來源：華夏時(shí)報(bào)

　　近日，記者在短視頻平臺搜索“債務(wù)”，出現(xiàn)了“停息掛賬”“債務(wù)逾期法務(wù)咨詢”“債務(wù)重組”“債務(wù)協(xié)商靠譜嗎”這樣的標(biāo)簽。刷著刷著，還看到“借錢不用還”“怎么協(xié)商還款”“如何退利息”之類的視頻。這些內(nèi)容與金融黑灰產(chǎn)關(guān)系密切，它們利用消費(fèi)者對債務(wù)處理的迫切需求，通過非法手段進(jìn)行欺詐。

　　當(dāng)前，金融機(jī)構(gòu)正利用大模型，來識別和防范金融黑灰產(chǎn)活動(dòng)。例如，通過分析聲紋、GPS地址、背景圖片相似度等多維度信息，判斷和防范金融黑灰產(chǎn)行為。

　　12月3日，南開大學(xué)金融學(xué)教授田利輝對《華夏時(shí)報(bào)》記者表示，金融大模型在打擊黑灰產(chǎn)方面發(fā)揮著重要作用，其具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、模式識別和智能決策能力。通過技術(shù)創(chuàng)新和跨行業(yè)合作，金融大模型不僅提升了金融安全防護(hù)能力，也為金融行業(yè)的穩(wěn)定與安全提供了新的解決方案。

　　素喜智研高級研究員蘇筱芮也對本報(bào)記者表示，金融大模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入到了縱深階段，其中的對抗學(xué)習(xí)技術(shù)對打擊黑灰產(chǎn)而言，能夠?yàn)閭鹘y(tǒng)金融風(fēng)控提質(zhì)增效，同時(shí)也能夠針對AI時(shí)代黑灰產(chǎn)的升級，預(yù)計(jì)后續(xù)將有更多持牌機(jī)構(gòu)加入到AI升級的浪潮中來。

　　個(gè)性化分期還是非法代理維權(quán)？

　　記者咨詢了某停息掛賬服務(wù)商，對方稱自己做的是“個(gè)性化分期協(xié)議”，無論是信用卡還是網(wǎng)貸都能和平臺協(xié)商，兩年內(nèi)不催收、不起訴，到期還本金。某信貸平臺用戶稱，因?yàn)楹ε卤淮呤铡⒈黄鹪V，輕信了停息掛賬差點(diǎn)遭遇詐騙，如果“被收割”那真是太慘了。

　　有從業(yè)者分析道，很多負(fù)債人自己不會(huì)協(xié)商或者害怕和平臺協(xié)商，覺得自己欠錢理虧，這時(shí)候網(wǎng)上或者短視頻上又出現(xiàn)了很多“能人異士”，聲稱可以幫忙協(xié)商，許多人沒有充分了解就匆忙支付了費(fèi)用。這些所謂的中介會(huì)要求用戶提供敏感的個(gè)人信息和電話卡，不僅增加了用戶受到詐騙的風(fēng)險(xiǎn)，也可能導(dǎo)致個(gè)人信息被濫用，而這就是典型的金融黑灰產(chǎn)。

　　金融黑灰產(chǎn)是指利用非法手段牟取利益，行走在法律邊緣，或者有明顯違反法律法規(guī)的一整套攪亂金融市場秩序的“產(chǎn)業(yè)鏈”，包括“非法代理維權(quán)”“反催收”“有組織逃廢債”“惡意投訴”“征信修復(fù)”“非法代理退保”等。

　　具體來看，代理人在開展業(yè)務(wù)期間常以兜售“債務(wù)優(yōu)化”和“征信修復(fù)”等話術(shù)引流獲客，一旦獲得委托便歪曲消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)相關(guān)法律法規(guī)，以非法手段獲取或冒用債務(wù)人信息、捏造或虛構(gòu)債務(wù)人需求、偽造或變造虛假材料，并持續(xù)向金融機(jī)構(gòu)、監(jiān)管部門或行業(yè)機(jī)構(gòu)施以威脅、恐嚇，進(jìn)而以不正當(dāng)債務(wù)減免和賠償為條件，迫使機(jī)構(gòu)妥協(xié)，達(dá)到其非法獲利的目的。

　　自2021年起金融黑灰產(chǎn)快速發(fā)展，增長了10倍之多，造成財(cái)產(chǎn)損失達(dá)百億級。馬上消費(fèi)聯(lián)合西南政法大學(xué)發(fā)布的《中國金融黑灰產(chǎn)治理研究報(bào)告》顯示，根據(jù)威脅獵人安全研究員調(diào)研統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，2023 年互聯(lián)網(wǎng)黑灰產(chǎn)從業(yè)人數(shù)持續(xù)上升，從業(yè)人員數(shù)量達(dá)到587.1萬，較 2022年上升141%，而煽動(dòng)教唆的“非法代理維權(quán)”活動(dòng)參與人員有幾百、上千萬，造成財(cái)產(chǎn)損失達(dá)數(shù)百億級。

