金融黑灰產“AI化”蔓延，協同治理筑牢安全防線

——從“被動應對”到“主動構建生態”

人民政協網電（記者 馬嘉悅）近日，公安部與國家金融監督管理總局聯合召開專題新聞發布會，通報金融領域“黑灰產”違法犯罪集群打擊行動階段性成效。數據顯示，2025年6月至11月，兩部門在17個重點省市組織發起近60次集群打擊，立案查處相關案件1500余起，打掉職業化犯罪團伙200余個，涉案金額累計近300億元。

盡管專項打擊取得顯著戰果，但黑灰產的演化態勢仍不容忽視。當前，涉金融黑灰產與復雜網絡輿論環境深度交織，已成為侵蝕金融行業信用根基、威脅金融安全的突出風險。如何精準識別打擊違法犯罪、構建與高質量發展相適配的金融輿論生態，正成為各方共同破解的治理命題。

黑灰產新形態：AI驅動，產業化蔓延

“人工智能技術的低成本化與普及化，正推動金融黑灰產從傳統專業式、經營式運作，向平民化、低門檻擴散，呈現出鮮明的工業化、AI化特征。”全國政協委員、中國網絡空間安全協會理事長趙澤良指出，與過去相比，當前黑灰產已形成“引流—養號—偽造—投訴—減免—分成”的完整閉環，產業鏈條愈發成熟。

AI技術的深度介入不僅改變了黑灰產的運作模式，更使其對金融安全的威脅呈現疊加效應。全國政協委員、科技部原副部長李萌進一步分析，AI技術不僅成為再造媒體的工具，其載體本身也演變為具有傳播威力的新媒體，對金融安全構成雙重壓力：一方面，AI技術的缺陷可能在傳播中被惡意放大；另一方面，不法分子利用AI偽造證據、操縱輿論的能力遠超傳統手段。相關統計顯示，黑灰產市場規模已超2800億元，涉及從業人員近800萬，呈現“規模大、鏈條全、技術化、產業化”四大特征。

“金融黑灰產已深度嵌入網絡視聽生態，形成了專屬的行業黑話與運作模式。”中國傳媒大學教授趙暉表示，黑灰產從業者創造的“魚塘”“車隊”“職業背債人”等詞匯，背后是覆蓋非法信貸、證券“黑嘴”、洗錢支付、敲詐勒索等四大類型的完整產業鏈。這些違法活動借助短視頻、微短劇等形態偽裝傳播，通過AI批量生成虛假內容、操縱“假流量”，實施“詆毀—勒索—翻轉”的黑色運作模式，大幅提升了治理難度。

三重危害：沖擊金融秩序、侵害消費者權益、消耗監管資源

黑灰產的持續蔓延并非偶然，背后有著復雜的滋生土壤。十三屆全國政協委員、原中國保監會副主席周延禮認為，黑灰產的滋生源于經濟轉型期部分群體債務壓力增大、金融創新與監管存在時差、消費者與機構信息不對稱以及互聯網技術降低違法成本等多重因素。其跨區域、鏈條化、隱蔽化運作，不僅侵害消費者權益，更擾亂金融市場秩序，大量占用監管與司法資源。

對金融機構而言，黑灰產的沖擊最為直接。“信用卡業務深度融入群眾‘食住行娛購’日常生活，是金融機構與個人消費者連接最緊密的產品之一，這也使得行業風險傳導更直接、聲譽敏感度更高。同時，負面輿情會直接影響機構聲譽，導致中小金融機構融資成本上升、信用分層加劇，形成輿情發酵—市場波動—風險擴散的負面循環。”中信銀行信用卡中心黨委委員、總裁助理嚴俊表示，為應對當前復雜的輿情環境，做好消費者權益維護，中信銀行信用卡中心投入大量客服資源專注于投訴響應與客戶問題解決，以快速化解糾紛。

金融業與社會經濟生活深度綁定，輿情風險呈現跨行業、跨領域、頻發化、多樣化特征，這一點在資產規模占金融業總量90%以上的銀行業中已充分體現。上海金融與發展實驗室副主任、招聯首席研究員董希淼表示，“更值得警惕的是，金融負面輿情的‘黃金應對時間’已從24小時大幅縮短至約2小時，一條微小信息借助社交網絡即可急劇放大，引發連鎖反應式風險傳導，對金融穩定構成嚴峻挑戰。”

為何金融領域的輿情風險如此突出？董希淼分析，這源于內生問題與外部亂象的雙重疊加。從內部看，市場與產品風險、數據與安全風險、合規與經營風險等客觀存在，部分機構還存在服務流程不夠完善、合規管理不夠到位等問題，這些都為輿情暴發埋下了隱患；從外部看，金融領域違規套利行為與網絡傳播亂象相互交織，相關主體通過偽造材料、批量投訴、惡意炒作等方式，借助網絡平臺放大負面效應，已成為輿情風險的重要推手。

在李萌看來，黑灰產猖獗的深層原因在于“制度縫隙”：法律定性模糊、監管協同不足、平臺責任不清、區域執法差異等難題，僅靠優化技術工具無法根本破解，必須通過制度完善與法治強化補齊短板。

治理破局：政策、市場、學術、媒體協同發力

面對黑灰產AI化、輿情風險瞬時化的新挑戰，單一主體的治理已難以奏效，多方協同成為必然選擇。多方共識逐漸形成，唯有政策、市場、學術、媒體協同發力，才能實現從“被動應對”到“主動構建生態”的轉型，構建金融安全治理長效機制。

