短短一周内，来自中国的电话问询向悉尼涌去。大型社交媒体平台、电信运营商、商业银行，纷纷向一家初创公司发起了洽谈意向。
“我老得掐自己一下，才能相信这一切是真的。”艾克曼向《中国新闻周刊》感叹。
皮特·艾克曼（Peter Eckermann）是Apate联合创始人、首席产品与技术官（CPTO）。不久前，这家公司在中文社交平台上意外出圈，被网友戏称为“缅北最严厉的父亲”。
“对于诈骗，或许过去三十年来，我们一直用完全错误的方式与之对抗。”悉尼麦考瑞大学网络安全教授、Apate.ai创始人达利·卡法尔（Dali Kaafar）说。
在打击电信网络诈骗这场全球攻防战中，各国投入的反诈资源可能正达历史顶峰。英国在今年的反诈战略中承诺，将在2026至2029年投入超过2.5亿英镑。澳大利亚则在去年披露，本届政府上台以来已为反诈投入1.8亿澳元。
然而，与之对应的是仍然严峻的形势。全球反诈联盟发布的《2025年全球诈骗状况报告》估计，全球范围内的诈骗案依旧造成了约4420亿美元（约合人民币2.94万亿元）损失，差不多是丹麦2025年的GDP总额。
传统的反诈模式通常只有两个环节：识别诈骗号码，然后拦截。而2022年初，卡法尔在大学实验室里孵化出的人工智能反诈公司所采用的方式与目前的反诈模式截然不同，他们选择派出一支由35万个AI智能体组成的“完美受害者”大军，主动迎向骗子的火力网。公司被命名为Apate（阿帕忒），取自古希腊神话中的欺骗女神。
与过往反诈手段仅成为单方面成本消耗不同，硅谷的Lobby Capital合作创始人曾表示：“Apate行善事，也很会赚钱。”成立两年，这家仅有20名员工的初创公司已经获得了接近1000万美元的总融资额。
在一个每年被电诈吞噬上万亿元的世界里，这家公司能否为困于攻防的全球反诈带来新的思路？《中国新闻周刊》和Apate创始团队聊了聊。
如今，Apate接到的大量涉诈来电，其实是黑产圈流传名单后自己找上门来的。图/视觉中国
浪费骗子的时间
创始人卡法尔曾在一次播客采访时总结，诈骗术可以拆解为四个阶段。
第一阶段是建立信任，骗子通过极度友善或伪装权威来卸下受害者的防备。第二阶段是剧本话术，骗子抛出一套或制造恐慌（如对方涉案被捕）或煽动情感（如“杀猪盘”）的叙事，绝大多数警惕性高的普通人在这一步就会识破并挂断。
第三阶段是施压，骗子开始谈及具体的资金要求与操作步骤。在研究中，他们的团队将这一步定义为受害者的“心理不归点（point of no return）”，一旦受害者在第三阶段相信了骗子的逻辑，无论后面发生什么，几乎都会打款。第四阶段则是执行，骗子亮出具体的收款银行卡号、加密货币地址并指挥转账。
某种程度上，Apate是以其人之道还治其人之身，他们要做的，就是精准“演”过前三阶段。
吸引一个贪婪的骗子并不难。当电信运营商监测到某个号码符合特定涉诈概率模型时，会直接将该流量转接给Apate，由它们的AI智能体接听。
但电话只是诈骗的入口之一。美国联邦贸易委员会2024年的数据显示，在约151万份注明接触渠道的诈骗举报中，电子邮件占25％，电话占19％，短信占16％。
因此Apate的AI智能体不只能接电话。它们在全网大规模布设蜜罐（Honeypots），这些虚拟受害者拥有全套WhatsApp、Telegram、邮箱与社交资料：可以先接听骗子的电话，再按骗子要求私聊、查收邮件、点进钓鱼网站表单，最后回到社交软件继续拉扯。AI智能体还故意将它们的信息填入各类可疑网页表单，甚至主动散布到暗网与公开互联网的诈骗引流入口中，吸引骗子自投罗网。
