當“停息掛賬”、“征信修復”類廣告在社交平臺持續增多，當AI生成的虛假身份、不實溝通內容被不良群體頻繁使用，針對金融領域異常投訴行為的治理行動，已成為全行業的迫切任務。

對于金融行業而言，更關鍵的挑戰在于：

? 界定難：異常投訴行為缺乏統一認定標準，加上智能技術與不當手段結合，讓這類違規主體更難被發現；

? 數據不通：金融機構、通信運營商、主管部門的數據尚未深度整合，各主體數據難以聯動發揮作用；

? 防護成本高：異常投訴的多種操作涉及復雜技術手段，使得金融機構的風險判斷與防護成本相應增加。

在這樣的背景下，僅靠人工核查或單一技術手段已無法滿足需求，行業迫切需要一套“技術全面、多方協作、全流程覆蓋”的系統性解決方案。

作為領先的大模型技術與應用公司，中關村科金踐行“平臺+應用+服務”的三級引擎戰略，構建了金融垂類大模型及豐富的金融行業解決方案，其中就包括異常投訴行為治理解決方案，幫助銀行、消費金融、信托等金融機構筑起覆蓋事前、事中、事后的全面智能防線。

事前，依托自研的得助輿情管理系統，對主流媒體平臺進行實時巡查，結合大模型智能洞察技術，精準識別涉嫌違規的借貸宣傳、虛假材料、引流拉客等異常行為相關風險信息，識別準確率高達98%。截至目前，該系統已協助金融機構清理違規廣告內容近百萬條。

事中，通過“技術穿透+數據協同”雙輪驅動，高效識別代他人投訴等隱蔽違規行為。中關村科金自研的聲紋識別技術，憑借精準的生物特征匹配能力，可快速核驗訴求發起者身份，有效辨別“代他人投訴”“多人冒用身份”等異常投訴行為；基于隱私計算技術搭建的多方安全計算（MPC）平臺，在金融機構之間建立了“數據可用不可見”的聯合分析機制，實現150余家AIF聯盟成員關于異常投訴行為相關信息的安全共享。通過該平臺，金融機構可便捷查詢、比對客戶投訴相關信息，讓隱藏在投訴背后的異常行為無處遁形，為科學治理提供判斷依據。

事后，聯合多方力量組建專業安全團隊，對系統篩選出的疑似異常投訴線索展開深入調查，精準評估線索的治理價值與立案可行性；對于符合治理條件的線索，將全程協助金融機構對接警方，提供完整的證據支持與流程指導，推動案件快速立案、精準處理，形成“發現一起、治理一起、警示一片”的長效機制，徹底切斷異常投訴的利益鏈條。

安全是金融行業發展的根本保障，面對異常投訴行為的持續升級，中關村科金正以AI技術推動行業治理模式從“被動應對”向“主動預防”轉變。從協助太原警方破獲“偽造國家機關印章案件”，到聯動鄭州警方端掉異常投訴團伙據點，再到幫助AIF聯盟成員攔截虛假材料詐騙行為，中關村科金的實踐已成為“用科技手段治理非法代理維權”的典型標桿。

來源/周口網

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