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中国人工智能催收或取代讨债公司
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2018-06-20
  在中国人工智能催收正逐渐取代讨债公司。P2P借款平台正在试验这种偿还债务的新技术。人工智能在网上寻找有关债务人的信息,包括其亲朋好友等联系人的信息,并开始打电话,发SMS要求还债。同时借助语义分析,机器人勾勒出对方的心理肖像,选择合适词语,迫使他还债。

刘英系中国人民大学重阳金融研究院研究员,本文刊于6月6日俄罗斯卫星网。


在中国人工智能催收正逐渐取代讨债公司。P2P借款平台正在试验这种偿还债务的新技术。人工智能在网上寻找有关债务人的信息,包括其亲朋好友等联系人的信息,并开始打电话,发SMS要求还债。同时借助语义分析,机器人勾勒出对方的心理肖像,选择合适词语,迫使他还债。


P2P借款平台大约在10年前出现在中国,该市场每年以三位数的速度增长。不仅是那些在银行借钱难的借款人需要该产品,还有那些寻找新的投资机遇的债权人也愿意通过P2P平台提供自己的资金以获得高利息。


在e租宝和Qbao这些大型P2P平台没有变成金融金字塔而出事之前,中国政府对该市场没有做出任何反应。然而新的调节措施主要是打击那些不诚实的平台。与此同时,中国政府暂时还没有调节债务偿还问题的法规。


据网贷理财行业门户网站"网贷之家"的资料,P2P借款平台的到期债务已经达到1.3万亿元人民币(2000亿美元)。因此市场中出现了对非常讨债手段的需求。其中一些,例如,要求提供裸照作为抵押,或者向债务人家中派"广场舞大妈"成天在震耳欲聋的音乐声中跳舞等等,已经引起中国执法部门的注意。


但正如人民大学重阳金融研究院研究员刘英在接受卫星通讯社采访时指出的那样,应用人工智能讨债暂时还属于合法。


刘英说:"我认为,这其中一定是有法律边界的。人工智能催收系统可以对债务人进行上中下游业务层面收款和催收,通过发电子邮件、发送短信和打电话等方式要求还款,但其信息收集应当合法,如果是通过整合政府公开发布的数据,建立自己的内部数据库,或者是利用互联网公司自身的经营优势整合企业自身积累的互联网数据,从中找到借款人的联系方式或资产则没有问题,但如果在数据的获取和使用中通过所谓外部“大数据供应商”购买用户个人信息或使用违法手段获取用户隐私则可能构成侵权甚至违法犯罪。此外,催收方法的合法性也值得注意,人工智能催收不能限制或影响到其他与债务无关的人,比如有些讨债公司通过从通讯录中查到其一众亲戚朋友的手机号码,向借款者好友甚至只是认识的人发恶毒短信,进行骚扰甚至辱骂,侵犯他人人格权、名誉权,轻则构成侵权,重则涉嫌违法。还有一些追债公司采取公开或者向特定亲朋和商业伙伴告知债务人的失信状况。这种做法虽不违法,但一旦发布信息与事实不符同样会构成侵权。因此通过人工智能进行催讨的限度和边界就需要严格的法律介入。科技的应用同样不能跨越法律的底线。金融科技的创新离不开配套的专业监管制度,需要有相关的立法作为保障。"


不过用人工智能催收目前还是抓住了一些中国人的痛点,例如,因欠债而在亲朋好友面前感到羞愧等。例如,上海资产处理服务提供商资易通就启动人工智能讨还债务。


媒体:中国力求在人工智能军事应用研究方面超越美国


机器本身在互联网上寻找债务人的联系人和个人资料,在社交网络上寻找他朋友的资料,并给所有人打电话,发短信。人工智能利用语义分析和大数据处理方法,绘出债务人的心里肖像,以选择最具说服力的讨债战略。机器请求亲朋好友对自己熟悉的债务人施加影响。


此战略效果佳。该系统已帮助近200个债权人讨回了债务,包括阿里巴巴和中国邮政储蓄银行。根据资易通的数据,人工智能的效率是传统讨债公司效率的两倍。仅在5月它就讨回了41%的赖债,而讨债公司的成功率仅为20%。


刘英指出,人工智能的成功还在于P2P和小额贷款,都是金融服务的技术类型。因此人工智能很容易植入其中。


刘英接着说:"首先,人工智能在催收领域的有效应用,其实正是科技金融创新提高金融效率的体现。之所以可以大范围的应用,且不需要大量实际人力操作,是因为科技的发展降低了金融成本,提高了边际效率和经济效益。尤其是边际成本方面,传统经济学中的边际成本较高,而金融科技的应用将边际成本几乎降低为零,固定成本也能够降低30%左右。互联网三大定律之一的梅特卡夫定律认为,网络的价值与联网的用户数的平方成正比。人工智能在催收领域的应用,的确提升了效率,降低了经济成本。其次,人工智能之所以能在催收领域得到应用且行之有效,是因为现金贷等互联网金融本身就是一种金融科技,互联网金融和科技信贷具有在线、可记录、可追溯、可链接等特征,使得它们能够与人工智能、区块链技术等技术很好地配合,通过大数据可以更准确的判断借款人的信用与还款能力,掌握借款人的资金流向与用途,发现隐藏的财产信息。"


在中国政府严打不良信贷的条件下,欠款数额因再融资方面的困难不可避免将增加。不仅像阿里巴巴和腾讯这样的大公司,而且就连那些传统的银行也都会努力发展金融行业技术。考虑到未来在严格信贷限制的条件下存在的数字银行系统,可以推测对机器讨债人的需求只能增加。(欢迎关注人大重阳新浪微博:@人大重阳 ,微信公众号:rdcy2013)



    关键词: 人工智能  刘英  人大重阳  中国智库    

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