如果有人欠你一万块钱，两年没还，传统律所嫌案子太小不接，人工催收又覆盖不了成本，怎么办？ 

艾语智能（Aiyu Intelligent）的创始人兼 CEO 张天乐用 AI 解决的就是这个难题。 但他做的不是简单的 " 催收 "，而是一场关于信任的重建。

他身上有着最光鲜的标签：复旦计算机本硕、偏科学霸、技术精英。按理说，他应该站在 AI 的云端，去卷大模型、去讲宏大的科技叙事。 但他却做了一个极其 " 非连续性 " 的选择：一头扎进 "AI × 法律 " 的泥泞里，去处理一个看似 " 低端 " 且 " 并不性感 " 的领域——小额信贷的贷后管理。

这是一个传统律所嫌利薄不愿接、普通人避之不及的 " 脏活累活 "。但他却说：" 商业向善，AI 向善。做错误的事，还不如不做。"  

他如何用最前沿的 " 新 AI" 去解决最古老的 " 欠债还钱 " 难题？又是如何把冰冷的 " 催收 " 变成一场对借款人的 " 解套 " 与陪伴？

如果你也对 AI 应用感到迷茫，或者正在寻找穿越周期的力量，不妨听听这位 " 一身反骨 " 却 " 满身是光 " 的创业者的自白。

他将在 2026 年开启混沌学园 7 期的学习。

本期播客，李善友教授与张天乐深度拆解：当一个懂技术、看本质、更心存善意的理想主义者，决定用 AI 解决社会顽疾时，商业的各个环节是如何被重构的。

这不只是一场关于 AI 落地场景的实战复盘，更是一次关于 " 商业向善 " 的深度验证。 张天乐用亲身经历告诉我们：在 AI 时代，创业者的护城河不仅仅是技术壁垒，更是对他人的慈悲与关怀。

在黑暗中寻找光，在技术中安放善意。欢迎收听本期《善友探索流》，看看这位极具 " 张力 " 的创业者张天乐，如何在泥泞中，用技术修出一条本质之路。

效率革命：  小团队如何管理 4 万个案件？他用 "AI 律所 " 实现了批量立案与调解的工业化。

模式创新：  跳出 " 暴力催收 " 的死循环，用 AI 提供分期陪伴方案，帮助逾期者摘掉 " 老赖 " 标签，实现商业与善意的共赢。

技术实战：  "3 天 " 跑通反侵权技术，用多模态 AI 对抗黑产变形，重塑知识产权保护的边界。

李善友：你读书的经历是什么的呢？

张天乐：我初高中一直保送，算是偏科的学霸，理工科成绩好，尤其擅长数学和物理。高中时参加物理竞赛，保送去了复旦，选择了计算机专业。

我觉得学计算机是我人生中做出的特别正确的选择。小学时计算机还处于 386、286 阶段（第四代计算机），但我已经意识到这个行业迭代速度快，容易出头。像法律等行业，需要积累多年经验才能有所成就。而计算机行业，只要你学习能力强、够勤奋，就有机会暂露头角。

李善友：说说你的创业经历吧，你应该是毕业后创了三次业，创了挺长时间。哪几次比较重要呢？

张天乐：当时是 2012 年左右，赶上万众创新的热潮，我们在北京中关村的车库咖啡办公，那里大家都在讲项目。当时移动互联网很火，我们做了一个旅行和记账的 APP，但这个项目没做起来，因为中国旅行频率太低了。

后来我们又做了一个房屋抵押类助贷平台，叫融时代。当时银行放款慢，我们就先用信托计划放款，等银行的钱下来后再还信托的钱，做了一个过桥业务。但到了 2018 年，我们的业务空间被压缩。

在这次创业过程中，我们一直关注技术的波动。2015-2016 年，卷积神经网络开始发展，我们意识到这是一个数学和数据问题，而不是算法问题。因为算法本身变化不大，只是 GPU 加速让算法更高效。我们觉得这是一个应用层面的机会，所以把公司卖给了新浪。

2018 年卖掉公司后，我一度陷入抑郁，感觉很迷茫。后来我意识到，做错误的事还不如不做。我经历了很多起伏，才逐渐找到自己的方向。我不是一开始就明白很多道理的人，而是通过经历和观察才找到自己的道路。

