要是用AI偽裝成高意向客戶一直和詐騙份子聊天，那詐騙份子不就沒時間去找普通人了麼？

如今35萬個智能AI正在日夜不停的這麼幹，拚命消耗詐騙集團的人力資源，進而保護普通人。

這個創意可能很多人想過，但第一個大規模落地的是澳大利亞的Apate.ai公司。

這家公司的創始人Dali Kaafar幾年前接到一個詐騙電話，識破對方身份後因為當時正好沒事，所以就陪對方繼續聊天，一直聊了40多分鐘才掛斷電話。

而Dali正好是從事人工智慧研究的，所以在這件事後就成立了一家AI反詐公司，其核心業務是部署大量對話式AI智能體，偽裝成不同年齡、口音的受害者。

然後主動回覆釣魚簡訊，主動點選惡意連結，主動接聽詐騙電話，通過大量的對話消耗騙子的時間，並且在這個過程中套取騙子的銀行帳戶、加密錢包地址、詐騙網址等線索，同步給銀行、電信營運商用於提前封堵反詐。

在不斷的對話中，AI對電詐份子的話術進行了針對性訓練，隨著積累的套路和樣本資料越來越豐富，AI的識別率和拖延效果越來越好。

目前澳洲的這家AI反詐公司部署的超35萬智能體，已經完成了超250萬次對話，大量浪費了詐騙份子的時間，備受市場好評，目前已經融資超1000萬美元，準備繼續擴大規模。

對詐騙集團來說，這一招是無解的陽謀。

因為當前的AI能力還不夠強，導致對戰雙方出現了能力上的維度差距。

AI的對話能力現在勉強有個人樣，但還是相當弱智，回答不了複雜問題，完全無法替代人類。

人工客服和AI客服的能力差距，我相信各位都親身體會過，那差的可不是一星半點。

所以電詐集團其實是重人工行業，需要消耗極其多的人力，電詐集團目前也有AI能力，但其AI僅能夠在最初的廣撒網階段使用，一旦遇到了金貴的“意向客戶”那就必須人工接入，因為只有真人才有那個能力完成後續的詐騙流程。

指望AI全自動詐騙那純屬是想多了，AI要是有這個能力的一成，你在網上也不會被AI客服給氣個半死，拚命要求人工客服轉接了。

所以電詐的十二大步驟，從第三步開始就必須人工介入，AI只能完成前兩步，頂天了完成第三步的一半，剩下的全得人工搞定。

但反詐公司那邊的AI就不一樣了，雖然也有點弱智，雖然也是回答覆雜問題時經常牛頭不對馬嘴，但願意接話，願意配合。

這是什麼，這是電詐份子眼中完美的“意向客戶”啊，就是這樣的人才好騙到錢，所以電詐份子反而願意把大量的時間投入到這樣的AI身上進行聊天。

只有極少數聰明的電詐份子能察覺到異常，短時間內就把電話掛了，碰到這樣的事情AI會自我反思，自我最佳化，迭代更新話術，確保下一次能騙到詐騙份子更長的通話時間。

詐騙集團那邊的AI要更新迭代難度太大了，要打通多個流程才行，蒐集素材訓練的成本也極高。

購買客戶資料要錢，把意向客戶交給AI訓練會損失大量收入，甚至打電話時間長了通訊費都是一筆巨大的支出。

但反詐騙集團這邊的AI，想更新迭代太簡單了，蒐集素材訓練的成本低到幾乎為零，甚至接電話都不要錢，而且只需要集中算力推理訓練接電話那一步就行了，沒有那麼多環節需要同時打通。

反詐AI什麼都可以配合，但永遠不會掏錢，因為反詐AI沒有自己的銀行卡，就沒有掏錢這個選項，所以怎麼訓練都行，怎麼回答都不會虧，可以無止盡無邊界的隨便設定訓練條件。

