，是从业人员数量的急剧膨胀。根据威胁情报公司“威胁猎人”的监测数据，2023年黑灰产从业人数达到587.1万人，较2022年激增141%；而仅在2024年上半年，这一数字就已超过427万人 3. 按照此趋势推算，2024年全年从业者总数突破800万人，年复合增长率高达87%的预测（用户查询数据）具有高度可信性。
这种从业人员数量的爆炸性增长，尤其是2023年高达141%的同比增幅 3，已不能简单地用传统、层级分明的犯罪组织来解释。它揭示了金融犯罪劳动力模式的根本性转变。“非法代理维权”等犯罪模式已高度模块化和普及化，任何个人都可以通过加入私域社群、购买话术脚本和伪造工具包，参与到欺诈产业链的某个特定环节（如引流、投诉、洗钱）并获取佣金 2. 这种模式极大地降低了犯罪门槛，催生了一个庞大、分布式且极具韧性的“黑色零工经济”。这种转变使得传统以打击“首脑”为核心的执法模式效力下降，因为威胁已演变为一个去中心化的网络，对抗策略必须转向打击支撑其运作的平台和工具。
| 指标 | 数据 (2024-2025) | 增长率 | 引用来源 |
|---|---|---|---|
| 市场规模 | 2025年第一季度突破2800亿元 | 较2023年增长40% | 2 |
| 从业人数 | 2023年达587.1万人；2024年上半年超427万人 | 2023年同比增长141% | 3 |
| 恶意投诉 (黑猫平台) | 2024年金融类超30万笔 | 占平台总量30% | 用户查询数据 |
| 金融类总投诉 (黑猫平台) | 2024年突破70万笔 | - | 2 |
| 金融保险类投诉 (全国消协) | 2024年达11,078件 | 同比增长13.4% | 2 |
| “背债”情报量 | - | 2024年增长56% | 用户查询数据 |
1.2 核心危害的系统性冲击
金融黑灰产的核心危害超越了单纯的财务损失，其通过精心设计的骗局，对金融行业的关键基础设施和运行规则发起了系统性攻击。
1.2.1 恶意投诉的泛滥与成本激增
恶意投诉已成为黑灰产攻击金融机构的主要武器。2024年，在“黑猫投诉”平台上，金融类恶意投诉超过30万笔，占平台总投诉量的30%，且重复投诉率高达30%（用户查询数据）。更广泛的数据显示，该平台全年金融类投诉总量突破70万笔 2. 同时，全国消协组织受理的金融保险类投诉量也同比激增13.4% 2.
这些投诉并非源于真实的消费纠纷，而是黑灰产组织精心策划的施压手段。他们通过向客户提供标准化的投诉模板，教唆甚至代替客户反复拨打12378（银保监会）、12363（人民银行）等监管热线，对金融机构形成“围攻”之势 4. 这种行为的本质，是将本应保护消费者的渠道“武器化”。黑灰产组织并非简单地实施欺诈，而是策略性地劫持和利用消费者保护渠道，通过制造海量的、模板化的虚假投诉 2，对金融机构的合规与客服部门发起“拒绝服务式攻击”。
这种攻击带来了连锁的负面效应。首先，它迫使金融机构投入大量人力、物力去甄别和处理这些虚假投诉，导致催收和客诉处理成本激增 4. 其次，更具破坏性的是，它严重挤占了处理真实、合理消费者诉求的公共资源，降低了整个消费者保护生态系统的运行效率和公信力，最终损害了所有金融消费者的合法权益 5.
1.2.2 “职业背债”对信用体系的侵蚀
“职业背债”是近年来快速攀升的一种新型金融诈骗，其相关情报量在2024年增长了56%（用户查询数据）。这类骗局的核心是寻找并“包装”那些征信记录良好、无负债历史的“优质客户”（被称为“白户”），如企业主、有产者甚至是对金融风险认知不足的农民工和残障人士，利用他们的身份骗取巨额贷款 6.
