《中国中小微企业信贷黑灰产乱象与AI防控研究报告》发布8月11日，《中国中小微企业信贷黑灰产乱象与AI防控研究报告》发布暨圆桌论坛活动在清华大学经济管理学院举行。活动以“当黑灰产用上AI：金融反欺诈面临哪些新挑战？”为主题，围绕中小微企业信贷黑灰产演化、人工智能在金融反欺诈中的应用以及多方协同治理等议题展开研讨。 活动现场，清华大学苏世民书院学术事务副院长、清华大学经济管理学院教授、清华大学经济管理学院中国金融研究中心主任、国家级高层次人才计划入选者陆瑶发布并解读《中国中小微企业信贷黑灰产乱象与AI防控研究报告》。该报告旨在系统剖析中小微企业信贷领域黑灰产的运作模式和演化趋势，探索AI技术在风险防控中的应用路径，为行业提升反欺诈能力、推动普惠金融高质量可持续发展提供参考。 近年来，随着金融服务线上化、智能化程度不断提升，金融黑灰产的技术手段也在快速演变。AI在提升金融服务效率的同时，也被部分黑灰产用于生成虚假材料、深度伪造面签视频等欺诈活动，金融反欺诈正在进入更加复杂的技术攻防阶段。 从“人工造假”到“AI深度赋能”，黑灰产加速全链条演化 报告系统梳理了中小微企业信贷黑灰产的演化路径。 2014年至2018年，以伪造纸质材料、内外勾结等方式为主，呈现较为零散的人工造假特征；2019年至2022年进入数字化赋能阶段，PS伪造电子凭证、批量获取企业数据等手段开始出现，黑灰产团伙分工更加明确；2023年以来，随着生成式AI等技术快速发展，AI生成虚假报表、深度伪造面签视频等新型手段出现，并与骗贷、洗钱、恶意逃废债等行为交织。 陆瑶表示，金融黑灰产正在“从作坊式走向工业化，从单点攻击走向全链条协同”，传统依赖人工经验和固定规则的风险防控模式面临新的挑战，金融机构需要加快从被动防御向主动治理转型。 报告认为，在中小微企业信贷场景下，当前AI防控仍面临数据时效不足、数据来源和结构非标准化、数据碎片化等挑战，难以形成完整的企业风险画像，由此带来“识人难、识团伙更难”的风控难题。 从“规则驱动”迈向“认知驱动”，AI反欺诈加快升级 针对不断变化的黑灰产手段，报告提出AI防控体系的三项核心原则。 一是坚持“数据+业务”双轮驱动，融合内外部多元数据与业务理解，并贯穿特征构建、模型训练和迭代优化全过程；二是强化穿透式识别，通过知识图谱、关联分析、图神经网络等技术，挖掘实际控制人、隐性关联方及团伙关系，还原潜在欺诈链条；三是建立实时响应和动态迭代机制，通过效果监控、预警反馈和策略调整形成闭环，使防控能力能够伴随黑灰产手段变化持续演进。 陆瑶指出，随着技术持续进步，金融风控正在经历从无监督异常发现、监督学习实时决策，到强化学习和多模态智能理解的持续升级。“大模型正将风控从‘规则驱动’推向‘认知驱动’，让AI不仅能识别风险，还能够进一步理解风险逻辑、预判潜在风险。” 基于上述思路，报告进一步提出涵盖数据采集、特征工程、模型算法、决策执行和持续进化的五层AI防控架构，通过多源数据整合、风险标签构建、机器学习及知识图谱等技术应用，将风险识别、决策执行与动态优化贯通起来。 这一体系也体现出金融反欺诈技术路径的变化：面对由AI加速演化的黑灰产，仅依靠静态规则进行“事后拦截”已经难以满足需求，风险防控正在向实时识别、关联分析和主动预警延伸。 技术、制度、生态协同，推动金融反欺诈从“单点防御”走向“共同治理” 报告同时指出，金融黑灰产已呈现跨平台、跨机构、链条化发展的特点，其治理难以依靠单一金融机构或单一技术手段完成，需要形成更加系统的协同治理机制。 在技术层面，应进一步深化AI与数据融合，持续提升风险发现和预警能力，让风险防控更加前置；在制度层面，应推动相关规则与新型欺诈手段相适应，进一步夯实治理基础；在生态层面，则需要加强多主体联动，在风险信息、技术能力、治理经验以及公众教育等方面形成合力。 古语有云：“积力之所举，则无不胜也；众智之所为，则无不成也。”金融黑灰产治理绝非单一机构、单一领域的单打独斗，需要全行业、多主体协同共治。陆瑶表示，只有技术、制度和生态三方面同步推进，才能进一步压缩金融黑灰产的生存空间，守住普惠金融安全底线。 中小微企业是实体经济的重要组成部分，其融资安全既关系金融机构风险管理，也关系普惠金融服务的可持续性。随着黑灰产借助AI不断升级攻击手段，金融反欺诈也需要持续以“智”制“智”。 此次报告的发布，将学术研究与金融业务实践相结合，从黑灰产演化规律、AI防控技术到协同治理机制进行了系统梳理。课题组希望通过相关研究，推动行业风险防控由被动应对走向主动进化，进一步提升数字化时代普惠金融的安全性、可信度和可持续发展能力。 免责申明：产品信息来源于机构官网/网点/客户经理，或第三方公开信息平台，最终以产品机构发布为准，如产品信息有误或其他异议，可在该页面下方留言。
