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"你们公司用AI了吗?"——一个外贸业务员和他的AI搭子,干掉了原来三个人的活

我问林哲的第一个问题是:"你什么时候开始觉得,AI不是噱头了?" 他想了想,说:"去年11月。我那个月用AI生成了47封开发信,回复了3个客户,成了1单。"
2026年9月16日
"你们公司用AI了吗?"——一个外贸业务员和他的AI搭子,干掉了原来三个人的活
jeff
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我问林哲的第一个问题是:"你什么时候开始觉得,AI不是噱头了?"

他想了想,说:"去年11月。我那个月用AI生成了47封开发信,回复了3个客户,成了1单。"

"之前呢?"

"之前我用Google搜客户、写邮件、做报价单,一天最多处理20个潜在客户。现在?我一个人管着80个活跃客户,没加过班。"

林哲是宁波一家五金工具出口公司的业务员,做了六年。他的公司不大,二十来个人,年出口额两千万美元上下。去年九月,老板从深圳参展回来,带回来一句话:"人家都在用AI了,我们也试试。"

试试?林哲当时是这么想的——又是个花架子。

以下是我和他的对话节选。

"你第一个用起来的场景是什么?"

"客户开发。以前找客户主要靠展会名片和B2B平台询盘。现在我用一个AI工具,输入产品关键词和目标市场,它会自动抓取海外采购商数据,按采购频次、公司规模、最近询盘记录做排序。相当于给我一份筛选过的潜在客户清单。"

"准确率怎么样?"

"说实话,一开始不行。推过来的客户有一半不对路——要么不进口我们这品类,要么已经有稳定供应商了。后来我花了一周时间给它'喂'数据,把我们成交过的客户画像、行业特征、地域偏好都输进去。第二周开始,推荐的准确度明显上来了。"

"然后呢?"

"然后我让它帮我写开发信。不是那种' Dear Sir/Madam, We are a professional manufacturer of...'的套话——它会根据每个客户的采购历史、公司规模、产品偏好,生成不同版本的邮件。比如一个墨西哥客户之前采购过园艺工具,我就让它专门写一封针对他品类的新品推荐。"

"效果数据呢?"

"上个月47封定制开发信,3个回复,1个成了。你可能觉得转化率低——但以前我发200封模板邮件,能收到1个回复就算运气好了。"

从工具到搭子。

"你觉得AI现在在你日常工作中扮演什么角色?"

林哲停顿了两秒。

"搭子。不是工具,是搭子。工具是你用一下放一边,搭子是它一直在那里帮你想事情。"

他给我举了个例子。上个月有个巴西客户突然说要取消订单,理由是汇率波动太大,进货成本涨了20%。林哲把情况告诉AI搭子,让它帮忙分析这个客户的历史订单数据和巴西市场的汇率走势。

"它告诉我,这个客户过去两年下单非常稳定,平均每个月一单,客单价在3万美元左右。巴西雷亚尔确实贬值了,但历史上每次贬值后3-6个月都会反弹。它建议我别急着同意取消,而是给客户两个方案:一是延期60天发货等汇率企稳,二是小幅调整价格但锁定未来3个月的订单。"

"客户选哪个?"

"选了第二个。他现在是我最稳定的巴西客户。"

"如果没有AI,你会怎么处理?"

"大概率会慌。要么直接同意取消,要么死扛着不松口。以前遇到这种事,第一反应是找经理,经理也得想半天。现在有个东西能几秒钟给你一个有理有据的建议,心态完全不一样。"

服贸会上的一幕。

今年9月的服贸会上,有个展台让我印象很深。

一位企业负责人站在屏幕前,轻点了几下网关开发平台,几十秒定制出一个"数字员工"。然后上传了一份数十页的采购合同——AI在几分钟内完成了条款比对、隐患标注和修订建议。全程数据不出企业本地网关。

这个场景和林哲的故事,其实是同一件事的两面。

一面是一线业务员用AI提效。一面是企业管理层用AI重构流程。

根据百度在服贸会上公布的数据,数字人直播已覆盖超过30个行业,开播规模提升120%,收入规模增长140%,制作成本减少63.3%。吉宏股份2026年上半年AI赋能跨境电商业务营收24.5亿元,同比增长15.82%,净利润增长80.92%。

这些数字背后的逻辑很简单:AI不再是锦上添花,而是实打实地在降本增效。

但有个问题。

"你有没有担心过被AI替代?"

林哲笑了。"刚开始有。后来想明白了——AI替代的是'动作',不是'判断'。它能帮我写邮件、分析数据、筛选客户,但它判断不了这个巴西客户是不是在虚张声势,也判断不了那个墨西哥工厂的验厂报告是不是在糊弄我。"

"这些判断靠什么?"

"靠经验。靠你和客户喝了三次酒之后建立的信任。靠你在他工厂里看到的那条生产线是新的还是旧的。靠你在广交会上和他聊了半小时之后对他性格的了解。"

他说得对。

这件事的本质是什么?

不是"AI赋能外贸"——这四个字太空了。

是一个做了六年的业务员,终于可以把时间从重复劳动中抽出来,花在他真正擅长的事上:理解客户、建立信任、做出判断。

林哲现在每天花两小时和AI协作——让它做数据整理、邮件初稿、市场分析。剩下六小时用来做AI做不了的事:和客户视频、研究产品细节、跟进订单中的突发状况。

"以前觉得自己是个写邮件的机器。现在觉得自己像个业务员了。"

这话听着有点讽刺。但想想也对——当机器能做机器该做的事,人才有机会做人才该做的事。

你的公司开始用AI了吗?如果还没有,建议先问一个具体问题:你团队里最耗时间的重复劳动是什么?从那个点开始。

(本文为行业故事,人物与情节多为虚构或基于行业典型经历改写;文中涉及的数据来源于公开报道。)

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