北京
一家硅谷初创公司把"监控客户"写进了商业计划书。创始人Josh Earle和Leo Paz给自家产品Outlit定的方向是"AI客户监控"，在他们看来，这是B2B销售的必经之路。
Earle在一封直白得有点刺眼的推介邮件里写下了他们的核心论点：每家公司很快就会给每个客户配一个AI代理，盯着对方的一举一动。接受采访时他把话说得更满："整个监控的部分之所以出现，是因为我们觉得公司就该这样服务客户。在我们看来，这件事只有这一种走向。"
它到底在盯什么
Outlit的目标是把一家公司客户的信息尽可能实时地攒起来。按照Earle的说法，代理会翻内部记录，比如通话日志和销售数据，也会去扒外部信息，比如社交媒体帖子和客户雇主公司的网站。这些数据最后被拼成一份详细的客户画像，通常还附带"可执行项"，比如该不该去联系、销售上该怎么推进。
Outlit给出的理由是，这种颗粒度的洞察能帮公司防止"流失"——也就是丢掉客户——或者找到追加销售的机会。Earle说，每家公司都想用代理把大量客户工作自动化，但真正的麻烦在于数据的新鲜度和对客户的实时理解。他们发现，如果能跨所有内部和外部信号去监控一个客户，就能建立实时理解，这包括监控产品里的活动、客户关系管理系统里的活动、领英上的活动、网站上的活动，一切。
Outlit由Y Combinator孵化，目前还没有公开发布，主要服务的对象是B2B软件公司。Earle强调它不做监控个人消费者这门生意，也不想做。"我们大概不会去做B2C，"他说，"那些数据反正也很烂。"
但即便不追着随机消费者跑，Earle描述的目标依然是监控一家公司客户的每一个外部数据点，内部数据也一样。客户需要知道对方那边发生了什么，从每一次通话、每一次互动、每一条领英动态里知道。
一份永远在更新的档案
按创始人的描述，最终的产品基本就是一份详细的情报档案。"它只有一页，永远在更新，"Earle说，"上面是我们随时能找到的关于他们的一切。"
公司本来就会存大量客户数据，也会在网上搜客户和其员工的信息。Outlit的说法是，外面有价值的数据太多，靠人工根本收集不过来，更别说快到还能派上用场。但和其他AI驱动的监控技术一样，这种高度自动化的流程给数据收集和整合加上了规模和持续性——代理不需要睡觉。
Earle这样解释使用流程：一个销售或者客户成功经理早上醒来，打开仪表盘，上面会显示系统构建的案例、抓取的全部内容、系统的推理以及建议动作。每个客户下面能看到所有来源，所有进来的信号，相关的、不相关的都在。这是一个实时的洞察中枢，然后往外推可执行项。数据都在手上，接下来该做什么，眼下最要紧的是什么。
Earle说，Outlit的设计就是用收集来的海量数据告诉客户"该说什么、该发什么、用什么材料"。他举出的一个强需求场景是客户经理和客户成功团队，这些人需要理解自己的客户，而且"输不起这单生意"。"这是压力最大的地方，也是人们特别喜欢我们的地方，"Earle说，"他们会说，我不能丢掉这个客户，我不能不盯紧这件事，我现在手忙脚乱。"
"理论上我们可以监控互联网上的一切"
问题在于，人们不会只在公开账号上发工作相关的内容。有人可能在领英或其他公开社交账号上分享自己刚结婚、刚有孩子，或者别的让人兴奋的生活变化；反过来，也可能分享自己刚离婚、被诊断出疾病，或者家里有人去世。
被问到这些信息会不会被Outlit的抓取网扫进去时，Earle的回答是，他"从没想过这个问题，我们不会主动去追踪它。但理论上，我们可以监控互联网上发布的任何东西"。
被问到Outlit是否认为有必要告知被监控的一方，或者是否会提供退出选项时，Earle说不会。"我们做的事情没有一件是违法的，所以我们有权去监控这些信号，"他说，"我倒希望我们做的事非常新颖。这是一个新……"
这句话没有说完。但已经说出来的部分足够清楚：在Outlit的逻辑里，合法就是全部的标准，被监控的人知不知情、愿不愿意，不在考虑范围内。
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