中國金融黑灰產(chǎn)治理研究報(bào)告（2025）非法代理維權(quán)的識別標(biāo)準(zhǔn)與溯源治理馬上消費(fèi)研究院西南政法大學(xué)中國消費(fèi)金融法治研究中心2025年馬上消費(fèi)研究院編委

會編主 任：

孫 磊副

主

任：王春來

白恒斌

赫建營錢 輝易世洪鐘坤玲陳興俊劉文君

張燕雨學(xué)術(shù)顧問：岳彩申委：代

輝

卞朝永王夢汐

曹

磊楊學(xué)燕

李云峰蔣 寧 曹景泉馬上消費(fèi)研究院摘 要“十五五”時期，推動金融高質(zhì)量發(fā)展是推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的關(guān)鍵引擎，維護(hù)金融安全更是關(guān)乎經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定發(fā)展的核心戰(zhàn)略命題。然而，當(dāng)前金融黑灰產(chǎn)的猖獗態(tài)勢正嚴(yán)重侵蝕金融根基，危害金融安全。一方面，其對人民群眾財(cái)產(chǎn)安全和金融機(jī)構(gòu)穩(wěn)健運(yùn)營構(gòu)成直接威脅；另一方面，對金融市場秩序與金融安全防線形成系統(tǒng)性沖擊。數(shù)據(jù)顯示，2025

年一季度金融黑灰產(chǎn)市場規(guī)模已突破

2800

億元，其中，以非法代理維權(quán)為典型的違法活動，正借助流媒體平臺的傳播優(yōu)勢加速擴(kuò)張，呈現(xiàn)出隱蔽性、針對性、暗示性與復(fù)雜性交織的特征。這些黑灰產(chǎn)組織通過引流獲客、社群運(yùn)營、偽造證據(jù)、惡意投訴、輿論操控、隱匿事實(shí)等系統(tǒng)化運(yùn)作手段實(shí)施欺詐，導(dǎo)致金融市場秩序嚴(yán)重紊亂。以

2024

年為例，全國消協(xié)組織受理的金融保險(xiǎn)類投訴量同比激增

13.4%，黑貓投訴平臺上金融類投訴量突破

70

萬筆，其中因非法代理維權(quán)引發(fā)的惡意投訴占比居高不下，凸顯問題嚴(yán)峻性。面對這一困局，馬上消費(fèi)構(gòu)建起多維治理體系。在基礎(chǔ)建設(shè)層面，創(chuàng)新性地建立了網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)識別標(biāo)準(zhǔn)，將其細(xì)分為三大維度、八個類別，為切斷信息傳播鏈條、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)管理和協(xié)同治理筑牢制度根基；在技術(shù)應(yīng)用層面，馬上消費(fèi)搭建起智能化技術(shù)治理體系，通過自研黑灰產(chǎn)關(guān)鍵詞馬上消費(fèi)研究院提取與泛化模型、舉證洞察模型、套路識別模型，顯著提升了對黑灰產(chǎn)的識別、溯源和處置效能。以黑灰產(chǎn)套路識別模型為例，在非法代理維權(quán)場景下，其識別準(zhǔn)確率超

90%，較傳統(tǒng)模型識別效率提升

40%，展現(xiàn)出強(qiáng)大的技術(shù)治理優(yōu)勢；在治理策略層面，形成“對內(nèi)固本、對外協(xié)同”的綜合治理框架，對內(nèi)實(shí)施全流程風(fēng)險(xiǎn)管控，對外開展溯源打擊與生態(tài)凈化行動，實(shí)現(xiàn)治理效能最大化。盡管治理工作已取得階段性成效，但仍需自上至下統(tǒng)一管理，多方協(xié)同聯(lián)防共治。當(dāng)前構(gòu)建系統(tǒng)全面的治理體系面臨多項(xiàng)挑戰(zhàn)，包括但不限于法律法規(guī)存在滯后性與空白點(diǎn)，監(jiān)管資源與力量配置不足，公眾金融知識儲備欠缺，治理手段相對單一，新型攻防技術(shù)博弈被動等。針對這些問題，建議從以下方面深化治理，一是加快完善法律法規(guī)體系，填補(bǔ)法律空白；二是強(qiáng)化跨區(qū)域、跨平臺協(xié)同監(jiān)管，提升監(jiān)管效能；三是加強(qiáng)金融知識普及教育，增強(qiáng)公眾風(fēng)險(xiǎn)防范意識；四是加大技術(shù)研發(fā)投入，推動技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟建設(shè)；五是健全行業(yè)自律機(jī)制，構(gòu)建長效治理體系。以多措并舉形成打擊金融黑灰產(chǎn)的強(qiáng)大合力，保障消費(fèi)者與機(jī)構(gòu)合法權(quán)益，切實(shí)維護(hù)金融安全秩序與穩(wěn)定。馬上消費(fèi)研究院1目 錄摘要.............................................................................................................

1導(dǎo)語.............................................................................................................

2一、2025

金融黑灰產(chǎn)演變趨勢...............................................................

3二、非法代理維權(quán)的網(wǎng)絡(luò)傳播特征........................................................

6（一）非法傳播運(yùn)作模式.....................................................................

6（二）非法傳播四大特征.....................................................................

9三、非法代理維權(quán)的網(wǎng)絡(luò)識別標(biāo)準(zhǔn)......................................................

11（一）構(gòu)建識別標(biāo)準(zhǔn)的必要性...........................................................

12（二）網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)識別標(biāo)準(zhǔn)分類...........................................................

13（三）識別標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用實(shí)踐總結(jié)...........................................................

15四、非法代理維權(quán)的技術(shù)治理體系......................................................

15（一）技術(shù)治理體系概要...................................................................

16（二）黑灰產(chǎn)關(guān)鍵詞提取&泛化模型................................................

18（三）黑灰產(chǎn)舉證洞察模型...............................................................

21（四）黑灰產(chǎn)套路識別模型...............................................................

23五、非法代理維權(quán)的綜合治理邏輯......................................................

27（一）對內(nèi)：風(fēng)險(xiǎn)全生命周期管理...................................................

27馬上消費(fèi)研究院2（二）對外：溯源治理與生態(tài)凈化...................................................

28六、非法代理維權(quán)的溯源治理挑戰(zhàn)......................................................

32（一）全面系統(tǒng)監(jiān)管難度較大...........................................................

32（二）復(fù)雜虛假信息辨別困難...........................................................

33（三）溯源治理效果難以持久...........................................................

34（四）新型攻擊技術(shù)對抗滯后...........................................................

36七、非法代理維權(quán)的溯源治理建議......................................................

37（一）健全法律法規(guī)建設(shè)，強(qiáng)化執(zhí)行宣傳力度...............................37（二）提升橫縱監(jiān)管質(zhì)效，強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)平臺責(zé)任...............................38（三）提高公眾防范意識，構(gòu)建全民監(jiān)督機(jī)制...............................39（四）加大技術(shù)研發(fā)強(qiáng)度，強(qiáng)化配套資源系統(tǒng)...............................40（五）建立長效治理機(jī)制，靈活完善治理策略...............................42馬上消費(fèi)研究院1導(dǎo) 語“十五五”

時期，在我國全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家新征程中占據(jù)著關(guān)鍵地位。這一時期，我國金融領(lǐng)域需在前期發(fā)展成果的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)新的重大突破，以此加速推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的進(jìn)程。而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵在于，必須妥善統(tǒng)籌好金融發(fā)展與金融安全這兩大核心要素，從而穩(wěn)健地邁向金融高質(zhì)量發(fā)展的全新征程。依據(jù)《中華人民共和國國家安全法》第二條的明確規(guī)定，國家安全范疇廣泛，涵蓋政治、經(jīng)濟(jì)、金融、數(shù)據(jù)等