所以攻防雙方的AI那怕都是同一個技術等級的，也一定是反詐方的AI獲勝，因為雙方的戰爭成本和獲勝條件不是一個等級的，反詐方天生具備降維打擊優勢。

雖然如此，但製作和訓練這樣的反詐AI也是需要花錢的，誰來出這個錢呢，為什麼澳洲的民營公司願意出錢訓練這樣的反詐AI，還能拿到千萬美元等級的巨額融資？

因為澳大利亞和我們這邊的法律不太一樣，所以催生出了這樣的反詐公司。

我們這邊是大政府制度，所以反詐任務是政府負責的，但澳大利亞那邊是小政府制度，政府什麼都不管，民眾被電詐不關政府的事情。

但澳洲那邊的政府也並不是什麼都沒有做，他們把這個反詐責任推到了企業頭上，要求企業有義務保證自己的客戶不被電詐，否則客戶有權利要求企業按一定責任進行賠償。

說的好像也沒毛病，但這導致澳洲的電信企業和銀行機構，每年支付的賠償金達到億美元等級。

所以澳洲的電信企業和銀行機構瘋狂投資研發反詐能力，也願意付費購買反詐服務。

雖然如此，那如何避免搭便車現象呢，畢竟反詐公司用AI攔截了詐騙電話後，那所有企業都跟著受益啊，既然這樣那別的企業付費不就完事了，我不付費，搭你們的順風車。

反詐AI公司考慮到了這一點，所以推出的反詐服務非常精妙，確保企業方一定會付費。

比如說電信企業，反詐AI在和詐騙份子大量聊天后，會得到一個非常龐大的詐騙電話號碼資料庫，這些號碼都是反詐AI通話後確定有問題的。

詐騙集團的號碼是經常更換的，但換的再勤快也需要成本和時間，而只要有電話打過來和反詐AI聊了天就會被標記，然後被廢掉。

換電話卡是便宜，但總是要錢的，而且在這種反詐密度下，一個乾淨的新電話卡打過來，沒打幾次就被廢掉了。

如果你採購了反詐AI服務，那麼電信企業就能共享到最新的詐騙號碼資料庫，當這些可疑號碼打給自己客戶的時候，電信企業可以選擇先把可疑電話轉接給反詐AI再給客戶，也可以在客戶接電話後立刻打電話給客戶進行反詐提醒。

這樣可以大幅降低自家客服的被詐騙率，並從法律上確保自己已經盡到了提醒義務，從而免除自己的賠償責任。

但如果你沒採購這項AI服務，那詐騙電話打進來的時候你根本就不知道，你要等客戶被詐騙了才知道，然後只能賠償。

所以就算友商都買了反詐服務，你也得買，因為只有你買了才能讓自己免於賠償義務。

以上是電信企業的付費邏輯，那銀行機構為什麼要買反詐服務？

反詐AI會大量的和電詐份子聊天，配合推進劇情流程，到了最終那一步的時候電詐份子都會要求反詐AI打錢，這個時候就可以順理成章的要到電詐份子的銀行卡號。

不管電詐份子怎麼改劇本，最後都得給出一個銀行卡號要求打錢，那這個時候反詐AI就會立刻把這個銀行卡號標記為疑似電詐卡。

如果銀行採購了反詐公司的服務，那麼就會被時刻共享最新的電詐卡資訊，一旦自家客戶試圖打款給這些電詐卡，那就會立刻觸發風控攔截，開始二次覆核。

電詐集團確實可以不斷更換銀行卡，但換卡是要成本的，也需要時間，而反詐AI混在普通人群裡不斷的和電詐份子聊天，不斷的得到最新的銀行卡資訊。

這會導致電詐集團換的新卡，運氣好用個兩三次就被廢掉了，運氣不好第一次就碰到了反詐AI，那可能一次都沒用過就被銀行給風控了。

但沒採購這項服務的銀行，就無法得到最新的電詐銀行卡資訊，那就沒辦法幫自家客戶攔截電詐，所以銀行願意付費。

既然付費群體有了，那這個行業自然具備商業價值，自然就有人願意投錢融資，扶持這樣的企業飛速發展。

電詐集團的人力池是有限的，反詐AI每和電詐份子多聊一小時，那普通人和電詐份子就少聊一小時。

反詐AI識別並標記電詐集團的手機號碼和銀行卡很簡單，但電詐份子識別出反詐AI並標記其號碼卻很難，因為就算沒騙到反詐AI的錢，這也很像一次普通的失敗詐騙，很正常。

雙方互相標記並識別的難度不是一個維度的，成本也不是一個維度的。

如果反詐AI的密度高到一定份上，電詐集團將寸步難行。

以前我們反詐，靠的是封堵，是阻擊，把騙子堵在外面不讓他們接觸受害者。

但因為這種方法無法殺傷消滅電詐份子，電詐集團的主力軍無損，所以你再怎麼封堵都堵不住，電詐份子總能找到縫隙溜進來。

但現在電詐AI的方式是佯攻，派出疑兵直接把電詐集團的主力軍給調走了，這樣正面防線的壓力就會大大減輕。

你把電詐騙子的時間給大量浪費掉了，實質上就等於在網上把這個電詐份子給消滅了。

這套反詐方法雖然是澳大利亞發明的，但我們這邊也完全可以這麼操作，以國家級的力量建設訓練一個反詐AI，把大量的反詐AI號碼混入普通民居的號碼庫裡，用來不斷消耗電詐集團的人力，並第一時間用AI套取到最新的電詐號碼以及銀行卡資訊，用於全國範圍內的封鎖攔截。

