全球诈骗损失已突破每年1.03万亿美元。传统反欺诈工具只能在事后拦截，而澳大利亚创业公司Apate AI选择主动出击——部署大量对话式AI，假扮受害者与诈骗者直接周旋，在对话中提取银行账号、钱包地址、钓鱼链接等关键情报。2026年10月16日，Apate宣布完成815万美元种子轮融资，由Lobby Capital领投，OIF Ventures、Investible等跟投。
一句话结论
Apate AI用adversarial AI Agent直接打入诈骗网络，通过最长达2小时的对话陪聊提取情报，已累计消耗诈骗者17年时间、250万次对话、25万条情报，客户包括澳大利亚联邦银行。在全球诈骗损失每年1.03万亿美元的市场下，反欺诈正从被动防御走向主动进攻。
反欺诈的行业困境：为什么事后拦截不够用
当前的反欺诈体系以银行为核心：监测交易异常、冻结可疑账户、标记高风险来电。但诈骗者只需换号码、换账户，防御方就得重新布点。等资金已经转出再追查，往往为时已晚。
Apate的思路是做反诈骗的情报工作——不等诈骗者得手，而是在他们行骗的过程中就把关键信息提取出来，供机构提前干预。英国自2024年10月起实施授权推送支付诈骗强制赔付制度，澳大利亚反诈框架大部分义务2027年3月31日起适用。谁承担损失，谁就最有动力为预防投入资金，这让反欺诈情报市场加速成熟。
核心产品：三层AI Agent体系
Apate的平台包含三种AI Agent，覆盖电话、短信、邮件三种主要诈骗渠道：
- ApateVoice：语音Agent，能够模拟真实受害者的语气、年龄、性别与文化背景，持续与诈骗者通话最长2小时，消耗对方时间与资源的同时提取情报。
- ApateText：文字Agent，用于短信与即时通讯渠道的诈骗对抗，模拟真实对话者行为。
- ApateInsights：情报平台，将对话中提取的账号、钱包地址、钓鱼链接等情报实时交付给机构客户，用于主动拦截与趋势分析。
TPG Telecom试点期间，28万通诈骗电话被转接至Apate，累计消耗诈骗者超过100天时间，单次对话最长54分钟，报告的诈骗流量检测准确率98%。澳大利亚联邦银行已将Apate情报近实时接入其反诈控制系统。
数据对比：规模与效果
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 累计对话次数 | 250万次 |
| 累计消耗诈骗者时间 | 约17年 |
| 提取情报条目 | 25万+条 |
| TPG试点诈骗电话检测准确率 | 98% |
| 联邦银行客户诈骗损失降幅 | 2025财年下半年较2023财年上半年峰值下降76% |
| 种子轮融资 | 815万美元 |
| 全球诈骗损失规模 | 1.03万亿美元/年 |
监管催化：反欺诈成为机构资产负债表义务
Apate快速增长的背后是全球监管压力的集中爆发：英国reimbursement regime、澳大利亚Scam Prevention Framework、欧盟PSD3均将反欺诈责任从声誉风险转变为金融机构的资产负债义务。当诈骗损失由机构承担时，机构对预防投入的意愿显著提升。
联邦银行2025财年用于防范欺诈、诈骗、金融犯罪和网络威胁的总投入超过9亿澳元。澳大利亚联邦银行与TPG Telecom已与Apate建立商业合作，电信分析商Mobileum将其能力以Scam Intelligent Defense为名提供给更多运营商。
技术护城河：专用对抗性对话模型
Apate的技术基础是前沿大模型与私有微调系统的结合。团队来自麦考瑞大学网络安全研究中心，训练数据来自真实的诈骗通话、邮件与聊天记录，使Agent能够维持人物身份并作出可信回应。系统取名Apate，来源于希腊神话中的欺骗女神。
每段对话都会向情报库贡献新的条目，使后续Agent在与新型诈骗手法对抗时更加有效。这种数据飞轮是Apate的核心护城河——诈骗者越活跃，Apate的模型就越强。
FAQ
Q1：Apate AI的以骗制骗具体是怎么实现的？
Apate部署大量语音和文字AI Agent，模拟真实受害者接听或回复诈骗者的来电和消息。这些Agent能够维持人物身份，在对话中引导诈骗者透露收款账户、钓鱼链接、数字钱包地址等信息，提取后近实时交付给机构客户用于主动拦截。
Q2：Apate的AI Agent凭什么能让诈骗者相信是真实受害者？
团队来自麦考瑞大学网络安全研究中心，用真实的诈骗通话、邮件和聊天记录训练模型，使Agent能维持人物身份并作出符合特定背景的可信回应。系统还能使用澳大利亚俚语和幽默，让对话更自然，持续最长2小时的通话不会被轻易识破。
Q3：250万次对话、17年时间消耗，这意味着什么？
这意味着每通被Apate接走的诈骗电话，诈骗者平均耗费约5分钟却一无所获。17年总时间分散在250万次对话中，代表的是真实的资源消耗。98%的检测准确率说明情报质量可靠，已能直接用于金融机构的主动拦截。
小结
Apate AI的出现代表了反欺诈从被动防御到主动进攻的范式转变。当全球诈骗损失突破每年1.03万亿美元，当监管将赔付责任转移给机构，反欺诈情报成为刚需。Apate的核心竞争力在于数据飞轮——每段真实对抗都在强化模型能力。但其商业化仍面临挑战：尚未披露收入与合同定价，需证明情报的新鲜度与行动转化率能否持续支撑增长。
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