16

個重點(diǎn)領(lǐng)域。其中，金融安全因其直接關(guān)聯(lián)國家經(jīng)濟(jì)命脈，在整個國家安全體系中具有舉足輕重的地位。習(xí)近平總書記更是深刻且精準(zhǔn)地指出，金融安全是國家安全至關(guān)重要的組成部分，同時也是經(jīng)濟(jì)能夠平穩(wěn)健康發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)。維護(hù)金融安全，已然成為關(guān)系我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展全局，具有戰(zhàn)略性與根本性意義的重大事項(xiàng)。正所謂“金融活，經(jīng)濟(jì)活；金融穩(wěn)，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)”，金融領(lǐng)域的穩(wěn)定與繁榮，對國家整體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健運(yùn)行起著決定性作用。然而，當(dāng)前金融領(lǐng)域面臨著一個嚴(yán)峻挑戰(zhàn)——金融黑灰產(chǎn)的肆虐。金融黑灰產(chǎn)猶如隱藏在金融體系中的毒瘤，嚴(yán)重侵害著人民群眾與金融機(jī)構(gòu)的合法權(quán)益。它們通過各種欺詐手段，如非法代理維權(quán)等，使無數(shù)民眾辛苦積攢的財(cái)富瞬間化為烏有，馬上消費(fèi)研究院2給社會民生帶來極大的負(fù)面影響。從金融市場管理秩序的角度來看，金融黑灰產(chǎn)的存在嚴(yán)重破壞了市場的正常運(yùn)行規(guī)則。它們擾亂了金融市場的資源配置，干擾了正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)開展，阻礙了金融市場的健康發(fā)展。更為嚴(yán)重的是，金融黑灰產(chǎn)對國家經(jīng)濟(jì)與金融安全構(gòu)成了直接威脅。其無序擴(kuò)張可能導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)的積累與爆發(fā)，影響國家金融體系的穩(wěn)定性，進(jìn)而危及國家經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行。據(jù)匯正財(cái)經(jīng)的調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在

2025

年一季度，金融黑灰產(chǎn)市場規(guī)模驚人地突破了

2800

億元，相較于

2023

年呈現(xiàn)出約

40%的大幅增長態(tài)勢。金融黑灰產(chǎn)的持續(xù)擴(kuò)張及其帶來的嚴(yán)重危害，引發(fā)了國家層面的高度關(guān)注與重視。2025

年

3月

14

日，公安部經(jīng)濟(jì)犯罪偵查局與國家金融監(jiān)督管理總局稽查局果斷聯(lián)合行動，部署開展了一場為期6

個月的金融領(lǐng)域“黑灰產(chǎn)”違法犯罪集群打擊專項(xiàng)工作。此次行動旨在依法嚴(yán)厲查處金融領(lǐng)域“黑灰產(chǎn)”突出違法犯罪行為，彰顯了國家打擊金融黑灰產(chǎn)、維護(hù)金融秩序的堅(jiān)定決心。為了更為深入且有效地推進(jìn)金融黑灰產(chǎn)治理工作，馬上消費(fèi)研究院與中國消費(fèi)金融法治研究中心攜手合作，共同發(fā)布了《中國金融黑灰產(chǎn)治理研究報(bào)告

2025——網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)識別標(biāo)準(zhǔn)與溯源治理》。該報(bào)告通過運(yùn)用專業(yè)的研究方法和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，深入剖析了金融黑灰產(chǎn)的識別標(biāo)準(zhǔn)。這有助于金融機(jī)構(gòu)、監(jiān)管部門以及廣大民眾更加準(zhǔn)確地辨別了以非法代理馬上消費(fèi)研究院3維權(quán)為代表的金融黑灰產(chǎn)的各種偽裝形式，及時發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。同時，報(bào)告在溯源治理方面也進(jìn)行了全面且深入的研究，從源頭上探尋金融黑灰產(chǎn)滋生的原因，提出了一系列針對性強(qiáng)且切實(shí)可行的治理措施。這份報(bào)告對于切實(shí)保護(hù)金融消費(fèi)者合法權(quán)益具有重要的指導(dǎo)意義，能夠幫助消費(fèi)者更好地識別和防范金融黑灰產(chǎn)的侵害，保障自身財(cái)產(chǎn)安全。在維護(hù)金融管理秩序方面，報(bào)告所提出的建議和措施能夠?yàn)楸O(jiān)管部門提供有力的決策參考，助力監(jiān)管部門加強(qiáng)對金融市場的監(jiān)管力度，凈化金融市場環(huán)境。從宏觀層面來看，該報(bào)告以高水平安全護(hù)航金融高質(zhì)量發(fā)展，為我國金融領(lǐng)域在“十五五”時期實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健發(fā)展提供了極具價值的借鑒和參考。一、2025

金融黑灰產(chǎn)演變趨勢根據(jù)《中國金融黑灰產(chǎn)治理研究報(bào)告

2024》，金融黑灰產(chǎn)，全稱金融黑色及灰色產(chǎn)業(yè)，是指與金融領(lǐng)域相關(guān)的，利用非法手段謀取利益，行走在法律邊緣或者明顯違反法律法規(guī)的一整套攪亂金融市場秩序的“產(chǎn)業(yè)鏈”。非法代理維權(quán)是當(dāng)前金融黑灰產(chǎn)的重要形式之一，主要圍繞異常維權(quán)、反催收、征信修復(fù)、債務(wù)指導(dǎo)等開展業(yè)務(wù)，對個人與機(jī)構(gòu)的信息和財(cái)產(chǎn)都帶來極大危害。據(jù)威脅獵人數(shù)據(jù)顯示，2024

年上半年我國黑灰產(chǎn)從業(yè)人數(shù)已超過

427

萬人，假設(shè)全年保持增速一致，粗略測算

2024馬上消費(fèi)研究院年從業(yè)總?cè)藬?shù)將超過

800

萬人，年復(fù)合增長率（CAGR）約為87%。在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)浪潮下，非法代理維權(quán)廣泛依托流媒體平臺進(jìn)行市場營銷與規(guī)模擴(kuò)張，產(chǎn)生了有組織、跨地域、隱蔽性強(qiáng)的違法行為。《中國消費(fèi)者報(bào)》根據(jù)輿情監(jiān)測系統(tǒng)搜索顯示，2024

年

1

月

1

日至

12

月

31

日，在抖音、快手、微博、小紅書、微信公眾號、淘寶等多個平臺上，與“債權(quán)優(yōu)化”“征信修復(fù)”“反催收”“投訴代理”等相關(guān)的信息達(dá)

15

萬條。據(jù)中國工商銀行《2023

網(wǎng)絡(luò)金融黑產(chǎn)研究報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，2023

年對涉及銀行業(yè)的營銷活動攻擊情報(bào)數(shù)日均超過

700

條，年累計(jì)

52.8

萬條。而根據(jù)巨量引擎統(tǒng)計(jì)，有關(guān)征信修復(fù)、停息掛賬、反催收等關(guān)鍵詞的生產(chǎn)和搜索顯著增加。例如，近四年來，停息掛賬的內(nèi)容分增長超過

417

倍，搜索分增長超過

209

倍，意味著黑灰產(chǎn)生產(chǎn)內(nèi)容在平臺引流的行為和客戶主動搜索相關(guān)需求的行為均呈現(xiàn)倍數(shù)級增長。圖

1

巨量引擎關(guān)于“代客維權(quán)”關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)4馬上消費(fèi)研究院這些黑灰產(chǎn)行徑的最終導(dǎo)向通常是向監(jiān)管投訴，并給金融機(jī)構(gòu)施壓，以減免息費(fèi)，同時收取高昂的咨詢費(fèi)。根據(jù)《中國金融消費(fèi)者投訴指數(shù)年度報(bào)告

2024》顯示，2024

年全國消協(xié)組織共受理金融保險(xiǎn)類投訴

11078

件，同比增長

13.4%。黑貓投訴平臺上，2024

年金融類投訴量超過

70

萬筆，與上一年相比，增長數(shù)倍，同時強(qiáng)調(diào)，非法代理維權(quán)經(jīng)常利用投訴平臺進(jìn)行不當(dāng)投訴，據(jù)統(tǒng)計(jì)，重復(fù)投訴占比約占

30%，疊加惡意投訴、虛假投訴等，數(shù)量可能超過

30萬筆。此外，以“賣征信換錢”，“背債”為主題的廣告熱度也在持續(xù)上漲。2024

年，威脅獵人捕獲“背債”相關(guān)攻擊情報(bào)呈上升趨勢，背債熱度上升，并在

9

月達(dá)到峰值，下半年比上半年增長56%。黑產(chǎn)在選擇背債人選的時候，逐漸更偏向于選擇征信條件好、資質(zhì)好、外貌條件好的客戶。很多金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)有的反欺詐模型、評分卡等很難識別這類優(yōu)質(zhì)的高風(fēng)險(xiǎn)客戶，自動化審批通過的背債人占比也越來越高。馬上消費(fèi)研究院56圖

