Di tengah dorongan menekan biaya, perusahaan penagihan utang di Amerika Serikat semakin banyak memakai agen kecerdasan buatan untuk menghubungi debitur. Sistem ini bisa bekerja dalam jumlah besar dan lebih agresif, tetapi kasus di lapangan menunjukkan mesin tetap bisa salah sasaran ketika data yang dipakai tidak rapi.
Salah satu contoh datang dari Seattle, saat seorang warga bernama Ben menerima telepon dari agen suara buatan bernama Eve milik perusahaan penagihan ProCollect. Eve menagih utang sengketa senilai US$ 226 atau sekitar Rp 4 juta yang disebut berasal dari pemilik tempat tinggal Ben sebelumnya, padahal Ben mengatakan kewajiban itu sudah dilunasi.
Saat Ben mencoba menjelaskan bahwa tagihan tersebut sudah selesai, Eve justru terus meminta pembayaran lewat kartu atau transfer bank. Agen otomatis itu juga tidak mau menyambungkannya ke petugas manusia, sehingga percakapan berputar di pertanyaan yang sama tanpa ruang untuk klarifikasi.
Ben akhirnya menemukan cara tidak lazim agar sistem tersebut terhubung ke petugas manusia. Setelah itu, petugas memverifikasi bahwa utang tersebut memang sudah diselesaikan dan penagihan yang terjadi adalah kesalahan.
Kasus itu memperlihatkan sisi rawan dari penagihan berbasis AI, terutama saat kualitas data buruk. Data utang sering berpindah tangan dari kreditur asli ke pembeli utang lain dalam bentuk catatan yang tidak rapi, sehingga sistem otomatis lebih mudah keliru.
Pedro Fernández, pendiri perusahaan layanan panggilan berbasis AI Altur, menyebut industri penagihan utang termasuk salah satu sektor yang paling cepat mengadopsi teknologi ini. Perusahaannya kini menangani lebih dari 2,5 juta panggilan penagihan setiap bulan dengan agen AI.
Skala sebesar itu memang memberi efisiensi bagi perusahaan, tetapi juga membuka risiko baru. Jika catatan yang masuk berantakan, AI bisa menagih utang yang sebenarnya sudah lunas atau bahkan menghubungi pihak yang salah.
Di saat yang sama, kondisi ekonomi ikut memperbesar tekanan di sektor ini. Inflasi yang tinggi dan sulitnya mencari pekerjaan membuat pembayaran kredit lebih sering terlambat, sementara para pemberi pinjaman juga makin agresif mengejar haknya.
Meski sistem otomatis semakin dominan, penagih utang manusia masih punya keunggulan saat terjadi sengketa. Mereka bisa mendengarkan penjelasan, memahami konteks, lalu menyesuaikan pendekatan untuk mencari penyelesaian yang lebih masuk akal.
Berbeda dengan mesin yang bergantung pada pola dan data input, manusia lebih fleksibel ketika menghadapi ketidaksesuaian informasi. Karena itu, proses penagihan belum sepenuhnya bisa dilepas ke AI, terutama ketika data utang tidak akurat dan klarifikasi diperlukan.
Penggunaan AI dalam penagihan utang diperkirakan terus meluas seiring kemajuan teknologi. Namun, selama masalah kualitas data dan keadilan dalam proses penagihan belum tuntas, risiko salah sasaran tetap akan membayangi sistem yang sedang naik daun ini.
Source: www.cnbcindonesia.com-
-
-
-
