35 萬 AI 假人大軍反擊騙徒 專門拖延通話 浪費詐騙集團 17 年人力 維持「差一步上當」惹騙徒「爆粗」成KPI
35萬AI假人軍團 偽裝受害者套取關鍵情報
Apate.ai 的名字源自希臘神話中的欺騙女神 Apate。創辦人 Dali Kaafar 教授因一次親自裝傻與騙徒通話 44 分鐘的經歷啟發，決定以 AI 規模化執行「浪費騙徒時間」的任務。 公司與電訊商合作，建立了龐大的專屬電話號碼庫及 WhatsApp 帳號，並為 35 萬個 AI 假人設定了五花八門的人設——涵蓋不同年齡、性別、口音及文化背景。當騙徒打通電話，AI 便會假扮成潛在受害者，不僅接聽電話，更主動深入詐騙集團的群組。在周旋過程中，AI 會巧妙地套取騙徒的銀行帳戶、加密貨幣錢包地址及作案電話，並即時交予合作的銀行及電訊商進行封鎖。
心理學拖延戰術：維持「差一步上當」狀態
為了讓騙徒「捨不得掛斷」，Apate 的 AI 核心演算法採取了精妙的心理戰策略。AI 會表現出適度的懷疑，但絕不完全拒絕；期間更會講冷笑話、故意掛斷並稱「晚點再打給你」，令騙徒產生「只要再努力少少就能成功詐騙」的假希望（Sunk Cost Fallacy，沉沒成本謬誤），因而越陷越深，無法果斷「止蝕」。 據統計，AI 與騙徒的單次對話最短長達 54 分鐘，部分甚至能拖延至 2 小時以上。目前這批 AI 假人已累計浪費了詐騙集團相當於 17 年的人力時間。
惹怒騙徒「爆粗」成KPI 銀行詐騙損失急降76%
有趣的是，由於 AI 假人裝傻充愣且極難「完結交易」，許多騙徒在發現時間被浪費後頓時惱羞成怒，對 AI 破口大罵。Apate 團隊將騙徒爆粗的錄音收集起來，放在向投資者籌款的簡報（Pitch Deck）中作為關鍵績效指標（KPI），團隊笑言「每一次聽到騙徒粗口都值得慶祝」，因為這代表成功剝奪了對方詐騙真實受害者的時間。 這項 AI 反詐技術成果顯著。與 Apate 合作的澳洲聯邦銀行（Commonwealth Bank of Australia）公開表示，自引進該 AI 反詐系統後，其客戶的詐騙相關損失大幅下降了 76%，證明以 AI 對抗 AI 詐騙在商業應用上具備極高價值。
| Apate.ai 反詐騙 AI 項目亮點 | 數據與具體運作 | |
| AI 假人規模與人設 | 擁有 35萬個 AI 聊天機械人；涵蓋不同年齡、口音與文化設定。 | 反向主動防禦： 改變過去被動攔截詐騙電話的模式，主動提供虛擬標的供騙徒攻擊，大幅消耗犯罪成本。 |
| 戰術成果與時間消耗 | 累計浪費騙徒 17年人力；單次通話長達 54分鐘至2小時。 | 沉沒成本心理戰： 利用人性「差一步就成功」的博弈心理，精準鎖定騙徒的執念，使其無法理性離場。 |
| 情報套取與實質成效 | 成功套取銀行戶口與加密貨幣錢包；合作銀行詐騙損失降76%。 | 源頭打擊生態圈： 情報直接對接金融及電訊機構，將詐騙集團的收款渠道精準封殺，形成實質打擊。 |
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