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金融黑灰產規模已翻十倍,百億财產損失亟待解圍

2024-12-02 简体 HK SG TW

今天小編分享的理财經驗:金融黑灰產規模已翻十倍,百億财產損失亟待解圍,歡迎閱讀。

非法維權、反催收、惡意投訴……紛繁復雜的黑灰產亂象,讓金融機構 " 叫苦不迭 ",也嚴重威脅到消費者權益。2023 年 8 月,中國互聯網金融協會發布《關于加強互聯網金融行業協同、維護行業正常秩序的倡議》,提出 " 從業機構切實踐行負責任金融的理念,遵守國家有關法律、法規和規章,合規經營,履行反黑灰產的主體責任和社會責任,身體力行站在反黑灰產的第一線 "。

從行業聯合共建 " 黑名單 ",到官方出手倡議并指導,打擊黑灰產已經逐漸邁入 " 常态化 ",來自金融機構、監管部門的反擊也更加激烈。然而,當前金融創新不斷升華,金融黑灰產也呈現出專業化、隐蔽化、智能化的新特點。究竟是魔高一尺,還是道高一丈?這一場金融黑灰產治理的 " 追逐拉力賽 " 遠未停止。

北京商報記者了解到,近日,在 2024 數字產業生态夥伴大會——金融安全論壇上,我國首份《中國金融黑灰產治理研究報告》(以下簡稱《報告》)正式發布。為什麼金融黑灰產仍舊猖獗并有愈演愈烈之勢?如何破解治理難題?在監管、金融機構、公安機關、學界多方看來,黑灰產從最初的自發形成,到如今已經演變成為有組織、有計劃、有技術、有勾連的行業行為。發現難、取證難等問題仍待突破。而對于其治理,行業承擔着共同責任,同時大模型等新技術的加入可以起到高效輔助作用。

黑灰產已形成全流程運作模式

自稱金融中介可以幫忙 " 代理維權 ",在誘導提供身份證、銀行卡、聯系方式等個人隐私信息後,便向監管部門重復惡意投訴,乘機牟取高額代理費用;利用個人信息進行詐騙、洗錢、非法集資等違法犯罪活動,讓消費者面臨資金損失、信用受損、法律訴訟等風險……這便是金融黑灰產,即與金融領網域相關的,利用非法手段牟取利益,行走在法律邊緣或者明顯違反法律法規的一整套攪亂金融市場秩序的 " 產業鏈 "。

《報告》指出,自 2021 年起金融黑灰產快速發展,增長了 10 倍之多,造成财產損失達百億級,其表現形式多元復雜,發展态勢連點成面,借助互聯網平台肆意擴張,已經演變成為一個有組織、有計劃、有技術、有勾連的行為。

當前金融黑灰產的标準界定尚不清晰,未形成明确的分類分級。但從違法程度來看,大體可以分為異常維權類及敲詐勒索類。非法代理維權、反催收、有組織逃廢債等均屬于前者。

在北京商報先前對于黑灰產的調研 " 三部曲 " 報道中,不少金融機構便向記者反映,以代理維權為名的黑灰產機構進行投訴,占據正常信訪三成的驚人比例。流程統一、話術專業是這些黑灰產機構操作的特點。《報告》同樣提出,當前異常維權類組織以精細化的組織分工形成了營銷獲客、用戶運營、非法牟利等相對成熟的全流程運作模式。

據披露,營銷方面 2023 年互聯網平台惡意刷量信息占比中,來自直播平台的占比 40.36%,排名第一,其次是内容平台,占比 38.41%。在用戶運營層面,組織内人員分工明确,作為 " 業務專員 " 的前端充當 " 網絡水軍 "" 拉人頭 ",作為 " 法律顧問 " 的後端則負責套取信息、辦卡、協商等。