这种模式对金融体系的冲击是根本性的。现代金融的核心基石是信用，而信用的基础是数据的真实性和完整性。“职业背债”通过系统性地伪造房产证、车辆登记证、公司流水等材料，污染了征信系统的数据源头，直接攻击了信用评估体系的核心逻辑 9. 这导致金融机构传统的、依赖历史数据的反欺诈模型和自动化审批系统大规模失效，因为从数据上看，这些申请人是完美的“优质客户” 10.
其深层影响在于，这不仅仅是造成银行坏账的问题，而是对国家征信体系的直接侵蚀。当金融机构无法再信任其赖以决策的基础数据时，必然会收紧信贷政策，提高所有人的借贷成本和审核门槛，从而阻碍了金融资源的正常配置，对实体经济的健康发展构成威胁 2.
第二章：技术驱动下的黑灰产运营模式与演进
技术的迭代升级是金融黑灰产演进的核心驱动力。黑灰产团伙不仅迅速采纳最新的信息技术，更围绕技术构建了高度协同化、专业化的全链条运营模式，与金融机构的防御体系展开了一场持续升级的攻防战。
2.1 全链条协同作案模式剖析
黑灰产的运作已经脱离了单打独斗的模式，形成了一条分工明确、流程清晰的“犯罪流水线”。
- 引流获客 (Lead Generation & Customer Acquisition): 产业链的起点是获客。黑灰产组织广泛利用抖音、快手等短视频平台和社交媒体，发布“100%解决债务问题”、“征信洗白”等极具诱惑性的虚假广告 2. 他们通过购买关键词优化搜索排名，或利用煽动性言论曲解国家政策，吸引有债务压力或金融知识匮乏的用户。例如，有关“停息挂账”等黑灰产关键词的内容和搜索量在过去四年中分别增长了417倍和209倍 2. 这些流量最终被导入微信群、Telegram群等私域流量池，为后续的“转化”做准备。
- 社群操控 (Community Manipulation & Indoctrination): 在私域社群中，“维权导师”或“债务优化师”通过精心设计的话术对用户进行洗脑。他们会传授如何伪造疾病证明、贫困证明、失业证明等材料的技巧，并展示大量虚构的“成功案例”来骗取信任 2. 一旦用户上钩，他们便会收取贷款总额5%至10%不等的高额“服务费” 11.
- 伪造证据 (Evidence Forgery): 这是实现其非法目的的关键环节。手段从传统的Photoshop（PS）篡改合同、伪造公章，发展到更为高级的技术。例如，在上海孙某团伙案中，犯罪嫌疑人伪造了大量村委会出具的贫困证明 2. 而更前沿的黑灰产团伙已经开始利用AI进行深度伪造 10.
- 恶意投诉与舆论施压 (Malicious Complaints & Public Pressure): 在“导师”的指导下，用户使用统一的、模板化的文案，对金融机构发起集体性、重复性的恶意投诉 2. 同时，黑灰产组织会雇佣网络“水军”，在社交媒体、论坛等平台大量散布金融机构“暴力催收”、“高利贷”等不实谣言，或通过恶意剪辑的视频煽动公众情绪，向机构和监管部门施加巨大的舆论压力。例如，在孙某案中，团伙就制造了超过500条负面评论来攻击涉事机构 13.
- 隐匿逃脱 (Concealment & Evasion): 为逃避打击，黑灰产的整个运作链条都采取了高度隐匿的措施。他们通常使用加密货币（如USDT）进行收款，利用动态域名和不断跳转的短链接来隐藏服务器地址，甚至每小时更换一次域名。核心资料和“维权教程”则通过Telegram等加密通讯工具传输，或在暗网上进行交易，形成了完整的黑色产业链闭环 2.
这一系列流程清晰地表明，金融黑灰产已经实现了“欺诈即服务”（Fraud-as-a-Service）的工业化运作。它模仿了合法企业的价值链：市场营销（引流）、客户关系管理（社群操控）、产品交付（伪证与投诉）、公共关系（舆论施压）。这种工业化、系统化的运作模式意味着，任何针对单一环节的零散打击都难以奏效，必须采取同样系统化的全链条治理策略。
2.2 AI赋能与技术对抗升级
人工智能的崛起，为黑灰产的武器库增添了前所未有的强大工具，将技术对抗推向了新的高度。
AI辅助造假与欺诈： 生成式AI极大地降低了内容伪造的成本和门槛。
- 文本生成： 黑灰产利用AI生成大量内容各异但诉求一致的投诉文本，以规避平台的重复内容检测机制 10.
