一、AI賦能ERP，打造應變型企業

在瞬息萬變的市場環境中，莊灯男副總裁點出企業面臨的最大挑戰來自「不確定性」——缺工、供應鏈波動、成本變動等現象正重塑營運規則，過去20年ERP已成為企業標配，但未來的核心不再只是資訊整合，而是透過AI轉型為戰略型平台，而「ERP + AI」不僅提升效率，更讓企業具備更高的彈性與即時應變能力，透過AI技術的導入，ERP將從資料記錄者，進化為可主動學習、執行與協作的AI Agent，實現從「被動查詢」到「主動決策」的飛躍，他也提出導入AI的實務建議，包括從高頻、高知識、高經驗、高負荷的業務流程中尋找切入點，並建構具可追溯性的監控與回應機制，讓企業在複雜環境中依然穩健前行。

二、迎戰缺工與數位焦慮，從AI ERP找解方

許詩婕副總經理聚焦於勞動力結構變遷與AI導入困境。她指出，台灣將於2025年進入超高齡社會，2050年工作人口將銳減兩成；加上年輕人偏好彈性工作、Z世代難以適應傳統系統，企業不再能用舊思維解決新問題。面對流程依賴老鳥、人力招募困難、數據散亂等挑戰，更以「九宮格卡點」揭示企業轉型痛點，並強調：「不是AI技術的問題，而是導入的起手式。」她提出AI+ERP的導入思維應以實用為核心，從現場作業到經營層皆能獲得具體效益，如退貨預警、補貨建議、智能報表生成等。更重要的是，導入AI應以「好用、能用、敢用」為導向，讓員工信任、主管看見成果，最終實現人機協同的智慧營運體系。

三、構建資安長城，守護數位轉型關鍵

從企業資安的角度切入，提醒大家：「資安風險就是營運風險。」以一個真實案例為開場——某零售企業因駭客入侵，客戶資料外洩，導致信任崩盤與業務受挫，這並非個案，而是當前企業數位轉型中常見的危機。企業應以風險導向思維分配資安預算，針對不同場景設計剛好的防護方案，新型AI攻擊手法，如自動化釣魚、deepfake、暴力破解等，已遠超傳統防禦能力，唯有AI才能對抗AI。因此企業必須導入AI驅動的感知、防禦、回應與優化四層架構，從資安監控到異常行為偵測，強化整體韌性，此外，建立應變機制、推動演練與制定復原流程，可協助企業即使遭受攻擊，也能快速恢復運作，真正實現「不中斷營運」的防線思維。

四、高效儲運：驅動倉儲轉型，解決訂單履約效能問題

1. 智能揀貨與路徑優化

揀貨員在倉內走動所佔時間往往高達整體作業成本的40%。透過智能揀貨系統，結合最佳路徑演算與可視化指引，能將平均揀貨路徑縮短25%、每人日均處理訂單數提升35%，同時，車載容積規劃與批次波次排程，可讓多筆訂單在同一趟揀貨中一併完成，最大化作業密度。

2. 動態波次與自動排單

傳統排單依賴人工制定波次規則，難以快速應對訂單高峰或品項結構變化，智能排單引擎根據當前訂單量、商品儲位、庫存狀態，自動生成最優波次，並可隨時根據新訂單進行再調度，將排單人力需求與等待時間降至最低。

3. 全流程可視化與績效追蹤

借助RFID、條碼與現場IoT感測器，倉儲全流程從收貨、上架、揀貨、打包到出貨都可被即時監控，系統儀表板可展示關鍵數據（揀貨正確率、單位時間處理量、新人上手時長等），並為主管提供異常警示，案例顯示，引入後揀貨正確率從95.2%提升至97.4%，新人培訓時間從5天縮短至1天，訓練成本減少80%。

五、AI數位員工：打造人機協同的高效總部

1. RPA自動化重複流程

在後台對帳、開票、報表、供應商結算等高頻且規則明確的作業場景，導入RPA機器人可實現全年無休執行，以「門店對帳」為例，機器人自動抓取POS系統交易匯總、電子支付金流報表，進行匹配與差異分析，並將對帳結果上傳至ERP，整體流程從過去每週20小時縮短至不到8小時，人力成本下降60%以上。

2. 智能決策輔助

當資料量擴增到千萬級訂單或複雜的庫存狀態時，光靠人工分析需耗費大量人力，且易受主觀因素影響。此時，可引入AI分析平台，透過時序資料預測需求波動、庫存補貨點優化與異常訂單偵測，將分析結果以儀表板呈現，讓決策者只需點擊即可掌握全局，人機協同下，決策速度提升3倍，錯誤率降低70%。

3. 智能助手與自然語言操作

為了降低技術門檻，許多企業正在測試內部「AI秘書」或「智能助理」，員工可透過自然語言輸入需求，如「列出上週門店A、B兩家各品類銷售Top10」、「查詢本月庫存預警商品」，系統立刻調用後端API並生成圖表報告。這類應用顯著減少IT部門負擔，同時提高跨部門協作效率。

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