李善友：你什么时候觉得可以重新开始做事情了呢？

张天乐：我觉得是在 2020 年到 2023 年期间，当时我们做了一家公司叫峻丰技术，主要是开发一个批量立案的工具。但我觉得这个生意本质上是在套利，利用法院资源进行一些操作，甚至涉及到债权转让，调整原告和被告的关系。这种模式让我觉得不舒服，所以 2022 年我把公司卖给了一家上市公司。

卖掉公司后，我休息了两个月。2023 年 2 月，GPT-3.5 发布，我开始接触并使用它。当时朋友圈里大家都在说 "All in AI"，我一开始很沮丧，因为我虽然是做 AI 的，但突然发现自己看不懂 Transformer 是什么。我是个专家，却在这个领域落伍了。

但后来我想通了，其实很多人都不懂，这是一个非常新的领域。人类一直以来都是通过视觉和触觉来理解世界，然后进行语言的抽象表达。语言是高度压缩的信息，大家普遍认为通过压缩的信息很难还原出智能。但 OpenAI 选择了完全不同的路径，从语言模型入手，这让我看到了巨大的机会。

在基本掌握了智能技术之后，我和团队讨论下一步的方向。当时大模型公司非常火爆，团队成员建议我们也可以自己做微调。但我认为我们应该看得更远一些。我用蒸汽机和内燃机来类比：内燃机的优化是一个缓慢的过程，从 4 缸到 6 缸再到 8 缸，几百年才有一个重要的变化。但应用层面却五花八门，各行各业都在使用蒸汽机。所以，应用市场一定是巨大的。我们决定主动放弃对模型的各种微调，等待技术自然成熟。

李善友：就是等待它变好。

张天乐：对。在应用方法上，我们寻找模型争议最大的场景。我们定义的场景是副文本，也就是文书相关的内容，比如法律文书。正好 OpenAI 也投资了 Harvey，一家美国的法律公司。我们就将方向定位在法律场景，这正好和我们的第二曲线战略相匹配。

李善友：所以你在选择方向时，有一个原则是第一曲线和第二曲线之间要有连续性。同时，你也看到了 OpenAI 在法律领域的应用，这两点让你确定了大方向，之后就再也没有改变。

张天乐：OpenAI 做的是法律领域，但和我们做的事情有很大不同。他们的产品是一个给律师用的工具，美国律师收入高，所以这个工具对他们来说很有价值。而且美国是判例制，他们需要找到几百个判决文件，找到和客户案例的相似性。但中国是法条制，法律文书虽然也是复杂文档，但交付的结果和方法完全不同。美国用那套东西做复杂案件，我们用这套东西做简单的批量案件。所以，在整个创业过程中，我们越往后走，就越少走弯路。

李善友：那在技术和市场两端，你是怎么选择的呢？

张天乐：技术和市场两端一定要同时成立。你可以选择一个小市场，甚至是一个细分领域，增长速度也可以不够快，但一定要有自己的定力。选择正确很重要，而不是非要选择一个大市场。比如，我也想做 SpaceX，觉得泡泡玛特一夜成名很好，但严格来说，有些事情你判断不了，或者用中国人的话说，命里没有的东西，就不要选。

市场可以小，可以细分，增长速度可以不够快，但你一定要有自己的定力。然后第一曲线和第二曲线要有相关性，再去一线解决问题，交付结果。这就是我们的做事方式。

关于 AI 这件事，我们内部有个简单的分类，就是真 AI、假 AI、老 AI 和新 AI。假 AI 其实就是基于规则的系统，我们通过设定规则来实现功能。但我觉得这不算真正的 AI，因为真正的 AI 应该能够自己发现规则。

真 AI 里又分老 AI 和新 AI。老 AI 是我们上一代技术，比如它可以分析 100 万个用户，判断哪些人能借钱，哪些不能，它能自己发现规律，不需要人为指定规则。但它的局限性在于缺乏泛化能力，只能解决特定问题，这就是老 AI。

而新 AI 就不同了，它不仅具备更强的泛化能力，还能解决更复杂、更广泛的问题。现在网上很多所谓的 AI，我觉得很多是在套用框架。在我看来，只有新 AI 才是有价值的，因为传统的技术已经很成熟了。所以，我们一定要用新 AI 来开拓市场，这是我们自己的优势。

另外，我觉得做事情要有一些错位思考。比如，我们为什么选择法律场景？当时大家都在做通用模型，OpenAI 投资了 Harvey。我当时就想，我可能成不了 OpenAI，但我可以成为 Harvey。Harvey 主要是做法律文书的识别和生成，但我们更进一步，我们发现律师的付费能力有限，但大家真正需要的是法律服务，而不是律师本身。所以，我们可以提供法律服务的结果，这就是我们的差异化。

