据媒体近日报道，Apate 在全球部署大量 AI 机器人角色，伪装成容易上当的诈骗受害者，每月可消耗诈骗分子数百万小时作案时间。
颇有意思的是，该公司一项月度绩效指标，是统计气急败坏的诈骗分子对着这些装傻、刻意周旋的 AI" 受害者 " 爆粗口的次数。
Apate 创始人 Dali Kaafar 于八月上旬接受采访时表示：" 我认为我们是全球唯一将诈骗分子的脏话使用次数纳入 KPI 的企业。"
Kaafar 表示：" 我们累计消耗诈骗分子超过 500 天的作案时间，大致相当于挽回约 1300 万美元的经济损失。"
据媒体报道，目前 Apate 合作方包含澳大利亚多数大型银行，以及英国、南非、东南亚多家银行。
Apate 并非唯一利用 AI 机器人钓取诈骗分子的企业，只是其业务规模处于行业前列。
英国电信运营商 O2 去年推出 "AI 老奶奶 " 宣传项目，AI 角色会和诈骗分子聊自家的 28 只猫，耗费对方大量时间，以此挫败诈骗企图。
由全球反诈联盟（GASA）与金融科技风险管理公司 Feedzai 于 2025 年底联合发布的报告显示，基于对全球 42 个主要市场 4.6 万名成年人的调查，全球受害者因网络诈骗造成的年度直接损失已达 4,420 亿美元。
数据还显示，全球约有 13% 的互联网用户表示他们每天都会遭遇至少一次诈骗企图。
GASA2026 年度全球完整报告尚未发布，但业内指出，多方行业信号表明，依托 AI 迭代，全球诈骗威胁整体持续走高。
仿真受害者
Apate 如今拥有 19.7 万套 AI 受害者人设，每个人设具备独特的言语习惯、口音，还会模拟普通人思考措辞时的各类语气声响。
这些虚拟角色部署于 Whats App、Telegram 等平台，充当诱捕诈骗分子的 " 蜜罐 "。
Kaafar 表示，这批 AI 模型，基于数百小时真实钓诈人员与诈骗分子的通话录音完成训练，能够灵活应对各类对话局面。
他指出：" 我们投入大量时间打磨它们，使其说话的听感和我们身边邻里别无二致。"
挖掘情报
除了消耗诈骗分子的时间与精力以外，这些 AI 的另一项任务，是为银行与电信运营商挖掘可落地的情报，助力打击分布于澳大利亚、亚洲、非洲、英国及欧洲地区的诈骗团伙。
在这种情况下，这些 AI 虚拟角色的任务变成了获取诈骗分子使用的钱包地址与作案手段情报，以此追踪资金流向。
Kaafar 表示：
"AI 虚拟角色在多轮对话过程中，能够批量获取成百上千个全新加密货币钱包地址。这些情报可以在实际财产损失发生前就收集完毕。"
" 这份数据价值极高，这些新账户、新钱包是需要重点关注的对象，诈骗窝点正是利用它们归集赃款。"
" 简单来说，就是要跑在诈骗手段更新的前面。在资金完成转账前掌握更多线索，反诈效果就越好。"
