「別等到痛才想辦法!」SAP看準智慧開銷,2面向為企業省錢
「別等到痛才想辦法!」SAP看準智慧開銷,2面向為企業省錢

2019年的現在,當我們再次說起智慧企業,我們在討論的是什麼?甫落幕的SAP Ariba Live奧斯汀峰會上,來自世界各地的重量級供應商及製造商齊聚一堂,把焦點放在一個詞上:智慧開銷(intelligent spending)。

然而,智慧開銷又是指什麼呢?SAP Ariba與SAP Fieldglass資深副總裁兼總經理Pat McCarthy認為,智慧開銷是將數據思維帶進供應端,將所有資料統整於同一平台後分析採集而來的數據,藉此優化採購等流程。「智慧開銷能讓你把錢花得少,或花得巧,」McCarthy說。

智慧開銷兩大要素:採購成本、外聘人才管控

SAP旗下兩大獨立子公司SAP Ariba以及SAP Fieldglass,就是希望在智慧開銷方面,提供企業最佳的解決方案。SAP Ariba針對提供企業採購的成本管理服務,SAP Fieldglass則專注於外部人力資源的管控。 McCarthy表示,這兩項服務,能夠讓企業供應鏈變得更有彈性,並提供企業接軌AI與機器學習等技術的機會。

SAP Ariba
SAP旗下兩大獨立子公司SAP Ariba以及SAP Fieldglass,主要業務為在智慧開銷方面提供企業最佳的解決方案。
圖/ SAP Ariba

過去在採購過程中,許多步驟是非常人工且瑣碎的。舉例來說,在與供應商下單、討論合約時,很多人都是透過Line或者電子郵件來回傳遞格式不一的Excel、PDF、word等各式檔案。這樣的溝通方式除了鬆散之外,更難以系統化地統計與供應商間的數據資料。

針對這樣的痛點,SAP Ariba提供了一個平台,系統性整理不同的採購環節,讓客戶可以與供應商一同在平台上協作,簡化繁複的流程並提供數據化的統計,進而提升效率、減少不必要的支出。此外,SAP Ariba的全球網絡中還搜集近380萬名供應商的資料,讓客戶能輕鬆在上面尋找合適的廠商,加快媒合的速度。

不過,若要更完整地達到智慧開銷,雲端化的外部人力資源管理也是相當重要的一環。SAP與牛津大學合作的研究報告指出,企業裡平均有44%的人力資源來自外聘廠商及自由工作者。McCarthy表示,一般公司對於外包項目負責人另外再找的團隊,難以進行品質控管與監督。

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過去在採購過程中,許多步驟是非常人工且瑣碎的。因此,SAP Ariba提供了一個平台,讓客戶可以系統性地統整不同的採購環節。
圖/ 蔡仁譯

McCarthy舉例,他們觀察到有些表現差的外聘人士,會反覆被同一間公司裡不同的人聘用。這樣的人才管理疏失,不僅是資源的浪費,也會影響到產品與服務本身。SAP Fieldglass想做的,就是讓企業和個人都能更有效率地找到適合的彼此。

McCarthy認為,外部人才的數位化管理會是未來的趨勢。因為這對許多年輕人正從事的零工經濟(gig economy)而言,是相當有益處的事。很多自由工作者他不是要找長期正職,而只是想在某一段特定時間、某一特定地點做自己喜歡的工作。過去這些人可能要土法煉鋼地在網上搜尋,但有了外部人才管理系統,他們只需要在平台上輸入資料,變得更方便。

智慧開銷的下一波浪潮:體驗經濟

從智慧開銷風潮的興起,我們可以看見數位轉型正不斷在深化。企業對數據的渴求勝過以往,並發明新的、規模化的方式,量化過去未曾紀錄過的行為。McCarthy也表示,數據以及速度,是數位轉型的兩大關鍵。數據帶來的新觀點加速了決策過程,改良的服務與產品也拉高顧客的期待值。速度不斷加快的情況下,人們也持續在探索新的數據。

至於SAP找到下一個重要數據了嗎?答案是有的。McCarthy認為,在不久的將來,體驗將會帶起下一波浪潮。他說,體驗數據就像是在坐雲霄飛車,過去我們能掌握車的速度、摩擦力等運作上的數據,但體驗數據講究的則是乘客是否有笑、和原先期待是否有落差、覺得好不好玩......等。

體驗數據若是套用在企業裡,就可能是這間公司合作起來感覺好不好、下屬能否輕鬆地與上司交談等。目前SAP已研發出相關系統,並已經在提供服務。對此,McCarthy也表示,SAP在這個領域方面,可說是世界第一。

面對種種快速的改變,McCarthy也對那些在執行數位轉型上感到猶豫的企業留下一句話:「別等到痛的時候才來想辦法。」或許這句話,正好象徵了數位時代的生存守則。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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