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企業資料的 AI 推理

2026-03-02
分類 : 專欄
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企業資料的 AI 推理

◤ 圖 1

從 ERP 到精準行銷,NeoAI 如何透過 SOA 架構實現安全、可靠的自動化決策

AI 推理(AI Reasoning)是 AI 分析、解決問題的方法,透過評估各種可能結果並選出最佳方案,其運作邏輯類似人類的決策過程(Decision Making)。本文將透過三個實驗案例,解析 AI 如何在確保資安的前提下,深度整合企業內部系統並進行推理。

文/葉宏謨


企業資料存在於 ERP、CRM、HRM、MES、POS 等系統中。企業協作平台(NEO)[註 1] 的核心價值,在於把企業各種資訊系統的資料整合到企業統一資料架構(EUDA)資料庫,再加上一個能讓人與 AI 互動的 APP,統稱為「企業協作人工智慧」(NeoAI)。

推理需要資料,NeoAI 讓 AI 根據使用者的自然語言,找到一個或多個 SOA 服務元件,取得可評估各種方案的資料進行推理,並選出最佳方案。(如圖 1)

NeoAI 使用地端的 AI Box,加上 NEO 本來就在地端或私有雲,沒有資訊安全的問題。在 NeoAI 的互動流程中,如果使用者的提示是要查詢(Query, QRY)資料,則 AI 直接回應查詢結果,但會告訴使用者它是呼叫了哪幾個服務元件;如果是新增(Create, CRT)或修改(Update, UPD),因為會改動企業核心資料,AI 會先告訴使用者要新增或修改的資料內容,待使用者確認後,AI 才會真正執行寫入動作。

內容目錄 隱藏
從 ERP 到精準行銷,NeoAI 如何透過 SOA 架構實現安全、可靠的自動化決策
一、歷月毛利的推理:AI 分析每個月的銷售金額和採購金額
二、最低成本的推理:AI 輔助採購決策
三、客戶偏好的推理:AI 輔助精準行銷
四、交叉驗證:確保 AI 推理的絕對正確性
五、結論

一、歷月毛利的推理:AI 分析每個月的銷售金額和採購金額

使用者想從訂單了解每個月的銷售金額和採購金額,因為銷售和採購的訂單資料都只有訂單日期,沒有訂單年月,所以使用者提示 AI:

「請查詢 2024 年結案狀態的銷售訂單,回傳訂單年月(訂單日期的前 6 碼)、訂單金額,加總第 2 欄訂單金額。請再查詢 2024 年結案狀態的採購單,回傳訂單年月、採購金額,請加總第 2 欄採購金額。請依訂單年月合併以上 2 個回傳資料,並以不分頁表格呈現訂單年月、訂單金額、採購金額、當月毛利(銷售金額-採購金額)、累積毛利(從第 1 個月毛利累加到當月毛利)。」

為了取得使用者的信任,AI 在生成答案之前先說明它的推理過程(通常是中文,但這次是英文):

The sales data and purchase data for 2024 have been retrieved. Now, I need to process both datasets to calculate the monthly sums and then merge them.

First, let’s process the sales data:

  • Create a dictionary to store monthly sales totals.
  • Iterate through each sales record.
  • Extract the ORDERDATE and ORDERAMOUNT.
  • Format the ORDERDATE to ‘YYYYMM’ (order year month).
  • Add the ORDERAMOUNT to the corresponding month in the dictionary.

Then, I will do the same for the purchase data…(略)

Finally, I will combine these two dictionaries, fill in any missing months with 0, and calculate the monthly gross profit. Then, I will present the data in a table.

AI 說明完推理過程後,即精準產出包含當月毛利與累積毛利的整合報表。從 AI 的推理過程可看到,AI 完全掌握了 SOA 服務元件的關鍵字,使用者可以信任 AI 的答案。

二、最低成本的推理:AI 輔助採購決策

廠商的報價中包含數量折扣,不同數量區間會有不同單價,數量越多單價越低。使用者要採購一批產品,可讓 AI 協助找到總價最低的採購產品組合。

使用者提示 AI:

「我要買菠蘿麵包和拉麵各 40 個,應該向誰採購?」

AI 推理並回應:

根據您要採購菠蘿麵包和拉麵各 40 個的需求,以下是向廠商 005 和廠商 008 採購的成本分析:

向廠商 005 採購:

  • 菠蘿麵包(40 個):單價為 40.00(未達 50 個折扣),總價:40 * 40.00 = 1600
  • 拉麵(40 個):單價為 65.00(已達 30 個折扣),總價:40 * 65.00 = 2600
  • 總計:1600 + 2600 = 4200

向廠商 008 採購:

  • 菠蘿麵包(40 個):單價為 38.00(未達 50 個折扣),總價:40 * 38.00 = 1520
  • 拉麵(40 個):單價為 66.00(已達 30 個折扣),總價:40 * 66.00 = 2640
  • 總計:1520 + 2640 = 4160

結論:為了獲得最優惠的價格,您應該向廠商 008 採購,總價為 4160。

使用者繼續提示 AI:

「請新增採購單」

AI 回應:

「好的,我將為您建立一份採購單,包含菠蘿麵包和拉麵各 40 個,並向廠商 008 採購。請您確認以下採購單的資訊…(接著 AI 顯示採購單內容,在此略過)。請您確認這些資訊是否正確,如果確認無誤,我將執行新增採購單的操作。」

