Согласно материалу TechCrunch, большинство компаний используют ИИ-агентов для ускорения работы и доставки продуктов, однако стартап Apate.ai применяет их для более необычной цели — отправляет их под прикрытием, чтобы их обманули. Основанный в 2024 году на базе исследований, проведенных в Университете Маккуори в Сиднее, австралийский стартап развёртывает тысячи ИИ-агентов, которые маскируются под невинных жертв. Эти агенты могут отвечать на мошеннические звонки, реагировать на подозрительные сообщения и электронные письма, переходить по фишинговым ссылкам и вступать в группы в социальных сетях, чтобы заманивать мошенников. Агенты притворяются людьми разных возрастов, полов и акцентов, говорят на различных языках, стараясь удержать мошенников на линии достаточно долго, чтобы узнать что-то полезное. Компания утверждает, что её флот агентов уже потратил 17 лет времени мошенников в ходе 2,5 миллиона разговоров. Более того, для клиентов Apate, среди которых банки, телекоммуникационные компании, государственные учреждения и коммунальные службы, агенты под прикрытием пытаются заставить мошенников раскрыть информацию о себе, которая обычно становится известной только после того, как жертва уже пострадала: банковские счета, криптовалютные кошельки, номера телефонов, вредоносные веб-сайты, бренды, которые они подделывают, и другие детали о проводимых ими мошенничествах. Apate, ставший одним из финалистов в этом году на Startup Battlefield 200 на TechCrunch Disrupt, затем передаёт эту информацию своим клиентам, которые используют её для улучшения своих мер и инициатив по борьбе с мошенничеством. Это любопытная эволюция мошеннического baiting, но не удивительная, учитывая, насколько сильно ИИ усилил мошенников и хакеров. В 2025 году ФБР получило более 22 000 жалоб на преступления, связанные с ИИ, что привело к потерям около 893 миллионов долларов. Более 632 миллионов долларов из этой суммы пришлись на инвестиционные мошенничества, в которых, по данным ФБР, мошенники используют ИИ для ведения разговоров и создания дипфейков голосов и внешности знаменитостей, руководителей и доверенных лиц. На протяжении долгого времени люди занимались хобби, специально затягивая мошенников — иногда с юмором, заставляя их читать целые книги вслух или даже делать нелепые татуировки. Теперь, с ростом возможностей ИИ, ситуация меняется. Интересно, что идея Apate возникла после настоящего мошеннического звонка. Несколько лет назад основатель и генеральный директор Apate Дали Кафар находился на семейном пикнике, когда ему позвонил неизвестный номер. Поняв, что это мошенник, он решил притвориться дурачком ради своих детей и смог продержать звонок 44 минуты. Все посмеялись, но Кафар заметил, что это были 44 минуты, которые мошенник не потратил на звонок реальной жертве. Это также было 44 минуты его потерянного времени, что заставило его задуматься: можно ли это автоматизировать и в процессе узнать что-то полезное? Эта идея в конечном итоге привела к исследовательской работе на его работе в Университете Маккуори, где Кафар и его коллеги использовали машинное обучение и обработку естественного языка для изучения содержания мошеннических звонков и разработки лучших способов обнаружения и предотвращения мошенничества. "Большинство компаний работают постфактум. Телекоммуникационные компании блокируют номера, но мошенники просто получают новые. Банки следят за транзакциями, но к тому времени мошенник уже связался с клиентом. Мы идём к мошеннику напрямую и получаем информацию до того, как кто-то пострадает", — сказал Бред Джаффе, соучредитель и коммерческий директор, в интервью TechCrunch. "Наши ИИ-агенты общаются с десятками тысяч мошенников каждый день через звонки, сообщения, электронную почту и интернет. То, что мы предлагаем нашим клиентам, — это то, что выходит из этих разговоров, и то, что они могут с этим делать." Джаффе отметил, что Apate использует как передовые модели, так и свои собственные доработанные модели для работы своих агентов и анализа. Компания обучает свои модели на разговорах, которые её агенты провели с мошенниками, а также на исследованиях, которые проводил Кафар в Университете Маккуори. В дополнение к доступу к флоту агентов Apate, клиенты получают доступ к порталу аналитики, который предлагает информацию и аналитику о мошенничествах, нацеленных на их конечных пользователей или сотрудников, бренды, продукты и многое другое. Клиенты могут даже назначать этим агентам конкретные миссии, такие как получение номера банковского счета или адреса криптовалютного кошелька. Их текстовые агенты могут искать на форумах, в инвестиционных группах и на социальных платформах потенциальную мошенническую активность, а затем вступать в разговоры с вымышленной личностью, чтобы выявить детали мошенников. Среди клиентов стартапа — Коммонвилльский банк Австралии, TPG Telecom, а также другие коммунальные службы, телекоммуникационные компании и государственные учреждения. Джаффе сообщил, что TPG перенаправил почти 590 000 звонков к агентам Apate, Коммонвилльский банк наблюдает за 76% снижением публично заявленных потерь от мошенничества, а один неназванный австралийский банк, с которым работает стартап, использовал своих выездных агентов для разрушения 22 мошеннических кампаний. Инвесторы также делают ставки на то, что можно заработать на обмане мошенников. Apate привлек 8,15 миллиона долларов в рамках начального финансирования в августе от Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures и Baobab Ventures. Джаффе сообщил, что 20-численный коллектив компании собрал чуть менее 10 миллионов долларов в общей сложности и планирует потратить последнюю сумму на развитие продукта и международную экспансию, включая открытие офиса в Лондоне и создание более крупного присутствия в США. "Apate назван в честь греческой богини обмана, что кажется уместным, учитывая, что делают наши агенты", — добавил Джаффе, отметив, что стартап даже включает в свои рекламные материалы моменты, когда мошенники ругаются на ботов. "Мы отслеживаем это как признак разочарования, и каждое ругательство отмечается нами в Apate. Мы, вероятно, одна из немногих компаний в мире, которые радуются, когда люди ругаются на наш продукт." Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.