林薇带着精心准备的产品说明册和一份详细的测试报告再次拜访。她没有过度承诺，反而极度坦诚：“王总，这是我们基于一些另类数据做的尝试性分析工具，还非常初级。它不能替代贵行的风控模型，最多只能作为一个参考性的‘旁证’，尤其是在贵行缺乏数据的那些小微客户身上。我们想邀请贵行免费试用一段时间，唯一的要求是，希望您能给我们真实的反馈。”

这种低调务实的姿态，反而降低了对方的戒备心。农商行的风控总监对此表现出兴趣，尤其是对那些“征信白户”的小微企业，多一个信息维度总是好的。他们同意在严格的数据保密协议下，开放少量非核心业务的查询权限，进行小范围测试。

同时，地推团队也开始接触本地的几家小型担保公司。这些公司业务灵活，但风控手段相对粗糙，对能降低坏账率的任何工具都抱有好奇心。虽然一开始大多持观望态度，但其中一两家表示愿意先了解一下。

三、 首单成交与价值确认

第一个正式客户，并非来自农商行，而是一家专注于汽车融资租赁的小型金融公司。他们的痛点在于：很多个体货车司机或小型物流公司（典型的“小微主体”）申请融资购车，但缺乏有效的信用评估手段，坏账率一直不低。

“数据产品化小组”针对他们的特定场景，对通用API进行了微调，侧重分析目标主体在运输行业相关平台（如物流信息平台、车辆维修保养平台）可能留下的行为痕迹（经脱敏和授权后），以及其关联企业的经营稳定性。

经过两周的免费试用和多次技术对接调试，这家金融公司的风控负责人反馈：虽然数据覆盖度有限，但提供的风险提示与他们后期发现的坏账案例存在一定的相关性，尤其是在识别“关联风险”（如交易对手方突然出现风险）方面有意外效果。

他们提出了购买意向。谈判焦点集中在价格上。对方希望按调用量付费，但要求包年封顶。林薇团队经过精密测算，提出了一个极低的单价，但设置了一个较低的年度保底采购量，以确保能覆盖基本的服务器和研发成本。

最终，一份金额不大但意义重大的合同签署了。这是“智伞”历史上第一份纯粹基于数据服务的订单。

四、 内部效应：信心的重塑与能力的锤炼

这第一笔数据服务的收入，对现金流的改善几乎是杯水车薪，但其内部效应远超财务价值。