那疊名片，通常會在抽屜裡躺到下次商展

參加完一場商展，帶回來的那疊名片，最理想的下場是隔天就一張一張輸入系統、查一下對方公司背景、寫封開發信。實際情況通常是先擱著，等有空再處理，結果一放就是到下一次商展前才想起來，裡面很多接觸點就這樣冷掉了。

拍張照，剩下的交給系統

現在的做法是把名片拍照丟進一個指定的雲端硬碟資料夾，剩下的事系統自己接手。

系統會定期去看資料夾裡有沒有新照片，抓到之後先用具備影像辨識能力的 AI 讀出名片上的姓名、公司、職稱、Email、電話、地址，強制輸出成固定格式的資料，格式不對的話會被擋下來，不會讓亂七八糟的辨識結果流進系統。

接著拿公司名稱再問一次 AI，這次讓它先上網查證，生成幾句話的公司簡介；有了簡介之後，才用這些資訊生成一封客製化的開發信。整個過程完全不會自動寄出，永遠只建立成 Gmail 的草稿，等人看過確認沒問題，才由人自己按下送出。同時也會在名片資料庫裡新增一列完整記錄，方便之後查詢與追蹤。

辨識結果如果連 Email 都抓不到，這張名片不會被拿去產生開發信，會被移到需要人工處理的資料夾，另外發通知請人看一眼。

商展現場之外：主動查一家廠商

除了名片，另外有個類似邏輯的工具，是在試算表裡打進一個商展遇到的公司名字，系統就自動去查證這家公司的官網跟社群帳號，整理出一份情報，再對照公司自己的服務特色，生出幾個可能的合作切入點。

這個工具最容易出錯的地方，不是查不到資料，是查到「同名的另一家公司」。同名公司、母子公司、還是海外品牌恰好撞名，這種情況並不少見。所以查證的時候一定要用好幾個線索交叉比對——公司全名、所在地、產業別、官網網域——確認是同一家，才把資料寫進去；確認不了的，就老實標成不確定，不要用猜的湊出一個答案。

合作切入點這部分也有一條界線：切入點必須根據公司真正提供的服務去對應，不能為了讓內容看起來豐富，就編出公司其實沒有在做的服務項目。這種東西一旦被業務直接拿去跟對方講，講錯了比什麼都不講還糟。

兩個踩過的實際問題

有一次程式明明改了要呼叫的服務，執行結果卻還是舊的行為——後來發現是忘記存檔，跑的其實是修改前的版本，這種低級錯誤看起來很蠢，但幾乎每個人都會踩過一次。另外，跑名片辨識跟廠商查證用的是各自獨立申請的免費額度，跟公司原本訂閱的其他 AI 服務方案完全是兩個帳，算費用的時候不要搞混，才不會誤判成本。

如果你也是旅行社

商展帶回來的名片，價值有一半來自「多快被處理」。當天或隔天就有一份初步整理好的資料跟一封可以檢查後直接送出的草稿，跟等到下次商展前才想起來要處理，後續能不能真正談成合作，差別不小。所謂的智慧化在這裡其實沒有多複雜的技術，需要的是把「絕不自動寄出、絕不編造資料」這兩條界線先畫清楚。