2 2024

年背債風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)及背債人屬性，來源威脅獵人二、非法代理維權(quán)的網(wǎng)絡(luò)傳播特征（一）非法傳播運(yùn)作模式非法組織利用互聯(lián)網(wǎng)的傳播范圍與效率優(yōu)勢，形成了有組織有流程的運(yùn)作模式，通過虛假宣傳、社群操控、偽造材料、輿論炒作等手段實(shí)施欺詐。一是引流獲客。以虛假宣傳與誤導(dǎo)性廣告，非法組織在微信、微博、抖音、快手等平臺發(fā)布“百分百解決債務(wù)”“征信修復(fù)”“包勝訴”等虛假廣告，利用用戶焦慮心理誘導(dǎo)咨詢。同時，他們在搜索引擎、淘寶、閑魚等平臺購買“征信修復(fù)”“債務(wù)協(xié)商”等關(guān)鍵詞，將受害者引流至私域

QQ群、微信群。更隱蔽的，則仿冒正規(guī)律所或金融咨詢機(jī)構(gòu)，偽屬性2024

年新變化變化前變化后屬地性屬地匹配要求高本地戶籍目標(biāo)客戶少，以全國戶籍為主優(yōu)先選擇本地戶籍（當(dāng)?shù)貞艏蚴?nèi)戶籍人員），全國戶籍為輔年齡年齡呈現(xiàn)年輕化以中老年為主，年齡區(qū)間在

40-60

歲以青年、中年為主，年齡區(qū)間在

25-45

歲更受歡迎資質(zhì)個體資質(zhì)條件好三無人員，無資質(zhì)要求偏向自帶資質(zhì)條件的客戶，最好名下有房或有車或自身為企業(yè)主的群體形象注重個體形象氣質(zhì)對形象外貌無要求，活人即可外貌、氣質(zhì)與精神形象成為新標(biāo)準(zhǔn)馬上消費(fèi)研究院造資質(zhì)開設(shè)虛假網(wǎng)站、公眾號，以專業(yè)形象騙取信任。圖

3

小紅書非法代理維權(quán)圖文廣告二是社群運(yùn)營。一旦用戶上鉤，便將其拉入微信群、QQ群，以“維權(quán)交流”“技巧分享”“經(jīng)驗(yàn)傳授”“法務(wù)咨詢”為名進(jìn)行洗腦，以“專業(yè)法務(wù)團(tuán)隊(duì)”“內(nèi)部關(guān)系”為噱頭，承諾“不成功不收費(fèi)”，要求用戶支付定金或購買“維權(quán)教程”或“代理服務(wù)”。部分團(tuán)伙甚至通過直播平臺傳授“反催收技巧”，教唆偽造貧困證明、病歷等材料，并虛構(gòu)“成功案例”截圖，制造虛假可信度。圖

4

非法機(jī)構(gòu)在微信等私域群發(fā)送廣告三是偽造材料。非法組織在宣傳中展示偽造的“投訴回7馬上消費(fèi)研究院執(zhí)”“協(xié)商協(xié)議”等文件，以證明“維權(quán)”效果。部分團(tuán)伙直接代開虛假病歷、失業(yè)證明，甚至

PS

篡改合同、錄音，捏造“暴力催收”證據(jù)。圖

5

非法金融中介孫某團(tuán)伙偽造的困難證明，上海市公安局供圖四是惡意投訴。非法組織會主動提供標(biāo)準(zhǔn)化投訴模板，慫恿用戶以教授的投訴技巧或虛假材料向銀保監(jiān)會、央行或金融機(jī)構(gòu)提交不實(shí)投訴。并教唆消費(fèi)者反復(fù)撥打監(jiān)管部門投訴熱線或重復(fù)提交投訴，干擾正常處理流程。更惡劣的，則煽動群體性投訴，組織多人圍攻同一機(jī)構(gòu)，制造監(jiān)管壓力。五是輿論操控。為施壓金融機(jī)構(gòu)，非法組織在貼吧、知乎、黑貓投訴等平臺散布不實(shí)信息，雇傭水軍刷評轉(zhuǎn)發(fā)，擴(kuò)大負(fù)面影響。同時煽動消費(fèi)者采取聚眾鬧事、網(wǎng)絡(luò)曝光等方式制造輿論壓力。此外，8馬上消費(fèi)研究院還剪輯片面“維權(quán)”視頻，通過自媒體炒作，誤導(dǎo)公眾輿論，逼迫機(jī)構(gòu)妥協(xié)。六是隱匿事實(shí)。為逃避打擊治理，非法組織使用虛擬賬號、加密貨幣收款，并頻繁更換平臺。以“泄露隱私”“起訴追責(zé)”等威脅消費(fèi)者持續(xù)配合投訴，若中途退出則騷擾其親友或曝光個人信息。部分高階團(tuán)伙甚至通過暗網(wǎng)交易“維權(quán)教程”或販賣公民個人信息，形成完整黑色產(chǎn)業(yè)鏈。圖

6

非法代理維權(quán)運(yùn)作流程（二）非法傳播四大特征在傳播過程中，黑灰產(chǎn)亂象呈現(xiàn)出多種特征。一是隱蔽性強(qiáng)，非法組織跨地域、跨領(lǐng)域、有組織，擅于利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自我偽裝，隱匿真實(shí)身份，以虛假信息和話術(shù)暗語混淆視聽，鉆法律空子，避免被第一時間反詐監(jiān)測，使機(jī)構(gòu)和公安難以順藤摸瓜尋到線索。二是針對性強(qiáng)，非法組織通常瞄準(zhǔn)特定目標(biāo)人9馬上消費(fèi)研究院群進(jìn)行攻擊，尤其是弱勢、長尾群體。迫于個人生存發(fā)展和家庭養(yǎng)育壓力，這部分人群存在強(qiáng)烈的資金訴求用于日常應(yīng)急周轉(zhuǎn)，但金融素養(yǎng)不強(qiáng)，就業(yè)收入不穩(wěn)定，容易劍走偏鋒，易受非法組織蠱惑陷入詐騙困局。三是暗示性。

非法組織運(yùn)用“詐騙心理學(xué)”，利用受害人的貪心、好奇、恐懼和輕信等心理，通過具有刺激性、煽動性的語言制造強(qiáng)烈的心理效應(yīng)，同時潛移默化地影響人們的思維和判斷，并進(jìn)一步發(fā)揮登門檻效應(yīng)，持續(xù)坑害消費(fèi)者。四是復(fù)雜性。非法組織為賺取暴利，作案技巧會隨著信息更新、技術(shù)迭代、管制壓力、宏觀形勢等實(shí)時變化，表現(xiàn)狡猾多變。僅在網(wǎng)絡(luò)營銷階段，暗語就有成百上千種形式，比如征信、z

信、zx，以此來規(guī)避算法的關(guān)鍵詞監(jiān)控，確保信息能夠覆蓋更廣人群，令人防不勝防。10案例以債務(wù)優(yōu)化為名偽造證明材料，詐騙金融機(jī)構(gòu)資金2025

年

3

月，上海市公安局經(jīng)偵總隊(duì)“藍(lán)鯨”護(hù)企工作站民警在走訪金融機(jī)構(gòu)時了解到，有一批借款人在借款逾期、面對催收時，以自身罹患重疾、家庭陷入困境等為由，提出延長還款期限、減免利息乃至本金的訴求。如遭拒絕，或金融機(jī)構(gòu)提出的償還方案未達(dá)預(yù)期時，借款人便頻繁、惡意進(jìn)行不實(shí)投訴，以逼迫金融機(jī)構(gòu)最大限度滿足其減免本息的要求。然而，金融機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，這些毫無關(guān)聯(lián)的借款人提供的證明材料存在高度一致的模板化特征，疑似所謂“債務(wù)優(yōu)化”職業(yè)黑中介的統(tǒng)一操作。馬上消費(fèi)研究院經(jīng)深入調(diào)查，警方發(fā)現(xiàn)這些借款人相關(guān)材料很可能系偽造，且幕后都指向了同一個人——上海市某法律咨詢公司負(fù)責(zé)人孫某。據(jù)此，經(jīng)偵總隊(duì)指導(dǎo)上海市公安局寶山分局開展立案偵查，很快鎖定了一個以幫助借款人優(yōu)化債務(wù)為名，通過偽造證明材料詐騙金融機(jī)構(gòu)資金的犯罪團(tuán)伙，并于

