老周說要帶林凡看資料爬蟲時，林凡第一反應是看蟲。
這不能怪他。老周說話太平，平到“看資料爬蟲”和“看茶葉過期”差不多。林凡端著水杯站在工位旁邊，愣了半秒。
“看什麼蟲？”
劉洋在旁邊抬頭：“資料爬蟲，不是蟲。你以為老周要帶你去自然博物館？”
老周沒笑，只拿起茶杯。
“走。”
他們去的是公司樓下的一間小會議室。裡面坐著一個外部供應商，名片上寫“藍棧資料科技”。對方姓杜，三十出頭，頭髮打理得很精神，西裝合身，電腦貼著一張“資料驅動增長”的貼紙。錢總原本想評估他們的資料採集服務，看看能不能用於小微商戶畫像和客戶線索分析。老周聽完供應商介紹，沒當場反對，只說讓林凡一起聽。
杜經理開啟 PPT，第一頁寫著：
“公開資料採集與智慧畫像解決方案。”
林凡看到“公開資料”四個字，警覺起來。
杜經理講得很熟練。他們可以幫企業採集公開頁面、商戶資訊、招聘資訊、社交平臺公開內容、行業黃頁、地圖評價、商品價格、短影片賬號資料，再結合 AI 做標籤整理。用途包括商機發現、競品分析、信用輔助、輿情監測。
聽起來全是正經詞。
張磊如果在，肯定會說正經詞越密，越要看褲腳有沒有泥。
老周問：“怎麼採？”
杜經理笑：“主要是公開網頁採集，遵守平臺規則，必要時使用 API。我們不碰敏感個人資訊。”
老周說：“演示一下。”
杜經理切到一個演示系統，輸入“江城 滷味 小店”。螢幕上很快刷出一串商戶列表：店名、地址、營業時間、評分、評論數量、客單價、外賣平臺連結。再點開一家店，系統自動生成標籤：夜間經營、辣味產品、年輕顧客較多、近期評價波動、可能有加盟意向。
林凡看見“辣味產品”時，心裡一動。
如果輸入艾大姐，會怎麼樣？
他沒有說出口。杜經理卻像知道他在想什麼，隨手點了另一個樣例：一家叫“老街鴨貨”的小攤。系統把地圖評價、外賣評論、短影片團購頁面、社交平臺公開打卡拼在一起，生成一份商戶畫像。
“這類小店如果出現評價下降、夜間訂單減少、招聘兼職資訊，就可能有經營壓力。”杜經理說，“對金融機構來說，可以輔助判斷風險；對營銷機構來說，可以推工具、推貨源、推加盟；對平臺來說，可以做精細化運營。”
林凡盯著螢幕。
那份畫像裡沒有一個欄位叫“老闆最近累不累”，也沒有“孩子開學花了多少錢”“門口修路影響客流”“老闆娘因為腰疼少擺了兩天攤”。可系統已經能得出“經營壓力上升”的結論。
老周問：“這些資料都公開？”
“公開頁面。”杜經理說，“使用者自己釋出的評論、商戶自己掛的資訊、平臺公開展示的資料。”
“平臺允許你批次採嗎？”
杜經理笑容不變：“我們會控制頻率，也會根據客戶需求選擇合規方式。”
老周：“合規方式是什麼？”
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