金融黑灰产“AI化”蔓延，协同治理筑牢安全防线——从“被动应对”到“主动构建生态”
人民政协网电 （记者 马嘉悦）近日，公安部与国家金融监督管理总局联合召开专题新闻发布会，通报金融领域“黑灰产”违法犯罪集群打击行动阶段性成效。数据显示，2025年6月至11月，两部门在17个重点省市组织发起近60次集群打击，立案查处相关案件1500余起，打掉职业化犯罪团伙200余个，涉案金额累计近300亿元。
尽管专项打击取得显著战果，但黑灰产的演化态势仍不容忽视。当前，涉金融黑灰产与复杂网络舆论环境深度交织，已成为侵蚀金融行业信用根基、威胁金融安全的突出风险。如何精准识别打击违法犯罪、构建与高质量发展相适配的金融舆论生态，正成为各方共同破解的治理命题。
黑灰产新形态：AI驱动，产业化蔓延
“人工智能技术的低成本化与普及化，正推动金融黑灰产从传统专业式、经营式运作，向平民化、低门槛扩散，呈现出鲜明的工业化、AI化特征。”全国政协委员、中国网络空间安全协会理事长赵泽良指出，与过去相比，当前黑灰产已形成“引流—养号—伪造—投诉—减免—分成”的完整闭环，产业链条愈发成熟。
AI技术的深度介入不仅改变了黑灰产的运作模式，更使其对金融安全的威胁呈现叠加效应。全国政协委员、科技部原副部长李萌进一步分析，AI技术不仅成为再造媒体的工具，其载体本身也演变为具有传播威力的新媒体，对金融安全构成双重压力：一方面，AI技术的缺陷可能在传播中被恶意放大；另一方面，不法分子利用AI伪造证据、操纵舆论的能力远超传统手段。相关统计显示，黑灰产市场规模已超2800亿元，涉及从业人员近800万，呈现“规模大、链条全、技术化、产业化”四大特征。
“金融黑灰产已深度嵌入网络视听生态，形成了专属的行业黑话与运作模式。”中国传媒大学教授赵晖表示，黑灰产从业者创造的“鱼塘”“车队”“职业背债人”等词汇，背后是覆盖非法信贷、证券“黑嘴”、洗钱支付、敲诈勒索等四大类型的完整产业链。这些违法活动借助短视频、微短剧等形态伪装传播，通过AI批量生成虚假内容、操纵“假流量”，实施“诋毁—勒索—翻转”的黑色运作模式，大幅提升了治理难度。
三重危害：冲击金融秩序、侵害消费者权益、消耗监管资源
黑灰产的持续蔓延并非偶然，背后有着复杂的滋生土壤。十三届全国政协委员、原中国保监会副主席周延礼认为，黑灰产的滋生源于经济转型期部分群体债务压力增大、金融创新与监管存在时差、消费者与机构信息不对称以及互联网技术降低违法成本等多重因素。其跨区域、链条化、隐蔽化运作，不仅侵害消费者权益，更扰乱金融市场秩序，大量占用监管与司法资源。
对金融机构而言，黑灰产的冲击最为直接。“信用卡业务深度融入群众‘食住行娱购’日常生活，是金融机构与个人消费者连接最紧密的产品之一，这也使得行业风险传导更直接、声誉敏感度更高。同时，负面舆情会直接影响机构声誉，导致中小金融机构融资成本上升、信用分层加剧，形成舆情发酵—市场波动—风险扩散的负面循环。”中信银行信用卡中心党委委员、总裁助理严俊表示，为应对当前复杂的舆情环境，做好消费者权益维护，中信银行信用卡中心投入大量客服资源专注于投诉响应与客户问题解决，以快速化解纠纷。
金融业与社会经济生活深度绑定，舆情风险呈现跨行业、跨领域、频发化、多样化特征，这一点在资产规模占金融业总量90%以上的银行业中已充分体现。上海金融与发展实验室副主任、招联首席研究员董希淼表示，“更值得警惕的是，金融负面舆情的‘黄金应对时间’已从24小时大幅缩短至约2小时，一条微小信息借助社交网络即可急剧放大，引发连锁反应式风险传导，对金融稳定构成严峻挑战。”
为何金融领域的舆情风险如此突出？董希淼分析，这源于内生问题与外部乱象的双重叠加。从内部看，市场与产品风险、数据与安全风险、合规与经营风险等客观存在，部分机构还存在服务流程不够完善、合规管理不够到位等问题，这些都为舆情暴发埋下了隐患；从外部看，金融领域违规套利行为与网络传播乱象相互交织，相关主体通过伪造材料、批量投诉、恶意炒作等方式，借助网络平台放大负面效应，已成为舆情风险的重要推手。
在李萌看来，黑灰产猖獗的深层原因在于“制度缝隙”：法律定性模糊、监管协同不足、平台责任不清、区域执法差异等难题，仅靠优化技术工具无法根本破解，必须通过制度完善与法治强化补齐短板。
治理破局：政策、市场、学术、媒体协同发力
面对黑灰产AI化、舆情风险瞬时化的新挑战，单一主体的治理已难以奏效，多方协同成为必然选择。多方共识逐渐形成，唯有政策、市场、学术、媒体协同发力，才能实现从“被动应对”到“主动构建生态”的转型，构建金融安全治理长效机制。
