澳洲AI“假人”专接诈骗电话：35万个机器人如何反向套取骗子情报？

澳大利亚网络安全公司 Apate.ai 用对话式 AI 扮演不同身份的“潜在受害者”，与可疑来电和诈骗信息互动。它的目标不只是拖住骗子，还包括从对话中提取诈骗话术、网址和可疑账户线索，再把情报提供给合作机构。公司创办人称平台拥有约35万个AI角色；这一数字来自公司方面披露，目前未见独立审计数据。

一、AI为什么要和骗子聊天？

陌生来电越来越难让人安心，但对反诈系统来说，一通电话也可能是一条线索：对方冒充谁、使用什么话术、要求受害者采取什么行动，往往会在交谈中逐渐显露。

Apate 的创办人、麦考瑞大学网络安全教授达利·卡法尔（Dali Kaafar），曾在一次家庭野餐时接到疑似诈骗电话。他没有立即挂断，而是继续提问，与对方聊了44分钟。卡法尔后来把这段经历转化为一个问题：如果真人能拖住骗子，AI能不能以更低成本、更大规模地完成这件事？

麦考瑞大学介绍，相关研究通过对话式 AI 接收被电信网络转接的可疑电话，让机器人扮演可信的“潜在受害者”，一边延长对话，一边提取诈骗活动、话术和方法等威胁情报。

二、35万个“角色”不等于35万个同时通话的机器人

Apate 的 AI 角色被设计成不同年龄、性格、口音和语言背景。有的显得健谈，有的反应迟缓，也有的表现得热情、容易相信对方。这样的差异，是为了让对话更像真实交流，减少被骗子识破的机会。

近期报道援引卡法尔的说法称，Apate 的平台约有35万个AI机器人，并累计收集超过25万条诈骗情报。不过，这些数字属于公司方面披露的运营数据，现有公开资料没有给出独立审计结果；“35万个”也不应理解为有35万个机器人始终同时接听电话。

实际运行中，系统依赖电信合作方识别并转接可疑来电。CommBank称，Apate 与电信伙伴合作运营专门的诱饵号码；当骗子拨打或发送信息时，可能进入 AI 对话，而不是真人接听。银行称，相关情报会近实时进入其反诈系统，用于识别诈骗趋势、加强检测和协同处置。

三、真正的价值在于收集诈骗线索

延长通话时间只是这套系统容易被看到的一面。对银行、电信公司和反诈机构来说，对话里透露出的细节可能更有用，例如诈骗者冒充的机构、使用的诈骗脚本、钓鱼网址，以及涉及资金流转的账户信息。

其中一种常见风险是“钱骡账户”：诈骗资金可能先进入由他人身份开设或控制的账户，再经过多次转账，增加追查难度。如果反诈团队能及时识别可疑账户或诈骗基础设施，就可能更快采取调查、预警或拦截措施。

澳大利亚联邦银行 CommBank 已公开确认与 Apate 合作，并表示会将相关情报用于加强诈骗检测和行业协作。不过，银行没有公开具体拦截方法，也没有在该公告中公布可归因于 Apate 的诈骗损失下降数字。因此，现阶段更准确的说法是：这套系统已进入实际合作应用，能够提供情报支持；它对整体损失的具体影响仍需更多公开评估数据。

四、诈骗风险仍高，AI系统也有边界

澳大利亚国家反诈中心发布的2025年度报告显示，2025年多家机构收到的诈骗损失申报合计为21.8亿澳元，比2024年增加7.8%。这是跨 Scamwatch、ReportCyber、IDCARE、澳大利亚金融犯罪交易所及澳大利亚证券投资委员会等渠道汇总的数据，并不等同于全部实际损失。

AI“诱饵”也不是万能防线。它依赖电信网络将足够可信的可疑来电导入系统；如果误判，正常来电可能受到影响。研究人员也指出，攻击者可能反过来利用类似技术训练自己的系统。对于普通用户，澳大利亚国家反诈中心的建议仍然是：怀疑对方身份时及时挂断，通过官方渠道自行联系相关机构，不要在通话中提供密码、验证码或银行信息。

五、这类AI应用，核心是把低效的“脏活”规模化

Apate案例值得关注的地方，不只是AI能模仿真人说话，而是它把一件真人很难长期、大规模完成的工作——持续应对诈骗者并整理对话线索——交给了自动化系统。

麦考瑞大学对项目目标的描述也强调了这两层作用：让骗子花时间与机器人互动，同时近实时提取诈骗活动信息。至于这一思路能否推广到更多地区和行业，仍取决于数据质量、误判控制、合作机制和持续评估。

AI在这里更像一名不知疲倦的情报采集员：它无法单靠聊天解决诈骗问题，却可能帮助反诈团队更早看到诈骗方式如何变化，并为后续拦截提供线索。

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