基于這一共識，周延禮提出了政策端、市場端、學術端、媒體端協同發力的治理框架。政策端需強化頂層設計與法治保障，完善法律法規體系，明確涉金融黑灰產的法律定性與處罰標準，彌補“灰色地帶”監管空白；建立多部門參與的聯席會議機制，開展常態化聯合執法與專項整治。市場端要壓實機構主責與行業自律，金融機構應運用大數據、人工智能等技術構建風險識別模型，行業協會需牽頭制定行為規范、建立黑灰產黑名單共享機制。學術端應強化理論支撐與智力賦能，聚焦黑灰產新形態、新趨勢開展跨學科研究，研發識別與監測技術工具。媒體端則要發揮輿論引導與監督作用，堅持客觀公正報道，強化黑灰產套路曝光，提升公眾防范意識。

董希淼從實踐層面進一步解釋，金融機構要筑牢“技術+管理+文化”三位一體防御體系，監管部門要加強協同聯動、完善規則、優化投訴處理機制，媒體平臺要嚴格落實主體責任、加強內容審核與金融科普，金融消費者要提升自身素養、通過正規渠道理性維權。

雙線突破：技術賦能與生態建構并舉

在協同治理的整體框架下，技術手段的創新應用為精準治理提供了重要支撐。趙澤良提出“以慢制快、聚焦行為規律”的治理思路。他認為，金融黑灰產的優勢在于“快”——內容生成快、形式變化快，但底層邏輯存在“慢環節”：其盈利導向下的行為本質難以改變，無法完全模擬真實用戶的行為規律。“正常用戶網絡行為呈現‘中等熵’特征，傳統黑灰產機械操作熵值‘趨于零’，AI驅動的黑灰產則呈現‘奇高熵’，這種異常熵值分布可作為核心識別指標。”他解釋，治理不必急于判定信息真假，而應優先監測其生成模式、傳播路徑、行為特征是否異常。

從技術應用來看，李萌認為AI可在“技術對抗”環節構建全流程防控體系。事前，通過多模態大模型對短視頻、直播進行“語義+聲紋+OCR”三重掃描，30秒內完成違規信息下架或限流；事中，客服進線時啟動“聲紋-情緒-話術”模型，識別職業反催收人員并切換至證據留存模式，可壓低投訴率；事后，用“舉證洞察模型”2小時內生成結構化證據包，助力警方立案率提升。長遠來看，AI朝著自主學習、自主行動方向演進，未來有望從底層打通制度壁壘，自動彌補制度缺陷。

技術賦能之外，長效治理更離不開生態層面的源頭建構。在輿情應對層面，趙暉強調“事前建構重于事后補救”。她提出，金融機構與相關部門應持續投入信任資產建設，通過正向視聽內容的常態化傳播，建立公眾對金融行業的情感鏈接與信任基礎。金融機構可搭建自有AIGC平臺，實現內容批量生產、精準分發與風險預警，建立專屬視聽數據庫，精準識別黑灰產傳播特征。這種“技術+內容+信任”的融合模式，被認為是應對黑灰產的核心競爭力。

面對黑灰產AI化與輿情風險的多重沖擊，市場端的金融機構正積極探索從被動應對到主動治理的轉型路徑。以中信銀行信用卡中心為例，其應對策略體現了“技術賦能、協同作戰、文化筑基”的立體思路。

在技術對抗層面，中信銀行信用卡中心深度融合聲紋識別、智能圖譜與計算機視覺技術，構建行為識別模型，旨在從海量交互中精準篩查出AI驅動的異常投訴模式與涉黑灰產專業化話術，實現從“人防”到“技防”的關鍵升級。在協同治理層面，其主動與警方建立聯合打擊機制，2023年以來已配合各地公安部門對22起涉及敲詐勒索、偽造公章的涉黑灰產案件進行刑事立案，力求從源頭斬斷不實信息鏈條；同時，在全國77家分中心建立線索摸排網絡，形成聯防聯控合力。在消費者教育與正面生態建構層面，中信銀行信用卡中心在監管指導下，通過多種渠道開展金融知識普及，累計觸達消費者超6500萬人次。此外，該卡中心將聲譽風險管理提升至公司治理核心，通過常態化應急演練與全員聲譽文化培育，筑牢“事前預警、事中應對、事后修復”的全流程防線，展現了市場機構在復雜生態中構建自身“免疫系統”的積極實踐。

中國經濟傳媒協會副會長邱成軍強調了輿情處置兩大核心原則：一是及時發聲不拖延。面對輿情危機需第一時間回應，切勿觀望等待，否則會錯失最佳處置窗口，導致風險擴散加劇。二是實事求是不回避。機構應摒棄主觀辯解思維，學會換位思考，客觀審視自身是否存在問題。若確實存在疏漏，應坦誠承認、主動道歉，避免因回應不實陷入“越抹越黑”的被動局面。調查顯示，部分機構因缺乏直面問題的勇氣，在輿情應對中失當，反而加劇信任危機。

“黑灰產的治理本質是土壤治理，有什么樣的土壤就開什么樣的花。”專家呼吁，各方應協同發力，以正向視聽內容培育健康的網絡生態土壤，通過生態化治理、常態化建構，徹底清除黑灰產毒瘤，為金融行業高質量發展筑牢信任根基。