融资近千万美元，这家20人的AI反诈公司让骗子为自己打工

　　把诈骗流量变成资产。

　　这个月一家澳大利亚初创公司火了：它部署的 AI 可冒充受害者接听诈骗电话、回复钓鱼短信，“让骗子去骗骗子，用魔法打败魔法”。这些 AI 迄今已和骗子进行了 250 万次对话，累计浪费了骗子 17 年的时间。

　　这家源自悉尼的公司名叫 Apate，只有 20 人，8 月底官宣 815 万美元种子轮，Lobby Capital 领投，并把注册地迁到了美国特拉华州。算上前一年由 OIF Ventures 领投的 250 万澳元（约 167 万美元）种子轮，Apate 累计融资接近 1000 万美元。

　　这个“AI 陪骗子聊天”的故事，这几天已经被一讲再讲：AI 装傻，骗子破防，看着十分解气。

　　但只看解气，会错过这家公司更有意思的部分。

　　一家 20 人的公司，凭什么能让 250 万次对话持续发生？教 AI 演受害者的数据从哪来？源源不断的骗子从哪来？聊出来的东西又卖给了谁？

　　深挖后会发现，Apate 几乎每个环节都在借别人的资源，它真正的产品不是一个会演戏的 AI，而是一套让别人为自己打工的机制。

　　骗子成了它最好的“员工”

　　Apate 的 AI 最早是跟着 YouTube 网红学的。

　　故事要从创始人 Dali Kaafar 的一次野餐说起。几年前他接到诈骗电话，为了逗孩子，他装傻陪骗子聊了 44 分钟。挂断后他意识到，这 44 分钟骗子没法去骗别人。时任麦考瑞大学网络安全中心负责人的他，开始琢磨能不能把这件事自动化。

　　第一个难题是数据。真实的受害者很少会录下被骗的电话，录了也不愿公开。团队找到了另一个来源：YouTube 上的“反钓鱼博主”。这些博主专门假装上当、陪骗子周旋，再把录音公开发到网上。

　　团队从 800 多段相关视频里筛出 341 段对话，共约 90 小时，用来拆解骗子的话术结构。他们在 2023 年公开的一篇论文里写得很直白：这些博主和骗子的互动，正好适合为训练 AI“受害者 bot”打基础。

　　有了初版模型，下一步是让真骗子打进来。团队把一批“脏号码”撒到网页和骚扰电话应用里，让它们更容易接到诈骗电话。骗子开始自己把数据送上门。

　　接下来是两次规模跃升。

　　运营商把识别出的诈骗来电直接转给 Apate，电话量从此不再是问题。再往后，Apate 的文字 bot 开始主动出击：在论坛、投资群和社交平台上搜索可疑活动，用虚构身份主动接触骗子。

　　而每一轮对话又会回流成训练数据。Apate 表示，它同时使用前沿大模型和自己微调的模型，并用 agent 与骗子的对话以及早年的研究成果来训练。骗子聊得越多，bot 越像真人，也就越能骗过下一个骗子。

　　更值得注意的是，这个过程里 Apate 对外强调的重心变了。

　　2023 年还在研究阶段时，团队对外的说法是：bot 在不断学习如何拖长通话，首要目标就是让骗子在线上待得更久。当时 bot 的平均通话约 5 分钟，目标是拖到 40 分钟。

　　到了 2026 年，联合创始人兼首席商务官 Brad Joffe 的说法变成了：Apate 卖给客户的，是从这些对话里得出的东西，以及客户能拿它做什么。客户还可以给 bot 派“任务”，让它专门去套某个银行账号或加密钱包地址。

　　Apate 转向的背后还有这样一组数据：绝大多数电话其实很短。按官网的数字计算，613 小时摊到 15.9 万通接起的电话上，平均每通只有十几秒。在转来的约 30 万通电话里，超过 2.5 分钟的“实质通话”只占约5%。