基于这一共识，周延礼提出了政策端、市场端、学术端、媒体端协同发力的治理框架。政策端需强化顶层设计与法治保障，完善法律法规体系，明确涉金融黑灰产的法律定性与处罚标准，弥补“灰色地带”监管空白；建立多部门参与的联席会议机制，开展常态化联合执法与专项整治。市场端要压实机构主责与行业自律，金融机构应运用大数据、人工智能等技术构建风险识别模型，行业协会需牵头制定行为规范、建立黑灰产黑名单共享机制。学术端应强化理论支撑与智力赋能，聚焦黑灰产新形态、新趋势开展跨学科研究，研发识别与监测技术工具。媒体端则要发挥舆论引导与监督作用，坚持客观公正报道，强化黑灰产套路曝光，提升公众防范意识。
董希淼从实践层面进一步解释，金融机构要筑牢“技术+管理+文化”三位一体防御体系，监管部门要加强协同联动、完善规则、优化投诉处理机制，媒体平台要严格落实主体责任、加强内容审核与金融科普，金融消费者要提升自身素养、通过正规渠道理性维权。
双线突破：技术赋能与生态建构并举
在协同治理的整体框架下，技术手段的创新应用为精准治理提供了重要支撑。赵泽良提出“以慢制快、聚焦行为规律”的治理思路。他认为，金融黑灰产的优势在于“快”——内容生成快、形式变化快，但底层逻辑存在“慢环节”：其盈利导向下的行为本质难以改变，无法完全模拟真实用户的行为规律。“正常用户网络行为呈现‘中等熵’特征，传统黑灰产机械操作熵值‘趋于零’，AI驱动的黑灰产则呈现‘奇高熵’，这种异常熵值分布可作为核心识别指标。”他解释，治理不必急于判定信息真假，而应优先监测其生成模式、传播路径、行为特征是否异常。
从技术应用来看，李萌认为AI可在“技术对抗”环节构建全流程防控体系。事前，通过多模态大模型对短视频、直播进行“语义+声纹+OCR”三重扫描，30秒内完成违规信息下架或限流；事中，客服进线时启动“声纹-情绪-话术”模型，识别职业反催收人员并切换至证据留存模式，可压低投诉率；事后，用“举证洞察模型”2小时内生成结构化证据包，助力警方立案率提升。长远来看，AI朝着自主学习、自主行动方向演进，未来有望从底层打通制度壁垒，自动弥补制度缺陷。
技术赋能之外，长效治理更离不开生态层面的源头建构。在舆情应对层面，赵晖强调“事前建构重于事后补救”。她提出，金融机构与相关部门应持续投入信任资产建设，通过正向视听内容的常态化传播，建立公众对金融行业的情感链接与信任基础。金融机构可搭建自有AIGC平台，实现内容批量生产、精准分发与风险预警，建立专属视听数据库，精准识别黑灰产传播特征。这种“技术+内容+信任”的融合模式，被认为是应对黑灰产的核心竞争力。
面对黑灰产AI化与舆情风险的多重冲击，市场端的金融机构正积极探索从被动应对到主动治理的转型路径。以中信银行信用卡中心为例，其应对策略体现了“技术赋能、协同作战、文化筑基”的立体思路。
在技术对抗层面，中信银行信用卡中心深度融合声纹识别、智能图谱与计算机视觉技术，构建行为识别模型，旨在从海量交互中精准筛查出AI驱动的异常投诉模式与涉黑灰产专业化话术，实现从“人防”到“技防”的关键升级。在协同治理层面，其主动与警方建立联合打击机制，2023年以来已配合各地公安部门对22起涉及敲诈勒索、伪造公章的涉黑灰产案件进行刑事立案，力求从源头斩断不实信息链条；同时，在全国77家分中心建立线索摸排网络，形成联防联控合力。在消费者教育与正面生态建构层面，中信银行信用卡中心在监管指导下，通过多种渠道开展金融知识普及，累计触达消费者超6500万人次。此外，该卡中心将声誉风险管理提升至公司治理核心，通过常态化应急演练与全员声誉文化培育，筑牢“事前预警、事中应对、事后修复”的全流程防线，展现了市场机构在复杂生态中构建自身“免疫系统”的积极实践。
中国经济传媒协会副会长邱成军强调了舆情处置两大核心原则：一是及时发声不拖延。面对舆情危机需第一时间回应，切勿观望等待，否则会错失最佳处置窗口，导致风险扩散加剧。二是实事求是不回避。机构应摒弃主观辩解思维，学会换位思考，客观审视自身是否存在问题。若确实存在疏漏，应坦诚承认、主动道歉，避免因回应不实陷入“越抹越黑”的被动局面。调查显示，部分机构因缺乏直面问题的勇气，在舆情应对中失当，反而加剧信任危机。
“黑灰产的治理本质是土壤治理，有什么样的土壤就开什么样的花。”专家呼吁，各方应协同发力，以正向视听内容培育健康的网络生态土壤，通过生态化治理、常态化建构，彻底清除黑灰产毒瘤，为金融行业高质量发展筑牢信任根基。
