AI 已经在下单流程里干活，不是挂在旁边的聊天框

编码来自真实收录库，不是生成的 —— 你可以拿它去和承运商核。

判为危险品，要求勾选危品并提供 UN 号与 MSDS。这一条才是分水岭 —— 一个只想显得能干的 AI，会顺手给你一个编码。

NMFC 编码建议

中文品名直接输入，系统给出候选编码、对应 class 与理由。分类错一次就是承运商重新计费，这一环最费老手的经验。

缰绳：只能从我们已收录的真实编码库里挑，不许凭空生成一个编码。命中不确定就标低置信、提示人工复核。

危品与锂电池拦截

锂电池、储能电源这类货，客户往往不知道属于危险品，照普通货填。系统在定码之前就把它识别出来，直接判为 Class 9 / UN3480/3481。

缰绳：这一条是【不给答案】才对。拒绝自助定码，要求 UN 号与 MSDS —— 危品瞒报的代价不是 rebill，是罚款、拒运，出事就是事故。

地址智能识别

客户微信发来一坨地址、电话、联系人混在一起，粘进去自动拆成结构化字段；一次能同时拆出提货和送货两个地址。

缰绳：AI 只负责拆解，住宅/商业判定以承运商接口为准；拆出来的结果下单前必须人工过一眼。

DO 文本抽取

拖柜的 DO 里字段又多又碎 —— 提单号、船名、港口、ETD/ETA、件重方、多个柜号。从 PDF 复制文本粘进来，自动填进补录表单。

缰绳：只填表单，不自动提交。OP 核对后才落库 —— 柜号错一位，整趟提柜白跑。

客服答疑

"我那票到哪了"、"什么时候送到" —— 这类问题占了客服绝大多数工作量，且答案本来就在系统里。

缰绳：只读、只答本客户自己的单、只基于系统事实，不承诺时效、不编造；喂给模型的数据按客户视角脱敏，成本与加成永远不出现。拿不准一律转人工。

编造一个编码，比不给答案更贵

语言模型天然会"补全"一个看起来合理的编码。但承运商是按真实编码计费的 —— 编出来的那一刻，rebill 就已经在路上了。所以我们的做法是先在真实库里检索，再让模型从检索结果里挑。

该转人工的时候就转

每一处都有置信判断和转人工出口。系统宁可说"这个我不确定，请人工确认"，也不给一个听起来笃定、实际靠猜的答案。

模型看不到不该看的

喂给模型的订单数据一律按客户视角脱敏，成本、加成、上游渠道这些永远不进入提示词。做代理分销的尤其在意这一条 —— 你的进价不会因为接了 AI 而泄露。