澳大利亚AI反诈初创公司Apate于8月底宣布完成815万美元种子轮融资，由Lobby Capital领投，公司注册地已迁至美国特拉华州。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。这家总部位于悉尼的公司目前仅有20名员工，其核心业务是利用AI冒充受害者接听诈骗电话、回复钓鱼短信，在拖延骗子的同时提取诈骗情报。
Apate的技术路径源于创始人Dali Kaafar的一次亲身经历。时任麦考瑞大学网络安全中心负责人的Kaafar在接到诈骗电话后，为逗孩子装傻陪骗子聊了44分钟，挂断后意识到这44分钟骗子无法去骚扰他人，由此开始探索将这一过程自动化。团队面临的第一个难题是训练数据。真实受害者很少录下被骗通话，即便录制也鲜少公开。团队转而从YouTube反钓鱼博主处获取素材，从800多段相关视频中筛选出341段对话、约90小时内容，用于拆解骗子的话术结构。相关方法在团队2023年公开的论文中有明确说明。
在数据来源上，Apate采取了多渠道并行的策略。团队将一批“脏号码”投放至网页和骚扰电话应用中，提高接到诈骗电话的概率；运营商将识别出的诈骗来电直接转接给Apate，使电话量不再成为瓶颈；文字bot则在论坛、投资群和社交平台主动搜索可疑活动，以虚构身份接触骗子。每一轮对话又回流为训练数据，形成持续迭代的闭环。Apate表示，其同时使用前沿大模型与自研微调模型，并以agent对话记录及早期研究成果进行训练。
值得关注的是，Apate对外强调的业务重心已发生明显转移。2023年研究阶段，团队的目标是让bot不断学习拖长通话，当时平均通话约5分钟，目标延长至40分钟。到2026年，联合创始人兼首席商务官Brad Joffe的表述变为：Apate卖给客户的是从对话中得出的情报，以及客户能够据此采取的行动。客户还可向bot下达任务，令其专门套取特定银行账号或加密钱包地址。这一转向背后是一组关键数据：按官网数字计算，613小时分摊到15.9万通接起的电话上，平均每通仅十几秒；在转来的约30万通电话中，超过2.5分钟的实质通话仅占约5％。所谓“浪费骗子17年”是一个总量概念，更大的价值集中在那5％的长对话中。
运营商在Apate的模式中扮演关键角色。传统拦截存在两个局限：运营商仅能获取号码、时长等元数据，无法获知通话内容；骗子更换号码即可继续作案，拦截始终处于被动打地鼠状态。Apate提出的方案是将拦截下来的高风险电话转接给bot，使原本废弃的流量转化为信息源，bot套出的话术、冒充对象和收款渠道可反向优化运营商的拦截规则。Apate还在官网建议运营商将核实过的诈骗情报打包为数据产品，出售给银行、网络安全公司和政府部门。目前公开信息中尚无运营商实际开展此类数据销售的案例，但这勾勒出Apate设想的路径：运营商从反诈成本中心转变为情报批发商，Apate则充当背后的加工环节。
成本结构是运营商愿意试点的关键因素。Apate官网披露的一家澳大利亚一级运营商部署数据显示，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AI语音agent每分钟约0.07至0.15美元的报价估算，约3.7万分钟通话的月度AI成本仅为几千美元。而Apate为该部署测算的每月避免潜在损失超过170万澳元，数据口径来自澳大利亚经济加速器（AEA）。两者相差两个数量级以上。换言之，这门生意的核心成本不在于对话本身，而在于获取运营商转接权限。
在澳大利亚本土之外，Apate选择借助渠道拓展全球市场。今年9月，公司与电信分析服务商Mobileum达成合作，后者将以“Scam Intelligent Defense”的名义把该能力提供给其运营商客户，从而绕开逐一谈判全球运营商的路径。
情报生意的特点在于边际成本接近于零。一通冒充银行客服的诈骗电话，对运营商是改进拦截规则的样本，对银行是骗子留下的收款账户和钱骡网络线索，对被冒充机构则是一份冒充行为清单。TPG试点期间，Apate识别出2万多个被冒充的机构，涵盖银行、政府部门和电信公司。Apate产品页已开放定制化诈骗威胁情报简报的申请入口，承诺72小时内交付，并称仅一季度就发现1000多起冒充品牌的诈骗行为。公开资料尚未显示Apate是否已单独向被冒充品牌收费，但产品形态已为此预留接口。
从行业视角看，Apate的模式并非简单的诈骗拦截工具，而是将对手引入可控环境，使其每一次行动都转化为数据资产。这一思路的应用边界可能超出反诈领域本身。对于企业服务市场而言，Apate的案例展示了AI agent在安全运营中的商业化潜力，也提出了一个值得关注的问题：当情报的边际成本趋近于零，反诈能否从纯成本投入演变为可持续的数据生意。
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