AI 会不会直接替我们报关、归类或承诺客户？
不会。试点阶段 AI 只做资料识别、字段抽取、缺项提醒、进度回复草稿和知识库参考。HS 归类、正式申报、敏感单据推送等关键节点必须人工复核确认。
客户问答
客户真正担心的事， 先说清楚。
关务和单证不是普通聊天机器人场景。ExaloTech 的原则是：AI 做重复整理，人做关键判断；能引用就引用，没把握就转人工，敏感动作必须留痕。
如果 AI 识别错了怎么办？
每个关键字段都会带置信度。低置信、缺字段、金额/品名/收件方等敏感字段异常时，自动进入人工复核队列；系统记录原文、抽取结果、操作人和处理时间。
会不会替换我们现有 ERP、制单系统或单一窗口？
不替换。ExaloTech 先作为现有系统旁边的数字员工，处理邮件、附件、台账和客户沟通。能对接接口就对接；没有接口时也可以先做半自动导入导出。
数据会不会出境或被模型拿去训练？
试点前会确认部署方式和模型选择。敏感字段可先脱敏再进入模型；也可以优先使用境内模型或私有化部署。客户生产数据不会用于训练公开模型。
可以先不接生产系统吗？
可以。推荐先用离线样本诊断，不接邮箱、不接 ERP、不动生产系统。只有样本结果可复核、流程价值明确后，再讨论测试接入。
多久能看到效果？
如果样本齐全，通常 2 周内能看到离线演示，4-6 周能跑小范围试点，90 天给出是否值得继续投入的验收报告。
需要我们准备什么？
需要准备历史邮件、常见附件样本、现有字段表、缺项追问话术、人工复核规则、测试邮箱或台账样本。越真实，试点越快。
我们流程很乱，也能做吗？
可以，但要先选最稳定的一条流程，不要一开始全公司铺开。流程越乱，越需要先把字段、异常和人工接管条件整理清楚。
为什么建议先做诊断，而不是直接上线？
因为每家企业的资料格式、异常类型和复核规则都不一样。诊断先回答三件事：哪些资料 AI 能处理，哪些异常必须人工复核，以及按当前票量大概能节省多少时间。
什么样的客户更适合试点？
月单量较稳定、已有多名操作人员、流程相对固定、愿意保留人工复核并持续沉淀模板规则的客户，更适合进入 90 天试点。
试点失败怎么办？
试点目标就是尽早判断能不能规模化。如果样本质量不足、流程变化太大或自动化收益不明显，我们会在验收报告里写清原因，并建议停止或缩小范围。
商品内容数字人和关务单证数字人是什么关系？
商品内容数字人负责前端商品资料、Listing、卖点和多语言内容；关务单证数字人负责后端 PI、发票、箱单、报关资料、进度和单据回传。二者共用客户、产品、订单和审核底座。