　　“浪费骗子 17 年”是一个好听的总数，但更大的价值集中在那5% 的长对话里。

　　重心从“拖住骗子”移到“套出情报”，这是这个研究项目变成一门生意的标志。

　　当然，“免费”的只是数据，研发并不免费。那篇论文的研究由澳大利亚国家情报办公室资助；2024 年，麦考瑞大学和 Apate 又拿到联邦政府资助，与澳洲联邦银行（CBA）合作试点；商业化初期，Apate 还获得了政府旗下经济加速器（AEA）的种子资金。

　　运营商：从被动拦截者到“情报批发商”

　　数据的问题解决了，但要让对话规模化，Apate 还需要源源不断的骗子。

　　答案在运营商。

　　运营商一直是反诈的第一道防线。但拦截有两个老问题。一是运营商只看得到号码、时长这类元数据，听不到骗子说了什么；二是骗子换个号码就能接着打。拦截是纯成本，而且永远在打地鼠。

　　Apate 给的方案是：拦下来的高风险电话别挂掉，转给 bot。对运营商来说，原本扔掉的流量变成了信息源。bot 套出的话术、冒充对象和收款渠道，会反过来改进运营商自己的拦截规则。

　　Apate 给运营商讲的故事还更进一步。它在官网上建议，运营商可以把核实过的诈骗情报打包成数据产品，卖给银行、网络安全公司和政府部门，变成一条新的收入线。目前公开信息里还看不到哪家运营商真正这样卖过数据，但这个设想勾勒出了 Apate 想要走的路线：运营商从反诈的成本中心变成情报批发商，Apate 则是背后的加工厂。

　　运营商为什么愿意试？因为成本低到几乎可以忽略。

　　Apate 官网披露了一家澳洲一级运营商的部署数据：每月转来约 30 万通电话，bot 接起其中约 15.9 万通，骗子通话时间合计约 613 小时。按 2026 年公开市场上 AI 语音 agent 每分钟约 0.07 至 0.15 美元的报价估算，这约 3.7 万分钟的通话，一个月的 AI 成本只有几千美元；Apate 若自建了部分技术栈，实际成本还会更低。

　　而 Apate 给这个部署算的账是：每月避免超过 170 万澳元的潜在损失，这是澳大利亚经济加速器（AEA）给出的口径。

　　两边相差两个数量级以上。

　　另一方面来说，这门生意贵的不是“聊”，而是能不能拿到转接权限。

　　拿下本土运营商之后，下一个问题是如何走出澳洲。一家 20 人的公司不可能逐个去谈全球运营商，Apate 的办法是借渠道。今年 9 月，它与电信分析服务商 Mobileum 达成合作，后者会把这项能力以“Scam Intelligent Defense”的名义提供给自己的运营商客户。

　　一次对话，多处用

　　原料有了，对话有了，产出的情报又是怎么变成钱的？

　　情报生意有一个特点：边际成本接近零。一通电话聊完，产出的信息可以同时服务好几个买家。

　　拿一通冒充银行客服的诈骗电话来说。对运营商，它是改进拦截规则的样本：骗子冒充了谁、用了什么话术、集中在哪些时段。对银行，它是骗子留下的收款账户和钱骡网络。对被冒充的机构，它是一份“谁在冒充我、怎么冒充”的清单。TPG 试点期间，Apate 识别出了 2 万多个被冒充的机构，包括银行、政府部门和电信公司。

　　Apate 的产品页上挂着一个入口：企业可以申请一份定制化的诈骗威胁情报简报，72 小时内交付。配套的文案是“骗子在谈论你吗”，并称仅一季度就发现了 1000 多起冒充品牌的诈骗。

