SaaS、基於代理的 AI 與供應鏈：這是否意味著靜態軟體的終結？

主要 SaaS 供應商並不會消失，但其角色正在演變。在供應鏈領域，價值正轉向由人工智慧驅動、無需編碼且具備互通性的平台，這些平台能夠協調工作流程、自動化決策並優化庫存水準，且無需進行大規模改造。

主要 SaaS 供應商仍是營運的基石

在大多數企業中，主流的成熟 SaaS 供應商已成為首選解決方案。它們負責託管關鍵資料、管理交易、保障流程安全，並確保業務連續性。要取代它們，通常並非易事。

ERP 系統負責集中管理訂單、開立發票、採購及產品目錄。WMS 負責管理倉庫。TMS 負責規劃物流流程。CRM 系統則用於追蹤客戶關係。這些工具與數十個應用程式、團隊、商業規則及報表系統相互連結。

正因如此，它們才如此具備韌性。其優勢不僅在於功能性，更在於系統整合的深度。在供應鏈中，更換核心系統可能會影響庫存水準、採購、交貨期、承運商、前線團隊、電子數據交換（EDI）介面、儀表板，有時甚至會波及客戶關係。

因此，正確的問題並非：我們是否應該取代主要的 SaaS 平台？
真正的问题是：如何在不破壞現有基礎的前提下，對其進行優化？

這正是人工智慧、自動化與無程式碼架構正在開闢新局面的領域。

基於代理的 AI 將軟體的焦點轉向工作流程

長期以來，數位化僅僅意味著將流程輸入軟體。使用者必須登入系統、搜尋資訊、填寫欄位、確認步驟、匯出檔案，或是與聯絡人進行後續跟進。

在基於代理的 AI 中，情況則截然不同。系統不再僅是顯示數據：它能夠分析狀況、偵測異常、提出行動建議、觸發工作流程，或協調多種工具。

在供應鏈中，這將帶來營運管理方式的根本性轉變。例如，人工智慧代理程式可以：

• 偵測關鍵商品缺貨的風險；
• 將庫存水準與需求預測進行比較；
• 根據客戶、截止日期或利潤率來設定訂單的優先順序；
• 提供自動補貨服務；
• 收到貨物時若發現有誤，請通知主管；
• 生成運輸事故報告；
• 協調採購、倉儲、財務與客戶服務部門之間的工作流程。

這股趨勢絕非僅止於理論層面。Gartner 預估，到 2028 年，將有 33% 的企業軟體應用程式整合基於代理人的 AI 技術，相較於 2024 年的不到 1%；此外，屆時將有 15% 的日常商業決策可由 AI 自主做出。

對供應鏈專業人士而言，其優勢顯而易見：人工智慧不應僅是另一個介面，而必須成為一個能將數據轉化為行動的智慧層。

首先介紹的是周邊模組

短期內，大型交易系統仍難以被取代。另一方面，周邊模組則容易受到攻擊。

手動報表編製、申請核准、供應商協作、績效分析、事件追蹤、儀表板建立、庫存警示、採購申請、品質管控以及基礎規劃：這些應用情境通常由專用的 SaaS 附加元件來處理，但這類解決方案往往成本高昂、缺乏彈性，或採用率低。

然而，人工智慧如今能夠更迅速且更順暢地滿足其中部分需求。它能夠根據來自多個系統的數據，進行摘要整理、分類歸納、發出警示、設定優先順序、進行比較、建立紀錄，並觸發相關行動。

讓我們舉個簡單的例子：某家公司現已擁有一套與人力資源、薪資管理及發票系統相連的排班工具。若要更換這套系統，不僅耗時，且風險甚高。另一方面，若能新增一層人工智慧功能，使其能根據缺勤狀況、業務高峰、可用技能及交付限制來優化排班，便能立即創造價值，無需重新建置整個系統。

同樣的邏輯也適用於庫存優化。與其建立多個 Excel 檔案或新增獨立模組，整合式平台能彙整銷售、採購、庫存量、預測及供應商交貨期等數據，進而提出適切的行動建議。

成功的商業模式未必是那種「能取代一切的新型 SaaS」。它往往是讓現有事物變得更聰明的敏捷層。

無程式碼與互通性正逐漸成為戰略重點

供應鏈並非一成不變。規則不斷更迭、供應商持續演進、法規要求日益嚴格、客戶期望不斷提升，且不確定性與日俱增。在此背景下，若需耗時數月才能調整流程，無疑會成為阻礙。

「無程式碼」解決方案正能應對這項挑戰。它讓業務團隊無需完全依賴漫長的開發週期，即可配置工作流程、調整規則、建立表單、追蹤驗證結果，並整合資料。

但僅靠無程式碼技術是不夠的。真正的價值在於將其與以下三個要素結合：

互通性，用於串接 ERP、WMS、TMS、CRM、運輸工具、感測器、供應商入口網站及現場應用程式。

可追溯性，即了解誰做了什麼、何時、為何、使用哪些資料，以及是依據哪些規則進行的。

人工智慧，正從描述性方法轉向預測性與處方性方法。

Gartner 將「基於代理的人工智慧」、「環境智慧」以及「增強型連線團隊」列為 2025 年供應鏈領域的主要技術趨勢。其目標很明確：提升組織的連線能力、營運智慧與適應力。

