**澳洲AI公司Apate部署35万个AI Agent扮演易上当人群,与诈骗者对话拖延时间并套取情报,已完成250万次对话,提取25万条情报,用于银行和电信封控。** **要点** **1. 骗子骂人成KPI** Apate将骗子的脏话数量作为挫败感量化指标,写入公司KPI,甚至把骂人片段放进融资演示材料。 **2. 产品分三层运作** 语音Agent接听诈骗电话并装傻拖延,文本Agent回复钓鱼短信和潜入群聊,情报平台则汇总身份、资金、技术、行为四类线索。 **3. 起源源于一次44分钟野餐电话** 创始人2021年接到诈骗电话后故意装傻,成功拖延44分钟,由此催生研究项目,并于2024年分拆为公司。 **4. 用AI卧底对抗AI诈骗** 骗子也在使用AI,但Apate通过大规模Agent将对话转化为主动情报链,形成可持续运行**澳洲AI公司Apate派约35万个AI Agent卧底诈骗电话和短信,靠装傻拖延套取情报;已完成超250万次对话,提取超25万条情报,浪费骗子17年作案时间,并将骗子骂人当KPI。** **要点** **1. 35万个AI Agent专职装傻拖延套话** Apate部署约35万个AI Agent,扮演不同年龄、性别和口音的易上当者,主动接听诈骗电话、回复钓鱼短信、潜入诈骗群聊,用装傻、反问、找不到老花镜等方式拉长通话,并套出银行卡号、加密钱包地址和钓鱼网站等信息。 **2. 骗子骂人的脏话被当KPI** Apate把骗子被惹恼后的脏话数量作为挫败感量化指标,每句脏话都会庆祝,相关片段还被放进融资演示材料;创始人称这可能是世界上唯一把骂人写进KPI的公司。 **3. 产品由语音、文本和情报分析三层构成** 语音Agent接听诈骗电话,文本Agent回复钓鱼短信和点击钓鱼链接,情报分析平台在交互中提取身份、资金、技术、行为四类线索,输出给银行和电信公司用于封杀与风控。 **4. 一次44分钟装傻野餐电话催生公司** 2021年11月,创始人兼CEO Dali Kaafar在野餐时接到诈骗电话,在孩子们面前装傻通话44分钟,由此萌生反诈AI想法;项目后从大学研究转为2024年分拆的Apate公司。
澳洲AI公司Apate:派35万个“AI大爷大妈”卧底,套出25万条情报
2026-10-20 10:17

澳洲AI公司Apate:派35万个“AI大爷大妈”卧底,套出25万条情报

本文来自微信公众号:Token Moment,作者:Cassie,原文标题:《把骂人当 KPI !澳洲AI公司Apate:派 35 万个“AI 大爷大妈”卧底,套出 25 万条情报》,头图来自:AI生成



这两天,澳大利亚一家 AI 公司 Apate 把骗子整不会了。


把 35 万个 AI 派去当卧底,专门陪骗子聊天。把骗子气到破口大骂,甚至想报警,哈哈哈哈,这不是事故,是 KPI。


Apate创始人说,他们部署了大约35万个AI Agent,扮演形形色色的人物,设定不同的年龄、性别和口音,伪装成容易上当的大爷大妈,主动接听诈骗电话、回复钓鱼短信,甚至潜入诈骗群聊。


这群 AI 唯一的任务就是:装傻、拖延、套话。


譬如:它们会假装听不懂对方的话,或者以找不到老花镜、按错键为由,把骗子的通话时长无限拉长,趁机套出骗子的银行卡号、加密钱包地址和钓鱼网站。最后将情报输出给银行和电信公司用于封杀和风控。


据Apate公司披露的数据,目前这套AI系统已完成了超过250万次对话,这算时间的话,是硬生生浪费了骗子相当于17年的作案时间,并提取了超过25万条可行动的情报。


一、世上唯一:把骂人当 KPI


在我们正常公司里, KPI 要么是定量的数据,要么是可定性的影响力效果。


Apate 的指标却非常有趣,把骗子骂人当KPI。


联合创始人 Joffe 把这当作骗子挫败感的量化指标,说每句脏话都会被庆祝,公司甚至把骗子骂机器人的片段放进融资演示材料里。


创始人 Kaafar 也说,他们大概是世界上唯一把“骗子骂了多少句脏话”写进 KPI 的公司。


二、Apate的产品逻辑


说完让人解气的KPI,再来看看Apate的产品体系,大致可以拆成三层。


第一层是语音反诈骗Agent


语音Agent,主要负责接听诈骗电话,扮演容易上钩的目标,用装傻、反问、唠叨、找不到东西等方式拖延通话,同时在不暴露真实用户的情况下提取信息。


第二层是文本反诈骗Agent


文本Agent主要是回复钓鱼短信、点击钓鱼链接、加入社交群聊,模拟普通受害者的行为,把骗子的脚本、话术和收款路径一步步钓出来。


第三层是诈骗情报分析平台


每一次诈骗尝试,都有一个情报来源。Apate会在诈骗活动发生过程中,实时捕捉诈骗者使用的技巧,同时提取可直接用于行动的情报,包括银行账户信息、加密货币钱包地址、电话号码、电子邮箱地址等。


在情报分析平台,能把原始诈骗活动数据转化为清晰、有战略价值的洞察,通过可定制仪表盘、实时警报和面向决策的分析功能,帮助团队抢先应对不断演变的威胁。


所以,每次交互都可记录多种线索:


身份线索:电话号码、电子邮箱、冒充的企业或机构。


资金线索:银行账户、加密货币钱包地址。


技术线索:钓鱼网站、恶意链接及其他攻击入口。


行为线索:诈骗话术、诱导流程、使用的攻击手法。


三、故事起源:一顿野餐,44分钟“装傻”装出一家公司


2021年11月,Apate的创始人兼CEO Dali Kaafar正在参加一次家庭野餐,突然接到一个陌生号码打来的电话。


他意识到电话那头是个骗子,于是决定在孩子们面前装傻。没想到这一装,竟然让他成功把通话持续了44分钟。


教授Kaafar由此萌生想法,后来变成大学的研究项目,2024年分拆为公司。


结尾


Apate 的反诈产品逻辑是用AI从“拦截”走向“卧底”。


当然,骗子也正在越来越多地使用 AI,这意味着电话两头都可能是 AI。


尽管两头都是AI,但这些看似无聊的对话背后,通过情报分析平台,可以是分析出一条完整的业务链:主动接触、持续交互、实时取证、结构化情报,再到企业反欺诈行动。


那么,35 万个 AI Agent,则可以把这件事变成一套持续运行的反诈骗系统,这或许才是 Apate 最值得关注的地方。


本文来自微信公众号:Token Moment,作者:Cassie

AI创投日报频道: 前沿科技
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