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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「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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