這種做法也有助於提升物流的永續性。透過更清晰地掌握物流流程、閒置庫存、配送路線、退貨及缺貨狀況，有助於減少浪費、不必要的行駛里程，並避免決策過於遲緩。

從 AI 實驗邁向可量化的績效

人工智慧（AI）正受到廣泛關注，但並非所有相關計畫都能創造價值。Gartner 預測，到 2027 年底，超過 40% 的基於代理人的 AI 專案可能會被取消，主要原因在於成本高昂、投資報酬率（ROI）不明朗，或是風險管控不足。

為了避免專案淪為噱頭，它們必須植根於實際經驗。在供應鏈領域，最理想的應用案例是那些能解決特定營運痛點，或改善團隊所監控之關鍵績效指標的案例。

應著重關注的幾項要務：

• 減少關鍵商品的缺貨情況；
• 自動化補貨提醒；
• 改善需求預測；
• 加快解決供應商糾紛；
• 提高存貨的可靠性；
• 減少準備過程中的錯誤；
• 優化庫存水準；
• 簡化跨部門的審批流程；
• 測量物流流程的碳足跡。

若能有效運用人工智慧，所帶來的效益將十分顯著。麥肯錫估計，在某些零售情境下，人工智慧可將庫存水準降低 20% 至 30%，物流成本降低 5% 至 20%，並使採購支出減少 5% 至 15%。

前景同樣看好：Gartner 預測，到 2030 年，70% 的大型企業將採用基於人工智慧的供應鏈預測系統，以更精準地預判需求。

但成功並非僅取決於技術。它取決於資料品質、資料治理、使用者採用率、明確的責任分工，以及衡量成果的能力。

SaaS 並不會消失；它只是正在轉變重心

人工智慧並非大型 SaaS 供應商的末日。相反地，它挑戰了這些供應商在使用者體驗、自動化及價值創造方面的壟斷地位。

傳統系統仍將是許多企業的交易核心。然而，企業的差異化優勢將越來越多地取決於圍繞這些系統的智慧層：互通性平台、無程式碼工作流程、AI 代理、業務自動化、即時追蹤能力以及預測性分析。

對於供應鏈經理、資訊長及物流部門而言，方向很明確：不要堆砌工具，而是要統籌協調營運。不要為了數位化而數位化，而是要讓每個工作流程更加透明、每項決策更加可靠，並讓每項行動更加迅速。

未來的供應鏈不僅僅是靠軟體驅動。它將具備互聯性、智慧化、靈活性，並能主動採取行動。

人工智慧會取代供應鏈中的主要 SaaS 供應商嗎？

不，短期內不會。主要的 SaaS 平台仍與營運、數據及流程深度整合。人工智慧主要將透過增添自動化、預測、推薦及協調等功能層，來改變這些平台的使用方式。

何謂「具能動性的人工智慧疊加層」？

基於代理的 AI 覆蓋層是一種與現有系統相連的智慧層。它能分析數據、理解業務目標、觸發工作流程，並可在人類監督下建議或執行特定行動。

為什麼「無程式碼」對供應鏈越來越重要？

無程式碼技術讓流程能夠快速調整，無需等待漫長的開發週期。它賦予業務團隊更大的自主權，使其能夠建立工作流程、調整規則、自動化驗證流程，並提升營運管理效能。

初學者最適合從哪些人工智慧應用案例開始著手？

最具實用價值的應用案例，是那些能產生可量化營運影響的案例：庫存優化、需求預測、缺貨警示、自動補貨、爭議管理、物流流程追溯以及績效監控。

如何利用人工智慧確保可追溯性？

必須清楚記錄所使用的資料、產生的建議、觸發的行動以及人工審核。可追溯性對於確保決策的可靠性、審計工作流程以及建立使用者信心至關重要。

人工智慧能為永續物流做出貢獻嗎？

是的。透過提升對庫存水準、物流流程、配送路線、退貨及預測的掌握，人工智慧有助於減少不必要的運輸、過度庫存、缺貨及浪費。它正逐漸成為提升績效與實現永續物流的關鍵驅動力。

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