今天是 2025 年 12 月 12 日，星期五。我們班有一位 Paris 小姐，她的名字就叫做 Paris 啦，她先前在零售業與科技產業累積了近15年的工作經驗，在人員管理、流程掌控及問題解決等方面，已經有不錯的專案執行與整合能力，現在正在努力轉型投入AI與專案管理的領域。最近，她做了一個專題，叫做「SmartBiz AI 商務助理」，想要將 AI 放進企業每天會用到的流程裡。這個系統包含五個模組，自動讀單、庫存解析、銷售推薦、交期計算和資料整合等等共五個模組。目前她已經先完成了三個模組，可以用兩個場景來說明，分別是：訂單自動化與庫存解析，還有業務每日行動建議。簡單來說，就是從訂單接收轉換、對比庫存、判斷交期，到分析銷售資料、提醒業務今天該做什麼，全都是用AI跟自動化串起來的。
聽起來是蠻不錯的，因為以前那些都是要人工作業的流程，現在可以自己跑起來。 AI 不再只是給你一堆數字和圖表，而是直接告訴你「下一步要做什麼」。這是我覺得整個專案最有價值、也最接地氣的地方。
Paris 說，她最想證明的一件事就是： AI 不是只能做報表，它可以變成真正的工作夥伴。很多企業導入 AI，都停在漂亮儀表板，但前線的人還是做一樣的事。她希望 AI 能真的讓大家每天少一點雜事，多一點行動和時間。而這次的專案也確實看到這件事是可行的。
楊老師AI365 - AI 自動化商務助理
目前這個規劃按大概完成 50% 左右，已經完成前端 POC 的模擬畫面，Make 自動化流程（抓取銷售與庫存資料、比對庫存、判斷可出貨量、發送通知）所以，當庫存不足時，AI 助理會即時判斷，自動計算短缺數量，並主動通知採購完成流程銜接。同時，考慮到客戶關係維繫，還會運用 AI 主動通知客戶缺料，跟交期可能受到影響，以業務員掛名發送信件，讓服務從被動的跟客戶解釋，升級成為，更有溫度的主動溝通。
然後，還有第二個場景，自動抓取ERP系統的數據，並以AI分析業績，做到四項核心模塊分析，例如：A客戶從 10 月 7 日以後就沒有再下單，已超過平均回購間隔 52 天，存在流失風險，需要採取一些行動。另外還有客戶回購分析，找到高頻客戶，B 客戶是回購頻率最高的客戶，過去這段時間已經下單 9 次了，她主要都購買哪些品項，列出來清清楚楚。然後，是潛在需求推薦：可以對哪幾家客戶促銷公司的哪一件商品。第四個模塊是業績缺口預警，判斷最近客戶訂單不足，有觸發預警機制。這些部分已經做到基本的雛形了。
當然，這系統並不複雜，但是楊老師覺得，能自己練習透過 AI 與自動化去解決業務面的痛點，對於非資訊背景的 Paris 來說，已經是一個很不錯的突破。
Paris 說，她想要證明「AI 的終極價值不是取代， 而是解放我們去做更有價值的事。」
以前，她一直都是負責行政、比對、整理這些很耗時間的工作。過去我也從來沒有想過自己能做出一套真正「跑得起來」的 AI 流程。現在上了楊老師的一些課之後，她開始把以前遇到的痛點，一個一個拿來用 AI 解決。因為做了這個專案，讓她真的看到：原來 AI 是可以讓工作變得更快、更聰明，而不是在那邊傻傻的等著被人取代。
我也祝福 Paris 能關關難過關關過，因為做專題搞到長針眼，真的抱歉啦，希望她可以趕快恢復本來的健康。因為後面還有更難的團隊專題要去解決，加油！