李善友：你是这么起步的，他做法律文书，你做法律服务。

张天乐：对。而且我们还发现，AI 的能力是相辅相成的，比如编码和解码。大家现在都在关注文生图，但其实图生文的能力也在增强。我们做的事很简单，就是找到 AI 真正有效的应用场景，尤其是那些被忽视的点。比如，大家都在做文字生图、生成视频，但我认为图生文也很关键，让模型理解图像或视频内容，然后生成更有价值的结果。这就是我们的差异化。

所以，我们的逻辑是：找到没有人干过的事，最好是没有同行竞争的领域。我的很多朋友都是看到别人干的事自己也跟着干，但我们不一样。如果一个行业里已经有一家收入 1000 万的公司，我们就不干了。因为我们觉得，与其在竞争激烈的领域卷，不如找那些被别人放弃的难题来解决。大部分人都会在遇到难题时放弃，但我们却要试试。

我们的路径也很清晰：一是商业价值、社会价值和客户为中心，这是正确的方向；二是技术层面，我们只用新 AI 来解决别人解决不了的难题，直接交付结果。

我们的商业模式其实很简单，一句话就能说清楚：如果有人欠你一万块钱，你说让我两年还清，每个月还 500 块钱，那就行。我们工作特别简单，还会问你有没有别人欠你钱，或者有没有其他难事，我们可以提供法律援助。

李善友：我注意到 " 解决问题 " 这个词在你的思考中出现频率很高。为什么解决问题对你这么重要？

张天乐：我在内部经常说一句话：" 爱上客户的问题，不要爱上自己的解决方案。" 核心就是以客户为中心，解决他们真正的问题。

李善友：解决别人解决不了的问题，这句话太棒了。乍一听很普通，但其实非常了不起。

张天乐：我觉得创业就是这样，所有的真理都在朋友圈里，关键是你能不能真正理解并用好它。底层逻辑就是知道、相信和调整。首先让大家知道，但很多人都已经知道了；第二是能不能相信；第三是在过程中能不能有效调整。

很多时候，解决问题的方法并不复杂。就拿我们的业务来说，我亲自跑了几十个法院，和法官交流，了解立案系统和律师的工作流程。有人会把诉状写得非常复杂，说有很多需要注意的地方，但我发现，其实真正需要关注的点并没有那么多。所有可列举的东西，本质上都很简单。

所以，解决问题的过程和方法并不需要多么高深的智慧。但很多人在第一步就被拦住了，因为他们缺乏自信。一旦遇到困难，他们就退缩了。我们的团队恰恰相反，我们敢于直面问题，并且在遇到困难时能够坚定地走下去。

解决问题这件事，后续的所有方法都不如 " 相信自己能解决 " 来得重要。你必须先相信自己有能力去解决，然后勇敢地去尝试，遇到困难时不退缩，这才是最关键的。

李善友：很多时候，方法其实很简单。

张天乐：是的，关键在于让大家相信自己，相信自己能够做到，并且能够根据实际情况进行调整。

李善友：那种信念和心力才是最强大的。

张天乐：我觉得混沌理论最大的价值在于它能激发人们的热情，让人们在黑暗中找到希望。这种理论背后，其实有一套简单而清晰的方法论。我觉得这才是最适合创业的状态。

李善友：你花了多长时间才理解到新 AI 的这个层面呢？

张天乐：我们能够清晰地划分它们的界限，因为我们了解底层技术。我在公司里明确这些概念，是因为我希望我的团队能够理解，只有用新方法解决老问题，才是有效的。

李善友：用新方法解决老问题。

张天乐：是的。场景和技术是两个维度，它们必须同时成立。只有这样，才能找到真正的机会。

李善友：这两个维度是相乘的关系，缺一不可。

张天乐：对，场景和技术是相乘的关系，就像一个漏斗。我们不会简单地给每个项目打分，而是看每个环节是否都能通过漏斗的筛选。如果任何一个环节过不去，我们就不做。我们有几个硬性条件，比如是否使用新 AI、老 AI 等，这些都要通过筛选我们才会做。比如，如果市场是萎缩的，我们就不做。

