# 口播稿 · 外部往来对账（WorkBuddy 场景）

> 与「售前演示页 / index.html」同源。页面版为准，口播版用于现场宣讲。
> 总时长：完整版约 5 分钟；精简版（M1+M2 精简 + M4 + M5 + M7）约 3 分钟。

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## M1 场景背景（约 30 秒）

"张总，我先问一句：赊销放出去的钱，您真清楚还能收回来多少吗？
我们做的事就一件——把这件事从『逐笔翻票、靠经验判断谁在赖账』，变成『只处理系统甩出来的 439 条差异』。
怎么做到的，我后面用一段真实操作分镜给您看。四张表导进去，对账结论跑出来，全程只读您现有的数据，不换系统、不折腾。"

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## M2 客户痛点（约 60 秒）

"这三条，您看中了哪条？
第一条是钱：谁快变坏账、谁在赖账，过去全凭感觉，人一走判断就断档，钱压在账上自己都不清楚。
第二条是人：客户打一笔钱过来，常常对应好几张单据，过去靠记忆认领，错一笔整季的账就乱。
第三条是数据：账龄表靠手工透视、月度更新，等报表出来催收黄金期早过了；换个新人算，口径又对不上。
三条加一起，坏账隐患有多大，其实没人算得清——这也是我们第一个要给您量出来的数。"

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## M3 方案切入（约 45 秒，口播只讲前 3 条）

"我们的切入点是『对账』这件最耗人力的活——不是做完再复核，是从导入那一刻就给依据。
一共六件事，我挑最关键的三个讲：
第一，到账和单据自动对应，能直接认领的零人工核销；
第二，对不上的自动分三类、标成因，逐条定位到单据，不用再翻票；
第三，账龄越久、占比越高的客户自动挑出来，标准统一、可解释。
有一点我特意讲：全程只读您的数据，不写回、不侵入；AI 给的是依据，拍板始终是您的人。"

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## M4 效果呈现（约 60 秒，口播只念 3 个数字）

"效果我不说形容词，只说数字——而且这些数字现在就在页面上，用的是内置脱敏样例（60 家客户、3,600 行台账）：
自动匹配覆盖率 **49.01%**，也就是 **1,218 笔** 零人工核销；
差异 **439 条** 逐条定位到单据；
60 户里 **12 户** 可以直接确认盖章，剩下 48 户才需要人工介入。
（停顿）您肯定想问：覆盖率为什么不是百分之百？我后面演示时会主动讲清楚——这是数据质量问题，不是工具能力问题，真实数据上会更高。"

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## M5 视频演示（播放前引导约 30 秒）

"接下来这段我不讲，直接放分镜实录。您重点看两个地方：
第一，输入只有四张表——没有复杂配置；
第二，最后它给出的是一份逐客户的对账结论和差异清单，不是一堆图表。
看完如果您想自己点，我把交互看板发您，手机上就能试。"

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## M6 行业适配（约 45 秒，挑 2 个最相关行业讲）

"不用您去猜这方案适不适合。我列两个您一看就知道对号入座的：
装备制造非标定制——选型多、交期长、按项目分期收款，一笔回款常跨多张单据；
精密机加工——设备多、客户杂，应收账款笔数多单笔小，长账龄最容易被遗忘。
每个行业配的不是概念图，是车间里真实会发生的事。您现场是什么行业，我后面就用那个行业的场景给您跑一遍。"

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## M7 行动号召（约 30 秒）

"今天不用您做任何决定。就一件事：给我一个真实对账周期，半天，我跑通一遍给您看——跑不通，这半天算我的。
三条规矩我提前说清楚：基线没量清楚不收钱，培训没考过不算交付完，效果按开工前定好的口径进账本对账。"

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## 精简版（3 分钟）

**M1（30s）**：赊销出去的钱还能收回来多少？我们把「逐笔翻票」变成「只处理 439 条差异」。四张表导进去，结论跑出来，只读不侵入。

**M2（40s）**：三条痛点——钱靠感觉判断谁赖账、人靠记忆认领核销、数据月度滞后错过催收期。

**M4（50s）**：数字说话——覆盖率 49.01%（1,218 笔零人工）、差异 439 条定位到单据、12 户可直接确认盖章。覆盖率非 100% 是数据质量问题，真实数据会更高。

**M5（30s）**：放分镜实录，看输入四张表、输出对账结论。看完发您交互看板自己试。

**M7（30s）**：给我一个真实对账周期，半天跑通，跑不通算我的。三条规矩：先量基线、培训到考证、效果进账本。

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## 现场答疑预埋（主动讲，别等问）

1. **覆盖率为什么只有 49%？** 样例刻意放大难匹配款项以演示差异发现能力；真实数据依赖客户付款是否写单号，通常更高。
2. **「未到期」账龄为什么是 0？** 样例账期最长 90 天、对账期恰好 3 个月，进入对账范围的都是已到期单据——样例设计特性，非缺陷；真实数据含更近期单据即会出现。
3. **凭什么信结论？** 全程只读不侵入，每笔结论可追溯原始单据；AI 只做解释，判定由内置计算完成。
4. **数字是否构成承诺？** 全部为脱敏样例实测值，对外须说「以贵司真实数据实测为准」，本页不作量化承诺。