AI反诈成了新生意。

2026年10月20日，观察者网发布的一篇文章中，讲到了一家澳大利亚Apate.ai公司，而这家公司的业务很特殊。

他们把AI智能体放进了诈骗电话里，让这群“卧底”累计和骗子聊了250万次，耗掉对方约17年时间，还顺手抄走了25万条银行账户和加密钱包地址。

这恐怕是骗子第一次发现，电话那头一口一个“我老花镜找不着”的，可能是一段代码。

澳大利亚这家公司做的事，说穿了并不复杂，它把“接诈骗电话”这个动作从受害者手里拿走，交给机器批量执行。

真人接到诈骗电话，要么挂断，要么被骗，Apate的AI代理选第三种：假装上钩，拖着不放，边聊边记，骗子每多聊一分钟，就少一分钟去骗真人。

Apate公布的数据是，这些代理能模拟不同年龄、性别和口音，累计对话超过250万次，从骗子嘴里掏出超过25万条可行动情报，是什么概念？

相当于一个中等城市所有银行网点一天的流水线可疑记录，被机器从骗子嘴里一条一条抠出来。

这套模式真正的狠处，在“情报”两个字，传统反诈的思路是拦：运营商封号，银行冻卡，平台删链接，然后骗子换个号码、换张卡、换个域名，成本几乎为零。

Apate换了一个方向：不拦骗子，套骗子。

AI代理会诱导对方说出收款账户、钱包地址、钓鱼网站域名和冒充的品牌，再把情报同步给合作的银行和电信运营商，让它们在钱转走之前把路堵死。

澳大利亚电信运营商TPG已经将近59万次可疑电话转给了Apate的系统，澳大利亚联邦银行报告的诈骗损失下降了76%。

76%这个数字来自企业披露，还没有第三方独立审计，但它至少说明一件事：当防御方开始掌握骗子的“供应链信息”时，拦截效率会跳一个台阶。

要把这件事看透，得把诈骗当成一门生意来算账。

全球诈骗损失在2026年已经碰到1.03万亿美元的量级，国际刑警组织单独统计的金融欺诈损失在2025年是4420亿美元，AI增强的欺诈比传统方法多赚4.5倍。

骗子用生成式AI把单封钓鱼邮件的制作成本压到了4美分，点击率却是老套路的4.5倍。

一头是成本几乎归零，另一头是收益翻着倍往上走，这门生意的“投产比”在过去几年好得离谱。

Apate做的事，是在投产比的分子和分母上同时动手：让骗子每次通话的时间成本拉长，同时让情报流出，把后续变现的路径一条条掐断。

骗子的时间也是钱，骗子的账户信息也是资产，这两样东西同时被机器持续消耗和收割时，诈骗的边际利润就会往下掉。

监管的变化正在给这把火添柴，英国从2024年10月起强制银行报销授权推送支付诈骗的损失，每人最高8.5万英镑，第一年就把APP诈骗损失压低了约7300万英镑。

欧盟的PSD3把冒充诈骗的赔偿责任从消费者往银行和支付机构身上挪，银行如果拿不出足够的欺诈预防措施，就得自己掏钱赔。

澳大利亚自己的Scam Prevention Framework也在把诈骗预防从“声誉问题”变成银行和电信可强制执行的法律义务和罚款。

这几条政策指向同一个方向：谁有能力阻止诈骗，谁就为损失买单。

所以银行和电信运营商突然发现，不认真反诈，赔出去的是真金白银，Apate的客户名单里有澳大利亚联邦银行，有TPG，融资领投方是Lobby Capital，跟的就是这条监管驱动的采购逻辑。

不过澳大利亚本地数据也在提醒，光靠拦截不够。

2026年上半年，澳大利亚人向Scamwatch报告了超过9.1万起诈骗，报告损失1.566亿澳元，加上向执法机构ReportCyber的报告，总额达到5.541亿澳元。

在线接触类诈骗仍然是损失最高的渠道，背后是具体的场景：有人以为在跟PayPal客服通话，读了一个验证码，钱就没了；有人收到“女儿手机坏了”的短信，转出去2.6万澳元才想起来打电话核实。

AI代理替真人挡在前面的意义，不只是省下几笔钱，是把“接电话”这个风险动作从普通人身上剥离出去，交给不会恐慌、不会心软的机器去执行。

这套逻辑有一个不能跳过的环节：情报必须被用起来。

Apate把套到的银行账户和钱包地址喂给银行和电信的阻断系统，客户甚至可以给AI代理下指令，专门去套某一个特定账户的信息。

这就把“反诈”从一个事后追赃的动作，变成了一个事前拆解的动作。骗子在电话那头以为自己在钓鱼，实际上自己每报出一个账户，那条账户就进入了银行的拦截清单。

骗子的“生产资料”在对话过程中被实时抄走，这才是让诈骗投产比站不住的核心机制。

当然，这门生意不是没有代价，AI代理大规模接入通信网络，意味着它会在真人不知情的情况下介入通话和消息。

2026年已经有安全观察指出，反诈类AI通信业务对通话另一方的告知与同意路径不够清晰，个人信息处理的合法性基础存在空白。

另一面，AI人脸识别误判导致无辜者被关押的案例在2026年仍然出现，说明自动化判断一旦出错，纠错成本会落在普通人身上。

Apate的模式目前主要发生在“骗子与机器”之间，但如果同类技术扩展到普通通信场景，边界就需要被划清楚。

反诈的效率不能以牺牲通信隐私为代价，这条线守不住，再漂亮的拦截率也会反过来伤到系统本身。

还有一个容易被忽略的维度：诈骗产业的劳动力结构。

联合国和国际移民组织2026年的评估显示，东南亚诈骗园区里至少有30万人被人口贩运或胁迫从事诈骗劳动，湄公河流域的诈骗产业年产值可能超过438亿美元。

这意味着骗子那头不全是“首恶”，大量底层“员工”本身也是受害者，AI反诈把成本压上去，首当其冲被挤压的可能是这些最底层的操作员，而不是背后的组织者。

真正的组织者会用中间人和空壳公司隐藏自己，国际刑警组织的报告已经点明了这一点。

Apate的情报如果能沿着账户和钱包往上追，打到的才是资金链上的关键节点；如果只停留在封掉几个马仔账户的层面，诈骗集团换一批人、换一套账户，产线又能转起来。

回到那个最朴素的判断：诈骗是一门算账的生意。

骗子的账本上，收入是骗到的钱，成本是时间、人力、账户和通道，AI反诈军团做的事，是把成本那一栏往上推，把收入那一栏往下压。

当35万个不知疲倦的“完美受害者”同时在线，骗子的电话打出去，对面不是在恐慌中转账，就是在慢悠悠地找老花镜。

每一分钟被拖住的通话，都是一笔从骗子账上划走的支出。

这笔支出累积到一定程度，诈骗的产投比就会从“暴利”滑向“不划算”，到那时候，不需要哪一国的监管一声令下，骗子自己就会算明白：这门生意，做不下去了。

而中国，或许也需要这样的业务，进行进一步的扩大。

参考资料：

澳企用AI陪聊骗子 已耗其17年时间 ——观察者网