- 图像与视频合成： 他们利用AI深度伪造技术，可以合成看似真实的“暴力催收”录音，或者生成虚拟的“维权导师”形象发布教学视频，以规避平台对真人账号的审核（用户查询数据）。国家金融监督管理总局已多次发布风险提示，警惕不法分子利用“AI换脸”、“AI拟声”技术冒充亲友、专家甚至执法人员进行诈骗 14.
- 精准筛选： AI还被用于分析社交媒体上的公开信息，筛选出潜在的受害者。例如，通过分析用户的发帖内容，可以精准定位那些有投资理财需求或情感脆弱的人群，并为其量身定制诈骗脚本 12.
技术隐匿与对抗升级：
- 动态隐匿： 除了频繁更换域名和使用加密通讯外，黑灰产还使用“暗语”来规避平台的关键词过滤系统。例如，用“zx”代指“征信”，用“崔收”代指“催收” 2.
- 污染AI模型： 更为高级的对抗手段是直接攻击金融机构的AI系统。工商银行的报告指出，黑产团伙通过搜索引擎优化（SEO）等手段，用包含恶意代码或钓鱼链接的虚假信息污染大型语言模型（如GPT）的训练数据源。当银行或用户使用这些被污染的模型时，就可能被诱导至钓鱼网站或执行恶意代码 10.
- 模拟真实行为： 为对抗行为分析风控模型，黑产使用定制的“无头浏览器”执行自动化脚本，并设置随机延迟，以完美模拟真实用户的操作轨迹，从而绕过检测 10.
- 代理网络劫持： 黑产攻击正从使用传统的秒拨IP池转向更为隐蔽的代理劫持。他们通过木马或恶意软件感染普通用户的手机和路由器，将这些真实设备作为攻击的跳板，其发起的请求在IP来源、设备指纹等方面与真实用户高度一致，令传统风控模型难以分辨 10.
这场技术对抗呈现出典型的“非对称性”。金融机构受制于合规、预算和决策流程，其技术应用天然具有滞后性。而黑灰产团伙则灵活、无底线，能以最快速度将新兴技术“武器化” 17. 并且，这些先进的攻击工具正被打包成简单易用的“傻瓜式”软件，使得不具备高深技术的普通人也能发起复杂的攻击 10. 这就要求金融机构的防御策略必须从被动响应转向主动预测，建立能够动态学习和快速适应新型威胁的智能化防御体系。
第三章：典型业态深度剖析与案例研究
金融黑灰产已经分化出多种成熟的“商业模式”，其中以“非法代理维权”和“职业背债”最具代表性和破坏性。通过对典型案例的深度剖析，可以更清晰地洞察其运作机理与社会危害。
3.1 “非法代理维权”：组织化的恶意投诉产业链
“非法代理维权”，又称“反催收联盟”或“债闹”，是当前最为猖獗的黑灰产形态之一。其本质并非帮助消费者维权，而是通过教唆、代理等方式，利用虚假材料和恶意投诉，胁迫金融机构减免正常债务，并从中牟取暴利 11.
案例研究：上海孙某团伙案（2025年）
此案是“非法代理维权”产业链的典型缩影。该团伙分工明确，运作流程高度标准化 2:
- 线上引流： 通过抖音等平台发布“债务协商”、“停息挂账”等内容的短视频，吸引目标客户。
- 社群洗脑： 将客户引流至微信群后，由所谓的“老师”进行统一话术培训，灌输“欠债可以不还”的错误观念，并展示伪造的成功案例。
- 系统化造假： 向客户提供伪造材料的“一条龙服务”，包括伪造医院出具的重大疾病诊断证明、村委会开具的贫困证明等，为恶意投诉提供“弹药”。
- 组织化投诉： 指导客户或直接代理客户，向监管部门发起大规模、集中性的恶意投诉，并雇佣水军在网络上散布负面舆论，向金融机构施压。
该团伙在短时间内教唆了超过9500名借款人参与恶意投诉，涉案金额巨大。最终，上海警方成功捣毁该团伙，抓获5名主要犯罪嫌疑人，揭开了这条黑色产业链的冰山一角 2.
