「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。

Pat McCarthy_SAP資深副總裁兼總經理_2019_04_17_蔡仁譯攝 -1 (1).j
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。

關鍵字: #SAP
往下滑看下一篇文章
業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長
業績兩年從28億突破百億,諾億保經攜手自由系統強化IT與資安以接住高速成長

企業高速成長,市場最先看見的是業務營收與市場排名的飆漲,但真正決定企業能走多遠的,往往是水面下看不見的IT與營運骨幹。

諾億保經就是一個經典案例。

2024年,諾億保經的全年保費規模約28億元,隔年直接翻被衝破60億,今年,更預計挑戰120億到150億大關,強勢躍居台灣前十大保經公司;業績快速成長的同時,諾億保經的組織配置也很精實:外勤業務團隊約500人,負責核保、行政與稽核的後勤單位卻僅約30人。

值得特別注意的是,隨著營收在短時間內翻倍,受到考驗的不只是業務能力,也包括後台系統、資訊設備、網路、資安,以及法遵與內控能否同步跟上。

諾億保經總經理賴柏翰直言:「客戶資料是諾億保經的核心資產,特別是我們以投資型保單為主力業務,對個人隱私與財務資訊的防護要求極高。」此外,隨著營運規模擴大,金管會對資訊安全與內控稽核的監管標準也隨之提高,必須重塑IT與資安體質以回應高速成長。

評估完自身資源後,諾億保經做了一個重要決定:不從零自建IT團隊,而是採取資訊外包模式,提供企業擴展所需的支援。

諾億保經
諾億保經總經理 賴柏翰
圖/ 數位時代

諾億保經總監張維倫表示:「我們需要合作夥伴提供完整支援,自由系統不僅具備金融產業經驗與深厚維運實力,還能提供一站式服務,因而雀屏中選。」由自由系統負責台北與台中辦公室的端點設備、儲存架構、網路與資安維運等工作。

診斷重於工具:先清查環境盲點,再談防禦升級

缺乏專職資訊人力的中小企業或快速成長型組織,很常陷入一個迷思:市場上出了什麼新工具、新架構,就急著導入;然而,自由系統的作法是先回歸營運本質:盤點現況。

在雙方正式簽約前,自由系統的顧問團隊便深入檢視諾億保經的既有環境,找到一個最急迫的營運隱患:內勤行政人員與外勤業務人員,竟在辦公室內共用同一套網路網段,這意味著外部裝置一旦連網中毒,極可能直接橫向感染存放敏感保單資料的內部系統,為降低風險,自由系統隨即協助諾億保經進行網段隔離與權限切割,在第一時間化解安全未爆彈。

這套「先釐清現況、確認優先級、消弭落差」的邏輯,也體現在資安合規的推進上。

自由系統服務顧問黃麒翰以ISO 27001認證輔導為例指出:「諾億的認證合規由專職顧問主導,但底層關鍵的端點偵測回應(EDR)、託管偵測回應(MDR)、防火牆規則、特權帳號管理及硬體資產盤點,全由自由系統提供技術支援。我們的目標是替企業建立完整的『環境可視性』(Visibility),讓風險一目了然。」

對諾億保經來說,資訊設備、網路與日常維運雖然是營運不可或缺的基礎,卻不是公司的核心業務,如果自行建立完整IT部門,不僅要負擔人力成本,也必須長期維持涵蓋網路、設備、資安與系統維運的專業能力;相較之下,將這些工作交給自由系統的專業團隊負責,諾億保經可以將時間與精力放在可直接創造營收的核心業務。

「與自由系統合作至今,我們不僅更好強化IT體質、順利補強合規缺口,也為接下來的AI應用打下穩健基礎。」張維倫如是說道。

從防守走向進攻:雲地協同架構,讓AI真正走入第一線

IT與資安基礎逐步穩定後,諾億保經開始將資源放到下一階段:如何利用AI提升業務與營運效率。

在業務端,諾億嘗試透過AI實現「保險情境遊戲化」。

賴柏翰指出,一般客戶很難體會重大疾病帶來的財務衝擊,與其單向說明「萬一罹癌怎麼辦」,不如透過AI模擬動態情境,讓客戶在虛擬人生中面臨關鍵決策;甚至,將台股加權指數、S&P 500走勢融入情境,模擬面臨資金缺口時,抵押借款或贖回投資將對個人資產產生何種實質影響,讓保險規畫轉化為主動的探索體驗。

同樣的邏輯也導入內部培訓與後勤自動化。

過去高度仰賴資深講師與紙本教材的訓練流程,被轉化為AI互動式推演,讓500位業務能在高度擬真的客戶抗拒或理財情境中反覆演練,大幅縮短新人上手週期。至於在行政方面,傳統業務助理得耗費大量時間進行分類、掃描、校對保單文件的繁瑣流程,也交由AI與自動化工具處理,助理僅需做最終核對與歸檔,使30人的後勤編制得以支撐暴增數倍的合規案件。

在AI探索的過程中,自由系統就像是諾億保經的IT團隊、協助評估與提供所需產品服務。

自由系統售前顧問劉威利強調:「金融保險業涉及大量機敏個資,絕不能盲目把所有資料拋上公有雲AI。」因此,自由系統協助諾億精準劃分「地端與雲端邊界」,例如,哪些非機敏資料可藉助雲端模型運算、哪些敏感核保數據必須保留在地端進行私有化推論,並協同評估相應的地端硬體算力與加密機制,讓創新應用不以犧牲資安為代價。

總的來說,從28億飆升至百億規模,諾億保經展現了一家新銳金融服務企業的高敏捷度;而自由系統則證明了託管服務(MSP)已不再只是被動的修電腦與顧網路,更是高速成長企業在架構選擇、資安風控與AI轉型路上,不可或缺的最佳夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