Agen kecerdasan buatan kini mulai mengambil alih penagihan utang dengan skala yang besar, dan langkah ini langsung menunjukkan sisi ganda dari efisiensi teknologi. Di satu sisi, perusahaan bisa menangani panggilan dalam jumlah sangat besar, tetapi di sisi lain, sistem yang bekerja dari data berantakan bisa salah sasaran dan tetap menekan orang yang sebenarnya tidak lagi punya kewajiban.
Perubahan ini berlangsung di tengah utang nasional Amerika Serikat yang berada di level tertinggi sepanjang sejarah. Kondisi inflasi yang tinggi dan sulitnya mencari pekerjaan ikut membuat pembayaran kredit makin sering terlambat, sementara para pemberi pinjaman juga semakin agresif menagih haknya.
AI makin sering menggantikan panggilan manusia
Laporan Futurism menggambarkan bagaimana agen AI mulai dipakai lebih luas dalam penagihan utang. Salah satu contohnya datang dari perusahaan penagihan ProCollect, yang memakai agen suara buatan bernama Eve untuk menghubungi debitur.
Eve menagih sengketa utang sebesar US$ 226 atau sekitar Rp 4 juta kepada pemilik tempat tinggal Ben sebelumnya. Masalahnya, Ben menyebut kewajiban itu sudah dilunasi, namun sistem tetap berulang kali meminta pembayaran lewat kartu atau transfer bank.
Saat Ben mencoba menjelaskan situasinya, Eve tidak mau menghubungkannya ke staf manusia. Percakapan pun berputar pada pertanyaan yang sama, tanpa memberi ruang untuk klarifikasi dari pihak yang ditagih.
Data yang tidak rapi membuat AI mudah salah alamat
Ben akhirnya berhasil membuat sistem itu terhubung ke petugas manusia lewat cara yang tidak lazim. Petugas tersebut kemudian memverifikasi bahwa utang itu memang sudah diselesaikan dan penagihan yang terjadi adalah kesalahan.
Kasus itu menyoroti masalah utama dalam penagihan berbasis AI, yaitu kualitas data. Pedro Fernández, pendiri perusahaan layanan panggilan berbasis AI Altur, menjelaskan bahwa data utang sering berpindah tangan dari kreditur asli ke pembeli utang lain dalam bentuk catatan yang tidak rapi.
Kondisi itu membuat sistem otomatis rentan menagih utang yang sudah lunas atau menghubungi pihak yang keliru. Dalam proses seperti ini, kecepatan mesin justru bisa menjadi masalah ketika data yang dipakai tidak akurat.
Efisiensi besar, tetapi risiko ikut membesar
Fernández menyebut industri penagihan utang termasuk salah satu sektor yang paling awal dan cepat mengadopsi teknologi ini. Perusahaannya kini mengelola lebih dari 2,5 juta panggilan penagihan setiap bulan menggunakan agen AI.
Skala tersebut memberi keuntungan besar bagi perusahaan karena proses bisa berlangsung lebih cepat dan dalam jumlah masif. Namun, semakin besar volume yang ditangani, semakin besar pula risiko kesalahan saat sistem bertemu data yang tidak tertata.
Di tengah dorongan untuk menekan biaya dan mempercepat penagihan, perusahaan tetap melihat sistem otomatis sebagai pilihan yang menarik. Agen AI dianggap mampu bekerja tanpa lelah dan menangani banyak panggilan sekaligus.
Manusia masih dibutuhkan saat sengketa muncul
Meski teknologi terus masuk ke proses penagihan, penagih utang manusia masih punya keunggulan penting. Mereka lebih fleksibel ketika menemukan ketidaksesuaian data dan bisa bernegosiasi saat muncul sengketa.
Berbeda dengan sistem otomatis yang bergantung pada pola dan input data, manusia dapat mendengarkan penjelasan lalu memahami konteks sebelum mengambil langkah lanjutan. Karena itu, peran manusia belum sepenuhnya tergeser meski sejumlah proses mulai dialihkan ke AI.
Penggunaan AI dalam penagihan utang diperkirakan terus berkembang seiring kemajuan teknologi. Namun, selama catatan utang masih berantakan dan sengketa masih sering terjadi, penggantian penuh terhadap penagih utang manusia belum bisa dianggap aman sepenuhnya.
Source: www.cnbcindonesia.com