使用者提示 AI:

「確認無誤。」

AI 回應:

「採購單新增成功!採購單號(PONO)為:PO2601000022,狀態為:00(開立)」

使用者為了確定採購單已產生,請 AI 查詢採購單內容:

「查詢採購單 PO2601000022,顯示序號、產品、數量、單價、總價,總計第 3,5 欄。」

使用者的提示只要求顯示產品,AI 自動顯示成「件號代號件號名稱件號規格」,因為 AI 找到「新增採購單」的 SOA 服務元件時,發現輸入參數中的件號代號、件號名稱、件號規格這 3 欄都是必傳條件,所以自動串接顯示。AI 不一定每次都會這樣顯示,有時會摻入之前的提示,但無論怎麼顯示,數字都是正確的,不會影響決策。

三、客戶偏好的推理:AI 輔助精準行銷

企業主管想了解客戶的產品偏好,向 AI 提示:

「請依產品客戶查詢每月訂單金額,訂單日期從 20220101 至 20241231、產品從 0001 至 0010、客戶從 001 至 010。請以表格顯示件號代號、件號名稱、客戶名稱、訂單金額。」

AI 找到 356 筆資料,套用 NEO 的資料查詢(Data Query)模板(Template)列出清單。

企業主管想作精準行銷,繼續問 AI:

「我應該向每個客戶優先推銷哪 3 種產品?」

AI 回應如下:

客戶產品推銷建議
以下是根據您提供的訂單資料,為每位客戶建議優先推銷的 3 種產品:

客戶:大雄(001)

  1. 菠蘿麵包(ITEMID: 0001) – 總金額: 13080.0
  2. 冰淇淋(ITEMID: 0002) – 總金額: 1600.0
  3. 拉麵(ITEMID: 0005) – 總金額: 1280.0

客戶:小夫(002)

  1. 菠蘿麵包(ITEMID: 0001) – 總金額: 6350.0
  2. 冰淇淋(ITEMID: 0002) – 總金額: 440.0
  3. 便當(ITEMID: 0007) – 總金額: 390.0

客戶:小叮噹(004)

  1. 菠蘿麵包(ITEMID: 0001) – 總金額: 101150.0
  2. 飯捲(ITEMID: 0006) – 總金額: 1305.0
  3. 滷肉飯(ITEMID: 0004) – 總金額: 1120.0

客戶:多拉 A 夢(008)

  1. 冰淇淋(ITEMID: 0002) – 總金額: 360.0
  2. 飯捲(ITEMID: 0006) – 總金額: 780.0
  3. 滷肉飯(ITEMID: 0004) – 總金額: 360.0

(為節省篇幅,其餘客戶建議在此略過)

從和 AI 的互動中,主管了解 AI 的回應是推薦給每位客戶過去這 3 年金額最高的 3 種產品。重點是針對每個客戶該行銷什麼產品,訂單金額只是 AI 推理的依據。

四、交叉驗證:確保 AI 推理的絕對正確性

NeoAI 的模板包括「資料查詢」(Data Query)和「資料分析」(Data Analysis)。APP 若套用「資料分析」模板,則 AI 完全只找 SOA 服務元件,找到後就交給 APP 呼叫服務產生多維統計報表,AI 沒有任何原始企業資料。APP 若套用「資料查詢」模板,則 AI 找到服務後自行叫用服務取得資料,除了可以呈現統計報表,也可以利用企業資料協助使用者推理,輔助使用者作決策。

在精準行銷的案例中,主管雖然了解訂單金額只是 AI 評估的依據,且 AI 的推薦大致不差,但還是很想確定 AI 的推理是正確的。於是要求 AI 作統計,套用「資料查詢」模板提示 AI:

「請依產品客戶查詢每月訂單金額,訂單日期從 20220101 至 20241231、產品從 0001 至 0010、客戶從 001 至 010。請以表格顯示件號代號件號名稱客戶名稱、訂單金額。加總第 2 欄。」這個提示和精準行銷案例的原始提示相同,只多了一句「加總第2欄」。AI加總相同產品客戶的訂單金額,回應如下:

企業主管再套用「資料分析」模板,用相同的話提示 AI:

「請依產品客戶查詢每月訂單金額,訂單日期從 20220101 至 20241231、產品從 0001 至 0010、客戶從 001 至 010。請以表格顯示件號代號_件號名稱、客戶名稱、訂單金額。」

兩次獨立提示 AI,一次查詢資料、一次分析資料,使用兩個不同模板,比較 AI 回傳的兩張報表(一張單維表、一張多維表),裡面的數字完全一樣。企業主管藉此可以確定,AI 處理企業資料是絕對正確的。

五、結論

企業協作人工智慧(NeoAI)專門處理企業資料,除了能根據使用者的自然語言提示,並聯、串聯 NEO 的 SOA 服務元件,生成資料查詢單維表或資料分析多維表外,也能以所查到的資料進行推理,協助使用者作出好的決策。

本文介紹了三個 AI 推理範例的實驗,分別為銷售採購金額分析、採購決策輔助、和精準行銷。本文也從不同角度測試了 NeoAI 的正確性,證明由人、APP 和 AI 協作推理,會比完全交給 AI 獨立推理的正確性與可靠度更高。


參考文獻
[註 1] Nvidia 詞彙表:AI Reasoning
[註 2] 葉宏謨,《即問即答 AI 企業助理》,CIO Taiwan 專欄


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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