" 當通過投訴、舉報等方式可以向金融機構索取不當利益開始,黑灰產的滋生便不再可逆了,這是一個劣币驅逐良币的過程。" 有業内人士向北京商報記者如是說道。對于金融黑灰產的形成原因,《報告》指出,從需求側來看,伴随新冠疫情、經濟下行等大環境影響,越來越多消費者陷入債務困境,出現還款能力和還款意願下降的情況。減免費用、延期還款、删除逾期征信記錄呈現出巨大的 " 市場需求 "。

從供給側來看,近年來持牌金融機構積極響應國家和監管部門要求,在征信管理、費用定價、個人信息保護、營銷宣傳、信息披露、催收管理等各方面做了大量工作。但仍有部分金融機構出現高利貸、暴力催收、虛假宣傳、誘導過度借貸等現象,對行業聲譽產生了惡劣影響。一些借款人因此產生不還款有理的錯誤認可,對不合理投訴有錯誤的道德正确感,加劇了投訴的泛化。此外,當前在營銷催收等領網域僅有原則性規定,實操缺乏統一标準,容易導致金融機構與消費者由于認知差異產生糾紛,給金融黑灰產的形成以可乘之機。

另從政策環境來看," 以人民為中心 " 的消保工作理念,在實踐中逐步偏離 " 以法治為中心 " 的基礎,在消保投訴中無條件地偏向客戶和消費者,導致監管、政府、社會、媒體、公眾形成有投訴就是問題的理念,而金融機構則形成懼怕投訴的心态,在降低、控制、避免投訴上投入大量人力物力。例如,銀行業消費投訴便體現為投訴極為便捷、無理投訴收益高、惡意投訴無成本三大特點。這一定程度上使得金融黑灰產遊走在法律邊緣,借消保名義行非法之實。

業内仍呼喚合力共治

" 黑灰產在互聯網上的引流内容傳播範圍廣且突破時空限制,僅憑一家之力難以開展系統、全面地打擊 "" 非法代理維權公司通常會将其打造成為與正規公司無異的機構,犯罪證據往往層層包裝、轉移 "" 公安機關即使取證也很難定性,違法犯罪成本較低 ",在北京商報先前報道中,發現難、取證難、定性難等問題是眾多機構普遍反饋的金融黑灰產治理挑戰。

如今從實踐來看,這些問題仍舊是機構與監管面臨的最大阻礙。美團金融和平台安全負責人嶽紀華舉例道,如反催收業務的壯大,最本質的原因是犯罪產業化的發展。這些專業化的公司運作分工明确,可以爆發式甚至傳銷式的快速擴張。而 " 幫助他人投訴維權 ",是否合法的定性模棱兩可。同時,盡管金融機構在偽造材料領網域打擊很重,但犯罪團夥往往會使用一些反偵查的手段,包括風險代理外包等,進一步增加了取證定性難度。

亦有機構提出,目前金融行業未能形成對金融黑灰產根源的震懾,行業間未能形成 " 由點到面 " 的打擊合力。究其原因,是缺少健全的聯動機制,不利于資源協同。

由此," 呼喚跨部門通力合作,形成合力共治 ",是業内對有效打擊黑灰產的共識。監管部門影響力、司法機關打擊力、媒體傳播力,以及金融機構的合力應更緊密協同。

正如西南政法大學副校長李燕表示,近年來金融黑灰產活動日益呈現出專業化、規模化和復雜化的新特征,靠金融機構單一的力量很難得以根治,需要各方合作和多元共治。從高校角度,李燕認為推動金融黑灰產有效治理的一個根本路徑,就是要培育兼具專業知識和實務經驗的高素質的法治人才。

《報告》指出,金融黑灰產治理的可行性建議包括:注重規劃引領,強化頂層設計和上下聯動;健全法律法規,明确法律定性和識别标準;完善商事制度,限制準入準營和廣告營銷;創新監督管理,推動調解機制和消保評價;完善征信提報,明确信息錄入和執行标準等。

