SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Der australische Startup Apate.ai schickt KI-Agenten verdeckt in Betrugsmaschen, um Opfer zu simulieren und mit Scammern im Gespräch zu bleiben. Die Systeme reagieren auf Scam-Anrufe, manipulieren E-Mail- und Chat-Konversationen, klicken auf Phishing-Links und bewegen sich in Social-Media-Gruppen. Laut Anbieter führte das bisher dazu, dass Betrüger 17 Jahre ihrer Zeit in 2,5 Millionen Gesprächen an die Agenten verloren. Zielgruppe sind Banken, Telekommunikationsanbieter, staatliche Stellen und Versorger, die die so gewonnenen Hinweise in Anti-Fraud-Maßnahmen einbauen.
Apate.ai dreht das klassische „Scam-Bekämpfen“ deutlich früher in der Kette um: Statt verdächtige Muster erst zu blockieren, nachdem bereits Schaden entstanden ist, gehen die KI-Agenten gezielt auf die Betrüger zu und versuchen, deren Informationsvorsprung zu entkräften. Das Startup wurde 2024 gegründet und stützt sich auf Forschungsarbeit an der Macquarie University in Sydney. Dort entstand die Idee, mit Machine-Learning- und Natural-Language-Processing-Ansätzen den Inhalt echter Scam-Gespräche systematisch zu untersuchen, um Erkennung und Prävention zu verbessern.
Technisch beschreibt Apate.ai eine große „Agentenflotte“, die nicht nur auf typische Kundenanfragen reagiert, sondern aktiven Kontakt zu Betrügern aufnimmt. Die Agenten sollen Scam-Anrufe beantworten, auf dubiose Nachrichten und E-Mails reagieren, Phishing-Links im Sinne der Täuschung aufrufen und auch in Social-Media-Gruppen „auftauchen“, um länger im Spiel zu bleiben. Dabei variieren sie dem Anbieter zufolge ihre Identität, bis hin zu unterschiedlichen Altersprofilen, Geschlechtern, Akzenten und Sprachvarianten, damit die Betrüger die Interaktion nicht sofort abbrechen. Für viele Organisationen ist genau dieses „Engagement“ der kritische Punkt: Ein KI-Blocker beendet zwar häufig die Kommunikationsmöglichkeit, leert aber nicht automatisch den Informationspool der Betrüger.
Der Mehrwert entsteht laut Apate vor allem aus dem, was nach dem Gespräch „ausgelesen“ werden kann. Die Agenten versuchen nicht nur, Zeit zu verzögern, sondern sollen auch Informationen sammeln, die normalerweise erst nach einem erfolgreichen Betrug auftauchen. Dazu gehören etwa Bankkonto-Details, Krypto-Wallet-Adressen, Telefonnummern, bösartige Webseiten, die Marken, die die Betrüger imitieren, sowie weitere Stichworte zu den jeweiligen Betrugsmustern. Apate nennt als bisherige Bilanz, dass die Agenten 17 Jahre Zeit der Scammer in 2,5 Millionen Gesprächen gebunden hätten. Für Banken, Telekommunikationsunternehmen, Behörden und Versorger ist das ein anderer Informationskanal als klassische Betrugserkennung, die häufig erst Transaktions- oder Meldeereignisse auswertet.
Die Datenbasis speist sich nach Unternehmensangaben aus zwei Quellen: zum einen aus Gesprächen, die die Agenten mit Betrügern geführt haben, zum anderen aus der Forschungsarbeit, die Gründer Dali Kaafar und sein Team an der Macquarie University geleistet haben. Für die Agenten nennt Apate den Einsatz sowohl von „frontier“ Modelltypen als auch eigener feinabgestimmter Modelle. Für Anwender bedeutet das, dass der Nutzen nicht nur in der Erzeugung weiterer „Fake-Opfer“ liegt, sondern in der fortlaufenden Aktualisierung von Erkennungskonzepten und sprachlichen Mustern, die in echten Betrugsdialogen auftreten. Ergänzend erhalten Kunden laut Anbieter Zugang zu einem Insights-Portal, das Intelligence und Analytics zu Betrugsversuchen liefert – inklusive der Möglichkeit, Missionen zuzuweisen, etwa das gezielte Herbeiführen von Bankkonto- oder Krypto-Wallet-Informationen.
