Apate sends AI agents undercover to get scammed so they can gather fraud intelligence

🖼️ 인포그래픽

🖼️ 4컷 인포그래픽

💡 한 줄 요약

Apate.ai는 피해자로 위장한 AI 에이전트로 사기범과 대화해 금융계좌·암호화폐 지갑 등 정보를 수집하고, 은행·통신사 등의 사기 예방에 활용하도록 제공하는 호주 스타트업이다.

📌 핵심 요약

• Apate.ai는 시드니 Macquarie University의 연구를 바탕으로 2024년 설립됐으며, 다양한 나이·성별·억양·언어를 구현하는 수천 개의 AI 에이전트를 전화·메시지·이메일·웹에 투입한다. 회사는 에이전트가 250만 건의 대화를 통해 사기범의 시간을 누적 17년만큼 소모시켰다고 밝혔다.
• 에이전트는 사기범의 은행계좌, 암호화폐 지갑, 전화번호, 악성 웹사이트, 사칭 브랜드 등을 파악한다. 은행·통신사·정부기관·공공서비스 사업자는 이 정보와 분석 포털을 이용하며, 에이전트에 특정 계좌번호나 지갑 주소 확보 임무를 부여할 수도 있다.
• 공동창업자 Brad Joffe에 따르면 Apate는 프런티어 모델과 자체 미세조정 모델을 함께 사용하며, 에이전트와 사기범의 대화 및 창업자 Dali Kaafar의 대학 연구를 모델 학습에 활용한다. FBI가 2025년 접수한 AI 관련 범죄 신고는 2만 2,000건 이상, 피해액은 약 8억 9,300만 달러였으며, 이 중 투자 사기 피해가 6억 3,200만 달러를 넘었다.
• Joffe는 고객사 TPG Telecom이 약 59만 건의 전화를 Apate 에이전트로 전환했고, Commonwealth Bank of Australia의 공개 보고 사기 피해액이 76% 감소했으며, 익명의 호주 은행은 발신형 에이전트로 사기 캠페인 22건을 방해했다고 밝혔다. 기사에는 이 성과에 대한 독립 검증이나 Apate의 기여도를 분리한 분석은 제시되지 않았다.
• 직원 20명 규모의 Apate는 8월 Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures, Baobab Ventures로부터 시드 투자 815만 달러를 유치했다. 누적 조달액은 1,000만 달러에 조금 못 미치며, 신규 자금을 제품 개발과 런던 사무소 개설, 미국 내 입지 확대 등 해외 확장에 사용할 계획이다.

🧩 주요 포인트

1. 사기범과 직접 대화해 계좌·지갑 정보를 확보 → 피해 발생 후 대응에 치우친 기존 방식보다 이른 단계에서 예방에 활용할 정보를 얻으려는 접근이다.
2. 프런티어 모델·자체 미세조정 모델과 실제 사기 대화의 결합 → 다양한 채널에서 잠입과 분석을 수행하지만, 고객사 성과 수치만으로 Apate의 독립적인 효과를 확정하기는 어렵다.
3. 시드 투자 815만 달러와 해외 확장 계획 → 호주 고객 기반을 바탕으로 제품 개발과 런던·미국 시장 진출을 추진하는 단계다.

🧠 상세 정리

1. 피해자로 위장하는 AI 에이전트

Apate.ai는 일반적인 업무 자동화와 달리, AI 에이전트를 피해자로 위장시켜 사기범에게 접근하게 하는 호주 스타트업이다. 시드니 Macquarie University의 연구를 바탕으로 2024년 설립됐으며, 수천 개의 에이전트가 사기 전화에 응답하고 수상한 메시지와 이메일에 답하거나 피싱 링크를 따라가고 소셜미디어 그룹에 참여한다. 에이전트는 다양한 나이·성별·억양과 여러 언어를 구사하는 인물을 연기하면서 유용한 정보를 얻을 때까지 사기범과 대화를 이어간다. 회사는 지금까지 250만 건의 대화로 사기범의 시간을 누적 17년만큼 소모시켰다고 주장한다. 핵심 수집 대상은 은행계좌, 암호화폐 지갑, 전화번호, 악성 웹사이트, 사칭 브랜드처럼 실제 피해가 발생한 뒤에야 드러나는 경우가 많은 정보다.

2. AI 사기의 확산과 사기범 유인의 자동화

Apate는 수집한 정보를 은행·통신사·정부기관·공공서비스 사업자에게 제공해 사기 방지 활동에 활용하도록 한다. 기사는 이 방식을 사기범과 일부러 대화를 길게 이어가며 시간을 낭비시키던 활동의 진화로 설명하고, AI가 사기범과 해커의 역량도 키웠다는 배경을 제시한다. FBI는 2025년 AI 관련 범죄 신고를 2만 2,000건 이상 접수했으며, 관련 피해액은 약 8억 9,300만 달러에 달했다. 그중 투자 사기 피해가 6억 3,200만 달러를 넘었고, FBI에 따르면 사기범들은 AI로 대화를 운영하거나 유명인·경영진·신뢰받는 인물의 목소리와 외모를 딥페이크로 구현한다. 과거 개인들이 취미로 하던 사기범 유인 활동을 AI로 자동화하고 정보 수집 서비스로 연결한 것이 Apate의 접근이다.

