台灣最後的上車機會!爭奪黃金十年,「AI物流供應鏈」會是下個護國神山?
台灣最後的上車機會!爭奪黃金十年,「AI物流供應鏈」會是下個護國神山?

台灣面臨的三大挑戰,其實也是我們可以把握的三大契機。如果台灣能在未來五至十年間,採用實體 AI 導入物流暨供應鏈管理,不但可以克服上述三大挑戰,而且極有機會進一步在全世界的製造體系中擴大優勢,爭取貿易分額。

也許你會好奇:「為什麼是未來五至十年?這個時間窗口為什麼是重大機遇?再等幾年,等一切局勢更加明朗再行動,有什麼不行?」

如果這也是你的問題,請仔細思考目前的趨勢:

一、少子化大浪將在十年內撲向產業

台灣第一次人口負成長發生於 2020 年。而在更早以前,台灣的出生人口就已經呈現斷崖式下降。 2000 年,台灣新生兒人數還超過三十萬,短短五年後降至大約二十萬(減少三分之一), 2010 年更是只剩十六餘萬(接近減半)。

2000 至 2010 年間出生的人,大部分將會在 2025 至 2035 年之間陸續投入職場。可想而知,未來的工作人口將會急遽減少,在十年之後,企業的缺工狀況就會明顯影響日常的生產與運作。顯然少子化的趨勢不容企業再袖手旁觀,消極空等十年再進行因應。

而另一方面,已對人口減少趨勢做好準備的企業,將在未來十年的競爭中脫穎而出。在其他企業因人力短缺而苦苦掙扎的時候,採用實體 AI 導入物流暨供應鏈管理的企業將不受衝擊,運用科技填補人力缺口,取得更豐厚的利潤。

二、民主與極權對立,產業重新布局將在十年內底定

目前全球的貿易體系將以中國、美國各自為首分裂成兩個陣營,兩大陣營間的經貿往來正在不斷萎縮。原本在中國投資設廠的企業(其中有大量台資企業),必須選擇其他地區進行生產製造。

在此同時,美國以及其他民主國家正在全力減少來自中國的進口貿易。尤其愈是涉及高科技領域,更是需要完全避免來自中國的產品,甚至連零組件都在減少。因此,許多企業正在尋找新的採購商。

這顯然是台灣企業千載難逢的機會。

不過這波產業重整不會無休無止地進行下去。五年內,最多十年內,這波經貿遷移估計將會重整完畢。台灣企業必須在此之前採用實體 AI 導入物流暨供應鏈管理,深度嵌入民主國家集團的產業系統,以期把握從中國市場向外轉移的需求。目前從日本、韓國,到泰國、印尼、馬來西亞等地企業,都在搶食市場分額。

若台灣積極把握,十年後,將穩定地成為歐美等自由國家緊密的產業夥伴;若錯失良機,十年後,台灣將陷入孤軍無援的絕境。

三、台灣在半導體產業的優勢還有十年,新的支柱產業必須產生

近年來台灣產業的整體發展堪稱亮眼。但細看其構成,我們得承認是靠著台積電及其他少數半導體企業,撐起台灣外銷產值的主要分額。

目前大部分的專家都預估,在未來十年內,台灣的半導體產業在國際上還能保持優勢。但在這之後,半導體是否能維持現今的產業重要性?台灣優勢是否存在?就很難說了。台灣無疑需要發展新的支柱產業,才能在半導體的產業優勢式微後,接起半導體產業的棒子。

如果十年後,台灣在半導體的領先程度被拉平(甚至超越),後續沒有產業接棒,台灣經濟將陷入困境。當前從民間到政府都在積極發展半導體之外另一個熱門產業,試圖為十年後的局勢做準備。

到底發展什麼產業可以成為十年後與半導體具有同樣優勢的產業主力,目前沒人能說得準。然而, 採用實體 AI 導入物流暨供應鏈管理,將是任何產業為十年後局勢預先布局的最好方案 。畢竟無論哪個產業要成為「護國神山」,與全世界的貿易夥伴之間密切連動、高效運輸,是必不可缺的前提條件。

以上三點,是接下來十年內必將發生的趨勢,並且會日益明確,影響企業的發展。如果台灣沒有意識到問題嚴重性,就很有可能被目前積極引入實體 AI 的發展中國家超越,甚至淪為三流國家。相信這不是任何一位台灣人所樂見的情況。

過往台灣企業高比例是從全世界接單,在中國運用廉價的人力及資源進行生產,而這個模式的剩餘時間已經進入倒數。我們需要實體 AI 導入物流暨供應鏈管理,讓台灣企業擺脫地理、語言等限制,徹底融入全球生產體系。如此方能保證十年後,世界上還有台灣的一席之地。

做對決策的企業與國家,十年後將走上強者恆強的正向循環;若浪費這十年,很可能走向弱者恆弱,不易翻身。

如果你還在猶豫:實體 AI 導入物流暨供應鏈管理將對企業的營運效能帶來很大的改善嗎?導入之後,效益是立竿見影、即時可見的嗎?

讓我們從非常熟悉的案例出發,具體衡量實體 AI 導入物流暨供應鏈管理可以為企業帶來多大程度的進步與改變,以及這樣的效益可以多快地展現在企業運作實務上。

延伸閱讀:解析|Gogoro「1美元防線」慘失守,轉板掙扎求生!3大逆境阻擋馳騁之路,怎麼不香了?

供應鏈之死與PI崛起 立體書封.jpg
圖/ 商周出版

本文授權轉載自《供應鏈之死與 PI 的崛起》,詹斯敦 (Shelton Chan)著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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
代理式商務連動百兆商機
© 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