Gerade diese Missionierung zeigt, wie stark Apate das Thema von der reinen Scam-Interaktion in Richtung Betriebs- und Sicherheitsprozesse verlagert. Apate beschreibt, dass Text-Agenten in Foren, Investment-Gruppen und auf sozialen Plattformen nach potenzieller Betrugsaktivität suchen und dann mit einer erfundenen Identität in die Konversation einsteigen, um Details zu Tage zu fördern. Als Kunden nennt Apate unter anderem Commonwealth Bank of Australia und TPG Telecom sowie weitere Versorger, Telekommunikationsanbieter und Behörden. Die Wirksamkeit wird dabei nicht nur allgemein behauptet: Für TPG nennt das Unternehmen eine Abzweigung von knapp 590.000 Anrufen an die Agenten, für Commonwealth wird ein Rückgang öffentlich berichteter Scam-Verluste um 76% genannt. Zudem soll ein nicht näher benannter Bankkunde outbound-agierende Agenten genutzt haben, um 22 Scam-Kampagnen zu stören.
Markt- und Sicherheitskontext liefert, warum solche Ansätze gerade jetzt an Bedeutung gewinnen. Laut FBI gab es 2025 mehr als 22.000 Beschwerden über AI-bezogene Straftaten, die zu etwa 893 Millionen US-Dollar Verlusten führten; mehr als 632 Millionen US-Dollar davon entfallen auf Investment-Betrug, bei dem das FBI unter anderem KI-gestützte Gespräche sowie Deepfakes von Stimmen und Auftritten von Prominenten, Führungskräften und als vertrauenswürdig geltenden Personen beschreibt. In diese Lücke passt Apate als indirekter Gegenangriff: Während klassische Maßnahmen wie das Blockieren von Telefonnummern oft bei der Täterstrategie nachziehen müssen, bindet Apate die Betrüger in eine parallele Realität ein, in der sie wertvolle Zeit gegen die eigenen Ziele „spielen“.
Dass das Projekt ausgerechnet aus einem realen Scam-Call entstanden ist, macht den Mechanismus zusätzlich plausibel. Gründer-CEO Dali Kaafar beschreibt den Auslöser sinngemäß als Moment, in dem er einen unbekannten Anruf als Betrugsversuch erkannte und 44 Minuten mitgespielt hat – mit dem Effekt, dass der Betrüger in dieser Zeit keinen echten Kontakt zur Zielperson herstellte. Genau daraus leitete das Unternehmen eine Automatisierung ab, um nicht nur Zeit zu „verschieben“, sondern das Gesprächsmaterial für Analyse und Training nutzbar zu machen. Brad Joffe, Co-Founder und Chief Commercial Officer, stellt den Kernansatz dabei so dar, dass die meisten Branchen nachgelagert arbeiten, während Apate den Betrüger direkt anspricht, um Informationen vor dem Schaden zu gewinnen; zugleich betont er den operativen Charakter, dass die Agenten in vielen Kanälen täglich mit Scammern sprechen und die daraus entstehenden Ergebnisse in die Systeme der Kunden zurückfließen.
Für Unternehmen mit Anti-Fraud-Verantwortung ist entscheidend, wie sich so ein KI-gestütztes „Fraud-Engagement“ in bestehende Prozesse einfügt. Apate liefert dafür nach eigener Darstellung nicht nur Muster, sondern auch ein Werkzeug, das Missionen und Informationsziele steuern kann und damit den Charakter eines Security-Operations-Artefakts annimmt. Gleichzeitig bleibt die Frage, wie sich solche verdeckten Interaktionen regulatorisch und organisatorisch in Umgebungen mit strengen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen abbilden lassen; der Quelltext selbst geht auf diese Aspekte jedoch nicht detailliert ein. Praktisch dürfte der größte Nutzen dort liegen, wo man schnell wechselnde Social-Engineering-Varianten und neue Einfallstore früh erkennen muss und wo die Gegenmaßnahmen nicht allein aus rein technischen Blöcken bestehen sollen.
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