2025

年

4

月將孫某等

5名犯罪嫌疑人抓獲歸案。經(jīng)查，犯罪嫌疑人孫某并無律師從業(yè)資格，卻為了牟取非法利益，開設(shè)法律咨詢公司，對外謊稱是專業(yè)法律工作者，為了混淆視聽、誤導(dǎo)客戶，還刻意租借與律師事務(wù)所同一樓層的辦公場所。其間，孫某通過社交媒體、互聯(lián)網(wǎng)平臺及線下渠道推廣引流，雇傭倪某等

4

人利用“專業(yè)債務(wù)優(yōu)化、停息掛賬、減免罰息、輕松分期”等廣告話術(shù)對外公開招攬客戶，按照逾期金額的

5%至

10%收取高額手續(xù)費(fèi)，并簽訂“停息掛賬”服務(wù)合同，通過為逾期人員偽造虛假證明、反復(fù)惡意投訴金融機(jī)構(gòu)等手段，逼迫金融機(jī)構(gòu)重新協(xié)商還款協(xié)議、騙取金融機(jī)構(gòu)減免貸款本息。來源：上海市公安局三、非法代理維權(quán)的網(wǎng)絡(luò)識別標(biāo)準(zhǔn)非法組織通過人工方式或技術(shù)手段操縱網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容，以“代理維權(quán)”為名騙取受害消費(fèi)者信任，進(jìn)而尋機(jī)創(chuàng)造違法收益。因此，對網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容的甄別至關(guān)重要，而構(gòu)建識別標(biāo)準(zhǔn)是甄11馬上消費(fèi)研究院12別的前提條件。（一）構(gòu)建識別標(biāo)準(zhǔn)的必要性一是斬草除根：追根溯源、源頭治理。當(dāng)前對網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)的甄別缺少法律界定和統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，因此相關(guān)機(jī)構(gòu)難以開展治理行動。構(gòu)建識別標(biāo)準(zhǔn)是啟動源頭治理的首要憑證。一方面，機(jī)構(gòu)或平臺借助識別標(biāo)準(zhǔn)中的關(guān)鍵字段，能夠像“精準(zhǔn)濾網(wǎng)”一般，快速篩選出由黑灰產(chǎn)組織牽頭發(fā)布的各類廣告、帖子等有害信息。這些被篩選出的信息，將報(bào)備給網(wǎng)信辦等相關(guān)部委進(jìn)行確認(rèn)與刪除，從傳播源頭切斷黑灰產(chǎn)的信息擴(kuò)散渠道。另一方面，通過對篩選得到的廣告、帖子進(jìn)行

IP信息的二次識別，如同“數(shù)字追蹤器”，能夠精準(zhǔn)定位到非法組織的物理方位。這不僅為打擊行動提供了精確的黑名單線索，還能幫助公安機(jī)關(guān)大幅縮小打擊治理范圍，讓執(zhí)法行動更具針對性和高效性。二是提效降本：精準(zhǔn)獲客、風(fēng)險(xiǎn)管理。識別標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)建有助于機(jī)構(gòu)或平臺精準(zhǔn)掌握黑灰產(chǎn)錨定客群的畫像和行為，方便金融機(jī)構(gòu)在導(dǎo)流時，依據(jù)識別標(biāo)準(zhǔn)，能夠?qū)τ忻鞔_掃碼等異常行為的客戶進(jìn)行有效規(guī)避，避免將資源浪費(fèi)在風(fēng)險(xiǎn)客戶身上，同時精準(zhǔn)導(dǎo)入資質(zhì)合規(guī)的優(yōu)質(zhì)客戶，提升獲客效率與質(zhì)量。此外，對于搜索或?yàn)g覽相關(guān)黑灰產(chǎn)廣告等界面的客戶，機(jī)構(gòu)會將其列入觀察名單。在貸前審批環(huán)節(jié)，系統(tǒng)會將這些客戶信息與黑名單庫進(jìn)行二次比對，同時圍繞客戶收入、信用記錄等多維馬上消費(fèi)研究院13信息展開細(xì)致的二次排查。一旦發(fā)現(xiàn)存疑客戶，便果斷拒絕通過貸款申請，從而有效降低逾期還款甚至惡意投訴的風(fēng)險(xiǎn)，為金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營筑牢防線。三是清朗生態(tài)：高效對碰、協(xié)力共治。基于唯一識別標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建的黑名單庫是跨機(jī)構(gòu)黑灰產(chǎn)線索對碰的核心基礎(chǔ)，更是有效共治黑灰產(chǎn)亂象的前提條件，還是監(jiān)管判定對機(jī)構(gòu)投訴有效性的有力抓手。依據(jù)識別標(biāo)準(zhǔn)對黑灰產(chǎn)行為進(jìn)行科學(xué)的類型劃分后，監(jiān)管部門、公安部門以及不同機(jī)構(gòu)之間能夠打破信息壁壘，共用黑名單庫。通過搭建共享平臺，各部門、機(jī)構(gòu)可以高效地進(jìn)行線索對碰，實(shí)現(xiàn)信息互通與資源共享。這一協(xié)同機(jī)制在反詐治理、機(jī)構(gòu)降訴和聯(lián)合打擊黑灰產(chǎn)等工作中發(fā)揮著巨大作用，能夠形成強(qiáng)大的治理合力，共同維護(hù)網(wǎng)絡(luò)空間的清朗秩序。（二）網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)識別標(biāo)準(zhǔn)分類馬上消費(fèi)金融股份有限公司（簡稱“馬上消費(fèi)”）通過對海量網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)測，將網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)的識別標(biāo)準(zhǔn)簡要?dú)w納為三大類型八個類別，其中黑產(chǎn)類包括但不限于偽造證據(jù)、渲染違規(guī)、捏造事實(shí)、施壓威脅等，灰產(chǎn)類包括但不限于退費(fèi)技巧、債務(wù)咨詢、術(shù)語暗語等，以及第三類經(jīng)常與黑灰產(chǎn)同時出現(xiàn)的關(guān)聯(lián)詞匯。馬上消費(fèi)研究院14表

1

網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)識別標(biāo)準(zhǔn)一級分類二級分類主要字段偽造貧困證明、假病歷、代開診斷書、偽造錄音、假偽造證據(jù)暴力催收證據(jù)、假合同、偽造聊天記錄、代寫投訴信、假工作證明、假收入證明、假騷擾截圖、假流水、偽造還款憑證、假征信報(bào)告、偽造債務(wù)協(xié)議、假法律文書…渲染暴力催收實(shí)錘、違規(guī)放貸、無資質(zhì)放款、砍頭息實(shí)錘、違規(guī)714

高炮、黑貸款、高息陷阱、砍頭息…黑產(chǎn)反催收教程、停息掛賬、無本續(xù)貸、無還本續(xù)貸、強(qiáng)曲解法規(guī)制續(xù)貸、低至本金、征信洗白、征信代償、征信撤銷、征信修復(fù)、信用報(bào)告錯誤、ZX

修復(fù)、消除逾期、信用修復(fù)、征信記錄消除、修改征信、征信代理、征信加盟…施壓威脅集體投訴模板、起訴模板、銀監(jiān)會投訴模板、信訪舉報(bào)模板、批量訴訟指南、爆通訊錄技術(shù)、強(qiáng)制停還教程、威脅恐嚇話術(shù)、100%停催、停催技巧…本金打折技術(shù)、停息掛賬話術(shù)、減免申請書、投訴信退費(fèi)技巧模板、信訪模板、法務(wù)援助套路、債務(wù)優(yōu)化陷阱、委托

T、費(fèi)用減免、退息退費(fèi)、申請退息、免賠額、減免本金、減免利費(fèi)、本金清零、一次性結(jié)清減免、信用卡退息費(fèi)…灰產(chǎn)債務(wù)咨詢逾期咨詢、債務(wù)處理、債務(wù)指導(dǎo)、債務(wù)調(diào)解、告別負(fù)債、負(fù)債上岸、清債規(guī)劃、債務(wù)托管、代還債務(wù)、599調(diào)解…術(shù)語分琪、崔收、JR

