骗子最害怕的不是警察，而是一个永远不上当、永远不挂电话、还特别能唠的人。
澳大利亚有一家公司叫Apate，ai，干了一件让电诈集团头疼的事：部署了35万个AI智能体，24小时不间断陪骗子聊天。这些AI伪装成老人、年轻人以及各种口音的普通市民，主动回复钓鱼短信、点击恶意链接，并且接听诈骗电话。
骗子认为自己钓到了大鱼，结果对面是一个永远不会掏钱的机器人。
第一部分这家公司的创始人Dali Kaafar是一名人工智能研究者。他创业的契机挺有意思：有一天接到诈骗电话，他没挂，反而陪着骗子聊了40多分钟。聊完他琢磨了一个问题——如果有成千上万个人像我这样浪费骗子时间，那骗子还能骗到几个人？
他算了一笔账，电诈属于一个重人工的行业，而人工智能只能做到大规模引流阶段，比如群发短信、自动拨打电话等。但是只要遇到了愿意聊天的意向客户，就必须让真人来接手后续的操作步骤。电诈行业的内部有十二大步骤之说，人工智能最高可以完成前两步半的任务，其他的都需要人来做。
这就是Apate，ai的杀手锏：反诈AI回答问题时看起来有点笨，但特别配合。它会说我不太懂你再说一遍这个怎么操作，正是骗子眼中完美的韭菜，骗子花大量时间培养这棵韭菜，最后发现它根本没有银行卡。
第二部分这套打法的核心是用AI的零成本换骗子的高人力成本。
传统反诈靠封堵，发现一个诈骗号码封一个，发现一张涉案银行卡冻一张，这叫阻击战，打的是边角料。骗子换个号码换张卡，继续干，但AI反诈不一样，它是佯攻调走主力——让骗子的精锐话务员把时间花在永远不会付款的机器人身上。
我觉得这里头有个很妙的不对称：反诈AI识别并标记诈骗手机号和银行卡很简单，因为骗子主动找上门来了；但骗子识别反诈AI很难，它看起来就是个普通的上当老头。双方的标记成本根本不在一个维度。
这家公司目前已经完成超过250万次对话，融资超1000万美元。它的商业模式也很清晰：澳大利亚是小政府制度，法律要求电信企业和银行有义务保证客户不被电诈，否则要按责任赔偿。电信和银行每年的赔偿金是亿美元级别的。
电信企业采购反诈服务后，可以共享最新的诈骗号码数据库，对可疑来电转接AI或者提醒用户，这样从法律上就免除了赔偿责任。银行采购服务后，可以拿到最新的涉案银行卡信息，客户往这些卡打款时自动触发风控拦截。
03
要我说，这套东西如果搬到国内，效果可能更猛。
中国可以用国家级力量建设反诈AI，把这些AI的号码混入普通民众的号码库里。骗子打过来，以为是普通人，结果遇到了永远不挂电话的话痨机器人，每一通这样的电话，都在套取最新的诈骗号码、银行卡号、加密钱包地址，这些信息同步给全国反诈系统，批量封堵。
细想一下这个逻辑：反诈AI数量越多，骗子的人力成本就越高。骗子打100个电话，70个是AI，只有30个是真人。他的转化率直接腰斩，当成本高于收益的时候，这个行业自然就萎缩了。
传统反诈是守，等骗子出招再拆招，AI反诈是攻，主动消耗骗子的核心资源——时间和人力。消灭一个骗子最有效的方式不是抓他，而是让他一天到晚陪机器人聊天，一分钱骗不到。
有朋友问我，骗子难道不会升级话术来识别AI吗？我不认同这个担忧，骗子的话术是针对人设计的，他们要的是让人相信、让人紧张、让人掏钱。但AI不会相信，不会紧张，也不会掏钱，它就是配合你演下去，演到你筋疲力尽。你能设计出一套话术让一个永远不付款的人付款吗？
Apate。ai还在做一件事：在对话过程中套取情报。骗子为了完成诈骗，会暴露自己的收款账户、加密钱包、钓鱼网站，这些信息实时同步给银行和电信运营商，用于封堵，骗子以为在钓鱼，其实自己才是那条鱼。
说到底这是一场成本战争。AI训练一次，边际成本几乎为零，可以无限复制，骗子培养一个话务员，要发工资、要管吃住、要承担被抓的风险，35万个AI智能体同时上线，相当于35万个永远不下班、永远不会被骗、还能反向收集情报的卧底。
你觉得骗子能扛多久？
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