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得助智能大模型赋能金融机构黑灰产治理，为金融企业筑牢安全防线！

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2025-08-20 17:35:00

作者：zijia

阅读量：156

文章目录

文章摘要：在金融行业蓬勃发展的当下，黑灰产问题如影随形，给金融机构带来了巨大的风险和损失。得助大模型平台为金融机构提供黑灰产识别服务，通过互联网内容巡查与大模型洞察技术，实现对黑灰产营销渠道的识别，保障金融企业的安全。一起来看看得助大模型平台是如何治理黑灰产的吧！

在金融行业蓬勃发展的当下，黑灰产问题如影随形，给金融机构带来了巨大的风险和损失。得助大模型平台为金融机构提供黑灰产识别服务，通过互联网内容巡查与大模型洞察技术，实现对黑灰产营销渠道的识别，保障金融企业的安全。一起来看看得助大模型平台是如何治理黑灰产的吧！

一、金融行业面临的黑灰产困境

金融行业因其资金密集、客户信息敏感等特点，成为黑灰产的重点攻击目标。黑灰产活动形式多样，危害巨大。

从恶意投诉来看，部分不法分子利用金融机构对客户投诉的重视，通过伪造证据、恶意夸大事实等手段进行恶意投诉，企图获取不当利益。这不仅消耗了金融机构大量的人力、物力去处理投诉，还可能影响金融机构的正常运营秩序，甚至损害其品牌形象。

虚假宣传也是黑灰产的常见手段之一。一些非法机构或个人冒充正规金融机构，发布虚假的金融产品信息，以高收益、低风险为诱饵，吸引投资者上当受骗。这些虚假宣传严重误导了投资者，导致他们资金受损，同时也破坏了金融市场的公平竞争环境。

诈骗行为更是给金融机构和客户带来了直接的经济损失。网络诈骗、电话诈骗等手段层出不穷，不法分子通过窃取客户个人信息，实施精准诈骗。金融机构一旦卷入诈骗案件，不仅要承担客户资金损失的赔偿责任，还会面临监管部门的严厉处罚。

此外，黑灰产还会通过非法渠道获取金融机构的客户信息，进行精准营销或非法交易，严重侵犯了客户的隐私和权益。这些黑灰产问题给金融企业带来了巨大的运营成本和法律风险，制约了企业的健康发展。

得助智能大模型赋能金融机构黑灰产治理，为金融企业筑牢安全防线！

二、大模型在黑灰产治理中的核心优势

大模型凭借其强大的数据处理能力、深度学习算法和智能分析功能，在黑灰产治理中展现出独特的优势。

（一）精准识别黑灰产行为

大模型可以对海量的互联网数据进行实时巡查和分析，通过自然语言处理、图像识别等技术，精准识别出黑灰产的营销渠道和活动迹象。例如，在识别黑产广告方面，大模型能够分析广告文案中的关键词、表述方式等特征，判断其是否为虚假宣传或诈骗信息。与传统的人工检索方式相比，大模型大大提高了识别效率和准确性，能够及时发现潜在的黑灰产风险。

（二）智能标记与分类

大模型可以对识别出的黑灰产信息进行智能标记和分类，根据不同的黑灰产类型、危害程度等进行细分。这有助于金融机构更加清晰地了解黑灰产的现状和趋势，制定针对性的治理策略。例如，将恶意投诉分为故意捏造事实型、夸大损失型等不同类别，为后续的处理提供参考依据。

（三）多维度分析报表

大模型能够生成多维度、可视化的分析报表，为金融机构提供全面的黑灰产数据洞察。通过分析报表，企业可以了解黑灰产在不同地区、不同业务领域的分布情况，以及黑灰产活动的变化趋势。这些数据可以帮助金融机构优化资源配置，加强重点领域的防控，提高治理效果。

得助智能大模型赋能金融机构黑灰产治理，为金融企业筑牢安全防线！

（四）持续学习与优化

大模型具有持续学习的能力，能够不断吸收新的数据和知识，优化自身的识别算法和模型。随着黑灰产手段的不断变化和升级，大模型可以及时调整识别策略，保持对黑灰产的有效治理。这种持续学习和优化的能力使得大模型在黑灰产治理中具有长期的适用性和有效性。

三、大模型赋能黑灰产治理的具体应用

（一）源头阻断黑灰产获客渠道

大模型通过互联网内容巡查与洞察技术，能够快速识别出黑灰产在互联网上的营销渠道，如虚假网站、社交媒体账号等。金融机构可以利用大模型的识别结果，及时采取措施阻断这些获客渠道，从源头上减少黑灰产与客户的接触机会。例如，对于发现的虚假金融产品宣传网站，金融机构可以联合相关部门进行封堵，防止更多投资者受骗。

（二）降低恶意投诉率

大模型可以对投诉信息进行智能分析，判断投诉的真实性和合理性。对于恶意投诉，金融机构可以及时进行甄别和处理，避免因恶意投诉而浪费大量的资源和精力。同时，通过对恶意投诉特征的分析，金融机构还可以优化自身的业务流程和服务质量，减少因自身问题引发的正常投诉，从而降低整体的投诉率。

（三）规避资金损失

大模型能够提前预警黑灰产活动可能带来的资金风险。例如，通过对交易数据的分析，大模型可以发现异常的交易行为，如频繁的大额转账、与高风险账户的交易等，及时提醒金融机构采取风险防控措施，避免资金损失。此外，大模型还可以对金融产品进行风险评估，帮助金融机构识别出可能存在黑灰产风险的产品，及时进行调整和优化。