# 보이스피싱 시간 500일 뺏은 AI, 사기 정보를 은행에 판다

> 호주 스타트업 아파테(Apate)가 20만 개 가짜 피해자 AI로 보이스피싱범을 유인해 180억 원 피해를 막고 금융사에 위협 인텔리전스를 공급하는 사업 모델을 살펴봅니다.

- 출처 사이트: 머니피셜 (https://aifficial.net/money/posts/apate-ai-scam-baiting-bots-threat-intelligence/)
- 발행: 2026-09-21
- 카테고리: AI 사업 · 태그: 사기방지, 보이스피싱, 위협인텔리전스, B2B, 사이버보안

## 핵심 답변

호주 시드니의 사이버보안 스타트업 아파테(Apate.ai)는 19만 7천 개에 달하는 다양한 연령·성별·말투의 AI 가짜 피해자 페르소나를 통신망에 배치해 사기범의 전화를 가로채고 있습니다. 호주 통신사 TPG와의 6주 파일럿에서 60만 통의 스캠 전화를 대신 응대하며 범죄자의 통화 시간을 500일 이상 낭비시켰고 약 1,300만 달러(약 180억 원)의 피해를 사전 차단했습니다. 사기범과의 장기 통화에서 추출한 대포통장 계좌번호와 암호화폐 지갑 주소를 은행과 수사기관에 판매하는 B2B 인텔리전스 수익 모델을 구축했습니다.

## 한 장 요약(만화)

![머니피셜 마스코트가 보이스피싱 피해 문제, 20만 개 AI 가짜 피해자의 통화 유인, 범죄 계좌 정보 추출, 은행 B2B 판매를 4컷으로 설명합니다.](https://aifficial.net/images/posts/apate-ai-scam-baiting-bots-threat-intelligence/comic-v1.0.0.webp)

## 요약

- 아파테(Apate)는 20만 개에 육박하는 AI 가짜 피해자 봇으로 사기 전화를 끝까지 유인해 시간을 뺏습니다.
- 호주 TPG 통신사 파일럿 6주 동안 60만 건의 전화를 대신 받아 사기범 시간 500일 이상을 소모시켰습니다.
- 추정 1,300만 달러의 피해를 막았으며 통화 중 유출된 가상자산 지갑과 사기 계좌 데이터를 확보했습니다.
- 전화 차단에 그치지 않고 사기 조직의 금융 인프라 정보를 은행·통신사에 B2B로 판매해 815만 달러 투자를 유치했습니다.

## 핵심 사실

| 항목 | 값 |
|---|---|
| 운용 페르소나 | 197,000개 (호주 억양, 추임새, 망설임 등을 모사하는 고유 AI 음성 봇) |
| TPG 파일럿 성과 | 60만 통 응대 (6주간 500일 이상의 사기범 시간 낭비 및 1,300만 달러 피해 방지) |
| 누적 대화 건수 | 250만 건 이상 (사기 조직 대상 25만 개 이상의 금융 아티팩트(계좌·지갑) 수집) |
| 최근 투자 유치 | 815만 달러 (2026년 8월 시리즈 유치 및 미국 법인 재설립 발표) |


## 사기범 전화를 44분간 붙잡아 둔 교수의 장난

2021년 11월, 호주 시드니에서 가족들과 소풍을 즐기던 매쿼리 대학교의 달리 카파르(Dali Kaafar) 교수는 한 통의 사기 전화를 받았습니다. 카파르 교수는 전화를 끊는 대신 어리숙한 피해자 행세를 하며 사기범을 무려 44분 동안 붙잡아 두었습니다. 사기범의 시간을 뺏는 동안 다른 무고한 시민이 피해를 입지 않는다는 사실을 깨달은 카파르 교수는 이를 대규모 시스템으로 구현하기로 결심했습니다. 

그렇게 탄생한 스타트업이 아파테(Apate.ai)입니다. 초기 120개에 불과했던 AI 페르소나는 현재 197,000개로 늘어났습니다. 호주 고유의 슬랭을 구사하는 청년, 귀가 어두운 노인, 당황한 직장인 등 목소리 톤과 호흡, 헛기침 소리까지 정교하게 복제된 AI 봇들이 통신사 교환망 안에서 사기범의 전화를 기다립니다. 

## 6주 동안 500일의 범죄자 시간을 증발시키다

글로벌 이동통신 협회(GSMA)에 등록된 공식 케이스 스터디에 따르면, 호주 메이저 통신사 TPG 텔레콤과의 실전 테스트에서 아파테의 시스템은 6주 만에 60만 건에 달하는 고위험 스캠 전화를 자동으로 감지해 AI 봇 군단으로 우회시켰습니다. 