消費(fèi)、投素咨尋、鞋商、利熄、小崔、崔哥、可延、退息退費(fèi)、秒下的貸款、必下款的口子、暗語擺脫催收技術(shù)、f

院暗語、無前期套路、代接崔債、寨務(wù)處理、征x

申訴…與黑溝通技巧、調(diào)解方案、多年維權(quán)經(jīng)驗(yàn)、幫你協(xié)商、幫關(guān)聯(lián)黑灰產(chǎn)灰產(chǎn)字段同時出現(xiàn)你申請、成功上岸、保證成功、100%成功、一定成功、新規(guī)、新政、新通知、新方法、新消息、攻略、技術(shù)、協(xié)助、咨詢、接單、代理、中介、專業(yè)、指導(dǎo)、止損、維權(quán)、正規(guī)咨詢公司、專業(yè)法律團(tuán)隊(duì)、專業(yè)律師團(tuán)隊(duì)…馬上消費(fèi)研究院15（三）識別標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用實(shí)踐總結(jié)當(dāng)前，馬上消費(fèi)以金融消保一體化服務(wù)的框架思路，將識別標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用于日常輿情監(jiān)測、處置及協(xié)同打擊中。一方面通過日復(fù)一日的監(jiān)測，馬上消費(fèi)梳理全網(wǎng)疑似黑灰產(chǎn)的網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容，針對金融業(yè)務(wù)的非法代理維權(quán)、電信欺詐、虛假信息及已知行為信息，形成網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)輿情庫。然后，利用黑灰產(chǎn)關(guān)鍵詞提取&泛化模型對輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理清洗、分類識別、特征抽象與歸因分析，通過信息蒸餾提純構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)黑灰產(chǎn)動態(tài)關(guān)鍵詞庫。初期訓(xùn)練從百萬級規(guī)模數(shù)據(jù)源解析抽取成訓(xùn)練形成黑灰產(chǎn)舉證洞察模型。目前，已經(jīng)積累六大類

35

小類黑灰產(chǎn)套路結(jié)構(gòu)體系，開始在內(nèi)部應(yīng)用于反訴舉證依據(jù)、分級客訴處置等業(yè)務(wù)。另一方面，馬上消費(fèi)在內(nèi)部原有數(shù)十種代客維權(quán)識別手段基礎(chǔ)上，加入沉淀的黑產(chǎn)特征庫數(shù)據(jù)，以此增強(qiáng)對黑灰產(chǎn)套路識別的泛化性，通過模型微調(diào)和對抗實(shí)測，初步在提高智能客服領(lǐng)域的客訴洞察精準(zhǔn)性上有顯著提效。反過來更精準(zhǔn)地定向在全網(wǎng)篩選黑灰產(chǎn)信息內(nèi)容，進(jìn)而通過自主、協(xié)同、打擊等多種方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)環(huán)境治理。四、非法代理維權(quán)的技術(shù)治理體系馬上消費(fèi)綜合應(yīng)用大模型、定制化小模型與精細(xì)化微調(diào)，實(shí)現(xiàn)對交互行為套路的精準(zhǔn)識別；同時，結(jié)合思維鏈推理提升馬上消費(fèi)研究院16模型的溯源推斷能力，并借助聲紋識別、多模態(tài)數(shù)據(jù)等增強(qiáng)技術(shù)，探索建設(shè)黑灰產(chǎn)識別模型體系和溯源治理機(jī)制。（一）技術(shù)治理體系概要該體系以數(shù)據(jù)整合為根基，通過多源數(shù)據(jù)融合構(gòu)建初始黑產(chǎn)關(guān)鍵詞庫。首先，依托

Deepseek

自動生成技術(shù)，結(jié)合行業(yè)機(jī)構(gòu)脫敏數(shù)據(jù)與資深專家先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，搭建基礎(chǔ)詞庫框架；其次，借助輿情監(jiān)測平臺對全網(wǎng)黑產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)時爬取，利用大語言模型的自然語言處理能力，對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開展智能清洗，有效過濾無效、重復(fù)及干擾信息，為后續(xù)分析筑牢數(shù)據(jù)基石。馬上消費(fèi)還構(gòu)建了關(guān)鍵詞提取&泛化模型，采用“模型+算法”雙輪驅(qū)動策略，融合

Deepseek與

TF-IDF

算法的自然語義理解和文本特征提取優(yōu)勢，敏銳捕捉具有黑產(chǎn)特征的隱性關(guān)鍵詞。同時，建立數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)，將新增黑產(chǎn)特征詞匯、變體表述持續(xù)反哺詞庫，確保其始終保持對黑產(chǎn)演變的動態(tài)適應(yīng)性。黑產(chǎn)套路洞察模型是體系的核心研判模塊。該模型基于深度學(xué)習(xí)算法，對投訴數(shù)據(jù)及關(guān)鍵詞進(jìn)行多維度解構(gòu)分析。通過關(guān)聯(lián)分析、模式識別等技術(shù)，完成黑灰產(chǎn)類型識別與套路歸因，同步將分析結(jié)果結(jié)構(gòu)化存儲，形成具有行業(yè)參考價值的輿情洞察數(shù)據(jù)庫。該體系形成了四大實(shí)戰(zhàn)場景，在舉證應(yīng)用場景中，搭建跨平臺協(xié)作系統(tǒng)，依據(jù)分析結(jié)果快速鎖定黑產(chǎn)違規(guī)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)刪帖、賬號封禁，并基于處置反饋持續(xù)優(yōu)化平臺打擊規(guī)則；自動化處置場景運(yùn)用機(jī)器人流程自動化（RPA）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)黑貓投馬上消費(fèi)研究院17訴平臺智能應(yīng)答、黑產(chǎn)帖文人機(jī)協(xié)作舉報(bào)及云測小號異常投訴檢測，大幅提升處置效率；在監(jiān)管協(xié)同場景下，定期編制包含黑產(chǎn)規(guī)模、手法演變、風(fēng)險(xiǎn)趨勢等內(nèi)容的態(tài)勢報(bào)告，為監(jiān)管部門提供決策依據(jù)；而在行業(yè)聯(lián)防場景中，積極推動金融同業(yè)建立聯(lián)合打擊機(jī)制，通過情報(bào)共享、策略協(xié)同，形成跨機(jī)構(gòu)治理合力。與此同時，馬上消費(fèi)還將技術(shù)治理融入內(nèi)部客服作業(yè)（CRM）場景中，針對與黑灰產(chǎn)的會話數(shù)據(jù)，借助黑產(chǎn)套路識別模型開展套路識別與歸因分析；同時，將新增會話數(shù)據(jù)與歷史行為、會話、賬務(wù)等數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過算法模型打分和黑產(chǎn)特征分類識別，構(gòu)建起涵蓋聲紋、號碼、設(shè)備、身份、行為和材料的黑產(chǎn)證據(jù)鏈。該證據(jù)鏈及相關(guān)分析結(jié)果主要應(yīng)用于三個方面：其一，在客訴處置場景中，圍繞黑產(chǎn)特征、套路和話術(shù)等風(fēng)險(xiǎn)類型，疊加催收、征信、會員等業(yè)務(wù)場景開展客訴診斷，先洞察分析客訴處置難點(diǎn)以判斷談判方向，再推薦協(xié)商策略并提供共情話術(shù)，推動和解并記錄結(jié)果，而和解結(jié)果將反饋至黑產(chǎn)套路識別模型用于特征增強(qiáng)；其二，在安全處置領(lǐng)域，依據(jù)證據(jù)鏈的挖掘與生成，對代客維權(quán)行為進(jìn)行研判和結(jié)果認(rèn)定，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)立案打擊；其三，在支持監(jiān)管申訴工作時，歷經(jīng)材料準(zhǔn)備、報(bào)告撰寫、申訴匯報(bào)三個階段后，申訴結(jié)果無論成功或失敗，都將反哺給黑產(chǎn)套路識別模型，用于模型的強(qiáng)化與訓(xùn)練

。馬上消費(fèi)研究院圖

7

馬上消費(fèi)技術(shù)治理體系通過內(nèi)外協(xié)同的“數(shù)據(jù)采集－智能分析－策略生成－多端處置－生態(tài)共治”