运作机制的深层分析：
这些团伙的组织者往往是金融行业的“圈内人”，例如曾在银行、催收公司或第三方服务机构工作过的员工 4. 他们非常熟悉金融机构的内部考核机制、投诉处理流程以及息费减免的政策漏洞，因此其攻击往往精准而有效。此外，他们通常以“信息咨询”、“企业管理”等名义注册合法公司，其经营范围并不在金融监管部门的直接管辖之内，从而游走在法律和监管的灰色地带，给跨部门协同治理带来了巨大挑战 4.
3.2 “职业背债”：金融诈骗的新变种与风险传导
“职业背债”是一种更为隐蔽和恶性的金融诈骗模式，它直接攻击金融体系的信用根基。犯罪团伙通过招募“背债人”，利用其清白的征信记录，包装成优质客户，从金融机构骗取巨额贷款后销声匿迹，将无法偿还的债务和失信的后果留给“背债人” 6.
案例研究一：山东德州“6·02”特大汽车贷款诈骗案
该案是汽车金融领域“背债”骗局的典型。德州警方发现，大量外地人员在本地集中办理车辆上牌并迅速过户，且车辆贷款普遍逾期，由此牵出一个涉及全国24个省份、涉案金额高达6000余万元的特大诈骗网络 9. 其作案手法如下：
- 招募“背债人”： 犯罪团伙在全国范围内招募无固定收入、但征信记录干净的“白户”作为“背债人”。
- 虚假包装： 为“背债人”注册空壳公司、伪造银行流水和房产证明，将其包装成具备还款能力的“优质客户”。
- 骗取车贷： 以“背债人”名义在各地4S店以“零首付”或“低首付”方式分期购买豪车。
- 洗白销赃： 伪造购车发票等手续，迅速到异地车管所上牌“洗白”，然后以低于市场的价格转卖给二手车商套现。
- 恶意断供： 车辆售出后，团伙与“背债人”分赃，剩余的车贷则永久性断供，给汽车金融公司造成巨额损失 9.
案例研究二：上海6000万元房贷诈骗案
此案则揭示了“背债”骗局在房地产领域的应用，以及金融机构“内鬼”在其中扮演的关键角色 6. 犯罪团伙通过房产中介将一套市场价253万元的房产，合同价做高至550万元。随后，由“黄牛”中介安排“背债人”作为购房者，并伙同被买通的银行工作人员，伪造“背债人”的财务信息，成功骗取了银行的高额按揭贷款。贷款到手后，由房产中介、黄牛、原房东、“背债人”和银行内鬼共同瓜分。最终，警方逮捕了34名涉案嫌疑人 6.
“背债”骗局的社会根源与深层危害：
“背债”骗局的猖獗，不仅暴露了部分金融机构在贷前审核和贷后管理上的漏洞，更反映出深层的社会经济问题。犯罪团伙的目标往往是社会底层和弱势群体，如文化水平不高、法律意识淡薄的农民工、低保户，甚至是智力障碍人士 7. 他们被“挣快钱”的承诺所诱惑，在对后果一知半解的情况下，“卖掉”了自己最宝贵的个人信用。
对于“背债人”而言，其后果是毁灭性的。他们不仅背负上终身难以偿还的巨额债务，还会被纳入失信被执行人名单，在出行、就业、子女升学等方方面面受到严格限制，生活陷入绝境 6. 这种将金融风险转嫁给社会最脆弱群体的犯罪模式，不仅是金融问题，更是严峻的社会问题，对社会公平和稳定构成了潜在威胁。
第四章：金融机构的攻防实践与技术创新
面对黑灰产日益复杂和技术化的攻击，金融机构正从被动防御转向主动出击，通过构建以AI为核心的智能防御体系和全流程的风险管理制度，积极应对这场攻防战。
4.1 构建多层次智能防御体系
传统基于规则的风控系统在灵活多变的黑灰产攻击面前已显得力不从心。为此，领先的金融机构正在大力投资和研发新一代的智能防御技术，实现从“规则驱动”向“智能驱动”的范式转变。
领先机构的AI模型实践：
以马上消费金融公司为例，其已部署了一套由三大核心模型构成的智能识别系统，取得了显著成效（用户查询数据）：
- 关键词泛化模型： 传统风控依赖于精确的关键词匹配，但黑灰产通过使用“暗语”（如“zx”代表征信）和变体词来规避检测。该模型融合了大型语言模型（如Deepseek）的自然语言理解能力和TF-IDF等算法，能够敏锐捕捉和识别这些不断变化的隐性黑产词汇，据称识别“浓度”达到80% 2.