理念很簡單，操作起來也不難實現，但效果好到逆天。   

反詐AI智能體的數量越多，那電詐集團的成本就越高，當電詐的成本高於收益的時候，這個行業就會自然而然的消亡。   (每日怡見)

這標題看著跟繞口令一樣，其實就是國外有一家AI公司，專門做Agent，讓他們代替大爺大媽們被電信詐騙，然後套出騙子的銀行卡號等各類資訊，然後把這些資料賣給各種網站。

然後這家公司在8月靠著這個項目拿到了815萬美元的融資，這是什麼盜亦有道啊（後仰。

這家腦回路清奇的公司，名叫Apate.ai，是一家澳大利亞初創公司，成立於2024年。

基於雪梨麥考瑞大學的研究，Apate部署了數千名偽裝成無辜受害者的AI agent。這些AI Agent可以接聽詐騙電話，回覆可疑資訊和郵件，追蹤釣魚連結，並加入社交媒體群組以誘騙騙子。

他們假扮成各種各樣的人，年齡、性別和口音各異，講著多種語言，然後和各種騙子嘮嗑。

該公司表示，其代理團隊迄今為止在250萬次對話中，相當於浪費了17年騙子的時間。

更重要的是，對於Apate的客戶群（銀行、電信公司、政府機構和公用事業公司）來說，這些臥底agent會在嘮嗑的時候讓騙子透露一些通常只有在受害者被騙後才會知道的個人資訊。

比如銀行帳戶、加密錢包、電話號碼、惡意網站、他們冒充的品牌以及他們所營運的詐騙的其他細節。

Apate是今年TechCrunch Disrupt創業戰場200的決賽選手之一，隨後他們將這些資訊反饋給自己客戶，客戶利用這些資訊來制定反欺詐措施和舉措。

在過去很長一段時間以來，人們一直把故意耍騙子當成愛好，網際網路上不乏這種段子，而如今隨著人工智慧日益強大，時代變了。

那麼是什麼讓Apate想出來這種騷操作呢？是一個真實的詐騙電話。

幾年前Apate的創始人兼首席執行長達利·卡法爾在一次家庭野餐時接到了一個陌生號碼的電話。意識到電話那邊是騙子，他決定裝傻，並且成功讓電話持續了44分鐘。

在場的大家都笑了，庭院內充滿了快活的氣息。但卡法爾注意到，那44分鐘裡騙子並沒有打電話給真正的受害者，而這也使他浪費了44分鐘的時間，這讓他開始思考：

他能否自動化這個流程，同時還能學到有用的東西？

這一想法最終促成了他在麥考瑞大學的工作，卡法爾和同事們利用機器學習和自然語言處理技術揭露詐騙電話內容，並開發除了更好的檢測和防範詐騙的方法。

“大多數行業都是事後才運作的。電信公司會封鎖號碼，但騙子只會換新號碼。

銀行會監控交易，但那時騙子已經聯絡到客戶了。我們會直接聯絡騙子，在任何人受傷之前獲取資訊，“聯合創始人兼首席商務官Brad Joffe告訴TechCrunch，“我們的人工智慧代理每天通過電話、消息、電子郵件和網路與成千上萬的騙子溝通。我們為客戶提供的是這些對話中產生的成果，以及他們能從中做些什麼。”

Joffe表示，Apate既使用前沿模型，也利用自身精細調優的模型來驅動其代理和分析。公司根據agent與騙子的對話，以及卡法爾在麥格理所做的研究來訓練模型。

除了訪問Apate的agent團隊外，Apate的客戶還可以訪問一個報導門戶，提供針對其終端使用者或員工、品牌、產品等的詐騙情報和分析。

客戶甚至可以指派這些臥底Agent執行特定任務，比如獲取銀行帳戶號碼或加密錢包地址。

其簡訊代理可以搜尋論壇、投資團體和社交平台，尋找潛在的詐騙活動，然後以虛假身份進入對話，揭露騙子的詳細資訊。

該初創企業的客戶包括澳大利亞聯邦銀行、TPG電信，以及其他公用事業、電信公司和政府機構。

Joffe表示，TPG已將近59萬個電話轉接給Apate的代理人，聯邦銀行公開報告的詐騙損失下降了76%，一家未具名的澳大利亞銀行也利用其外呼代理破壞了22起詐騙活動。

