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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-01-08 10:28:48
作者：JIfan
阅读量：270
文章目录
近期公安部联合国家金融监督管理总局通报金融领域“黑灰产”集群打击成效，其中非法贷款中介、保险虚假理赔、信用卡不正当反催收等成为重点打击重点领域。正是因为“金融黑灰产”高发，金融机构对智能化防控技术的需求就越来越高。中关村科金得助智能依托自研大模型技术推出金融不良广告治理，为金融机构提供黑灰产解决方案，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。
当前金融黑灰产已形成“获客—培训—操作—分润”的完整产业化链条，呈现出隐蔽化、智能化、跨平台化的新特征。不法分子借助AI伪造证件、动态IP伪装、虚拟设备操作等技术手段，不断翻新作案手法，从传统的直接诈骗转向“代理维权”、“债务优化”等伪装性更强的违规模式，给金融机构风险识别带来巨大挑战。
数据显示，2025年一季度金融“黑灰产”规模已突破2800亿元，较2023年增长约40%。单一机构的传统风控体系难以突破“数据孤岛”限制，面对跨平台流窜的黑灰产行为往往束手无策，而监管部门在通报中明确提出，金融机构需加大科技投入，运用大数据、人工智能等手段提升风险识别能力，构建智能化风险防控体系。
中关村科金得助智能依托自研大模型技术推出金融不良广告治理，深度适配金融黑灰产治理的核心场景与风险特征，构建“事前源头阻断—事中精准识别—事后协同打击”的全周期防御体系，实现对黑灰产的全链条精准管控。
事前：精准定位，掐断获客源头
针对黑灰产通过各类平台发布营销获客广告的源头乱象，方案借助大模型的舆情分析与智能研判能力，对全网黑灰产相关营销内容进行自动化巡查。通过提炼非法代理维权、虚假贷款中介等违规广告的语言特征、传播规律，实现对违规内容的快速识别与精准定位，第一时间推动举报下架，从源头切断黑灰产获客渠道，为金融机构营造清朗的外部经营环境。
事中：机构+行业联合治理，精准拦截风险
在金融业务关键环节，方案融合声纹识别、行为特征分析等技术手段，构建黑灰产特征工程数据库。利用大模型对客诉案件、业务申请等数据的深度解析能力，精准识别代客投诉、身份冒用、伪造材料等黑灰产行为。同时，依托平台聚合的10万+黑灰产数据，结合金融安全与反非法金融活动联盟（AIF）成员机构共享的黑灰产信息，通过基于多方安全计算（MPC）的跨机构数据安全共享比对技术，无需泄露企业原始数据即可完成风险核验。被同一黑产攻击的机构可通过AIF联盟平台发起联合打击，形成“一点发现、全网预警、协同处置”的治理闭环，大幅提升行业整体风险防控效能。
事后：警企协同联动，强化打击效能
针对已发生的黑灰产行为，中关村科金得助智能的专业安全团队，凭借丰富的警务合作经验，为金融机构提供全流程打击支持。从案件研判、法律咨询、报案材料准备，到对接公安机关协助立案，全程提供专业服务。通过大模型技术提炼案件关键证据、梳理犯罪链条，为警方打击提供精准科技支撑，推动实现刑事立案、行政拘留等有效处置，形成“打击—震慑—防范”的治理闭环。
凭借技术创新与实战化适配能力，中关村科金得助智能的黑灰产打击安全服务解决方案已在全国多地落地见效。
在山西太原，协助打击伪造国家机关印章案；在内蒙古通辽，协同摧毁系列黑产团伙；在广西、宁夏，成功破获非法代理维权机构及大型连锁式非法债务优化组织案；在河南郑州、焦作与山西太原，联合打掉跨区域“反催收”诈骗团伙...涉案金额从数百万元到数千万元不等，有效震慑了非法代理维权、恶意逃废债、伪造证件等各类金融黑灰产行为。
这些实战案例不仅印证了方案在打击不同类型黑灰产中的精准性与有效性，更彰显了“科技赋能+警企协同”治理模式的强大威力。下一步，中关村科金得助智能将持续迭代大模型及AI技术的融合应用，结合黑灰产最新变异趋势优化特征识别模型，不断丰富解决方案的场景覆盖与功能模块。同时，积极参与行业标准制定，分享防控经验与典型案例，与各方携手推动金融安全治理能力现代化，为维护国家金融管理秩序与消费者合法权益贡献科技力量。
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