艾克曼向《中国新闻周刊》介绍：“一旦我们的AI智能体进过一次诈骗局，后续就会滚雪球般引来更多流量，因为骗子团伙之间会互相倒卖‘潜在受害者名单’。”如今，Apate接到的大量涉诈来电，其实是黑产圈流传名单后自己找上门来的。
Apate活跃运转的AI智能体大军规模已突破35万个。不过艾克曼透露，团队刚起步的前几个月，他们只有大约200个AI智能体。虽然现在绝大多数情况下人设已经由机器自动生成，但在早期测试底层编排模型时，团队“手搓”了不少人设。
艾克曼用自己和妈妈的名字来命名智能体，并克隆了家人和朋友的真实声音放进系统里。他开玩笑：“我妈是学校老师，她本来就非常擅长‘消磨别人的时间’，这个智能体的表现也很出彩，那时候我妈在某群骗子那里可是‘大名鼎鼎’。”
《中国新闻周刊》记者好奇：从官网公布的接听电话语音来看，“AI味儿”很浓，真的可以骗到骗子吗？艾克曼回应，在他们最新的数据中，其实只有2％的骗子能意识到对面是AI。
他给出两点解释。一是官网上放的是早期版本，出于实战保密，他们没有公开最新的语音技术。不过，即使早期使用的是粗糙、简陋的声音效果，骗子太贪婪，依然会扑上来聊。二是和骗子对话时，起决定性作用的远不只声音本身，真正核心的是整套对话博弈机制。
艾克曼说，他们的大量工作基于博弈论和斯塔克尔伯格方程（即主从博弈模型），并对智能体参与的每场对话做阶段建模：骗子在哪一步抛出诱饵、在哪一步催促打款，系统都会标记，再强化学习，智能体把对话推进到哪个阶段给予奖励或惩罚。
他透露，目前Apate的AI智能体与骗子的平均通话时长在15到20分钟之间。即使是被骗子秒挂、短于两分钟的通话，也浪费了骗子的时间。官网数据显示，Apate已与诈骗分子进行了超过900万次全自动对话，累计消耗了骗子17年的时间。
相比于互联网行业熟悉的NPS（净推荐值）概念，在他们公司，对应的核心指标叫NFS（净破防值，Net Frustration Score）。在悉尼总部的办公室，挂着几块大屏幕，上面实时跳动着两组指标：一组是骗子的抓狂与挫败程度，另一组是成功保护的潜在受害者人数。
不仅仅是浪费骗子的时间
如果只是把Apate当成一场快意恩仇，其实低估了它的真正野心。
“打出一通超长的精彩通话固然是我们的核心使命之一，但同样重要的是从每一通电话、每一次文本交互中榨取情报，因为只有这样才能绘制出诈骗网络的全貌。”艾克曼强调。
毕竟，单纯用机器消磨骗子的耐心，在反诈史上并非没有先例。早在2009年，海外论坛Reddit上，一名匿名极客开发出了Lenny（莱尼）——一个用72岁澳大利亚老头口吻循环播放16句固定台词的静态录音程序，最高曾拖住骗子54分钟；2024年，英国电信运营商维珍媒体O2推出过陪骗子聊家常的网红反诈AI老奶奶Daisy（黛西），一度在社交网络上刷屏。
在Apate首席商务官（CCO）布拉德·约飞（Brad Joffe）看来，规模化周旋依然只是表象。“我们的真正价值，绝非仅仅设计一个机器人去浪费骗子的时间，而是把触角深扎进诈骗集团的运作腹地，将套取出的内部情报转化为防御护盾。”
Apate开始进入诈骗的第四阶段。在社交软件上与骗子周旋四五十个回合后，Apate的AI智能体会突然松口抛出诱饵：“行吧，算你说服我了。我先投100块试试水，钱该打到哪个账户？”一旦骗子发送收款银行账号、加密货币钱包或钓鱼支付链接，这些情报就会实时同步至下游银行与运营商的风控工作台。
卡法尔团队认为，现代跨国电诈集团前端的电话号码和钓鱼域名几乎零成本，被封后几分钟就能自动轮换；唯独处于漏斗最底端的收款洗钱银行卡即钱骡账户，哪怕对跨国犯罪集团而言，获取起来也依旧缓慢且昂贵。