投資者也在押注，欺騙騙子也能賺錢（大家都對這項生意充滿了興趣....）。

Apate於8月從Lobby Capital、OIF Ventures、Investible、Concept Ventures和Baobab Ventures籌集了815萬美元的種子資金。Joffe表示，這家擁有20名員工的公司總籌集資金接近1000萬美元，計畫將最新一輪資金投入產品和國際擴展，包括在倫敦開設辦事處並在美國擴大影響力。

“Apate的名字來源於希臘的欺騙女神，這與我們的agent的工作非常契合，”Joffe說，隨後他補充道，這家初創公司甚至在提案材料中出現了騙子對機器人咒罵的畫面。

“我們把這當作挫敗感的表現，每一句髒話都會被我們Apate慶祝。我們可能是世界上少數會在人們對我們產品發髒話時感到慶祝的企業之一。”  (P10AI實驗)

250萬次對話，硬生生耗掉騙子17年的“青春”。

澳大利亞創業公司 Apate.ai，最近把一門有點“缺德”的生意做出了名堂——派出一群 AI，假扮受害者，專門陪騙子聊天。

缺德是缺德了點，但缺得大快人心。

詐騙電話，它接；可疑消息，它回。對方忙著解釋怎麼轉帳，它忙著收集收款帳號。騙子以為終於碰上了一個有耐心的客戶，聊到最後，自己的銀行帳戶、加密貨幣錢包和假網站，卻可能先被送進反詐系統。

這套“以騙制騙”的業務，已經拿到815萬美元種子輪融資。澳大利亞聯邦銀行、TPG Telecom 與其開展合作，電信分析商 Mobileum 則準備把這項能力帶向更多國家的營運商。

按公司向TechCrunch披露的資料，其AI已完成約250萬次對話，累計消耗詐騙者相當於17年的時間。

網友看得解氣，銀行也確實有理由感興趣。不過，銀行願意掏錢的原因，要從那些看似沒完沒了的閒聊裡找。

要讓一個陌生人相信自己的身份，再按指示操作電腦、打開網站，最後把錢轉出去，中間少不瞭解釋、催促和反覆確認。

據《衛報》2024年的報導，一個名叫 Malcolm、操英國口音的老年機器人，反問詐騙者：“你說的這是什麼業務？”

這類問題，很適合讓騙子接著往下講。畢竟，聽不明白，不代表騙不成。只要電話還沒掛，對方還願意聽，詐騙者就有理由再耐心一點，再解釋一遍。好不容易找到一個肯配合的“意向客戶”，總不能輕易放棄。

Apate 的機器人，就是要把這份希望留住。

這些虛擬人物有不同的年齡、性別、語氣和文化背景，還會使用澳大利亞俚語和幽默。它們通過語音和文字與詐騙者交流，努力讓對方相信，自己正在和一個真實的人說話。

隨著話術推進，詐騙者遲早得交代一些具體東西。要求轉帳，就得給收款去向；要求登錄網站，就得發連結；冒充銀行或政府部門，也會暴露正在使用的身份和套路。

公司接觸騙子的管道有兩種：營運商將識別出的高風險來電直接轉接，或在通訊網路中設定專門的"蜜罐"號碼，供詐騙者主動撥打和傳送消息。隨著話術推進，騙子為促成轉帳或登錄操作，必然會提供收款帳號、錢包地址或惡意網址。

Apate從對話中提取這些資訊，通過旗下產品Apate Voice、Apate Text和Apate Insights交付給機構客戶。

GSMA發佈的TPG合作案例顯示，試點期間共轉接超過28萬通詐騙電話，累計消耗詐騙者逾100天時間，單次對話最長54分鐘，報告的詐騙流量檢測準確率為98%。

騙子以為自己正在一步步接近受害者的錢包，機器人卻在一點點拼出詐騙活動的輪廓。

AI vs. 對亞馬遜帳戶安全及借記卡的詐騙

這門生意有一個很特別的安排：和產品交流的人，通常不會付錢；真正付錢的人，關心的是交流之後留下了什麼。

投資方 Investible 的說明顯示，Apate 通過軟體平台和即時告警，為金融機構、電信企業及政府部門提供詐騙情報，已經與聯邦銀行、TPG Telecom 等機建構立商業合作。普通人不用下載一個“幫我氣騙子”的應用，Apate 也沒有手機 App，其技術主要接入機構系統和通訊網路。

