AI炼金术播客1:29:28

艾语智能张天乐:赚钱的 AI 产品,原生的 AI 组织

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艾语智能张天乐:赚钱的 AI 产品,原生的 AI 组织

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TL;DR · AI 摘要

艾语智能通过AI重构催收流程,实现高回款率并打造原生AI组织。

核心要点

  • AI在催收中通过立案后分期还款提升回款率,而非电话催收
  • AI原生组织砍掉测试岗,让一线员工直接操作代码
  • 定期蒸馏Anthropic高管文章对齐技术架构,减少无效讨论

结构提纲

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  1. 介绍艾语智能通过AI重构催收流程的核心创新

  2. 通过立案后分期还款替代传统电话催收,提升回款率

  3. 砍掉测试岗,让一线员工直接操作数据库和代码

  4. 定期蒸馏Anthropic高管文章,减少无效讨论

  5. 数据清洗重构数据库,Know how沉淀为markdown

章节

  1. 开场:为什么要请张天乐——聊 100 个 AI 项目,只有一个商业上是成立的

    开场:为什么要请张天乐——聊 100 个 AI 项目,只有一个商业上是成立的

  2. 艾语智能是谁:用 AI 解决社会难题,两条业务线

    艾语智能是谁:用 AI 解决社会难题,两条业务线

  3. 为什么选催收这个「不高级」的场景:三个创业条件

    为什么选催收这个「不高级」的场景:三个创业条件

  4. AI 到底好在哪:处理量大幅提升 + 回款率更高 + 3000 个法院线上立案

    AI 到底好在哪:处理量大幅提升 + 回款率更高 + 3000 个法院线上立案

  5. 人类法则和 AI 法则:AI 给人下任务,小白员工代替专业律师

    人类法则和 AI 法则:AI 给人下任务,小白员工代替专业律师

  6. 最大反认知:坚决不做 AI 电话催收,终局是立案后长分期

    最大反认知:坚决不做 AI 电话催收,终局是立案后长分期

  7. 怎么搞定六七十家金融机构:不见客户,商业模式极致平滑

    怎么搞定六七十家金融机构:不见客户,商业模式极致平滑

  8. 第二曲线:视觉模型焦虑、锤子找钉子、投诉和立案一起做

    第二曲线:视觉模型焦虑、锤子找钉子、投诉和立案一起做

  9. 技术路线踩坑史:开 1000 万支票买模型、自己 SFT、最后全面放弃本地部署

    技术路线踩坑史:开 1000 万支票买模型、自己 SFT、最后全面放弃本地部署

  10. 全面对齐 Anthropic:做一个 skill 蒸馏他们的文章,减少无效讨论

    全面对齐 Anthropic:做一个 skill 蒸馏他们的文章,减少无效讨论

  11. AI native 组织三逻辑:人服务 AI、机器给人下任务、自优化

    AI native 组织三逻辑:人服务 AI、机器给人下任务、自优化

  12. 落地实录:数据清洗花了三四周,know how 全部沉淀成 markdown

    落地实录:数据清洗花了三四周,know how 全部沉淀成 markdown

转录

开场为什么要请张天乐——聊 100 个 AI 项目,只有一个商业上是成立的

艾语智能是谁用 AI 解决社会难题,两条业务线

为什么选催收这个「不高级」的场景三个创业条件

AI 到底好在哪处理量大幅提升 + 回款率更高 + 3000 个法院线上立案

人类法则和 AI 法则AI 给人下任务,小白员工代替专业律师

最大反认知坚决不做 AI 电话催收,终局是立案后长分期

怎么搞定六七十家金融机构不见客户,商业模式极致平滑

第二曲线视觉模型焦虑、锤子找钉子、投诉和立案一起做

技术路线踩坑史开 1000 万支票买模型、自己 SFT、最后全面放弃本地部署

全面对齐 Anthropic做一个 skill 蒸馏他们的文章,减少无效讨论

AI native 组织三逻辑人服务 AI、机器给人下任务、自优化

落地实录数据清洗花了三四周,know how 全部沉淀成 markdown

一线呼唤炮火大专生改系统、一天上线两三百次、砍掉测试岗

三个 loopAI 发现问题、AI 解决问题、AI 组织会议

未来一年显性变化有限,组织内生变化的价值被严重低估

给想转型企业的建议一把手下场、先做确定对的事、关注加速度

#AI应用#组织架构#催收技术#AI原生

节目笔记

艾语智能张天乐:赚钱的 AI 产品,原生的 AI 组织 - AI炼金术 | 小宇宙 - 听播客,上小宇宙

一家做「催收」的 AI 公司,但没有选择用 AI 打催收电话。

张天乐的艾语智能,每个月从中国 3000 个法院批量提起 1 到 2 万件小额信贷诉讼,回款率比传统律师更高——靠的不是施压,而是立案之后陪客户分期一年、两年、三年慢慢还。这期节目他把整套反认知摊开来讲: 为什么打电话是在无效流程上做效率优化,为什么 AI 的正确用法是给人下任务而不是替人打电话,为什么传统的人类系统对 AI 来说「不是不友好,是一个灾难」。

下半场更生猛:他的公司一天上线两三百次、砍掉了测试岗、没有人再看代码,研发从 20 人降到个位数,山西作业中心的大专生一线员工直接拿到数据库和代码权限自己改系统,连司机都在 vibe coding。 做了一个 skill,定期蒸馏 Anthropic 高管的文章来对齐公司架构——「他说干咱就干,他说不干咱就不干」。