- 举证洞察模型： 针对恶意投诉处理流程长、取证难的问题，该模型能自动分析投诉材料中的疑点和关联性，快速生成证据链条，将平均投诉处理周期从数周缩短至1周以内。
- 套路识别模型： 该模型通过学习海量的黑灰产案例，能够识别出“非法代理维权”、“背债”等骗局的典型作案套路，准确率高达90%，将相关风险事件的处置效率提升了40%。
AI伪造内容检测：
为应对AI深度伪造的威胁，金融机构正在部署专门的检测工具 12:
- 声纹识别： 通过分析语音的频率、节奏、音色等独特生物特征，建立用户声纹库。在处理电话请求时，系统可在3秒内完成声纹比对，鉴定通话人身份真伪，准确率超过98%。河北金融监管局披露的案例中，银行正是通过声音差异识破了非法中介冒充客户的骗局 18.
- 图像元数据与痕迹分析： 通过校验图片的EXIF（可交换图像文件格式）元数据、分析像素噪点、边缘连续性和光照一致性，可以有效识别经过Photoshop等软件篡改的伪造证件和合同。
前沿反欺诈技术探索：
- 多模态图学习： 工商银行等机构正在探索更为前沿的技术。黑产攻击往往涉及多个维度（账户、设备、IP、行为），单一维度分析容易被规避。多模态图学习技术能将这些不同来源、不同结构的数据（如交易数据、文本、图像）整合到一个复杂的网络图中，通过分析节点间的异常关联，发现单个节点无法暴露的、隐藏更深的团伙欺诈行为 10.
- 检索增强生成（RAG）技术： 为提升大型语言模型在反欺诈任务中的准确性，业界开始应用RAG技术。该技术在模型生成判断前，先从一个可信的、外部的知识库（如已知的欺诈模式库、黑名单数据库）中检索相关信息，为模型提供“事实依据”，从而显著减少误判和“幻觉” 21.
这种从依赖静态规则到分析动态模式和关系的转变，是金融机构防御思维的根本性跃迁。它要求机构不再是构建被动的“堡垒”，而是打造一个能主动学习、适应和响应未知威胁的“免疫系统”。
| 黑灰产核心技术手段 | 描述 | 金融机构应对策略 | 描述 | 引用来源 |
|---|---|---|---|---|
| AI深度伪造证据 | 合成虚假的催收录音、导师视频、病历证明等，用于欺骗或施压。 | AI伪造内容检测 | 运用声纹识别、图像元数据校验、人脸活体检测等技术，识别合成媒介。 | 10 |
| AI辅助文本混淆 | 生成大量内容各异的投诉文本，使用“暗语”（如“zx”）规避关键词过滤。 | 关键词泛化模型 | 利用大型语言模型和NLP技术，识别语义相似性和不断演变的黑产“暗语”。 | 2 |
| 代理与设备劫持 | 利用真实用户的设备和IP发起攻击，使其流量与正常用户无异，难以区分。 | 多模态图学习 | 分析设备、IP、行为、社交关系等全维度网络，挖掘隐藏的异常关联模式。 | 10 |
| 全链条协同攻击 | 从社交媒体引流到监管投诉，跨平台、多阶段地组织协同攻击。 | 全流程风险管控 | 建立端到端的风控闭环，从贷前多维核验到客诉分级响应，全面布防。 | 用户查询数据, 10 |
4.2 全流程风险管理与制度保障
先进的技术必须与严密的制度流程相结合才能发挥最大效用。为此，金融机构正在建立覆盖客户全生命周期的风险管理闭环。
- 贷前多维核验： 在贷款审批阶段，改变过去单一依赖申请材料的模式，引入多维度交叉验证。例如，当申请人提供“失业证明”申请债务减免时，系统会自动交叉核验其社保、公积金缴纳记录，若发现其仍在正常缴纳，则该申请将被标记为高风险。这种方式能有效戳穿“职业背债”等骗局中伪造的身份和财务状况。
- 客诉分级管理： 面对海量的客户投诉，建立“红、黄、绿”三色分级管理体系。系统根据投诉人的历史行为、投诉内容的模板化程度、关联账号等信息，自动为投诉划分风险等级。绿色投诉为常规诉求，按正常流程处理；黄色为疑似异常，由资深客服重点跟进；红色为高度疑似恶意投诉，则直接触发预警，由法务、风控等专业部门介入，准备司法应对，从而将有限的人力资源集中于处理最高风险的事件上。这套体系与反洗钱（AML）工作中对客户进行尽职调查（CDD）和风险评级的核心思想一脉相承 22.