閉環(huán)機(jī)制運(yùn)行，馬上消費(fèi)實(shí)現(xiàn)了從被動應(yīng)對到主動防控、從單點(diǎn)打擊到生態(tài)治理的全面升級，為凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、維護(hù)行業(yè)健康發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)保障。具體來講，馬上消費(fèi)主要圍繞三大技術(shù)治理工具來應(yīng)對層出不窮、復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)，即黑產(chǎn)關(guān)鍵詞提取&泛化模型、舉證洞察模型、套路識別模型。（二）黑灰產(chǎn)關(guān)鍵詞提取&泛化模型18馬上消費(fèi)研究院聚焦及時發(fā)現(xiàn)與實(shí)時預(yù)警，馬上消費(fèi)融合前沿技術(shù)與創(chuàng)新策略率先研發(fā)了黑灰產(chǎn)關(guān)鍵詞提取&泛化模型，對黑灰產(chǎn)話術(shù)字段進(jìn)行精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)與全鏈追蹤，與此同時持續(xù)提升識別效率與泛化精準(zhǔn)度，為洞察與深度識別奠定基礎(chǔ)。圖

8

黑灰產(chǎn)關(guān)鍵詞提取&泛化模型在模型層面，馬上消費(fèi)以創(chuàng)新架構(gòu)打造強(qiáng)大的分析引擎，基于

Deepseek

模型的卓越性能，創(chuàng)新性地采用兩個任務(wù)微量模型嵌套的設(shè)計(jì)思路，構(gòu)建起黑產(chǎn)關(guān)鍵詞提取與泛化的核心模型。此模型如同敏銳的“數(shù)字獵手”，對黑灰產(chǎn)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、監(jiān)管文件、權(quán)威行業(yè)報(bào)告等多元信息源展開實(shí)時追蹤與深度解析。通過對海量信息的挖掘、提取和分類，已初步形成包含

500個黑產(chǎn)“標(biāo)準(zhǔn)”關(guān)鍵詞的基礎(chǔ)庫，這些關(guān)鍵詞如同精準(zhǔn)的坐標(biāo)，幫助從源頭精準(zhǔn)把握黑產(chǎn)攻擊模式。隨著模型推理能力的持續(xù)迭代，其在關(guān)鍵詞泛化能力和識別精度上取得重大突破。在實(shí)19馬上消費(fèi)研究院20測數(shù)據(jù)中，目標(biāo)濃度從過往版本的

20%大幅提升至

80%，較上一版本實(shí)現(xiàn)

4

倍的性能飛躍，能夠更準(zhǔn)確、全面地識別各類黑灰產(chǎn)關(guān)鍵詞。在數(shù)據(jù)層面，依托馬上消費(fèi)構(gòu)建的數(shù)據(jù)治理機(jī)制。秉持持續(xù)優(yōu)化的理念，采用廣覆蓋擴(kuò)展策略，以歷史黑產(chǎn)溯源數(shù)據(jù)、先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)和安全專家建議為詞庫基礎(chǔ)，搭建起動態(tài)更新的網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)輿情庫。這一輿情庫如同不斷進(jìn)化的“數(shù)字大腦”，實(shí)時感知網(wǎng)絡(luò)空間中黑灰產(chǎn)的動態(tài)變化，將最新的黑灰產(chǎn)信息及時納入監(jiān)測范圍。為進(jìn)一步提升識別精準(zhǔn)度與關(guān)聯(lián)度，該體系定期新增數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集。每季度都會增補(bǔ)至少

100

條黑灰產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞，持續(xù)豐富和更新模型的知識儲備。同時，考慮到黑灰產(chǎn)發(fā)展迅速、行為復(fù)雜多變的特點(diǎn)，在內(nèi)部建設(shè)的黑產(chǎn)特征數(shù)據(jù)中，通過定期過濾機(jī)制，及時剔除低危關(guān)鍵詞，下線失效關(guān)鍵詞，確保數(shù)據(jù)的時效性和精準(zhǔn)性。相比業(yè)內(nèi)其他同類體系，該模型體系在數(shù)據(jù)覆蓋的廣度和深度上更具優(yōu)勢，為模型的精準(zhǔn)分析提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。在應(yīng)用層面，黑灰產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞的動態(tài)優(yōu)化成為提升外部風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢感知能力的關(guān)鍵。通過常態(tài)化監(jiān)測與深度洞察，該體系能夠精準(zhǔn)捕捉潛在的風(fēng)險(xiǎn)信息，如同敏銳的“安全哨兵”，在風(fēng)險(xiǎn)萌芽階段便發(fā)出預(yù)警。系統(tǒng)會將捕捉到的風(fēng)險(xiǎn)信息生成標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)警信息，為金融機(jī)構(gòu)的安全管理提供清晰、明確的決策依據(jù)。這些基于輿情監(jiān)測的成果，為金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部安全管理馬上消費(fèi)研究院筑牢運(yùn)營基礎(chǔ)。面對非法中介層出不窮的攻擊手法，該模型可以及時發(fā)現(xiàn)，顯著提高了金融機(jī)構(gòu)的精準(zhǔn)識別與快速反制能力，從模型的創(chuàng)新架構(gòu)到數(shù)據(jù)的動態(tài)治理，再到應(yīng)用的實(shí)際落地，這套黑灰產(chǎn)關(guān)鍵詞追蹤分析模型體系形成了完整的閉環(huán)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和應(yīng)用價值。（三）黑灰產(chǎn)舉證洞察模型為了持續(xù)提升對全網(wǎng)黑灰產(chǎn)輿情洞察能力，黑灰產(chǎn)舉證洞察模型的運(yùn)行機(jī)理是從外部黑產(chǎn)攻擊視角切入，完善對非法代理維權(quán)識別標(biāo)準(zhǔn)的探索實(shí)踐。圖

9

黑灰產(chǎn)舉證洞察模型在模型層面，黑灰產(chǎn)舉證洞察模型構(gòu)建了精密的智能識別體系。以內(nèi)部安全業(yè)務(wù)的證據(jù)鏈為堅(jiān)實(shí)基準(zhǔn)，如同經(jīng)驗(yàn)豐富的偵探梳理案件線索，持續(xù)高頻地與模型蒸餾出的六大類黑灰產(chǎn)套路樣本進(jìn)行比對驗(yàn)證。這六大類樣本涵蓋了黑灰產(chǎn)最常見的作案手法，從虛假信息傳播到惡意投訴設(shè)計(jì)，模型通過不斷學(xué)習(xí)和迭代，精準(zhǔn)捕捉各類黑產(chǎn)行為的細(xì)微特征。該模型輸出的21馬上消費(fèi)研究院22黑產(chǎn)歸類數(shù)據(jù)，在客服初篩、安全分級和申述舉證等多個關(guān)鍵場景中，成為衡量識別模型準(zhǔn)確性與魯棒性的量化指標(biāo)。在客服初篩環(huán)節(jié)，模型能快速對海量信息進(jìn)行初步甄別，減少人工篩選的工作量；在安全分級過程中，依據(jù)黑產(chǎn)行為的危害程度進(jìn)行精準(zhǔn)分級，為后續(xù)處置提供明確方向；申述舉證時，其提供的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)讓證據(jù)更具說服力。通過持續(xù)的反饋優(yōu)化，模型的推理能力與套路歸因能力不斷增強(qiáng)，成功實(shí)現(xiàn)從被動應(yīng)對黑產(chǎn)攻擊的

“被動防御”

模式，向主動識別風(fēng)險(xiǎn)、提前布局防范的

“主動防御”

模式轉(zhuǎn)變，極大提升了安全防護(hù)的主動性和有效性在數(shù)據(jù)層面，黑灰產(chǎn)舉證洞察模型構(gòu)建起覆蓋全網(wǎng)的輿情監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。通過接入微博、貼吧、論壇等各類網(wǎng)絡(luò)平臺的輿情渠道源，以動態(tài)更新的黑產(chǎn)關(guān)鍵詞庫為“過濾網(wǎng)”，對不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源進(jìn)行精準(zhǔn)歸類。這些關(guān)鍵詞如同敏銳的嗅覺探測器，能夠及時捕捉黑產(chǎn)行為在網(wǎng)絡(luò)上留下的蛛絲馬跡?；趯Ａ亢诋a(chǎn)數(shù)據(jù)的深度特征分析，該模型基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法，自動提取黑產(chǎn)群體的標(biāo)簽特征。同時，充分結(jié)合安全管理專家多年積累的深入分析經(jīng)驗(yàn)，將人工智能與機(jī)器智能有機(jī)融合。目前，模型已成功提取