嘉宾

张天乐,艾语智能创始人。

很难得的既非常 AI 原生本质思考,又务实赚钱理解市场的创业者。

本期亮点

→ 不打催收电话,是这家催收公司的第一个反认知 。团队第一天就有巨大争议:AI 电话催收无论商业模式还是团队能力都「自然到简直了」,但张天乐全部毙掉。他的逻辑是打电话施压力度很低,「我不还钱就不还钱了」,最终只会劣币驱逐良币;参考美国、日本、台湾,行业终局都是立案之后的长分期。早期没有大律所愿意合作,全国性律所的律师碰完 5000 块的官司都特别 nice 地劝他:「小张你别干这个事儿了……你好像做技术也挺好的。」

→ AI 发挥作用的方式是给人下任务,不是替人干活 。他们没有急于让 AI 打电话(方言、语气、跟法官沟通全是坑),而是让机器告诉小白员工:今天联系哪个法院、注意哪个法条、这个法院历史成功了多少笔、能不能线上开庭。结果是「用一个小白员工代替了一个专业律师」。张天乐总结:很多人用 AI 是在一个无效流程上做效率优化——打一个电话他不还,打十个电话他其实也不还。

→ 第二曲线是用锤子找钉子找出来的 。视觉模型爆发后他「特别焦虑」——一家 AI 公司居然没踩上浪头。反共识的判断是:大家都盯着视觉模型的生成,忽略了视频理解也同步变好了;AIGC 让盗版成本更低,盗版一定会变多。于是做了侵权打击业务:传统服务商只投诉下架(「你反正投我就下架,换个链接就行」),他们是行业里唯一投诉和立案一起做的,小案子也立,「只有付出代价,他才能终止这个行为」,直接给客户交付侵权率下降。

→ 全面对齐 Anthropic:他说干咱就干 。公司做了一个调用频率极高的 skill,定期抓取 Anthropic 高管和核心文章做蒸馏,用来定公司的技术架构,「到后来讨论也不讨论了……他说干咱就干,他说不干咱就不干,一定要让公司减少无效的讨论」。对齐之后模型调用量反而降低了:能写脚本就写脚本,能用 if else 就不上大模型——「agent 应该去解决不确定的问题,它不是复杂问题」,这句话他认为说得太有水平。

→ AI native 落地的第一步,是承认自己的系统是灾难 。跑了几年的系统冗余数据一堆、定义错误一堆、文档还不如没有,「传统的人类系统对于 AI 来说它不是不友好,它是一个灾难」。他干的第一件事和 Palantir 的本体论思路一样:花了三四周(远超他的预期)把数据库表全部重构,做到没有冗余字段;第二件事是把所有行业 know how 沉淀成 markdown 和 skill。检验标准是一个「脑中模拟」公式:看公司文档能不能把公司重构出来。

→ 一天上线两三百次,没有人看代码 。测试岗被裁掉——「实在是太拖累我们的速度了」,代码 AI 写、AI 检查。公司三十几人,研发从 20 人降到个位数且离职不补,逼着研发变成极致稀缺资源去搭好环境;山西作业中心的大专生一线员工拿到数据库和代码权限自己改系统,「他们现在特别兴奋」;负责人都是团队里 coding 贡献最多的人,传统中层已经不存在。他现在关注的指标不是提交量,而是「多少人贡献了代码」。

→ 彩蛋:命好是核心竞争力 。聊到创业方法论的最后,张天乐主动拆自己的台:三条件框架有很强的局限性,「我觉得就命好,遇到了」——疫情打通线上立案,「你说这事儿和我的努力有啥关系?完全没有关系」。任鑫接梗:我们现在讨论项目,都会讨论这个创始人命好不好。

【时间戳】

01:13 开场:为什么要请张天乐——聊 100 个 AI 项目,只有一个商业上是成立的

02:57 艾语智能是谁:用 AI 解决社会难题,两条业务线

07:27 为什么选催收这个「不高级」的场景:三个创业条件

10:49 AI 到底好在哪:处理量大幅提升 + 回款率更高 + 3000 个法院线上立案

14:40 人类法则和 AI 法则:AI 给人下任务,小白员工代替专业律师

19:12 最大反认知:坚决不做 AI 电话催收,终局是立案后长分期

23:02 怎么搞定六七十家金融机构:不见客户,商业模式极致平滑

25:13 第二曲线:视觉模型焦虑、锤子找钉子、投诉和立案一起做

36:31 技术路线踩坑史:开 1000 万支票买模型、自己 SFT、最后全面放弃本地部署

41:22 全面对齐 Anthropic:做一个 skill 蒸馏他们的文章,减少无效讨论

46:00 AI native 组织三逻辑:人服务 AI、机器给人下任务、自优化

47:48 落地实录:数据清洗花了三四周,know how 全部沉淀成 markdown

53:30 一线呼唤炮火:大专生改系统、一天上线两三百次、砍掉测试岗

56:46 三个 loop:AI 发现问题、AI 解决问题、AI 组织会议

01:09:47 未来一年:显性变化有限,组织内生变化的价值被严重低估

01:16:07 给想转型企业的建议:一把手下场、先做确定对的事、关注加速度

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「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。

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节目主理人:

徐文浩: 某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。

任鑫: 美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。

播客剪辑:

十六颗糖

BGM:

片头: Shortwire - Reconfig

片尾: Alex Siegel - Daydreaming Pilot