第五章：协同共治：构建多方联动的治理新格局
金融黑灰产是一个跨行业、跨平台、网络化的生态系统，任何单一机构或部门都无法独立应对。构建一个多方参与、信息共享、协同行动的治理新格局，是遏制其蔓延的必由之路。
5.1 跨机构数据共享与行业联盟
打破信息孤岛，是协同治理的第一步。黑灰产团伙往往会同时或先后攻击多家金融机构，如果各机构“各自为战”，犯罪分子便可利用信息差反复作案。行业联盟的建立，旨在通过数据共享，形成“一处作恶，处处受限”的联防联控效应。
- AIF联盟（金融反欺诈联盟）的实践： AIF联盟是国内金融业协同反诈的标杆。该联盟由146家成员单位组成，涵盖了银行、消费金融公司、支付机构和金融科技平台等。其核心价值在于建立了一个安全、合规的黑产数据库共享机制。成员单位可以将识别出的涉诈账号、IP地址、设备指纹、伪造材料模板等信息上传至共享平台。当任何一家成员机构遇到新的贷款申请或投诉时，都可实时与该数据库进行碰撞比对，从而在贷前自动拦截高风险申请。该联盟推出的“慧眼识代客”声纹识别系统，通过汇集各家机构的疑似非法代理声纹数据，已成功碰撞出线索超过千条，并协助公安机关侦破了655起相关案件（用户查询数据）。
- 专业领域联盟的兴起： 除了综合性的AIF联盟，针对特定领域的反欺诈联盟也在不断涌现。例如，为应对汽车金融领域的骗贷问题，业界成立了“中国汽车金融反欺诈联盟”，旨在共享汽车骗贷案件中的风险信息和防控经验 23. 此外，由中国农业银行等发起的“金融业AI大数据联盟”，则致力于联合产学研各方力量，共同研发前沿的反欺诈算法和模型 24.
这种联盟化的协同模式，本质上是在构建整个金融行业的“集体免疫系统”。当一个成员机构被新型欺诈手段“感染”后，它可以迅速将“病毒”的特征（如欺诈手法、话术、账户信息）分享给整个网络，使所有成员都能在第一时间生成“抗体”，从而有效遏制风险的扩散。联邦学习、安全多方计算等隐私计算技术的应用，为这种“数据可用不可见”的协作模式提供了技术保障 25.
