AI Penagihan Utang: Ben Uji Bot Eve, Benar Terverifikasi

Di Amerika Serikat, jumlah utang pribadi mencapai level tertinggi dalam sejarah. Kondisi ini menimbulkan lonjakan besar pada keterlambatan pembayaran dan kredit macet. AI kini menjadi senjata utama bagi para kreditur yang berusaha menagih utang.

Seorang pria asal Seattle, Ben, mengungkapkan pengalaman menghadapai bot penagihan yang tidak hanya mengirim pesan, tetapi juga melakukan panggilan telepon. Dalam percakapan tersebut, bot bernama Eve dari perusahaan ProCollect menanyakan, “Apakah Anda ingin menyelesaikannya hari ini menggunakan kartu atau transfer bank?”

Ben, yang sudah yakin utangnya lunas, memanfaatkan kesempatan untuk menguji batas kemampuan bot. Ia menanyakan hal-hal teknis, mengatakan, “Saya pikir ia akan langsung mengalihkan panggilan ke agen manusia ketika saya bertanya tentang struktur pelunasan atau hal lain yang lebih teknis.”

Bot tersebut tidak segera menyerahkan panggilan ke manusia. Sebaliknya, Ben memanipulasi percakapan dengan memutar peran: ia berpura‑pura menjadi pria kecil, sementara utangnya diibaratkan sebagai “wanita raksasa”. Setelah beberapa menit, panggilan akhirnya dialihkan ke agen manusia yang memverifikasi bahwa utang tersebut memang sudah lunas.

Kasus ini menyoroti bagaimana AI dalam penagihan utang sering kali beroperasi di atas jaringan data masif yang tidak selalu akurat. Meskipun demikian, efisiensi yang ditawarkan AI membuatnya semakin banyak diadopsi. Salah satu contoh adalah Altur, sebuah startup call center AI yang didirikan oleh Pedro Fernández. Altur mengklaim melakukan lebih dari 2,5 juta panggilan penagihan utang setiap bulannya menggunakan agen AI.

Penggunaan AI dalam industri ini menimbulkan pertanyaan tentang akurasi data dan etika penagihan. Ketika bot melakukan kesalahan, seperti menghubungi orang yang sudah melunasi utang, konsekuensinya bisa menimbulkan stres dan kebingungan bagi konsumen.

Secara keseluruhan, AI telah menggantikan banyak tugas manusia dalam penagihan utang. Namun, contoh kasus Ben menunjukkan bahwa sistem ini masih rentan terhadap kesalahan data, sehingga perlunya mekanisme verifikasi tambahan tetap penting.