为什么大规模自动化外联正在破坏 Web3 合作伙伴关系——以及该采取什么替代方案

去除中间环节以保护隐私

每天，成千上万的企业拓展高管、风险投资家和生态系统领导者都在重复着一项繁琐的两步流程。 首先，他们在Telegram等即时通讯应用内进行高风险的合作洽谈。随后，他们不得不退出对话，打开另一个浏览器标签页，登录客户关系管理（CRM）仪表盘，并手动重新输入刚刚讨论内容的摘要。

这是一种根本上存在缺陷的工作流程——关键的交易背景信息会丢失，销售 pipeline 数据会过时，而试图弥合这一差距的中间商工具则经常损害用户隐私。 对于 Telebiz 业务发展负责人肖恩·阿萨夫（Sean Assaf）而言，问题并不在于软件匮乏，而在于过时的思维模式。 凭借经济学背景和作为Web3项目创始人的经验，阿萨夫预见到一场重大的结构性变革正在酝酿：企业运营正逐渐摒弃独立的软件仪表盘，直接转向现代交易实际发生的聊天应用。

将人工智能（AI）引入企业销售领域的一大障碍始终是安全性。先进的AI模型需要深入的上下文信息才能发挥作用，但将未加密的客户对话输入第三方云服务器会带来巨大的安全风险。阿萨夫认为，这种阻力归根结底源于软件设计的缺陷，而非AI本身的固有局限。

“大多数工具都横亘在你与消息之间——它们将你的聊天记录导入其服务器，进行处理，然后返回结果，”阿萨夫解释道，“一旦你接受这种模式，就不得不权衡实用性与隐私权，因为供应商必须保留你的内容才能提供有用的服务。”

Telebiz 则采取了不同的方法：它作为客户端在浏览器本地运行，直接连接到 Telegram 的服务器。当 AI 功能读取对话线程以获取上下文时，请求会直接从用户的浏览器路由到其选择的模型提供商。 “没有任何数据通过我们中转，”阿萨夫强调道。 “我们存储的是业务层数据，而非对话内容：加密的聊天ID、聊天与HubSpot交易之间的映射关系、跟进规则以及时间戳。这些数据均使用按组织分配的密钥进行加密。因此，AI能够获取深度上下文信息，而我们则完全无法获取这些信息。”

为何SaaS仪表盘正在变得过时

通过将 CRM 功能直接嵌入消息界面，Telebiz 等平台正在挑战传统 B2B 软件即服务（SaaS）仪表盘的必要性。

“我认为仪表盘之所以能存活下来，是因为它只是一个查看信息的地方，而不再是处理事务的地方，”阿萨夫指出。

他指出，手动录入CRM数据不过是软件历史上无法理解人类对话时的一种权宜之计。“一旦系统能够解读对话内容并据此采取行动，数据录入层就失去了存在的理由。数据质量会因此提升，因为它是发生在现场时就被捕获的，而不是一个小时后凭记忆重建的。”

虽然可视化报告和高级分析可能会继续保留在专用界面上，但阿萨夫设想，日常运营将完全转移到团队日常使用的工具中——对于现代科技和数字金融领域的广大从业者而言，这个工具就是Telegram。

随着AI沟通工具日益普及，许多团队陷入了过度自动化的陷阱，大量发送机械化的外联信息，这在风险投资和Web3等以关系为导向的行业中损害了信任。阿萨夫指出，千篇一律的自动化消息之所以失败，并非因为它们由机器生成，而是因为发送者缺乏真正的外联理由。

“在这个行业里，收件人名单很小——对于任何特定的合作方案，真正重要的人可能只有几百个，而且他们大多彼此认识，”阿萨夫说，“向这个群体群发消息并不能扩大你的触达范围；反而会破坏这种关系，而且你只能这么做一次。”

与其利用AI来增加消息量，阿萨夫认为时机和情境监控才是最佳切入点。AI擅长识别关键的外部触发因素——例如合作伙伴宣布融资轮次、主网上线或聘请新高管——从而让人类能在消息最受欢迎的精准时刻介入。

自动化准则：切勿将决策自动化

为了把握这一界限，阿萨夫遵循一个简单的运营框架：“将决策前后的所有环节自动化。但绝不要将决策本身自动化。”

信息检索、对话摘要、草拟方案、记录商定条款以及进行冷跟进等行政性任务，不应占用交易人员的精力。但关于是否联系、谈判或成交的实际决策，必须严格由人类来完成。 “团队将敏感的联络工作自动化，却手动更新并不敏感的CRM系统，”阿萨夫指出，“如果反其道而行之，这两部分都会得到改善。”

随着Telegram通过原生应用和基础设施扩展其技术生态系统，阿萨夫认为，对开发者而言最大的未开发机遇并非更先进的AI聊天机器人，而是弥合团队协作方式中的结构性缺口。

“Telegram是为个人打造的，但商业活动是一项团队运动，”阿萨夫表示，“目前既缺乏共享的背景信息，也没有关系维护的责任归属，当有人离职时也无法实现顺畅的交接。这一整层功能缺失，而几乎没有人正在构建它。”

通过在聊天界面内直接整合“本地优先”的人工智能、自动化管理流程以及团队协作工具，未来的企业软件或许根本不会呈现为复杂的仪表盘——它可能只是一个普通的收件箱。