Apate.ai stuurt AI-agents undercover om opgelicht te worden

De meeste bedrijven zetten AI-agents in om sneller werk gedaan te krijgen. Apate.ai zet ze in om zich te laten beetnemen. De Australische startup laat duizenden agents zich voordoen als gewone mensen. Ze nemen oplichtersgesprekken aan, reageren op verdachte berichten en spelen het spelletje mee tot de fraudeur zichzelf verraadt.

Het bedrijf kwam voort uit onderzoek aan de Macquarie University in Sydney en werd in 2024 opgericht. Deze week is het een van de finalisten in de Startup Battlefield 200 op TechCrunch Disrupt. Die startupconferentie loopt tot en met donderdag 15 oktober in Moscone West in San Francisco, en daar pitcht Apate voor een jury van durfinvesteerders.

Zo werken de lokvogels

De agents van Apate zijn actief op allerlei kanalen. Ze beantwoorden telefoontjes, reageren op e-mails en sms'jes, klikken door op phishinglinks en sluiten zich aan bij groepen op sociale media waar oplichters slachtoffers zoeken. Elke agent speelt een eigen persona, met een eigen leeftijd, geslacht, accent en taal. Het doel is de oplichter lang genoeg aan de praat te houden om iets te weten te komen.

Volgens het bedrijf hebben de agents oplichters tot nu toe 17 jaar aan tijd gekost, verspreid over 2,5 miljoen gesprekken. Maar een crimineel een middag laten verspillen is maar een deel van het verhaal. Wat Apate verkoopt, is de informatie die uit die gesprekken komt: bankrekeninggegevens, adressen van cryptowallets, telefoonnummers, kwaadaardige websites, de merken die worden nagebootst en hoe een bepaalde oplichtingstruc in elkaar steekt. Normaal gesproken komen zulke details pas boven water als een echt slachtoffer al geld kwijt is.

Klanten - banken, telecomaanbieders, nutsbedrijven en overheidsinstanties - gebruiken de gegevens om hun eigen fraudebestrijding vorm te geven. Ze krijgen ook toegang tot een portaal met analyses van oplichting die gericht is op hun klanten, personeel, merken en producten. Ze kunnen agents specifieke opdrachten meegeven, zoals het achterhalen van een bepaald rekeningnummer of walletadres. Tekstgebaseerde agents kunnen fora, beleggingsgroepen en sociale platforms afzoeken naar vermoedelijke oplichting en vervolgens onder een verzonnen identiteit meepraten.

Medeoprichter en chief commercial officer Brad Joffe omschrijft de aanpak als eerder ingrijpen in de keten. "De meeste spelers in de sector werken achteraf. Telecombedrijven blokkeren nummers, maar oplichters nemen gewoon nieuwe. Banken houden transacties in de gaten, maar tegen die tijd heeft de oplichter de klant al bereikt", zei hij tegen TechCrunch. "Wij gaan rechtstreeks naar de oplichter en halen de informatie op voordat iemand schade lijdt."

Volgens Joffe draaien de agents op een mix van frontiermodellen en eigen, door Apate verfijnde modellen. De trainingsdata bestaan onder meer uit eerdere gesprekken van het bedrijf met oplichters en het oorspronkelijke onderzoek van Macquarie.

Een telefoontje van 44 minuten

Het idee begon met een echt oplichtersgesprek. Een paar jaar geleden zat oprichter en CEO Dali Kaafar op een familiepicknick toen hij werd gebeld door een onbekend nummer. Hij herkende een oplichter aan de lijn, hield zich van den domme om zijn kinderen te vermaken en hield de beller 44 minuten bezig.

Kaafar viel twee dingen op. Die 44 minuten waren tijd die de oplichter niet aan een echt slachtoffer besteedde. Maar het waren ook 44 minuten van zijn eigen tijd. Dat riep de vraag op of dit werk te automatiseren was, en of er onderweg iets nuttigs te leren viel. Aan Macquarie gingen hij en zijn collega's vervolgens machine learning en natuurlijke taalverwerking toepassen op de inhoud van oplichtersgesprekken, met als doel oplichting beter op te sporen en te voorkomen.

Oplichters voor de gek houden is op zich niets nieuws. Hobbyisten houden fraudeurs al jaren aan het lijntje en laten ze soms complete boeken voorlezen of zelfs absurde tatoeages zetten. Apate maakt van dat tijdverdrijf een dienst.

Eerste cijfers van klanten

Tot de klanten die de startup bij naam noemt, horen Commonwealth Bank of Australia en TPG Telecom. Volgens Joffe heeft TPG bijna 590.000 gesprekken naar de agents van Apate doorgeschakeld, en zag Commonwealth Bank de publiek gemelde schade door oplichting met 76% dalen. Een niet bij naam genoemde Australische bank heeft met de uitgaande agents van Apate 22 oplichtingscampagnes verstoord. Deze cijfers komen van het bedrijf zelf en zijn niet onafhankelijk geverifieerd.

Dit alles speelt zich af tegen een scherpe stijging van fraude met hulp van AI. De FBI ontving in 2025 meer dan 22.000 klachten over AI-gerelateerde misdrijven, goed voor zo'n 893 miljoen dollar aan schade. Ruim 632 miljoen dollar daarvan kwam uit beleggingsfraude, waarbij criminelen volgens de FBI AI gebruiken om gesprekken te voeren en de stemmen en gezichten van beroemdheden, bestuurders en andere vertrouwde figuren na te bootsen.

In augustus haalde Apate 8,15 miljoen dollar aan seedfinanciering op bij Lobby Capital, OIF Ventures, Investible, Concept Ventures en Baobab Ventures. Het bedrijf telt 20 medewerkers en heeft in totaal net geen 10 miljoen dollar opgehaald. Het nieuwe geld gaat naar productontwikkeling en internationale groei, waaronder een kantoor in Londen en een grotere aanwezigheid in de VS.

De naam komt van Apate, de Griekse godin van het bedrog. Volgens Joffe gebruikt het team zelfs gescheld als graadmeter: oplichters die beginnen te schelden, zijn een teken dat de bots hun werk doen. "We zijn waarschijnlijk een van de weinige bedrijven ter wereld die het vieren als mensen tegen ons product vloeken", zei hij.

Onze kijk

Apate is een duidelijk voorbeeld van dezelfde technologie die aan beide kanten van een strijd wordt ingezet. Fraudeurs gebruiken AI al om gesprekken op te schalen en stemmen te klonen, en recente zaken zoals de inbraak bij Koreaanse banken met hulp van AI laten zien hoe ver een enkele aanvaller nu kan komen met de juiste tools. Het antwoord van Apate is om ook de lokvogels op te schalen, net zoals andere startups AI-modellen voor verdedigers bouwen.

Het interessantste deel zijn de data, niet de verspilde uren. Als agents betrouwbaar rekeningnummers en walletadressen kunnen achterhalen voordat er geld wordt overgemaakt, krijgen banken en telecombedrijven een voorsprong die ze nu zelden hebben. Toch zijn de klantcijfers afkomstig van het bedrijf zelf, en een daling van gemelde schade kan meerdere oorzaken hebben.

Het is de moeite waard om te volgen of oplichters AI-persona's leren herkennen, wat hier een wapenwedloop tussen bots van zou kunnen maken. De uitbreiding naar het Verenigd Koninkrijk en de VS zal bovendien uitwijzen hoe goed het model werkt buiten Australie, waar de eerste partners zitten.