5.2 跨平台联动与警企协作
金融黑灰产的链条往往始于金融行业之外的互联网平台，终于司法机关的打击。因此，建立覆盖全链条的跨平台、警企协作机制至关重要。
- 平台联动： 黑灰产的引流环节大量发生在短视频和社交媒体平台 2. 单靠金融机构进行封堵，无异于“在河下游捞垃圾”。为此，金融机构正积极与互联网平台建立直接的联动机制。例如，浦发银行与小红书建立了合作关系，一旦发现涉嫌非法代理维权的账号在小红书上进行引流宣传，浦发银行可直接向平台提报线索，启动快速封禁流程（用户查询数据, 26). 小红书在2024年已处置了492万个涉诈违规账号，并建立了100多个诈骗信息识别模型，对诈骗行为的主动拦截率达到94.3% 26. 这种跨界合作能够从源头上切断黑灰产的获客渠道。
- 警企协作： 面对有组织的犯罪团伙，金融机构的最终依靠是司法力量。近年来，警企协作的深度和广度不断加强。金融机构不再是被动报案，而是主动利用自身的数据和技术优势，协助警方进行线索研判和证据固定。马上消费、新网银行、海尔消费金融等多家机构均设立了专门团队，与各地公安机关紧密合作，已累计推动数百起非法代理维权案件的刑事或行政立案，协助抓获了上百名犯罪嫌疑人 5. 这种合作不仅震慑了犯罪分子，也为司法机关打击此类新型犯罪提供了宝贵的专业支持。
5.3 法律框架完善与政策建议
技术和协作最终需要坚实的法律框架作为保障。然而，当前我国在针对金融黑灰产的法律规制方面仍存在一些空白和挑战。
- 法律定性的困境： 对于“非法代理维权”这类行为，其在法律上的定性一直存在争议。它究竟是构成诈骗罪、敲诈勒索罪，还是寻衅滋事罪？由于其行为兼具欺骗、胁迫和扰乱秩序等多种特征，且往往以合法的“咨询公司”外壳作掩护，导致司法实践中在定罪量刑和证据采信上面临诸多困难 4. 尽管福建等地已成功以“敲诈勒索罪”对代理退保黑产进行了判例宣判，但这仍属个案探索，尚未形成统一的司法共识 4.
- 立法建议： 业界和学界普遍呼吁，应加快填补法律空白。当前关于金融消费者权益保护的法律条文散见于《刑法》、《民法典》、《个人信息保护法》等法律之中，缺乏一部专门针对金融黑灰产的系统性法规 28. 因此，有专家建议，应推动出台一部《金融黑灰产防治条例》，明确界定伪造证据、教唆恶意投诉、组织“债闹”等行为的犯罪构成要件和量刑标准，为司法打击提供清晰的法律依据 29. 2022年出台的《中华人民共和国反电信网络诈骗法》为这种针对特定领域、融合行政管理与刑事打击的专门立法提供了成功的先例 30. 该法案明确了金融、电信、互联网等各行业的反诈责任，并规定了联合惩戒措施，其立法思路对治理金融黑灰产具有重要的借鉴意义。
- 司法举证的创新： 此外，为适应技术化犯罪的特点，还应推动司法举证制度的创新。建议在司法解释或相关法规中明确，由具备资质的金融科技公司或第三方鉴定机构出具的、基于合规模型生成的《电子证据鉴定报告》，在经过法定程序确认后，可直接作为法庭证据使用，以简化诉讼流程，降低金融机构的维权成本。
法律的演进必须跟上犯罪手法的创新。面对不断创造新危害模式的金融黑灰产，法律体系需要从被动应对转向主动规制，通过前瞻性的立法和司法解释，为这场攻防战提供坚实的“武器”和“规则”。
结论与展望
金融黑灰产已经从边缘性的金融犯罪，演变为一个技术驱动、高度产业化、网络化，并对金融稳定和社会信用构成系统性威胁的顽疾。其演化呈现出三大核心特征：技术化，以AI深度伪造和自动化攻击为代表；组织化，形成了从引流到销赃的全链条协同作案模式；隐蔽化，通过暗语、加密通讯和虚拟货币等手段规避打击。
面对这一复杂而严峻的挑战，任何单一维度的努力都将是杯水车薪。本报告的研究与分析指向一个清晰的结论：构建一个融合**“技术、制度、协同”**的三维一体化治理体系，是当前及未来有效应对金融黑灰产的唯一可行路径。
- 技术是核心引擎： 在这场以技术为核心的攻防战中，防御方必须掌握主动权。这意味着金融机构需要持续加大对前沿科技的投入，从传统的基于规则的防御，全面转向以AI为核心的智能防御。发展能够识别语义和行为模式的智能模型，部署能够鉴定深度伪造内容的检测工具，探索能够洞察全局风险的图计算等技术，将是未来技术防御的重点。