李善友：那确定了新 AI 的方向后，你是怎么从需求侧找到具体的任务，比如批量处理这个点的呢？

张天乐：很简单，就是看哪些问题还没被服务好。以前这个市场是个空白，比如逾期的小额信贷，刚逾期的时候打电话可能还能收回款项，但逾期一年以上，传统律所都不接，因为金额太小，不值得。其实，只要找没人干的事就行。

传统律所都不干，因为金额太小，没有律所愿意接。所以，沿着这个思路找下来，大部分筛选出来的都是小额批量的业务，或者在各个行业里低毛利但数量巨大的业务。我们并不是奔着这些特征去找的，但结果往往是这样。

我们目前有两个场景，一个是信贷逾期的立案，另一个是机器人在法律保护和知识产权保护方面的应用。

李善友：那 1 万块钱的标的，没有律师愿意做，你们是怎么做的？

张天乐：是机器做的。机器整理材料、提交到法院并跟进，律师只需要开庭，事情就结束了。

李善友：那人在其中的角色是什么？

张天乐：在我们的系统中，人在规划任务时起到了辅助作用，但后来我发现人也不够用。以细分领域为例，细分领域和通用模型最大的区别在于行业的专业知识（know-how）。细分领域的知识需要具备三个特征：第一，模型不知道的，模型推理不出来的，第二，每天都能够积累经验，第三，这些经验能够帮助模型做得更好。

什么是行业 knowhow？比如某县法院的法官打电话告诉我们，不要在周一早上打电话，因为他们早上要开会。这是行业 know-how，因为模型不知道，也推理不出来。还有，法院要求立案材料的页眉页脚必须用楷体写中文页码，而不是阿拉伯数字。这些细节模型也不知道，需要我们在任务中实时积累和叠加。

我们最初人工定义了一些规则，但后来发现模型自己能够挖掘这些规则，并在下次执行任务时给人提示。现在，模型已经做得比人更好了。所以，我们现在的组织状态是，有些工作我们觉得很容易被模型替代，比如邮寄，但实际上很难。

李善友：我听说你好像一身反骨，这是怎么回事呢？

张天乐：我觉得自己更愿意去探讨一些更本质的问题。所以，我非常感谢您，我们今天取得的成绩，很大程度有混沌给我的帮助。我想分享几个对我们影响很大的课程。

第一个是卫哲老师的课，主题是效率。哲老师强调了效率，特别是人均效率的重要性。这让我们明白什么是最重要的指标，并围绕这个关键点展开工作，这对我们的业务发展非常关键。

第二个是叶国富讲名创优品的课，也让我感触颇深。叶国富的理念是，只要讨论产品和设计，就可以放下手中所有工作，从每一个细节开始，从包装到产品本身。这让我意识到我们之前做得还不够。直到现在，无论是邮件、短信、PPT，还是产品资料文案，只要是交付给客户的东西，我们都会亲自过手，确保质量。这对我们帮助很大。

还有一个是您讲的第一曲线和第二曲线的内容，我们思考了很久，包括关于增长的问题。2016 年，我们抓住了卷积神经网络技术进步带来的机会，做线上消费信贷放贷业务，后来把公司卖给了新浪，算是抓住了一轮技术红利。但到了 2020 年，业务面临困境。这让我们不得不重新思考方向，也就是第一曲线和第二曲线的问题。

我们内部对第二曲线做了细分，认为它需要满足几个条件：首先，必须是增量市场；其次，第一曲线和第二曲线要有相关性；最后，高管要下到一线。我觉得很多判断来源于听汇报，但公司大了之后，很多想法其实并不准确，只有在一线才能真正了解情况。

当我们从贷前转向贷后，面对的是客户的还款能力弱，逾期问题比较严重。传统的作业方式是电话催收，但这种方式不本质，存在劣币驱逐良币的问题，违规手段的催收效果往往比正常手段好，这是完全不可取的。我们觉得应该走到立案环节，但传统律所无法满足我们的需求，因为我们的客户借款金额较小，律师更愿意接大额案件。所以我们认为只有立案才能产生司法压力，从而有施压手段。本质上，立案只是手段，最终目的是让借款人还款。

我们和传统律师的思维不同，他们可能更注重判决、执行等环节，但我们认为只要让借款人相信我们的能力，给他们更长的分期还款计划，比如 12 期或 24 期，帮助他们度过难关，就足够了。所以我们沿着这个路径，通过立案产生司法压力，然后提供更长的分期，让借款人慢慢还款。现在我们每天的还款金额虽然不多，但能帮大家解决问题就行。