3. 44분의 사기 전화에서 출발한 구상

창업자이자 CEO인 Dali Kaafar는 수년 전 가족 소풍 중 모르는 번호로 걸려 온 전화를 받고 상대가 사기범임을 알아챘다. 그는 아이들을 즐겁게 해주려고 속는 척하면서 44분 동안 통화를 이어갔고, 그 시간만큼 사기범이 실제 피해자에게 전화를 걸지 못했다는 점에 주목했다. 동시에 자신의 시간도 소모됐다는 사실에서 이 과정을 자동화하면서 유용한 정보를 얻을 수 있을지 고민하게 됐다. 이후 Macquarie University에서 동료들과 머신러닝과 자연어 처리를 활용해 사기 전화의 내용을 파악하고 탐지·예방 방식을 개선하는 연구를 진행했다. 공동창업자이자 최고사업책임자인 Brad Joffe는 통신사의 번호 차단이나 은행의 거래 감시는 사기범이 이미 고객에게 접근한 뒤 이뤄지는 경우가 많다며, Apate는 피해가 생기기 전에 사기범에게 직접 접근해 정보를 얻는다고 설명했다.

4. 모델 구성과 고객별 정보 수집 임무

Joffe에 따르면 Apate의 에이전트와 분석 기능은 프런티어 모델과 자체 미세조정 모델을 함께 사용한다. 회사는 에이전트가 사기범과 나눈 대화와 Kaafar의 Macquarie University 연구를 모델 학습에 활용하며, 매일 여러 채널에서 수만 명의 사기범과 대화한다고 설명한다. 고객은 에이전트뿐 아니라 자사 최종 사용자·직원·브랜드·제품 등을 겨냥한 사기에 관한 정보와 분석을 제공하는 포털에도 접근할 수 있다. 특정 은행계좌 번호나 암호화폐 지갑 주소 확보처럼 구체적인 임무를 에이전트에 부여하는 것도 가능하다. 텍스트 에이전트는 포럼·투자 그룹·소셜 플랫폼에서 잠재적인 사기 활동을 찾은 뒤 가상의 신분으로 대화에 참여해 사기범의 정보를 드러내도록 유도한다.

5. 고객사 도입과 회사가 제시한 성과

Apate의 고객에는 Commonwealth Bank of Australia와 TPG Telecom을 비롯해 공공서비스 사업자, 통신사, 정부기관이 포함된다. Joffe는 TPG Telecom이 약 59만 건의 전화를 Apate 에이전트로 전환했다고 밝혔다. 또한 Commonwealth Bank of Australia의 공개 보고 사기 피해액이 76% 감소했으며, 이름을 공개하지 않은 호주 은행은 Apate의 발신형 에이전트를 이용해 사기 캠페인 22건을 방해했다고 설명했다. 이 수치들은 전화 전환 규모, 피해액 변화, 캠페인 방해 건수라는 서로 다른 측면의 도입 결과를 보여준다. 다만 기사에는 비교 기간이나 독립적인 검증 결과, 다른 요인과 구분한 Apate의 기여도 분석이 제시되지 않아, 회사 측이 소개한 성과라는 범위에서 해석해야 한다.

6. 투자 유치와 해외 확장 계획

Apate는 8월 Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures, Baobab Ventures로부터 시드 투자 815만 달러를 유치했다. Joffe에 따르면 직원은 20명이며 누적 투자 유치액은 1,000만 달러에 조금 못 미친다. 회사는 신규 자금을 제품 개발과 해외 확장에 투입하면서 런던 사무소를 열고 미국 내 입지를 확대할 계획이다. Apate는 올해 TechCrunch Disrupt의 Startup Battlefield 200 결선 진출 기업 중 하나로, 행사에서 벤처투자자 심사위원을 대상으로 발표할 예정이다. 회사명은 그리스 신화의 기만의 여신에서 따왔으며, Joffe는 사기범이 봇에게 욕설하는 것을 좌절의 신호로 추적하고 이를 제품의 성과를 보여주는 소재로 활용한다고 말했다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• Apate가 고객에게 제공하는 핵심 가치는 사기범의 시간을 소모시키는 데서 더 나아가, 예방 조치에 활용할 계좌·지갑·악성 사이트 정보를 얻는 데 있다.
• 고객이 에이전트에 특정 정보 확보 임무를 부여할 수 있다는 점은 사기 대화 자동화가 고객의 구체적인 조사 목적과 연결될 수 있음을 보여준다.
• 고객사 도입 규모와 피해 감소 수치는 사업 가능성을 보여주지만, 기사에 제시된 정보만으로 Apate의 효과나 다른 시장에서의 재현성을 확정할 수는 없다.

✅ 액션 아이템

• 은행계좌·암호화폐 지갑 정보를 피해 발생 전에 확보하는 Apate.ai의 접근을 사기 예방 활용 관점에서 검토.
• TPG Telecom의 약 59만 건 전화 전환과 Commonwealth Bank of Australia의 공개 보고 사기 피해액 76% 감소를 구분하고, Apate의 기여도에 관한 근거 범위를 확인.
• 시드 투자 815만 달러를 활용한 제품 개발, 런던 사무소 개설, 미국 내 입지 확대의 진행 상황을 확인.

❓ 열린 질문

• Commonwealth Bank of Australia의 공개 보고 사기 피해액 76% 감소에서 Apate의 기여도를 구분할 근거는 무엇인가?
• Apate의 프런티어 모델과 자체 미세조정 모델은 잠입 대화와 분석에서 각각 어떤 역할을 맡는가?
• 시드 투자 815만 달러는 제품 개발, 런던 사무소 개설, 미국 내 입지 확대에 어떻게 배분될 예정인가?