智慧供應鏈，重塑企業獲利力|數位時代 BusinessNext

台灣聞名全球的科技製造業，近年來受到國際市場嚴苛的考驗：品牌大廠庫存失準時有所聞，ODM/OEM毛利持續下探，獲利與營收不成正比。過去二十年台灣靠著彈性供應鏈管理與產業群聚效益打造了科技之島的美名，但在全球化競爭中是否還能保有優勢？

國內產業架構以水平整合的聚落為主，好處是彈性大、選擇多。以筆電為例，順著中山高往南走，從台北到新竹就可以買齊所有零組件。供應鏈有變動，一個小時內就可以召集相關廠商找到解決之道，這是台灣獨有的機動性。

聚落式供應鏈，無法支撐台商全球布局？

然而當國內企業開始布局全球，以往的聚落優勢將難以持續。過去產業處於成長期，供應鏈管理問題會被獲利所掩蓋。然而從2008年開始，全球消費需求降低，營收與獲利都受到嚴重考驗，供應鏈的問題也浮上檯面：

一、產品週期縮短：顧客喜好瞬息萬變，產品推陳出新頻率越來越高。若未能精準預測需求、掌握銷售進度，極可能會造成損失。

二、少量多樣生產：客製化、個性化的產品需求高，供應鏈管理的複雜度也倍增。預測失準不僅讓成本增加，也可能造成呆料損失。

三、產業生態改變：智慧型手機讓國際電信巨人NOKIA黯淡無光，平板電腦令小筆電風光盡失。破壞式創新的產品隨時可能衝擊市場！

四、可視性不足：供應鏈中存在許多提升價值、降低成本的可能性，唯有提高供應鏈可視性(visibility)，才能創造優化價值。

面對這些挑戰，供應鏈需要轉型升級，朝向「提高能見度」與「增加反應速度」，以利做出正確的供應鏈決策。

提高能見度，從需求預測做起

企業幾乎都已建立了ERP，然而ERP是否足以讓決策展掌握供應鏈全貌？尤其在供應鏈全球化之後，每日營運所蒐集的資料極大，但是能夠有效擷取、管理、分析與優化的比例反而變小了。

能見度提升不僅限於庫存與運況，還要加入「需求能見度」的管理能力。需求是整個供應鏈的源頭，若能透過滾動式的銷售預測來提升需求能見度，供應鏈運作就越有效率，許多績效不彰的問題也會迎刃而解。

以某3C品牌大廠為例，其主要銷售對象為全球各地的通路商，為了提升供應鏈效率、降低庫存，該品牌正在建立一套能夠結合市場行銷資料、歷史數據與通路商資訊的滾動銷售分析系統，與供應鏈管理平台進行整合，以精準的需求預測為起點，將整條供應鏈優化校準、提升效率。

提升反應力，每個決定都有效益

商業環境競爭激烈，造成整條供應鏈的時間都被壓縮，企業常要在有限時間內做出關鍵決定：這筆單，接還是不接？怎麼排程，對公司最有效益？

一般來說，企業接到訂單需求後，要經過內部資料計算、供應商與產能確認，關關核可後才能給客戶回覆，平均費時五天。但許多訂單或變動需求要求短時間內答覆，若未能仔細評估，硬著頭皮接下後才發現這筆訂單根本無法帶來利潤，反而排擠其他有利潤的訂單，豈不是徒呼負負？

在智慧供應鏈的管理平台上，這些可行性評估、多情境模擬的運算僅需數分鐘即可完成，可立即算出供應鏈變動帶來的效益與衝擊，以利決策者做出最有效益的決定。回覆客戶的時程從五天縮短到兩天內，不僅客戶滿意度提高，也增加了回應商機的速度與效率。

國內光電大廠導入智慧供應鏈解決方案後，大幅減少了供應鏈效率低落帶來浪費，其投資報酬率竟高達1000%！

智慧供應鏈，為產業加分

從產業角度來看，供應鏈管理好比「甩鞭子」：一個客戶端的小變動，就會從訂單、排程、產線、零件、下游廠商產生環環相扣的衝擊效應。最前端的組裝廠、品牌廠銷售預測與供應鏈管理若能更為精準，將能正面提升整體產業的獲利能力與運籌效率。打造智慧供應鏈，將是台灣科技製造業提升價值、降低成本的必經之路。

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當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。