35

個具有代表性的套路特征，這些特征涵蓋黑產(chǎn)的作案時間規(guī)律、常用話術(shù)、傳播渠道偏好等多個維度。依托這些特征，內(nèi)部構(gòu)建起從最新黑灰產(chǎn)輿情洞察、判定黑灰產(chǎn)套路識別，到黑產(chǎn)認(rèn)定歸因的完整鏈路閉環(huán)。馬上消費(fèi)研究院征，導(dǎo)致常規(guī)身份驗(yàn)證與風(fēng)控機(jī)制難以攔截，對金融機(jī)構(gòu)構(gòu)成23在應(yīng)用層面，由于各平臺取證標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，金融機(jī)構(gòu)在界定相關(guān)問題時面臨著成本高、效率低的困境。同時，生成式AI

技術(shù)的發(fā)展，使得黑灰產(chǎn)能夠以低成本批量生成“維權(quán)”偽證，進(jìn)一步加劇了舉證難度。黑灰產(chǎn)舉證洞察模型的試點(diǎn)部署，為解決這些難題提供了有效方案。模型通過自動化分析和智能識別，降低了業(yè)務(wù)流程對人工判定及側(cè)面佐證的依賴，所輸出的證據(jù)具有更高的客觀性和可信度。特別是在針對非法代理維權(quán)這類尚無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的黑灰產(chǎn)行為時，模型展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，檢測精度提升了約

80%。這一突破有效豐富了證據(jù)鏈，顯著提升了金融機(jī)構(gòu)的申訴成功率。在實(shí)際應(yīng)用中，某金融機(jī)構(gòu)引入該模型后，案件調(diào)解效率大幅提升，原本需要數(shù)周處理的投訴案件，如今平均處理周期縮短至一周以內(nèi)，極大地提高了業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)效率。綜上所述，針對非法代客維權(quán)等網(wǎng)絡(luò)信息，馬上消費(fèi)通過黑灰產(chǎn)舉證洞察模型，能夠準(zhǔn)確識別出金融黑灰產(chǎn)相關(guān)違法信息，并常態(tài)化開展投訴舉報(bào)工作，減少曝光量和獲客效果。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2025

年

1—5

月，涉及代理維權(quán)類的金融黑灰產(chǎn)信息，主要發(fā)布于快手、抖音、小紅書、微信四大平臺，合計(jì)約占識別總量的

91.54%。（四）黑灰產(chǎn)套路識別模型非法代理維權(quán)行為因動態(tài)多變及AIGC

深度偽造等技術(shù)特馬上消費(fèi)研究院顯著壓力。當(dāng)前，黑產(chǎn)對抗周期不斷縮短，攻擊手段快速迭代，同時金融非法代理維權(quán)場景往往樣本稀缺。馬上消費(fèi)自研黑灰產(chǎn)套路識別模型，憑借對海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力，可為挖掘?qū)Я鞅憩F(xiàn)與隱蔽套路提供深度洞察與識別，有效補(bǔ)強(qiáng)現(xiàn)有風(fēng)控手段。圖

10

黑灰產(chǎn)套路識別模型在模型層面，馬上消費(fèi)基于多年黑產(chǎn)攻防實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，創(chuàng)新性地構(gòu)建黑灰產(chǎn)套路識別模型。該模型以自主研發(fā)的黑灰產(chǎn)舉證洞察模型為指引，深度整合包含百萬維度的黑產(chǎn)數(shù)據(jù)庫和

35個套路特征庫、超百萬級關(guān)系圖譜及動態(tài)行為判定規(guī)則。借鑒醫(yī)學(xué)領(lǐng)域“全科診斷+專科精研”的互補(bǔ)邏輯，將大語言模型的泛化理解能力與小模型的精準(zhǔn)識別優(yōu)勢進(jìn)行嵌套協(xié)同。在實(shí)際運(yùn)行中，大模型如同“全科醫(yī)生”，通過

Transformer

架構(gòu)對海量文本、語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語義解析，能快速識別出諸如“代理全額退保”“信用卡逾期減免”等敏感關(guān)鍵詞，并挖掘出潛在的風(fēng)險(xiǎn)語義關(guān)聯(lián)。例如，當(dāng)出現(xiàn)

“有內(nèi)部渠道處理債務(wù)”“提供全套24馬上消費(fèi)研究院25維權(quán)話術(shù)”等隱晦表述時，大模型可迅速捕捉異常信號。而小模型則像“?？漆t(yī)生”，針對特定套路，如“偽造征信異議申訴”“虛假消費(fèi)欺詐索賠”等，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對圖像、語音特征進(jìn)行深度提取，精準(zhǔn)識別偽造痕跡。兩者結(jié)合，再輔以因果推理、關(guān)聯(lián)分析及模式對比三重驗(yàn)證機(jī)制，構(gòu)建起“風(fēng)險(xiǎn)初篩－特征驗(yàn)證－結(jié)論確認(rèn)”的三級識別鏈路。經(jīng)實(shí)測，該模型在非法代理維權(quán)場景下的精確率穩(wěn)定在

90%以上，較傳統(tǒng)模型識別效率提升

40%。在數(shù)據(jù)層面，黑灰產(chǎn)套路識別模型建立了“雙循環(huán)”動態(tài)更新機(jī)制，外部按月度增補(bǔ)外部黑產(chǎn)輿情信息并與歷史脫敏數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，內(nèi)部打通客服工單、交易流水、設(shè)備指紋等多源系統(tǒng)，通過特征工程構(gòu)建包含

300+非法代理維權(quán)專屬特征的變量池。特別引入聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)特征共享，進(jìn)一步擴(kuò)充模型訓(xùn)練邊界。同時，監(jiān)管部門反饋的申述結(jié)果、司法判例數(shù)據(jù)將自動反哺模型迭代，形成“數(shù)據(jù)采集－模型訓(xùn)練－效果驗(yàn)證－策略優(yōu)化”的閉環(huán)生態(tài)，持續(xù)提升模型對新興套路的捕捉能力。在應(yīng)用層面，依托聲紋識別、數(shù)字水印檢測、AI偽造痕跡分析等核心技術(shù)，馬上消費(fèi)將黑灰產(chǎn)套路識別模型深度融入智能風(fēng)控全流程。在鑒偽檢測環(huán)節(jié)，模型可在

3

秒內(nèi)完成對通話錄音、合同文件等電子證據(jù)的真?zhèn)舞b定，識別準(zhǔn)確率達(dá)

98%。曾有黑產(chǎn)團(tuán)伙利用

AI語音合成技術(shù)偽造客戶與客服的通話，馬上消費(fèi)研究院26試圖投訴平臺

“暴力催收”，但模型通過分析語音中的共振峰、基頻等細(xì)微特征，快速識別出偽造痕跡，成功攔截了惡意投訴。智能分案系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)評分實(shí)現(xiàn)投訴工單的“紅黃綠”分級，將惡意投訴處理時效有效壓縮。對于高風(fēng)險(xiǎn)的紅色工單，系統(tǒng)自動觸發(fā)緊急處理流程，調(diào)配資深客服與法務(wù)人員介入；而低風(fēng)險(xiǎn)的綠色工單，則交由智能客服快速響應(yīng)，大幅提升了整體處理效率。溯源模塊通過圖計(jì)算技術(shù)，可快速定位黑產(chǎn)團(tuán)伙的組織架構(gòu)與作案鏈路，為監(jiān)管部門提供完整證據(jù)鏈支持。在某次專項(xiàng)打擊行動中，模型通過分析多個惡意投訴案件的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，成功梳理出一個涉及全國多地的黑產(chǎn)團(tuán)伙網(wǎng)絡(luò)，協(xié)助警方搗毀犯罪窩點(diǎn)

3

個。與行業(yè)內(nèi)其他解決方案相比，馬上消費(fèi)的黑灰產(chǎn)套路識別模型在技術(shù)融合度與場景適配性上更具優(yōu)勢。多數(shù)競品仍依賴單一規(guī)則引擎或簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，難以應(yīng)對復(fù)雜多變的黑產(chǎn)攻擊。而該模型不僅實(shí)現(xiàn)了大小模型協(xié)同、多源數(shù)據(jù)融合，還能根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場景動態(tài)調(diào)整策略，為行業(yè)應(yīng)對新型金融風(fēng)險(xiǎn)提供了創(chuàng)新范本。隨著技術(shù)的不斷迭代，這一模型有望成為金融行業(yè)抵御黑灰產(chǎn)威脅的核心利器，提升網(wǎng)絡(luò)金融黑灰產(chǎn)識別覆蓋率目標(biāo)達(dá)到