銀行願意採購，核心邏輯在於時間差。等客戶已經完成轉帳再追查資金，往往十分被動。若機器人在此前的對話中已拿到相關帳號或網址，銀行便多了一次提前核驗和干預的機會。

聯邦銀行確認，Apate 獲取的情報會被近即時地用於其反詐控制系統，幫助發現新趨勢、加強檢測，並支援跨機構協作。

監管壓力同樣影響機構的採購意願。英國自2024年10月起對符合條件的授權推送支付詐騙實施強制賠付安排，澳大利亞反詐框架的大部分義務將於2027年3月31日起適用，覆蓋銀行、電信企業和數字平台。詐騙損失由誰承擔，誰就更有理由為預防投入資金。

聯邦銀行2025財年用於防範欺詐、詐騙、金融犯罪和網路威脅的總投入超過9億澳元。聯邦銀行還披露，客戶詐騙損失在2025財年下半年較2023財年上半年峰值下降76%——但該行同期實施了多項防護措施，這一降幅並不能單獨歸因於Apate。

一個爸爸的44分鐘，最後被做成了產品

Apate 的起點，是一場被電話打斷的家庭野餐。

按照創始人兼首席執行長 Dali Kaafar 的自述，幾年前，他和家人在一起時接到陌生來電。對方冒充一家知名科技公司，開始行騙。

Kaafar 決定配合一下，給孩子們找點樂子。

他故意與詐騙者周旋，讓電話聊了44分鐘。孩子們笑得很開心，他也意識到，這44分鐘至少讓騙子沒空詐騙其他人。

隨後，他想到另一件事：自己的44分鐘，也沒了。逗一次騙子，可以算娛樂。每天都這麼幹，就很難分清究竟是誰耽誤了誰。

他由此想到，能否讓大量不知疲倦的機器人代勞，並在聊天時拿到有用的資訊？

這個念頭後來進入麥考瑞大學的研究項目。大學2023年的介紹顯示，團隊分析詐騙中的社會工程手法，利用詐騙通話、郵件文字和社交平台聊天記錄訓練機器人，讓它們能維持人物身份，作出可信回應。

系統取名 Apate，來自希臘神話中的欺騙女神。

一家反詐公司，請“欺騙女神”當招牌，倒也貼合它的工作方式。

2024年，Apate 從大學拆分出來。同年8月，大學、公司與聯邦銀行宣佈合作試點。2025年，公司又獲得一輪250萬澳元融資，由 OIF Ventures 領投，Investible 參與。

今年9月公佈的815萬美元種子輪，則由 Lobby Capital 領投。公司表示，將繼續開發產品、擴大國際業務，計畫設立倫敦辦公室，並加強美國市場佈局。

與此同時，Mobileum 將自己的網路分析平台與 Apate 的對話式 AI 結合。ARN 報導稱，相關能力將以“Scam Intelligent Defense”的名稱提供給通訊服務商。

對一家創業公司來說，這是擴大市場的一條現實路徑：借助已有供應商的管道和系統，接觸更多營運商。

在現有公開材料中，Apate 尚未披露收入、合同價格或毛利率。這個故事已經足夠讓投資人下注，經營成績還需要更多數字來說明。

最後，兩邊可能都在用AI“加班”

在X 上，有網友給這家公司起了個外號：“緬北嚴父。”

還有人想到，詐騙者也可以用模型驅動大量 AI，最後“演變成了一場代理人戰爭”。

對 Apate 而言，情報業務的重要性會進一步上升。只要詐騙活動仍需要收款帳戶、錢包、網址和傳播管道，識別這些線索就仍有價值。公司需要證明，自己取得的資訊足夠新、足夠準，而且能幫助客戶採取行動。

Kaafar 早在2023年就談過兩邊都是機器人的可能。他表示，如果詐騙機器人最終都在與反詐機器人交談，真實的人因此免受損失，他願意把這看作一種勝利。   (華爾街見聞)

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反詐奇術，部署35萬AI智能體陪詐騙份子聊天

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