　　至于 Apate 是否已单独向被冒充的品牌收费，公开资料中未见。但产品形态已经为此留好了接口，这可能是它下一步的扩张方向。

　　Apate 做的事情并不稀奇，但它做事的思路很有趣：不只是拦截，而是把对手引进一个你控制的环境，让他的每一次行动都变成你的数据。

　　这个思路的应用场景远比“反诈”更广阔。

　　2025 年 3 月，Cloudflare 推出了一个叫 AI Labyrinth 的功能，专门对付无视网站规则、强行抓取内容的 AI 爬虫。它没有直接屏蔽这些爬虫，而是把它们引进一个由 AI 生成的假网页迷宫，让它们在无关内容里空耗资源。

　　Cloudflare 给出的理由几乎和 Apate 一模一样：直接拦截会让对方意识到自己被发现了，然后换个方法卷土重来，最终变成一场没有尽头的军备竞赛。而被困住的爬虫，还会反过来喂养 Cloudflare 的识别模型。

　　但这个思路也有边界。有批评者指出，部署者要不停烧钱生成陷阱，爬虫也在里面一直空转，双方一起消耗资源。也有报道称，更聪明的爬虫已经能逃出这类陷阱。

　　这就引出最关键的一层：当对手也变成 AI，会发生什么？

　　这门生意，为何现在走红

　　在反诈的场景里拖时间之所以有价值，是因为骗子的时间是人的时间，而人的时间很贵。诈骗园区里的话务员，一天能打的电话有限，被 bot 拖住的每一分钟，都是没能拿去骗真人的一分钟。

　　但当骗子也用上 AI 自动拨号、自动聊天，拖时间就只是双方一起烧算力。Apate 自己的研究估计，已有 20% 到 30% 的诈骗短信对话用上了 AI。联合国毒品和犯罪问题办公室去年 7 月的报告也预计，东南亚的犯罪集团会采用 AI 智能体，更自主地寻找目标、实施诈骗。

　　到那时，拖时间本身不再值钱，唯一留得下的价值是情报。不管对面是人还是 AI，只要想把钱收走，最后都得报出一个账户、一个钱包地址或一个网址。

　　这或许也能解释 Apate 的转向，商业包装之外，它面对的对手正在 AI 化，拖时间这张牌注定会越来越不值钱。

　　这个思路对反诈以外的行业同样有启发。反爬虫、电商刷单、“羊毛党”风控、账号盗用，任何面对规模化自动攻击的业务，都可以问同一个问题：除了拦，能不能让对手的每一次行动，都变成我的数据？

　　“AI 假装受害者”这件事，民间爱好者和学术界做了很多年，为什么偏偏是现在长成了一门生意？

　　因为反诈正在从“做好事”变成“必须花的钱”。

　　英国从 2024 年 10 月起强制要求支付机构赔付转账诈骗的受害者；欧盟去年 11 月就新的支付规则达成政治协议，冒充支付机构身份的诈骗原则上由服务商全额赔付；澳洲也把银行、运营商和数字平台一并纳入了新的《诈骗防范框架》。

　　诈骗损失的账单被一步步转到机构身上，机构的反诈预算也跟着水涨船高。CBA 在 2024/25 财年花了近 10 亿澳元用于防范诈骗。

　　钱是现成的，Apate 要争的只是其中一小块。

　　不过，这门生意也没那么容易。Apate 前面也站着更强的对手。英国的 Netcraft 在 2024 年就推出了同类的 AI 对话情报产品，这家公司拿过 1 亿美元成长投资，客户名单里有汇丰、微软、Meta 这样的大机构。对 Netcraft 来说，“AI 陪骗子”只是反诈平台上的一个模块；而银行从现有供应商那里多买一个模块，往往比引入一家 20 人的新公司省事得多。

　　不过 Netcraft 的 AI 对话情报产品以文字和邮件为主，Apate 的差异在于电话语音场景和运营商网络集成。它能成为一家独立的平台公司，还是最终变成别人平台里的一个功能，是它接下来要回答的问题。（本文首发钛媒体 APP，作者|硅谷 Technews，编辑|郝敬钰）