我觉得这种反骨其实源于我们对事情本质的思考，我们追求的比别人多一些，所以别人会觉得我们有反骨。

我们生活在一个新时代，每个时代都有自己的故事。过去的时代，供需关系不平衡，存在所谓的圈子和信息差。但今天这个时代，关键在于解决问题。

而且在甲乙方关系中，谁稀缺谁就是甲方，而不是谁收钱、谁付钱谁是甲方。在我们和客户的关系中，我们也很强势，因为我们有能力做到别人做不到的事。我们从来没调整过价格，因为我们知道自己在这个领域的独特价值。我觉得在很多环节中，都要想清楚自己真正要的东西是什么，学会放弃。只有把周围所有的干扰和杂念都放下，才能静下心来干自己的事。所以我觉得在整个过程中，还是要思考清楚自己最本质的需求是什么。

李善友：你为什么这次想来混沌，还专门跑到线下学习呢？

张天乐：首先，我们要学会感恩。我觉得混沌对我们帮助很大，没有混沌，就没有我们今天的发展。

其实，我特别想让你们做一个播客，叫 " 十年前学混沌的人今天怎么样了 "。因为在那个时候，创业和商业环境并不成熟，没有系统的创业指导。2011 年和 2012 年是万众创业的时代，大家都很草根，没有人系统地讲过公司该怎么管、怎么创造价值。混沌对我们来说就像一盏明灯，我非常感谢它。

所以，我的第一个想法是回报，我想尽我们所能去回报混沌。第二个想法是，我觉得我们在方法论上可以有一些互相的思考和交流。虽然我们在不同的行业，但解决问题的方法有很多共通之处。我喜欢用其他行业的方法来解决我们的问题，所以我觉得高质量的线下交流和分享对我们来说很有意义。

李善友：你独特的、本质的认知方式是什么？

张天乐：我觉得很多道理在做产品或公司的角度都可以归结为两条。首先是以用户为中心，这是非常本质的。你做的每一件事，到底有没有解决客户的问题？当遇到犹豫不决或难以解决的问题时，回归这个本质。第二，所有的商业价值都是社会价值的变现。

李善友：你刚才提到，你把社会价值放在第一位。

张天乐：是的。

李善友：你所说的社会价值具体是什么意思？

张天乐：稻盛和夫说过一句话：" 作为人，何为正确？" 社会价值的本质就是，当你反问自己时，用这句话来衡量。在夜深人静时，扪心自问，你今天做的事是不是好事。如果答案是肯定的，那就对了。

李善友：左晖说过，我们这代人的宿命就是解决基本品质、基本服务的问题。这有点像你说的用新技术解决老问题，提升基本服务的品质。我觉得你内心深处好像还有一个东西在——改变世界或者怎么样？

张天乐：我觉得首先我已经改变世界了。可能大家对 " 改变世界 " 的定义不同，包括左晖说的品质问题。我不认为我们提供的服务只是解决了基本问题，我们的效果确实好了很多，因为立案后回款率确实提高了，可能是原来的 10 倍、20 倍。在这个维度上，我觉得很多时候需要自己去理解本质。也许我们的 " 改变世界 " 不是针对所有人，但我们的服务对象数量也不少，我们处理过的案件可能有上百万件。对这些人来说，我们的帮助是巨大的，陪伴他们走过了人生中相对困难的阶段。

我跟团队也说过，我们的工作可能看起来没有那么高大上，但我们做的是值得骄傲和肯定的事情。所以，我觉得 " 勿以恶小而为之，勿以善小而不为 "，善小和善大本质上是一样的。只要踏踏实实地完成这件事，即使在别人看来没有那么风光，那又如何？我们追求的并不是风光，而是创造更多价值。

李善友：你的选择很清晰，比如你选择用新技术解决老问题。坦率地说，这句话听起来并不性感，但这就是增强式创新。颠覆式创新也很重要，但你选择了这个方向，这让我很尊重。

第二，我觉得你找到了不同的动力。你的动力很明确，就是科技向善，AI 向善。你把社会价值放在商业价值之前，通过创造社会价值来实现商业价值。

你解决的问题可能很苦、很脏、很累，但只要解决了社会的痛点，价值就很大。这种动力让你的向善有了力量。

我们今天的交流特别有意思，我从你身上学到很多东西。更重要的是，我看到了一个本分的人，知道自己在做什么。而且，这个本分的人身上有光。如果没有光，你是做不到这些事情的。我觉得这特别美好，谢谢你。

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