AI Agent 再翻轉ERP營運系統

黃仁勳在Computex 2025主題演講上，宣布世界正在朝向AI「智慧基礎建設」的發展，AI將無所不在地融入每個地區、產業、國家、每個公司。AI落地企業，實現企業各個營運環節的智慧化。(請見 「黃仁勳Computex 2025: AI如何降落企業？」 )

我還記得10多年前，當無形資產、CSR企業社會責任及雲端運算，改變企業營運資訊系統時，鼎新提出了「ERP 3.0」的概念。現今，一種新的「認知ERP」(Cognition ERP)被生成式AI（Gen AI)、AI代理（AI Agent）創造出來，改變了企業營運資訊系統的人機介面、數據治理與營運流程。

告別點擊時代，AI Agent 改變人機互動

如果你跟我一樣是資深資訊工程師，可能有玩過大型主機的批次作業方式。當我們下了一個列印、執行指令後，要等隔天到主機房窗口拿產出報表。而後，鍵盤、滑鼠點擊互動介面成了現今企業營運系統的主流。

今日，AI Agent 又帶來一種全新意圖式結果導向(Intent Based Outcome)的人機介面。用戶開始用「意圖」，期望企業營運資訊系統產出「結果」，例如：詢問AI設備代理「請分析昨晚生產成果以及異常狀況」、要求AI採購代理「請幫我跟採購商詢價，產生5個廠商的報價單」。

「意圖式結果」的人機互動，就是人類告訴AI代理想要達成的目標，它會有計畫地安排並完成工作。當然，資訊系統設計也要從過去有形介面UX設計方式，轉變為隱形的用戶意圖設計。

意圖式設計的人機介面設計師要從情境著手，繪製用戶的意圖、行動，並考慮AI 代理出錯狀況，讓系統優雅地失敗。對於用戶來說，訓練用戶如何「問問題」，讓AI 代理能夠理解「意圖」，成了AI用戶訓練最重要的一環。

圖、人機介面的發展

(資料來源：NNGROUP ）

破解數據孤島，多模態融合的智慧整合術

邁向工業4.0之後，設備、資產等OT數據，如何與IT數據整合，一直是企業數據治理的一大挑戰；如果再進一步，加上碳數據、ESG數據，企業營運數據不僅考慮物料、財務還要包含環境碳排放、社會治理等。

企業存在諸多數據孤島現象，來自於ERP、MES、設備數據整合、重複平台或流程、結構與非結構化數據及部門間缺乏共享等數據治理問題。過去，企業主要會利用BI商業智慧系統整合結構化數據，利用數據湖來彙整大數據資料，以及運用知識管理入口網站來管理非結構化的文件知識。

AI Agent、生成式 AI可以快速地進行多模態的數據綜整，簡化資料準備或創造新的內容。

例如：我們可以利用AI設備代理，整合設備logs的半結構化時序數據、設備維修紀錄的非結構化數據、設備生產狀況或工單的結構化數據等。用戶利用自然語言詢問，系統回覆文字建議、產生生產狀況可視化圖形及可選擇行動指令；我們也可以辨識圖片，轉換成ERP單據匯入等。

透過生成式AI（Gen AI)工具，彙整這些多模態數據，企業可以更容易、更彈性地運用數據資產。

不過，如何管理這些用戶詢問動態來產生數據、生成式AI的RAG數據庫和模型，以及引進外部的知識文件、生成式AI供應鏈的語言模型API、工具API或數據等，對於數據治理來說，是未來更複雜的挑戰。以此，企業的資訊安全、數據安全保護，也將延伸到整個軟體BOM供應鏈的信賴管理。

圖、鼎新生單助理能將圖片轉換ERP數據

資料來源：鼎新數智

企業的智慧轉型：AI Agent模擬應變，提升營運韌性

ESG、地緣政治、美中貿易衝突乃至於貿易關稅戰等，全球各項風險事件層出不窮，如何根據事件變化，快速地調整企業流程，成為企業營運上的挑戰。

智慧物聯網AIoT系統的發展、自然語言理解、電腦視覺辨識及流程自動化機器人(RPA, Robotic Process Automation)的發展，提高了事件偵測能力及應變的彈性。例如：貿易關稅戰造成不同國家貨品出貨的關稅風險，利用電腦視覺可以快速辨識，因應處理。進一步，利用生成式AI、AI Agent的協助，還能更快速地進行情境模擬、應變方式推論，快速地採取行動。例如：我們利用AI Agent結合企業營運指標系統，快速地根據庫存水位、設備生產狀況、品質檢出狀況等，並模擬分析風險和損失，快速地進行推理、規劃提出改善建議，乃至於自動化處理等。這將使得企業營運更具韌性，以因應各項風險。

企業營運仍然需要決定性的流程以執行，然而，圖形式、彈性調整的知識結構推理設計，將協助企業發展更應變式的AI代理營運流程。

生成式、AI Agent的突破，將協助企業營運資訊系統在人機介面、數據治理、彈性流程上進行變革，結合AI代理的認知ERP，如同讓企業的眼、耳、鼻、舌、身、意更加智慧化，助力企業營運能面臨各種挑戰，邁向認知智慧轉型。

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