當鼎新 Agent Space 賦能傳統BI：徹底改寫企業工作型態

這是鼎新數智BI系統升級鼎新Agent Space平台後，業務經理小江的一天：

早晨 09:00 

一進辦公室打開E-mail ，畫面上規律地跳出幾份由BI系統排程寄出的銷售日報、各類銷售達成統計報表，不下5份。但這時小江經理已不需要自己逐份打開檢視這些報表，而是先看看  Agent Space 平台彙整的診斷報告與待辦事項。

這裡AI Agent已經檢視過一系列的通路銷售達成統計報表、產品銷量變動報表、庫存統計表...。總結報告指出：「各產品線週銷售數據無特別起伏、營收達成率也如預期推進，整體商務推進如規劃。但微觀上營收佔比第三的F產品線落後，但落差小於3%，營收佔比第二的C產品線整體銷量如預期，但在全聯出貨暢旺，超前12%、在MOMO則不如預期。 」

同時基於全聯出貨契約條件特殊，AI Agent提醒是否要針對C產品線的備貨量進行檢討，小江經理評估有需要，並交辦AI Agent通知團隊下午舉行臨時討論。

下午 14:00 臨時採購追加評估會議

因為C產品線在全聯出貨暢旺、但MOMO庫存不能拉回挪用，總部庫存略顯不足。BI報表結算三個月內的出貨和進貨計畫，結算缺口為8000單位。因為C產品線LT要40天，除了推算出追加採購量之外，在無法增量的期間，團隊決議透過暫時調降對C級通路的出貨量進行調度，並透過AI Agent推算在減少50%出貨計畫量的方案下，可以挪出6200單位因應全聯可能增長的銷量要求。

傍晚 17:00

基於近期的銷售波動，小江經理思考短期內要多關注C產品類的出貨，避免在我司增加備貨水位之餘，銷售熱潮卻出現措手不及的反轉。 所以在 Agent Space平台中，輸入指示增加AI Agent的監控規則，從明日起針對全聯的CC產品線銷售數據，若出現連續三週週銷量下滑，需特別highlight。

AI 賦能下三大管理變革：從「被動管理」到「主動洞察」： 

對於公司內部已建置BI平台，或是有下屬幫忙準備資料的企業，上述的日常您是否覺得似曾相識，但是場景似乎更美好了。 這裡整理期中的三個轉變：

從「報表」變「報告」

主管看數據的目的是為了掌握哪件事需要我去處裡、哪裡最值得先動 !

但是在數據變多的同時，人的時間卻不會變多。有些企業的數據內容已經優化到指標數據管理的層次，雖然可以幫助管理者對於相關事項快速的進行總體判斷，但為了避免均值的謬誤（如只看到的年均銷量，忽略了淡旺季的波動幅度） 造成錯誤的管理決策，管理者還是需要觀察拆解到更細維度的資訊。

一旦資訊體量龐大，每次需要耗用您10~20分鐘，甚至更長的時間去閱讀、理解數據，並找出問題時，這就變成沉重的負擔。  

鼎新Agent Space對於讀取現有報表資訊（注意，不是讓AI自己重新生成一套素材）、擷取重點、自主交叉比對已經具備相當令人讚嘆的理解力與表達力。就像是一位能力高強的分析專員，在吸收一堆資料後提供對現行狀況的見解與提醒，將報表盲盒整理成診斷報告，管理者直接看診斷報告提供的管理洞察和異常重點，讓您省心省力。

從「待辦」變「交辦」

過往主管透過閱讀管報發掘出問題後，接著要做什麼？事情不會自動有人接手，得要有人派工。於是，推動管理行動就變成了主管的一系列待辦工作，需要您去一一通知，並追蹤後續處理進度。

而在 Agent平台上，透過診斷報告看到關鍵問題也拆解出問題分類與對應職能後，可以接著透過新增下屬的待辦任務，將工作「交辦」出去，同時也可以讓AI Agent 快速節錄報告中與該單位相關內容進行分享。透過任務卡機制進行進度追蹤，主管就可以有序、有軌跡的掌握一系列工作的執行狀況、任務回報。

從「等待」變「主動」

過往的輔導經驗中，常聽到IT或資料準備人的哀嚎就是：USER/主管又要改規則、USER/主管又要看不同的維度組合，這是許多深度運用運據管理的企業，使用者與開發者心中共同的痛。當調整需求做不來、USER/主管又等不及，提供明細讓USER/主管自求多福，就變成了不少企業的折衷結果，不少企業的EIP或BI系統本質上又返祖變回手工系統，企業的數據應用又變回一關等一關的低時效性。

而AI Agent提供了更大的產出修訂彈性，基於對既有數據的解讀與簡單再運算能力，可以很輕鬆地透過口語指示作到少量資料的比對、排序、差異率計算與挑出高風險群、期間波動分析...等監控規則，也可以進行維度分組，並且進行二次運算（如計算C產品線所有品項 針對現有數據上調50%，再加總上調量給我...），讓主管可以在幾分鐘內快速得到一組可參考的推算結果，快速進行決策。不需要都得等待IT 重新設計管理報表或監控規則 ，也增加管理者對管理細節的主控性，加快對異常風險的反應。

讓現有投資無縫升級 Agent 生態

上述鼎新數智 Agent Space 所帶來的轉變，核心價值都在幫助企業在數據洞察決策上能越用越深化、而且過程越用越簡化。而這些場景，對於已經建立BI 系統的企業，這些過往的投資可以充分的複用。只需將既有的BI數據底座成果，升級整合到 Agent 平台中，不需要重新經歷建模、驗證底層數據、制定商業語意等一系列過程，就能夠做到整個工作模式的轉變，讓企業把有限的時間留給更高價值的事務。