破解异常投诉行为治理难题：中关村科金以AI技术构建全链路防护屏障

当“停息挂账”、“征信修复”类广告在社交平台持续增多，当AI生成的虚假身份、不实沟通内容被不良群体频繁使用，针对金融领域异常投诉行为的治理行动，已成为全行业的迫切任务。

对于金融行业而言，更关键的挑战在于：

• 界定难：异常投诉行为缺乏统一认定标准，加上智能技术与不当手段结合，让这类违规主体更难被发现；

• 数据不通：金融机构、通信运营商、主管部门的数据尚未深度整合，各主体数据难以联动发挥作用；

• 防护成本高：异常投诉的多种操作涉及复杂技术手段，使得金融机构的风险判断与防护成本相应增加。

在这样的背景下，仅靠人工核查或单一技术手段已无法满足需求，行业迫切需要一套“技术全面、多方协作、全流程覆盖”的系统性解决方案。

作为领先的大模型技术与应用公司，中关村科金践行“平台+应用+服务”的三级引擎战略，构建了金融垂类大模型及丰富的金融行业解决方案，其中就包括异常投诉行为治理解决方案，帮助银行、消费金融、信托等金融机构筑起覆盖事前、事中、事后的全面智能防线。

事前，依托自研的得助舆情管理系统，对主流媒体平台进行实时巡查，结合大模型智能洞察技术，精准识别涉嫌违规的借贷宣传、虚假材料、引流拉客等异常行为相关风险信息，识别准确率高达98%。截至目前，该系统已协助金融机构清理违规广告内容近百万条。

事中，通过“技术穿透+数据协同”双轮驱动，高效识别代他人投诉等隐蔽违规行为。中关村科金自研的声纹识别技术，凭借精准的生物特征匹配能力，可快速核验诉求发起者身份，有效辨别“代他人投诉”“多人冒用身份”等异常投诉行为；基于隐私计算技术搭建的多方安全计算（MPC）平台，在金融机构之间建立了“数据可用不可见”的联合分析机制，实现150余家AIF联盟成员关于异常投诉行为相关信息的安全共享。通过该平台，金融机构可便捷查询、比对客户投诉相关信息，让隐藏在投诉背后的异常行为无处遁形，为科学治理提供判断依据。

事后，联合多方力量组建专业安全团队，对系统筛选出的疑似异常投诉线索展开深入调查，精准评估线索的治理价值与立案可行性；对于符合治理条件的线索，将全程协助金融机构对接警方，提供完整的证据支持与流程指导，推动案件快速立案、精准处理，形成“发现一起、治理一起、警示一片”的长效机制，彻底切断异常投诉的利益链条。

安全是金融行业发展的根本保障，面对异常投诉行为的持续升级，中关村科金正以AI技术推动行业治理模式从“被动应对”向“主动预防”转变。从协助太原警方破获“伪造国家机关印章案件”，到联动郑州警方端掉异常投诉团伙据点，再到帮助AIF联盟成员拦截虚假材料诈骗行为，中关村科金的实践已成为“用科技手段治理非法代理维权”的典型标杆。

来源/周口网