生成式 AI 與 ERP 系統的整合，可以節省員工時間、提高業務流程效率，並加速帳單收款作業。有些人甚至看到 AI 為 ERP 系統帶來自主化能力的新未來。
文／Grant Gross·譯／曾祥信
在生成式 AI 的助力下，企業資源規劃（enterprise resource planning，ERP）系統的發展已成熟到足以產生重大變革的程度，有不少專家認為，這兩個項目是完美的組合，企業若能順利結合生成式 AI 與 ERP 系統，將可創造更高的獲利。
Forrester 研究公司的分析師 Liz Herbert 表示，在 ERP 系統裡使用生成式 AI 技術，仍處於早期階段，但人們已可預見這項組合帶來的諸多好處，包括幫助員工透過程式碼精靈，自行建立特殊的 ERP 功能。Herbert 是「How Generative AI Will Transform ERP」報告的主要作者。
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有些組織在 ERP 系統中使用傳統 AI 已行之有年，例如，用於預測市場趨勢，或是將供應鏈流程最佳化。但 Herbert 表示，新的生成式 AI 技術，能更進一步將員工由核心業務流程裡的重複性工作解放出來。
Herbert 在這篇部落格文章裡提到：「生成式 AI 可將財務與營運部門員工，由繁瑣的任務中解放出來，例如敘述性報告、客戶收集電子郵件，和帳戶摘要。現在，員工將扮演 AI 生成工作的審核者角色，而不必再親自手動執行這些單調的任務」。
她說，從這些任務中解放出來，員工就有更多時間去完成其他工作，進而提高生產力。此外，生成式 AI 能更快速、更便宜地完成帳單收款工作，從而增加企業利潤。
Herbert 補充道，由於生成式 AI 在 ERP 系統上的使用還在起步階段，因此 IT 領導者仍在弄清楚如何計算投資報酬率。但許多企業已開始針對 ERP 推動生成式 AI 專案 ─ 這是今年 6 月 SAP Sapphire 大會上的重要主題 ─ 有些公司建立自己的 AI ，有些公司與 AI 開發商合作，更多則是同時結合公司內部開發人員與外部協助。她說，對大多數公司來說，「嘗試自己獨力做這件事，不是明智之舉」。
使用自家產品
Runmic 執行長 Omar Kouhlani 對於 Forrester 的報告深感共鳴，這家公司是 AI 應用程式開發商，產品用於分析會議與銷售電話。Runmic 公司不僅在自家的對話分析平台上使用 AI ，而且近一年來，他們在公司內部運用 AI 的許多方式，就如同 Forrester 報告中描述的一樣。
Kouhlani 舉例，Runmic 公司利用 AI 來產生報表、電子郵件草稿，並協助程式碼的開發和測試工作。過去這些任務有時得花上員工好幾個小時才能完成。
他說，「如今他們只需要審核 AI 產生的內容，讓自己回到更具策略性的任務。 AI 代替我們執行日常工作，提供準確且及時的見解，與此同時，我們可專注於戰略規劃與決策事項」。
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Kouhlani 表示，Runmic 在其短暫的公司歷史中很早就開始採用 AI ，因此很難估計 AI 為公司節省了多少成本。不過，他估計員工節省的時間至少達 20%，甚至更多。然而，Kouhlani 坦言 AI 仍有其限制，例如，Runmic 公司極度重視資料的安全性，他們密切關注不斷改變中的 AI 使用規範。
AI 生成的內容也需要一定程度的監督。他說，「到頭來，我們還是需要人眼來審查 AI 完成的工作」。
客戶渴望擁有 AI
AI 訓練與開發公司 NILG.AI 和 ERP 軟體開發商 VAI 的高層，看到 AI 與 ERP 系統兩者結合的需求日益提升。
NILG.AI 執行長兼創辦人 Kelwin Fernandes 表示，該公司已協助數十家客戶，將 AI 整合到 ERP 與 CRM（客戶關係管理）系統當中。CRM 最佳化過程往往專注於客戶體驗上，是 AI 常見的切入點，但 Fernandes 認為 AI 還能用在 ERP 系統上，協助需求預測、定價、擷取非結構化資料、工作排程、票務流程及其他與營運效率有關的項目。
「我認為，任何與做決策有關的流程，都是 AI 發揮優勢的潛在目標」，Fernandes 說道。「話雖如此，重點應該要放在與公司發展瓶頸最有關的決策，以及既有資料能夠支持做出更好決策的項目上」。
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然而，Fernandes 表示，並非所有流程都適合使用 AI 。 AI 應該用在沒有明確答案且可接受某程度錯誤率的流程上。他說，「 AI 與傳統軟體開發截然不同，你無法完全掌控及理解 AI 的輸出結果。你必須要有備用方案，來因應 AI 發生錯誤的情況」。另一方面，他指出，企業確實可以容忍某些業務流程中的錯誤，包括根據需求估計來規劃生產力。他說，「只要 AI 能夠提供比人類更準確的預測，這項技術就很容易被接受」。
VAI 公司資訊長 Kevin Beasley 表示，VAI 和 Runmic 一樣是專注於中階市場的 ERP 開發商，同樣在公司內部使用 AI 。透過與 IBM 的合作，該公司於 2016 年開始使用傳統 AI 執行資料分析，向客戶展示 AI 的威力。VAI 公司還使用 AI 加上行動應用程式，來強化客戶倉儲營運能力。Beasley 也見證到 VAI 的中端市場客戶接納使用 AI 聊天機器人，這些機器人可透過檢索增強生成（RAG）技術輔助的訓練，來理解公司或產業特有的資訊。
首先，確定要解決的問題
Beasley 表示，中小型企業正掀起一股 AI 「採購熱潮」，而且 AI 可為中階市場企業帶來足以與大型企業抗衡的優勢。但他建議，公司應該先釐清 AI 可以解決的問題。
「中階市場企業沒有無止盡的資源進行 AI 實驗」，他說道。「他們需要最物有所值的解決方案，去因應特定的挑戰」。他補充道，在這場 AI 淘金熱中，企業很容易經不住誘惑，想盡快開始使用 AI ，將此科技硬塞到不合適的地方。「顯然地，你可以先做些嘗試，有時候，你可能會創造出你從來都不知道自己需要的東西」。
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Beasley 認為中階市場最大的機會，在於電子商務與 AI 的交會處。電子商務幾乎可涉及公司供應鏈的所有部分，包括訂購、行銷和交付。Beasley 和 Ruhmic 的 Kouhlani 建議，企業在整合 AI 與 ERP 系統時最好由小處著手，出錯是在所難免的。
Kouhlani 說，「首先，研究生成式 AI 能為你的 ERP 系統做什麼事。接著，就像你在帶領入門實習生一樣，先指派低風險的任務，例如例行報表或資料輸入，這類工作的錯誤影響最小。密切監控生成式 AI 的輸出結果，如果滿意的話，再逐步擴大它在 ERP 系統中扮演的角色」。
雖然在 ERP 系統中使用生成式 AI 是一種新現象，但 Kouhlani 看到了自主 ERP 系統的潛力，也就是系統可以自動適應不斷變化的業務條件，並即時修正做法。他說，「我還認為， AI 能在策略規劃中發揮更重要的作用，以閃電般的速度模擬複雜的商業情境，並協助企業評估可能的結果」。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