사기범들이 진짜 사람인 줄 알고 AI 봇과 실랑이를 벌인 시간의 총합은 500일을 훌쩍 넘겼습니다. 한 통화당 최장 54분 동안 사기범을 물고 늘어진 기록도 있습니다. 호주 국가사기방지센터(NASC) 방법론을 기준으로 산출한 잠재 피해 예방 금액은 1,300만 달러(약 180억 원)에 달했습니다. 

| 항목 | 수치 및 성과 | 출처 |
| --- | --- | --- |
| 운용 중인 가짜 피해자 AI 페르소나 | 19만 7,000개 | Apate 공식 발표 |
| TPG 통신사 파일럿 우회 차단량 | 60만 건 (6주간) | GSMA 케이스 스터디 |
| 낭비시킨 사기범들의 통화 시간 | 500일 이상 | NASC 평가 기준 |
| 사전 차단된 추정 피해 규모 | 약 1,300만 달러 (180억 원) | TPG 실증 데이터 |



## 통화를 길게 끌어 정보를 캐내는 B2B 사업

아파테의 진짜 핵심은 시간을 끄는 것에 머무르지 않습니다. AI 봇들은 사기범이 신뢰를 얻기 위해 내뱉는 계좌번호, 원격 제어 앱 설치 링크, 암호화폐 지갑 주소, 사칭 기관 스크립트를 실시간으로 녹취하고 파싱합니다. 이미 250만 회 이상의 자율 대화를 통해 25만 개 이상의 범죄 아티팩트를 확보했습니다. 

이 데이터는 사기 조직이 피해자의 돈을 인출하기 전에 은행 계좌를 동결하고 가상자산 거래소 지갑을 블랙리스트에 올리는 데 쓰입니다. 호주 코먼웰스 은행(CBA)을 비롯해 영국, 남아공, 동남아의 메이저 금융사들이 아파테의 위협 인텔리전스 피드를 구독하고 있습니다. 2026년 8월에는 815만 달러(약 110억 원)의 투자를 유치하며 미국으로 본사를 이전했습니다. 


단순히 방화벽을 세워 막는 수동적 방어를 넘어, 공격자의 시간과 자원을 고갈시키고 정보를 역으로 수집하는 '능동적 기만(Deception) 보안'이 AI를 만나 완벽히 산업화됐습니다. 전 세계 보이스피싱 연간 피해액이 1조 달러를 넘어서는 상황에서, 범죄자의 콜센터 생산성을 무너뜨리는 전략은 탁월합니다. 다만 사기 조직 역시 생성형 음성 AI를 도입해 상대방이 봇인지 검증하는 기술을 고도화할 것이므로, 공격자와 방어자 간의 'AI 속이기 창과 방패 싸움'은 더욱 치열해질 것으로 보입니다. 독자님께서는 금융사가 이러한 AI 첩보 서비스를 의무 도입해야 한다고 보시는지요? 



## 자주 묻는 질문

**Q. 사기 전화를 그냥 차단하지 않고 왜 통화를 길게 끕니까?**

단순 차단은 사기범이 다른 번호로 즉시 전화를 돌리게 만듭니다. 반면 통화 시간을 10분, 30분씩 뺏으면 사기 조직의 인건비와 콜센터 생산성이 무너지며, 통화 도중 입금 계좌나 신종 수법 같은 결정적 첩보를 확보할 수 있습니다.

**Q. 사기범이 AI 봇임을 눈치채지 못합니까?**

노인, 학생, 바쁜 직장인 등 실감 나는 음성과 기침 소리, 말더듬, 배경 소음까지 합성하여 평균 수십 분 동안 사기범을 속여 넘깁니다. 최장 54분간 통화가 이어진 사례도 있습니다.

**Q. 수익은 어디서 창출됩니까?**

사기범에게서 실시간 추출한 범죄 조직의 대포통장 계좌, 가상자산 지갑 주소, 피싱 도메인 정보를 은행과 통신사, 핀테크 보안 기업에 구독형 인텔리전스 피드로 판매합니다.

## 출처

1. [Apate 공식 블로그](https://www.apate.ai/post/apate-ai-raises-us-8-15m-taking-its-autonomous-fleet-of-ai-agents-to-a-global-fight-against-scammers-and-reincorporates-in-the-united-states) (official)
2. [GSMA 공식 케이스 스터디](https://www.gsma.com/solutions-and-impact/technologies/security/scams/gsma_study/apate-ai-powered-scam-detection-diversion-and-real-time-threat-intelligence) (data)
3. [AFR 보도](https://www.afr.com/companies/telecommunications/telco-uses-ai-chatbots-to-keep-scammers-hanging-on-the-line-20250717-p5mfre) (report)

_이 문서는 머니피셜 편집부가 작성했습니다. 인용 시 출처를 표기해 주세요._