- 制度是坚实根基： 技术必须建立在稳固的制度基础之上。金融机构需要构建覆盖贷前、贷中、贷后全生命周期的风险管控闭环，通过多维度数据交叉验证和智能化的分级响应机制，将风险扼杀在萌芽状态。同时，必须强化信用惩戒的威慑力，将伪造证据、恶意逃废债等行为明确纳入征信系统，并推动跨行业的联合惩戒，大幅提升黑灰产参与者的违规成本。
- 协同是关键纽带： 黑灰产的本质是一个协作网络，对抗它的唯一方式是构建一个更强大、更高效的“正义网络”。这要求打破机构、行业和部门之间的壁垒。通过AIF等行业联盟实现跨机构的实时风险数据共享；通过与互联网平台的联动，从源头切断黑灰产的引流渠道；通过深化警企合作，提升对犯罪团伙的打击效能；最终，通过完善法律法规，为整个协同治理体系提供坚实的法律保障。
展望未来，与金融黑灰产的斗争将是一场持久战。随着新技术的不断涌现，黑灰产的攻击手段必将持续迭代。因此，治理体系也必须具备动态演进和自我完善的能力。唯有坚持技术、制度、协同三位一体，并不断根据形势变化进行调整和优化，才能在这场没有硝烟的战争中，真正守护好金融市场的秩序和公众的财产安全。
附录：消费者自我保护实用指南
作为金融消费者，提高风险防范意识，掌握基本的自我保护技能，是避免落入黑灰产陷阱的第一道防线。以下是根据监管部门和金融机构建议整理的实用指南：
- 官方渠道，审慎核验 (Verify Through Official Channels)
- 核验征信： 个人征信报告是个人信用的重要体现。任何声称可以“修复征信”、“洗白征信”的机构或个人都是骗子。根据《征信业管理条例》，任何机构和个人都无权随意修改、删除合法的征信记录。消费者每年有两次免费查询本人信用报告的机会，应通过中国人民银行征信中心官方网站（www.pbccrc.org.cn）进行查询。如发现信息有误，应直接向征信中心或报送该信息的金融机构提出异议申请，通过正规渠道处理 18.
- 核验证明材料： 当收到对方提供的病历、诊断证明、判决书等重要文件时，切勿轻信。可通过拨打医院、法院等机构的官方电话，或访问其官方网站进行核实。
- 识别风险，拒绝诱惑 (Identify Risks and Reject Temptations)
- 警惕“内部关系”和“100%成功”话术： 黑灰产中介常以“有内部关系”、“保证成功”、“不成功不收费”等话术诱骗消费者。正规金融业务和法律服务都有严格的流程和不确定性，任何做出百分之百承诺的都是危险信号。
- 坚守“三不原则”：
- 不轻信承诺： 不轻信任何关于“债务重组”、“全额退保”、“以贷养贷”的非官方承诺。
- 不委托非正规机构： 办理金融业务或进行维权，务必选择持牌的金融机构或有资质的律师事务所。
- 不签署空白协议： 绝不签署任何空白或内容不完整的合同、协议或授权书，以防被他人利用。
- 保护个人信息： 不要随意向陌生人透露身份证号、银行卡号、密码、验证码等敏感信息，更不要应对方要求开启手机“屏幕共享”功能，这是诈骗的常见前奏 14.
- 正规途径，依法维权 (Seek Redress Through Legitimate Channels)
- 直接与金融机构协商： 如果确实存在还款困难，应主动联系相关金融机构的官方客服，说明情况。根据《商业银行信用卡业务监督管理办法》等规定，银行可以与确有困难且有还款意愿的持卡人平等协商，达成个性化分期还款协议 11. 无需通过收费高昂且风险巨大的中介。
- 官方举报途径： 如果发现自己可能陷入骗局，或掌握了金融黑灰产的线索，应立即保留好聊天记录、转账凭证等证据，并向以下渠道举报：
- 公安机关： 立即拨打110报警。
- 金融机构： 通过相关金融机构的官方客服电话或App内的举报入口进行举报。
- 行业联盟： 可向AIF联盟等行业反欺诈组织提供线索。
Works cited
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贡献者
pansin