平安擔保消費者權益保護部投訴中心負責人張羽傑則提出更細化的建議,一方面,流量平台嚴格把關内容,從源頭堵截諸多非法代理營銷傳播;另一方面,為代理維權從業人員設立資質門檻,讓其成為在監管認可和監督下的真正群眾幫手。

與此同時,警企合作也是重要一環。2022 年 3 月,馬上消費牽頭發起了 " 打擊金融領網域黑產聯盟(AIF)",成為業内首個打擊金融黑灰產的組織。截至目前,該聯盟成員達到 135 家,涵蓋銀行、互聯網企業、消費金融機構、金融科技企業等。截至 2024 年 11 月,聯盟成員部門協助全國各地警方,受理非法代理維權案件 566 起,警方采取刑事強制措施和行政處罰措施 472 人,有效預警電信網絡詐騙案件 95.92 萬起,協助警方追逃 123 人。

" 後續我們還會繼續發力,推動業内數據共享。讓更多機構加入聯盟,共享的數據就會越來越多,大家群策群力在不同維度貢獻線索,黑灰產立案難、抓捕難、取證難的問題就能得到有效緩解。" 馬上消費常務副總經理蔣寧說道。

推動科技反制

除了專業化與規模化,智能化也逐漸成為當下黑灰產的特征。技術的發展,誕生了深度偽造等新型欺詐手段,也讓金融反黑工作難度再次提升。北京商報記者注意到," 科技反制 " 成為業内熱議的金融黑灰產治理方向。

《報告》指出,當前強化數據共享和保護、技術可信治理和依法合規管控成為金融黑灰產治理的基礎保障,這要求構建多方共治立體式全鏈條 AI 欺詐治理體系。

隐私計算技術,作為推進數據要素流通的重要驅動力,采用 " 可用不可見 " 的創新方式,保障了數據在安全環境下的高效流通與利用。因此,通過這樣的技術,機構間能夠實現聯合取證、起訴和立案,共同構建起打擊黑產的強大聯盟,不僅極大提升了數據的利用效率,同時也确保了數據流通的安全性與隐私性。

例如,馬上消費自主研發的愛馬 AI 系統平台即是利用了隐私計算技術。一方面,愛馬平台可以通過求交計算,主動發現 AIF 聯盟不同成員之間是否被同一黑灰產組織供給,打标後将自動發起聯合打擊建議;另一方面,平台能夠通過求并計算獲得密文并集,并基于該并集提供數據查詢服務,排除低營售價值用戶。

截至目前,AIF 聯盟有 22 家成員機構參與了愛馬平台的試運行,累計導入 10w+ 條黑灰產數據,共計發起百餘次掃描任務,挖掘千餘條黑灰產線索,開啟了金融機構間自主合理治理金融黑灰產的先河。

大模型對于反黑產中的 " 防偽 " 則有着關鍵識别作用。蔣寧介紹,GPS 的地址是否在一個很小的範圍内、投訴人背景周邊的環境相似度非常高、WIFI 名稱及語言等生物特征信息,有圖片、有環境、有聲紋、有地址,就構成了多模态的大模型,可以以此判斷對方是黑產的概率大小。

例如,将黑灰產組織人員的聲紋進行預處理後,系統将發起碰撞串并,對于近期同一客戶多次投訴,可以利用聲紋聚類方法進行識别判定,客服部門将根據聚類結果和語音内容進行人工分析,并将惡意投訴金融标注,形成 " 職業投訴人黑名單 "。

在馬上消費人工智能研究院院長陸全看來,金融黑灰產治理從技術層面講,最大的挑戰一是如何識别更準,二是如何把更多的信息關聯起來并整合。不過完全靠模型做識别,精準度可能還有缺陷,現階段最佳方式仍舊是 " 人機互動 ",即模型生成可疑點,供人工後續篩選判斷。

北京商報記者   嶽品瑜   董晗萱

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