在中國人工智能催收正逐漸取代討債公司。P2P借款平臺正在試驗這種償還債務(wù)的新技術(shù)。人工智能在網(wǎng)上尋找有關(guān)債務(wù)人的信息，包括他的聯(lián)系人、它朋友和親人的聯(lián)系人，并開始打電話，發(fā)SMS要求還債。同時借助語義分析，機器人勾勒出對方的心理肖像，選擇合適詞語，迫使他還債。

P2P借款平臺大約在10年前出現(xiàn)在中國，該市場每年以三位數(shù)的速度增長。不僅是那些在銀行借錢難的借款人需要該產(chǎn)品，還有那些尋找新的投資機遇的債權(quán)人也愿意通過P2P平臺提供自己的資金以獲得高利息。

在e租寶和Qbao這些大型P2P平臺沒有變成金融金字塔而出事之前，中國政府對該市場沒有做出任何反應(yīng)。然而新的調(diào)節(jié)措施主要是打擊那些不誠實的平臺。與此同時，中國政府暫時還沒有調(diào)節(jié)債務(wù)償還問題的法規(guī)。

據(jù)網(wǎng)貸理財行業(yè)門戶網(wǎng)站“網(wǎng)貸之家”的資料，P2P借款平臺的到期債務(wù)已經(jīng)達到1.3萬億元人民幣（2000億美元）。因此市場中出現(xiàn)了對非常討債手段的需求。其中一些，例如，要求提供裸照作為抵押，或者向債務(wù)人家中派“廣場舞大媽”成天在震耳欲聾的音樂聲中跳舞等等，已經(jīng)引起中國執(zhí)法部門的注意。

但正如人民大學重陽金融研究院研究員劉英在接受衛(wèi)星通訊社采訪時指出的那樣，應(yīng)用人工智能討債暫時還屬于合法。

劉英說：“我認為，這其中一定是有法律邊界的。人工智能催收系統(tǒng)可以對債務(wù)人進行上中下游業(yè)務(wù)層面收款和催收，通過發(fā)電子郵件、發(fā)送短信和打電話等方式要求還款，但其信息收集應(yīng)當合法，如果是通過整合政府公開發(fā)布的數(shù)據(jù)，建立自己的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，或者是利用互聯(lián)網(wǎng)公司自身的經(jīng)營優(yōu)勢整合企業(yè)自身積累的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，從中找到借款人的聯(lián)系方式或資產(chǎn)則沒有問題，但如果在數(shù)據(jù)的獲取和使用中通過所謂外部“大數(shù)據(jù)供應(yīng)商”購買用戶個人信息或使用違法手段獲取用戶隱私則可能構(gòu)成侵權(quán)甚至違法犯罪。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響到其他與債務(wù)無關(guān)的人，比如有些討債公司通過從通訊錄中查到其一眾親戚朋友的手機號碼，向借款者好友甚至只是認識的人發(fā)惡毒短信，進行騷擾甚至辱罵，侵犯他人人格權(quán)、名譽權(quán)，輕則構(gòu)成侵權(quán)，重則涉嫌違法。還有一些追債公司采取公開或者向特定親朋和商業(yè)伙伴告知債務(wù)人的失信狀況。這種做法雖不違法，但一旦發(fā)布信息與事實不符同樣會構(gòu)成侵權(quán)。因此通過人工智能進行催討的限度和邊界就需要嚴格的法律介入?？萍嫉膽?yīng)用同樣不能跨越法律的底線。金融科技的創(chuàng)新離不開配套的專業(yè)監(jiān)管制度，需要有相關(guān)的立法作為保障?！?/p>

不過用人工智能催收目前還是抓住了一些中國人的痛點，例如，因欠債而在親朋好友面前感到羞愧等。例如，上海資產(chǎn)處理服務(wù)提供商資易通就啟動人工智能討還債務(wù)。

機器本身在互聯(lián)網(wǎng)上尋找債務(wù)人的聯(lián)系人和個人資料，在社交網(wǎng)絡(luò)上尋找他朋友的資料，并給所有人打電話，發(fā)短信。人工智能利用語義分析和大數(shù)據(jù)處理方法，繪出債務(wù)人的心里肖像，以選擇最具說服力的討債戰(zhàn)略。機器請求親朋好友對自己熟悉的債務(wù)人施加影響。

此戰(zhàn)略效果佳。該系統(tǒng)已幫助近200個債權(quán)人討回了債務(wù)，包括阿里巴巴和中國郵政儲蓄銀行。根據(jù)資易通的數(shù)據(jù)，人工智能的效率是傳統(tǒng)討債公司效率的兩倍。僅在5月它就討回了41%的賴債，而討債公司的成功率僅為20%。

劉英指出，人工智能的成功還在于P2P和小額貸款，都是金融服務(wù)的技術(shù)類型。因此人工智能很容易植入其中。

劉英接著說：“首先，人工智能在催收領(lǐng)域的有效應(yīng)用，其實正是科技金融創(chuàng)新提高金融效率的體現(xiàn)。之所以可以大范圍的應(yīng)用，且不需要大量實際人力操作，是因為科技的發(fā)展降低了金融成本，提高了邊際效率和經(jīng)濟效益。尤其是邊際成本方面，傳統(tǒng)經(jīng)濟學中的邊際成本較高，而金融科技的應(yīng)用將邊際成本幾乎降低為零，固定成本也能夠降低30%左右。互聯(lián)網(wǎng)三大定律之一的梅特卡夫定律認為，網(wǎng)絡(luò)的價值與聯(lián)網(wǎng)的用戶數(shù)的平方成正比。人工智能在催收領(lǐng)域的應(yīng)用，的確提升了效率，降低了經(jīng)濟成本。其次，人工智能之所以能在催收領(lǐng)域得到應(yīng)用且行之有效，是因為現(xiàn)金貸等互聯(lián)網(wǎng)金融本身就是一種金融科技，互聯(lián)網(wǎng)金融和科技信貸具有在線、可記錄、可追溯、可鏈接等特征，使得它們能夠與人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)等技術(shù)很好地配合，通過大數(shù)據(jù)可以更準確的判斷借款人的信用與還款能力，掌握借款人的資金流向與用途，發(fā)現(xiàn)隱藏的財產(chǎn)信息。”

在中國政府嚴打不良信貸的條件下，欠款數(shù)額因再融資方面的困難不可避免將增加。不僅像阿里巴巴和騰訊這樣的大公司，而且就連那些傳統(tǒng)的銀行也都會努力發(fā)展金融行業(yè)技術(shù)?？紤]到未來在嚴格信貸限制的條件下存在的數(shù)字銀行系統(tǒng)，可以推測對機器討債人的需求只能增加。