　　與此同時(shí)，隨著人工智能的發(fā)展，大模型生成式AI也給金融安全帶來了巨大挑戰(zhàn)，假單據(jù)、假人臉、假數(shù)據(jù)等現(xiàn)象頻出。有媒體報(bào)道，根據(jù)香港警方披露，一家跨國公司香港分部的職員受邀參加總部首席財(cái)務(wù)官發(fā)起的“多人視頻會(huì)議”，按照高管們的安排，先后15次將2億港元轉(zhuǎn)到指定的賬戶。沒承想，其他“參會(huì)人員”都是經(jīng)過AI換臉后的詐騙人員。

　　為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)強(qiáng)調(diào)了提高金融抗風(fēng)險(xiǎn)能力的重要性。今年1月，國家數(shù)據(jù)局等部門聯(lián)合印發(fā)的《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》指出，提高金融抗風(fēng)險(xiǎn)能力，推進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展，在依法安全合規(guī)前提下，推動(dòng)金融信用數(shù)據(jù)和公共信用數(shù)據(jù)、商業(yè)信用數(shù)據(jù)共享共用和高效流通，支持金融機(jī)構(gòu)間共享風(fēng)控類數(shù)據(jù)。發(fā)揮金融科技和數(shù)據(jù)要素的驅(qū)動(dòng)作用，支撐提升金融機(jī)構(gòu)反欺詐、反洗錢能力，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和防范水平。

　　未來或可建立職業(yè)投訴人黑名單

　　在整治金融黑灰產(chǎn)方面，金融大模型發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過提高反洗錢和反欺詐準(zhǔn)確性，大模型強(qiáng)化了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)控能力，促進(jìn)了數(shù)據(jù)共享，加強(qiáng)了金融機(jī)構(gòu)間的聯(lián)合攻防，進(jìn)一步提升風(fēng)險(xiǎn)防范水平。

　　馬上消費(fèi)常務(wù)副總經(jīng)理蔣寧提到，馬上消費(fèi)日前升級的天鏡大模型 2.0 版本，針對安全隱患專門研發(fā)了對抗學(xué)習(xí)技術(shù)，將多模態(tài)的技術(shù)進(jìn)行深度融合，把聲音、文字、視頻等多維度信息整合，構(gòu)建對抗學(xué)習(xí)防偽新體系，提升金融安全防護(hù)能力。

　　“在打擊金融黑灰產(chǎn)方面，大模型采用了多項(xiàng)大模型技術(shù)。利用聲紋識別技術(shù)記錄并分析個(gè)體的聲音特征，當(dāng)發(fā)現(xiàn)聲音特征發(fā)生變化時(shí)，我們便有理由懷疑這可能不是本人的行為。此外還會(huì)綜合考慮多個(gè)因素，如GPS地址的集中度、背景圖片的相似度、WIFI名稱的一致性以及語言的生物特征信息，通過這些多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建起多模態(tài)的大模型，用以判斷黑灰產(chǎn)行為的可能性。”蔣寧介紹道。

　　田利輝認(rèn)為，金融大模型通過整合聲音、文字、視頻等多維度信息，構(gòu)建了多模態(tài)的識別系統(tǒng)，提升了對黑灰產(chǎn)行為的識別和打擊能力。這種多模態(tài)識別系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地判斷黑產(chǎn)行為，為金融安全提供了新的技術(shù)支撐。另外通過對抗學(xué)習(xí)技術(shù)，金融大模型將多模態(tài)技術(shù)深度融合，構(gòu)建了全新的對抗學(xué)習(xí)防偽新體系，使得金融大模型能夠更有效地識別和防御新型欺詐手段。

　　大模型訓(xùn)練過程中，如何確保數(shù)據(jù)安全？加密、對抗訓(xùn)練和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，幫助在保護(hù)用戶隱私的同時(shí)，利用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和優(yōu)化大模型。此外，金融機(jī)構(gòu)還建立了數(shù)據(jù)隱私評估和保護(hù)模型、機(jī)制，實(shí)施安全認(rèn)證，保護(hù)金融領(lǐng)域的敏感數(shù)據(jù)。

　　在業(yè)內(nèi)看來，金融機(jī)構(gòu)未來可引入聲紋聚類等技術(shù)，更準(zhǔn)確地識別出重復(fù)投訴的客戶。客服團(tuán)隊(duì)根據(jù)聲音特征將投訴電話歸類，并結(jié)合投訴的具體內(nèi)容進(jìn)行深入分析，辨別出可能存在的惡意投訴行為，并加入“職業(yè)投訴人黑名單”。與此同時(shí)，對于沒有被標(biāo)記且不存在其他業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的普通用戶，機(jī)構(gòu)則會(huì)將其納入“正常客戶白名單”，有助于金融機(jī)構(gòu)更有效地區(qū)分不同類型的投訴者，優(yōu)化異常投訴的處理。

　　一方面，對于監(jiān)管而言，可以利用黑名單數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地區(qū)分惡意投訴者與真正消費(fèi)者，據(jù)此制定合理管理策略。另一方面，對金融機(jī)構(gòu)來說，通過識別黑灰產(chǎn)組織及共享黑名單信息，能有效打擊非法活動(dòng)，保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定和市場秩序。

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責(zé)任編輯：曹睿潼