Savi Security привлекла $7 млн, чтобы ловить AI мошенничество прямо во время звонка

Как история с похищением матери привела к стартапу?

Основатели Savi Security, братья Патрик и Райан Кофлин, пришли из крупного корпоративного технологического мира. Патрик работал в национальной киберзащите, затем в Splunk и Cisco. Райан занимался потребительскими продуктами в Apple и Spotify.

Толчком стала личная история. Примерно два года назад матери Патрика позвонили с номера её дочери. В трубке она услышала голос дочери: «Мама, они меня схватили». Затем раздался крик, и мужской голос потребовал 1 200 долларов, угрожая убийством «на парковке местного Walmart». Звонивший подделал номер телефона, клонировал голос и точно назвал магазин, который дочь посещала регулярно.

Мать не растерялась и перезвонила дочери. Та оказалась в безопасности. Всё «похищение» было сгенерировано нейросетями.

Патрик на тот момент занимал пост старшего вице-президента по продуктам безопасности в Cisco и хорошо понимал, что изменилось: уровень атак, прежде направленных на правительства и компании из списка Fortune 500, опустился до обычных людей. Причина проста: дешёвые и мощные большие языковые модели (LLM, программы, которые генерируют текст, речь и изображения) сделали AI мошенничество финансово выгодным даже при мелких суммах.

«Можно клонировать голос по трём секундам аудио из публичного поста в соцсети. У каждого из нас в интернете есть следы: мы комментируем футбольный матч ребёнка, снимаем видео и выкладываем на Facebook.» : Патрик Кофлин, сооснователь Savi Security

AI мошенничество в цифрах: масштаб уже измерим

По данным Федеральной торговой комиссии США (FTC), в 2025 году люди, сообщившие об онлайн-преступлениях, потеряли 3,5 млрд долларов на мошеннических схемах с подменой личности. Это втрое больше, чем в 2020 году.

При этом жертвами становятся не только пожилые люди. Исследование компании Malwarebytes за 2025 год показало, что поколение Z (молодые люди примерно 18-28 лет) получает текстовые мошеннические сообщения чаще других поколений и попадается на них примерно в 25% случаев.

Раньше подготовка подобной атаки на одного человека требовала глубокого исследования цели, технологий подмены голоса, времени. Сейчас затраты на такие схемы стали, по словам Кофлина, «ничтожными», а материал для исследования жертвы лежит в открытом доступе.

Как работает Savi: от бесплатного сайта до живого прослушивания звонков?

Перед запуском платного продукта братья проверили идею на бесплатном сайте Scamwise. Сервис анонимный, без регистрации: загружаешь подозрительное сообщение, фото или письмо и получаешь оценку, насколько вероятен обман.

• За четыре месяца Scamwise получил 100 000 загрузок подозрительных сообщений
• Каждую неделю число растёт на 10 000 и более
• Эти данные стали обучающей базой «из дикой природы» для модели обнаружения мошенничества

Технически Savi работает на базе модели Google Gemini, но построен через ИИ-шлюз (AI gateway), архитектуру, которая позволяет подключать другие модели по необходимости, например специализированные на распознавании голоса.

Главная функция платного приложения для iPhone и Android, мониторинг звонка в реальном времени. Если разговор кажется подозрительным, пользователь подключает ИИ-агента (автоматическую программу, действующую самостоятельно) как слушателя. Агент анализирует поведенческие маркеры мошенничества прямо во время вызова.

Подписка стоит 8 долларов в месяц или 63 доллара в год и покрывает всю семью без ограничения количества пользователей. Один аккаунт можно распространить на детей, супруга, родителей и любого, кому нужна защита.

Что это значит для вас?

Авторам Дзена и контент-мейкерам. Ваш голос в публичных видео и подкастах, готовый материал для клонирования. Три секунды аудио, по словам Кофлина, достаточно. Это аргумент задуматься, какие голосовые данные вы оставляете в открытом доступе. И это тема, которая реально волнует аудиторию: материалы про AI мошенничество стабильно собирают внимание.

Маркетологам. Рост мошенничества меняет доверие к любым цифровым коммуникациям. Если ваш бренд общается с клиентами по телефону или через мессенджеры, верификация станет частью клиентского пути, а не опцией.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Savi Security пока работает только на рынке США. Аналогичных потребительских приложений с мониторингом живых звонков в России на момент публикации нет. Существующие решения от операторов связи (определители номеров «Яндекса», Kaspersky Who Calls) фильтруют входящие вызовы, но не анализируют содержание разговора в реальном времени. Голосовые скам-звонки в России при этом массово распространены, а русскоязычных данных в соцсетях для клонирования голосов более чем достаточно. Ниша свободна.

Мошенники получили дешёвый ИИ раньше, чем обычные люди получили дешёвую защиту от него. Savi пытается закрыть этот разрыв. В России, где голосовой скам давно стал бытовой проблемой, аналогичный инструмент с анализом живого разговора пока не появился, и это не столько повод ждать, сколько аргумент следить за своим цифровым следом уже сейчас.