星阙 · AI 观察
骗子打来电话，原本想让人掏钱，接电话的却是一个 AI。它愿意聊，听起来也有机会被骗，偏偏迟迟不肯把钱转出去。
澳大利亚公司 Apate 正在做这样的事。10 月 10 日，创始人 Dali Kaafar 向 WIRED 介绍，平台大约有 35 万个机器人。这个数字来自他的披露，指的是机器人数量，不能当成同时通话的数量。
看着骗子被消耗，确实解气。但 AI 接电话要花钱，通话、计算、维护，每一项都有成本。谁愿意长期承担这笔开销？
顺着大学公告和合作银行的说明查下去，Apate 的服务就清楚了。机器人在聊天时收集诈骗线索，银行和运营商拿到这些信息，可以继续核查、发出告警，或者拦截诈骗活动。
Punk概念插画 · 为可疑来电接入AI应答
本文看点
01
电话怎样接入
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线索怎样被使用
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采购如何看效果
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CALL INTAKE
### 先让骗子找上门
麦考瑞大学在 2024 年 8 月宣布，与衍生公司 Apate、澳大利亚联邦银行 CommBank 合作开展试点。Kaafar 当时兼任该校教授和 Apate 的 CEO。项目用多语言机器人拖住诈骗者，同时提取诈骗手法和被冒充机构等情报。
电话怎么接到机器人手里？
CommBank 的合作说明里提到，Apate 与运营商合作，维护一批专门让诈骗者发现、拨打或发送短信的电话号码。号码背后接着机器人，对方以为找到了潜在受害者，就会继续展开话术。
机器人有不同的年龄、性别、语气和文化背景设定。聊得像真人，对方才愿意多说几句，系统也就有更多机会获取信息。
做出这种服务，需要处理的事已经超出了聊天本身。电话号码从哪里来，哪些来电应该接入，取得的信息往哪里送，都要和运营商、银行一起安排。
02
SCAM INTELLIGENCE
### 银行要拿到能用的线索
Apate 官网列出的情报包括银行账户、加密钱包地址、电话号码、邮件地址和诈骗手法。合作方可以通过告警、分析和仪表盘使用这些信息。
拿到一个收款账户，银行就多了一条可以核查的线索。一种冒充手法反复出现，反诈团队也有机会据此调整识别规则。信息还要验证，能不能用，得由后续处理来回答。
CommBank 表示，Apate 收集的情报会近乎实时地进入银行反诈系统，并用于产生告警和拦截。完整处理方法没有公开。
Punk概念插画 · 对话取得的线索交给机构核查
银行能核查账户、识别交易，运营商能处理可疑通信。它们手里有采取行动的系统，新增的诈骗线索也有地方可用。Apate 能否持续获得订单，要看这些线索能帮客户解决多少实际问题。
03
SYSTEM INTEGRATION
### 接进客户的系统，服务才用得起来
今年 9 月 9 日，电信分析与网络解决方案公司 Mobileum 宣布与 Apate 合作，将后者的对话 Agent 与自己的 Active Intelligence Platform 集成，为通信服务商提供反诈能力。
按公告描述的方案，机器人取得的情报会进入 Mobileum 的安全和反诈产品。客户收到信息以后，可以在已有系统里继续处理威胁。AI 要进入企业日常工作，还得把这一段接好。
至于客户付了多少钱，公开材料没有给出足以核实的收费标准、合同金额或利润数据。
Apate 在 8 月 31 日宣布获得 815 万美元种子融资，由 Lobby Capital 领投。投资者已经出钱支持它继续发展，客户采购带来的收入还有多少，目前仍看不清。
04
EVALUATION
### 通话够久，还得看有没有用
耗掉骗子一小时，究竟避免了多少损失？对方能否同时处理其他对话，这通电话有没有带来新线索，合作方收到以后是否采取了行动，都会影响结果。
一家银行整体诈骗损失下降，也不能全部算到某一种 AI 工具头上。客户提醒、交易识别、账户核查和跨机构协作都在同时进行，需要把各项措施的贡献分清。
采购这类服务时，通话量和时长之外，还得问线索有多少经过验证，有多少是新发现，从发现到告警用了多久，误报又增加了多少人工工作。把这些结果与部署、通话、计算和复核成本放在一起，才方便评估值不值得继续用。
准备做类似服务的小团队，可以先约反诈负责人谈一次。请他拿一条已经处理过的诈骗线索，讲清从收到信息、核查到采取行动的过程，再问 AI 能补上哪一步、结果需要送进哪个系统。把这几步问明白，再决定要不要先做一个会接电话的机器人。
END
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