数据显示，一个钱骡账户的平均存活周期约为72小时，但传统跨国金融机构间的预警周期却长达96小时。等受害者报案、银行走完流程再去冻结对方账户，为时已晚。因此，用AI打破这个时间差，在钱骡账户接触真实储户前将其锁定并冻结，是他们认为的“打蛇打七寸”。
哪怕未来在诈骗攻防的猫鼠游戏中，“AI对战AI”，他们认为防御方依旧有胜算。“AI固然降低了骗子单次拨号的尝试成本，但降不了他们购买收款银行卡、通信路由和承担被捕风险的成本。”艾克曼说。
约飞在一次播客中还提到，为了防止“AI对战AI”这种无效算力空转，“我们的AI内置了‘主动止损挂断机制’，一旦算法在交锋中判定这通电话榨取不出高价值情报，我们的AI就会果断挂断，绝不恋战”。
真正难的问题
不过，从初步的跨国商务接洽、跨境黑产情报互通到真正落地，中间还隔着鸿沟。
Apate现阶段只面向产业链最上游，买单方主要是银行、电信运营商、科技巨头和政府机构，而艾克曼认为，这门生意“很大程度上是由当地的监管政策直接驱动的”。
以澳大利亚为例，政府于2025年2月正式通过《诈骗预防框架》（SPF），明确将诈骗损失的赔付责任压在了银行、电信运营商和数字平台三大主体身上。在金融机构端，澳大利亚监管层进一步提出，对经核实的3000澳元（约合人民币1.4万元）及以下小额诈骗损失，采用无条件自动或半自动赔付程序。Scamwatch数据显示，2025年，澳大利亚的诈骗损失中位数为400澳元。这也就意味着，银行如果不能将防线推到交易发生之前，很有可能频繁面临自动赔付。
而在通信端，澳大利亚财政部公开的《电信行业专门准则》也规定，电信运营商对于标记为诈骗的来电，不应仅仅停留在拦截阻断，可以将这些通话引流至交互式语音系统，比如AI反诈系统。
电信运营商看得见前端攻击却不承担资金损失，银行承担了巨额损失却看不见通信源头，在这套制度设计下，AI反诈系统得以在两端之间充当合法的情报转化器。
武汉大学法学院副教授敬力嘉关注到这家在反诈圈引起讨论的公司。“他们可能在探索一条和我们主流理解的反诈打法完全不一样的思路。”他对《中国新闻周刊》说。
他是国内较早系统研究跨境电信网络诈骗产业链的学者，近年来调研了多个省份的公安机关和司法部门，也走访过多家大型互联网平台和金融机构的反诈合规团队。
在他看来，“反诈疲劳”正在浮现。一方面，对于银行等金融机构，反诈义务的落地最终演变为不断在现有管理渠道上加码。最典型的表现，便是近年来屡屡引发公众热议的商业银行“一刀切”降低非柜面转账限额、大面积触发风控断卡，储户不得不排队去柜台自证资金用途。另一方面，互联网平台和金融机构承担的是兜底的配合角色，责任之外，正向激励不足。
“由于责任边界不清，互联网平台与金融机构不履行责任而应承担的赔偿责任或处罚缺乏具体的落地标准，导致大量反诈资源被投入在能见度最高而难度较低的常规业务风控，形成对社会经济正常活动空间的不必要挤压，而未能投入真正的深水区，这是缺乏反诈质效评价标准背景下的资源错配。”他强调。
敬力嘉在调研中还发现，国内同样存在一批技术能力极强的第三方网络安全机构，长期协助公安机关进行黑产监测与跨境取证。“他们可能是离犯罪一线最近、最了解骗子最新形态的人，但同样困在激励机制里。”因为商业机构无权将高质量反诈数据进行商业化流通变现。
跨机构与跨国界的制度壁垒是Apate这类AI反诈公司在扩张中必须直面的难题。“写代码和工程实现是相对容易的那一半，真正难的是治理，即建立起那套能让不同公司、不同司法管辖区合法共享威胁信号的法律框架、信任机制与商业意愿。”艾克曼向《中国新闻周刊》坦言。
记者：李沁桦
编辑：徐天