翻译
坐到业务旁边看一单怎么走，把“很忙”拆成能动手改的具体环节。
map(business) → workflow[]System architecture
从一个网站，到一个懂你业务的 AI
三层能力可分开上，也能连成一条线。所有数据进出 AI 主脑之前，都要经过安全网关。点一个模块看看它做什么。
The real gap
三五个人的外贸团队没有 IT 部门。资料散在微信、邮箱和 Excel 里，经验在老板脑子里。缺的不是 AI 工具，是有人把它安全地接进你的生意。
- 工作方式
- 答案来源
- 团队口径
- 数据去向
- 效果衡量
Five jobs
技术人员真正要做的五件事
整理
把产品表、报价规则、历史邮件变成 AI 读得懂的资料，并标好密级。
classify(docs) → knowledge连接
接到网站、邮箱和 CRM。AI 出现在业务员本来就用的工具里。
connect(mail, crm, site)设防
脱敏、分权限、设人工闸门、留审计日志，先把边界划好再上线。
guard(pii, acl, human, audit)交接
留下手册和模板，教会团队自己改。技术人员走了，系统还能转。
handover(docs, owner=you)Live pipeline · runs in your browser
别看演示视频，
现在就跑一封询盘
下面这段代码正在你的浏览器里运行：脱敏、提取、检索、起草、人审、留痕。可以改询盘内容，结果会跟着变。
inquiry.txt
⌘ + Enter
idle
人工闸门：等待草稿
0流程发出的网络请求
0处理前遮蔽的敏感字段
0被权限拦截的内部文档
演示使用规则引擎、BM25 检索和 SHA-256，均在本地运行，不调用大模型。正式项目按方案接入模型。样例中的人名、公司和数据均为虚构。
Data security · by design
客户名单是外贸公司的命。
上 AI，先上锁。
小团队没有安全部门，所以安全不能靠人记得，要写进流程：敏感信息到不了模型，权限外的资料查不出来，没人确认的内容发不出去。
① 原始询盘Hans Keller
h.keller@…
Keller Technik GmbH
② 脱敏网关[PERSON_1]
[EMAIL_1]
[COMPANY_1]
[EMAIL_1]
[COMPANY_1]
③ 模型处理
只看到占位符和产品需求，看不到客户是谁
④ 本地回填映射表留在你这边
真实信息在此还原
⑤ 人工确认
确认后才能对外发送，全程写入审计日志
◀ 你的数据边界映射表不离开 ▶
L1
数据分级
客户、报价、底价分级标记，密级最高的数据不进入模型上下文。
L2
脱敏网关
姓名、公司、邮箱、电话先换成占位符，映射表只留在你的环境。
L3
权限隔离
按角色划分可见范围。AI 检索同样受权限过滤，不会绕过去。
L4
人工闸门
报价和对外邮件必须由人确认，系统不设“自动发送”的后门。
L5
审计留痕
谁、何时、看了什么、发了什么都有记录，日志采用哈希链防改动。
L6
你来掌控
账号在你名下，数据可导出、可删除。合作结束，权限全部收回。
同一条客户记录，
不同角色看到的不一样
切换角色试试。AI 模型也只是一个受限角色，它的权限比新人还少。
customer/C-0417.record
按数据敏感度，选部署方式
合规提前做。海外客户的个人信息按 GDPR 等当地要求处理，境内按《个人信息保护法》处理，涉及跨境传输时在方案阶段评估。选用不以客户数据训练模型的服务配置。
以上为安全设计原则，非第三方认证。具体措施写入项目方案。Application area
六个适合起步的业务场景
选场景看三件事：天天发生、错了能挽回、效果能看见。
git log --since="4 weeks"
先跑通一条流程，
再谈全面上 AI
W1 · chore: audit
看业务，选场景
跟一遍真实询盘，盘点工具和资料，做数据分级，选定第一个场景。
→ 流程图、数据清单
W2 · feat: knowledge
理资料，搭底座
整理产品、价格规则和高频问答，标好权限，先覆盖最常见的问题。
→ 第一版知识库
W3 · feat: pipeline + guard
接流程，定规矩
接入邮箱、网站或 CRM，配好脱敏、权限和人工确认点，用历史询盘试跑。
→ 可试用的工作流
W4 · deploy: production
上真单，做交接
业务员用真实询盘跑起来，边用边调。培训团队，留下手册，账号全部移交。
→ 上线流程、操作手册
Where to start
一分钟，找到你的第一步
About us
我们是做技术的，
但从业务问题开始
郑州世世看科技有限公司，专注帮外贸小微企业更快融入 AI 时代。我们把网站、获客、客户跟进和企业知识连起来，从真实问题出发，为小团队一步步验证方案。
- 定制 WordPress 网站web
- 多语种站点管理i18n
- 外贸 CRM 开发crm
- 行业知识库建设rag
- AI 辅助建站ai
0个场景
一次只做一件事，先跑通
0周
第一条流程进入真实业务
0%
对外发送的内容由人确认
0锁定
资料、账号和数据都归你
以上是我们的工作原则，不是业绩数据。
不承诺询盘数量
能保证的是流程跑通、效果可量化，不是虚高的增长数字。
不让 AI 自己报价
价格和对外承诺由人决定，底价不进入模型。
不替你换掉业务员
AI 处理重复工作，判断和客户关系留给人。
不留你的数据
合作结束后移交账号与资料，并按约定清除我们接触过的副本。
News & thinking
思考与洞察
数据安全把客户名单粘贴进聊天框之前，先想三个问题+
这段内容会被谁存下来？会不会用于训练？这个账号是员工个人的，还是公司的？多数风险不是黑客造成的，而是员工为了省事，用私人账号处理客户资料。
禁用工具挡不住这种事。更有效的办法是提供一条公司自己的通道：好用、脱敏、有记录。
品牌与网站现在的外贸网站，要写给两种读者看+
一种是采购，另一种是替采购搜索和比较供应商的 AI 助手。后者只认清楚的文字：型号、材质、公差、认证、起订量。
把这些写成结构化的产品页，同时也是在给知识库打底。
海外营销AI 写的开发信为什么没人回+
收件人一眼能看出这封信可以发给任何人。有用的内容来自具体信息：对方的产品线、你解决过的同类问题、一个真实的工艺细节。
小团队更适合少发、发准。让 AI 先研究客户再起草，比群发一千封有效。
客户管理第一个 AI 项目，别从“智能客服”开始+
自动回复看起来最省人，风险也最高：一句答错的交期，可能赔掉一单。
更稳的起点是让 AI 给业务员写草稿。错了有人拦着，改过的内容还能回流成好素材。
AI 与知识知识库不用求全，先整理 50 个问题+
客户问来问去就那些问题。翻翻最近的邮件和聊天记录，挑出最常见的 50 个，写好标准答案。
这是一周能完成的工作。答不上来的问题记下来，下周补上，知识库就会自己长大。
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