80%以上，助力構(gòu)建

“預(yù)防－攔截－溯源”一體化的黑產(chǎn)防控體系。今年下半年，馬上消費(fèi)將基于三大模型助力客服業(yè)務(wù)識別留證，實(shí)現(xiàn)對惡意投訴案件處置提效

10%以上。馬上消費(fèi)研究院27五、非法代理維權(quán)的綜合治理邏輯總結(jié)行業(yè)實(shí)踐，為了實(shí)現(xiàn)非法代理維權(quán)的統(tǒng)籌治理，除了專注內(nèi)部技術(shù)治理體系建設(shè)外，也要聚焦與外部多方合力打擊和生態(tài)凈化，堅(jiān)持“對內(nèi)固本”與“對外協(xié)同”兩手并舉，二者協(xié)同形成閉環(huán)防控。（一）對內(nèi)：風(fēng)險(xiǎn)全生命周期管理對內(nèi)治理側(cè)重于金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部建立網(wǎng)絡(luò)信息識別、防控黑灰產(chǎn)攻擊的長效機(jī)制，涵蓋了從輿情洞察識別到閉環(huán)處置的全生命周期管理。主要包括識別套路、監(jiān)測分析、場景防御和閉環(huán)處置三個環(huán)節(jié)。一是黑灰產(chǎn)套路識別與預(yù)警。參考上文三模型技術(shù)治理方法，對外部非法網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容及數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析、高效識別與智能決策，一方面將外部非法網(wǎng)絡(luò)信息通過不同途徑進(jìn)行申訴和清洗，以減少對公共資源的占用和對正常金融秩序的負(fù)面影響；一方面將識別結(jié)果轉(zhuǎn)化為貸前審批的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號，洞察風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)、影響范圍、關(guān)聯(lián)方、作案手法等，并通過對泛用戶的深度洞察建立更加全面完善的黑名單，為風(fēng)控貸前審批提供精準(zhǔn)可靠的參考。二是深化全鏈路閉環(huán)監(jiān)測分析。建立覆蓋客戶觸點(diǎn)、交易環(huán)節(jié)、服務(wù)流程等全鏈路的監(jiān)測體系。利用大數(shù)據(jù)分析、圖計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時或離線洞察分析，動態(tài)識別偏離正常模式的異常行為序列或關(guān)聯(lián)黑灰產(chǎn)群體，馬上消費(fèi)研究院28為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和精準(zhǔn)處置提供實(shí)時數(shù)據(jù)支撐。針對黑灰產(chǎn)高發(fā)的業(yè)務(wù)場景部署專項(xiàng)防控策略。在銀行業(yè)，典型場景如信用卡欠款催收、貸款逾期處理、營銷活動獎勵發(fā)放等；在保險(xiǎn)業(yè)則有退保理賠、核保調(diào)查等。通過場景化的精細(xì)防控，提升對各類黑灰產(chǎn)攻擊的抵御能力。三是構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)事件閉環(huán)處置機(jī)制。當(dāng)識別到涉嫌黑灰產(chǎn)行為時，應(yīng)聯(lián)動內(nèi)部相關(guān)部門，依據(jù)預(yù)設(shè)處置流程，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件的快速響應(yīng)與有效干預(yù)。與此同時，需完善客戶爭議與糾紛的多元化解決機(jī)制，對于普通金融消費(fèi)糾紛，建立獨(dú)立、公正的調(diào)解渠道，保障客戶合法訴求得到妥善處理，以此區(qū)分并剝離黑灰產(chǎn)驅(qū)動的惡意投訴與非法代理維權(quán)。將風(fēng)險(xiǎn)事件的處置結(jié)果、客戶反饋等信息納入閉環(huán)評估體系，持續(xù)分析防控策略的有效性及潛在漏洞，驅(qū)動內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理體系的迭代優(yōu)化與能力提升。（二）對外：溯源治理與生態(tài)凈化對外治理聚焦于金融機(jī)構(gòu)面向外部環(huán)境所采取的防控措施，包括情報(bào)獲取、聯(lián)合打擊和宣傳引導(dǎo)等方面，其核心依托于對黑灰產(chǎn)的態(tài)勢感知、輿情洞察能力與協(xié)同共治機(jī)制。一是輿情采集與深度分析。金融機(jī)構(gòu)可自建多源輿情監(jiān)測體系，實(shí)時抓取黑灰產(chǎn)活動線索并進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類和傳播路徑溯源。同時，借助圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)回溯信息傳播路徑，追蹤黑灰產(chǎn)鏈條中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與擴(kuò)散軌跡?；谳浨槎床炫c深度分析，馬上消費(fèi)研究院29可實(shí)時完善黑名單庫，將相關(guān)主體信息納入風(fēng)險(xiǎn)管控范圍，并每月形成黑灰產(chǎn)活動趨勢分析，為后續(xù)開展精準(zhǔn)打擊行動、優(yōu)化內(nèi)部風(fēng)控模型提供了有力的數(shù)據(jù)支持。此外，通過持續(xù)的輿情監(jiān)測與分析，銀行還能提前預(yù)判黑灰產(chǎn)新動向，如新型詐騙話術(shù)、技術(shù)手段等，做到未雨綢繆，提升風(fēng)險(xiǎn)防控的前瞻性。二是機(jī)構(gòu)合作與協(xié)力共治?；趯ヂ?lián)網(wǎng)平臺黑灰產(chǎn)內(nèi)容的精準(zhǔn)識別與證據(jù)固定，有效舉證并推動聯(lián)合治理打擊。例如，浦發(fā)銀行與小紅書平臺建設(shè)聯(lián)動機(jī)制，每周將人工舉報(bào)未封禁的涉嫌黑灰產(chǎn)賬號反饋平臺對口人，平臺復(fù)核后進(jìn)行直接封禁或設(shè)定為僅作者本人可見，大幅提升治理效率。金融機(jī)構(gòu)之間也應(yīng)加強(qiáng)協(xié)作，建立行業(yè)信息共享平臺，進(jìn)行高效線索對碰。通過共享黑灰產(chǎn)案例、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)、可疑交易信息等，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)防聯(lián)控。三是助力監(jiān)管處置與執(zhí)行，將外部監(jiān)測的黑灰產(chǎn)亂象信息進(jìn)行匯總、梳理與分析，定期或不定期向監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行專題匯報(bào)。為監(jiān)管部門了解評估行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、制定監(jiān)管政策、組織專項(xiàng)打擊行動提供重要的決策參考和數(shù)據(jù)支撐。此外，針對行業(yè)影響突出的非法代理組織，監(jiān)管部門可及時聯(lián)合公安、網(wǎng)信等部門開展專項(xiàng)打擊行動和查處，有效凈化市場環(huán)境。四是引導(dǎo)理性認(rèn)知與正向宣傳。面向廣大金融消費(fèi)者，為揭示黑灰產(chǎn)詐騙伎倆，主動進(jìn)行正向宣傳、風(fēng)險(xiǎn)提示、金融教育和行為引導(dǎo)。例如，監(jiān)管部門多次發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)提示、案例匯編，馬上消費(fèi)研究院揭露非法代理維權(quán)（假冒監(jiān)管、謊言恐嚇、偽造證據(jù)等）。同時，建立便捷的投訴舉報(bào)通道，鼓勵和引導(dǎo)消費(fèi)者針對不良發(fā)帖和可疑信息進(jìn)行投訴舉報(bào)，形成群防群控的健康氛圍。案例共筑生態(tài)，AIF

聯(lián)盟推動數(shù)字金融安全協(xié)同治理面對非法反催收的治理難題，在金監(jiān)總局、公安、網(wǎng)信、工信等黨政部門的指導(dǎo)和支持下，打擊金融領(lǐng)域黑產(chǎn)聯(lián)盟（簡稱AIF

聯(lián)盟）積極響應(yīng)政策號召，在符合相關(guān)法律法規(guī)的框架下凝聚協(xié)同力量，強(qiáng)化警企協(xié)作，建立聯(lián)動機(jī)制，通過打擊反面典型，維護(hù)法律權(quán)威，凈化行業(yè)環(huán)境。同時，強(qiáng)化科技建設(shè)，研發(fā)基于隱私計(jì)算的黑產(chǎn)線索碰撞平臺“愛馬”，為黑灰產(chǎn)的聯(lián)合預(yù)警和處置提供技術(shù)抓手，全方位開展聯(lián)防聯(lián)動