Apate 累计融资近千万美元：用 AI 陪骗子聊天，转向主动反诈情报

据 IT之家 10 月 16 日援引 TechCrunch 报道，澳大利亚反诈初创公司 Apate 于今年 8 月完成 815 万美元种子轮融资，累计融资接近 1000 万美元。这家成立于 2024 年的公司，将 AI 智能体用于接听诈骗电话、回复可疑消息，并从对话中收集诈骗线索。公司称，其智能体已参与 250 万次对话，累计消耗诈骗者相当于 17 年的时间。

让 AI 扮演目标，获取诈骗链条线索

Apate 的技术源于悉尼麦考瑞大学的研究，目前部署了数千个智能体。它们能够扮演不同年龄、性别和口音的人物，使用不同语言与诈骗者互动，渠道覆盖电话、短信、邮件和社交平台，也能追踪钓鱼链接、进入可疑群组。

这一思路来自创始人兼首席执行官 Dali Kaafar 的一次经历：他在家庭野餐时接到诈骗电话，故意与对方周旋了 44 分钟。让机器自动完成这种拖延，是产品的起点；但对银行、电信公司等客户而言，更重要的产出是诈骗者在交流中暴露的信息。

• 获取收款银行账户、加密钱包地址和涉诈电话号码。
• 识别恶意网站、被冒充的品牌及具体诈骗步骤。
• 围绕客户的员工、终端用户、品牌或产品形成诈骗情报。
• 接受特定任务，例如设法让诈骗者提供收款账户。

据联合创始人兼首席商务官 Brad Joffe 介绍，Apate 同时使用前沿模型和自行精细调优的模型，驱动智能体并分析对话。其短信智能体还会在论坛、投资群组和社交平台寻找可疑活动，以虚假身份参与交流，了解诈骗流程。

从事后拦截到主动探查，价值如何衡量？

Apate 的客户包括澳大利亚联邦银行、TPG 电信，以及其他公用事业企业和政府机构。Joffe 表示，TPG 已向其智能体转接近 59 万个电话，一家未具名澳大利亚银行也利用外呼智能体破坏了 22 起诈骗活动。

报道还提到，澳大利亚联邦银行公开报告的诈骗损失下降了 76%。不过，来源未说明这一降幅中有多少可归因于 Apate，不能将银行整体反诈成果直接视为单项产品效果。同样，累计消耗诈骗者 17 年时间是公司披露的运营指标，并不等于可核算的用户损失减少额。

从技术应用角度看，Apate 展示了智能体的另一种商业路径：不是替用户更快完成工作，而是持续参与高风险对话，把交流内容转化为可供机构处置的情报。与封禁号码、监控异常交易相比，这类工具尝试将信息获取提前到真实受害者付款之前，但实际价值仍取决于线索准确性、处置速度及与客户风控流程的衔接。

随着诈骗者借助 AI 生成话术、伪造声音和形象，反诈也在进入自动化对抗阶段。Apate 目前拥有 20 名员工，计划将新资金用于产品开发和国际业务拓展，包括在伦敦设立办事处、扩大美国市场布局。其后续值得关注的重点，是能否把大规模对话能力持续转化为可验证的防损效果。