2025 年採購中的 AI：實用工具與策略

我以前以為採購只是談判和管理供應商，直到有個暑假我負責整理發票和更新試算表。只能說，這比我想像的還要無趣。

事實證明，我並不是唯一有這種經驗的人。根據 KPMG 的資料，自動化可以處理超過一半的採購日常任務。

在各行各業，AI 正協助團隊更聰明、更輕鬆地工作，採購也不例外。AI agent 的實際應用案例已經產生影響，從自動化日常審批到從供應商資料中挖掘洞見。

本文將解析採購中常見的 AI 類型、應用場景，以及如何實際落地，重點是你不需要電腦科學學位也能上手。

什麼是採購人工智慧？

採購用 AI 指的是運用人工智慧來自動化日常任務、從資料中發掘洞見，並在整個採購流程中協助更快速、更明智的決策。

AI 技術讓採購專業人員能以數據為基礎做決策，更有效地管理供應商，最終讓採購流程更快、更精確。

採購中常見的 AI 類型

生成式AI

生成式 AI（GenAI）是一種能產生內容的 AI，例如根據訓練資料自動撰寫郵件、報告或整份 RFP。這已成為採購領域最常見的 AI 形式之一，原因也很明顯。

在採購領域，GenAI 可以：

• 在幾分鐘內起草工作說明書（SOW）、供應商簡報或 RFP 等文件。
• 摘要冗長的供應商會議紀錄或績效報告，讓你不用自己翻找細節。
• 自動撰寫並發送供應商郵件或狀態更新。
• 協助整理與標記資料，方便後續分析。

簡單來說，GenAI 處理了大量文書與資料整理工作，讓團隊能專注於策略性任務。

機器學習

機器學習（ML）會從過去的趨勢中學習，找出模式並預測接下來可能發生的狀況。

不用再翻無止盡的試算表或憑直覺判斷，ML 工具能分析過去的採購趨勢與供應商表現，協助團隊更快做決策。

舉例來說，如果某供應商經常延遲交貨，ML 可能會在問題擴大前就發現這個模式；或是標記出與一般支出行為不符的異常發票。它也能快速完成分類數百筆交易的繁瑣工作，只需幾分鐘。

ML 模型吃進的資料越多，越能自我優化，產生的洞見也會越來越精準。

機器流程自動化（RPA）

RPA 並不追求聰明——它不是用來做決策或發掘洞見的。RPA 最擅長的，就是在不同系統間快速執行大量、基於規則的任務，完全不需人工介入。

作為企業流程自動化的核心，RPA 能自動處理資料輸入、發票比對、訂單處理等工作，無需人工介入。

雖然聽起來不特別吸引人，但把這些例行公事自動化後，團隊就能專注於採購中更具策略性的部分。這就是讓流程更順暢、更不依賴人工的關鍵。

自然語言處理（NLP）

NLP（自然語言處理）幫助電腦理解並解析人類語言——這在處理像合約、電子郵件或 RFP 回覆等大量文字內容時特別有用。

在採購情境下，NLP 工具可以：

• 從合約中擷取重要條款與條件
• 分析供應商回饋或線上評論的語氣與情感
• 從發票或收據中擷取關鍵資訊並轉為結構化資料
• 協助驅動能回答常見採購問題的聊天機器人

NLP 通常內建於支出分析軟體、文件處理系統等平台。團隊也可以透過 AWS Comprehend 或 Google Cloud Natural Language 這類 API，將 NLP 整合進現有流程。

雖然這個概念聽起來很複雜，但實際應用通常只需在現有工具中啟用相關功能即可。

Agentic AI

Agentic AI 是目前最新的技術。

Agentic AI 指的是能根據目標或變動條件，自主規劃、執行與調整行動的系統，無需為每個任務提供逐步指令。

而在採購領域，AI 代理 不僅僅是發送提醒，它們能模擬更換供應商的成本或時程影響，甚至自動啟動下一步，例如起草採購單或更新供應商資料。

這開啟了Agentic AI 工作流程：AI 代理不只提供洞見，還能跨系統自動執行後續動作。例如，AI 代理可能偵測到庫存短缺風險，模擬替代供應商的影響，並在同一流程中自動建立採購單。

只要連接到正確的資料與工具（如供應商資料庫或庫存管理系統），這些 agent 就能在設定好的範圍內半自動運作，協助團隊更快推進，減少人工協調。

AI 在採購中的好處

簡化工作流程

像 RPA 與 ML 驅動的工作流程引擎這類 AI 工具，能大規模自動化重複性任務，讓團隊專注於策略性工作。

舉例來說，RPA 可以自動從目錄系統拉取資料填寫申請單、根據主資料驗證供應商資訊，並依據成本中心、支出上限與急迫性自動將申請送到正確的審批人，全程無需人工參與。

減少錯誤

流程越多人工參與，越容易在壓力下出錯或遺漏細節。

AI 能在流程中即時驗證與偵測異常，降低出錯機率。

想像一下，當你提交的發票與原始採購單不符時，不需要人工審查，機器學習模型就能立即標記出這個差異。

無論是偵測重複輸入，還是標記看起來不對勁的項目，AI 都能為這類容易出錯的工作帶來一致性與準確度，特別是在團隊節奏很快時。

降低成本

AI 不僅透過自動化重複性任務來降低成本，更能提升決策品質，找出隱藏的低效率。

例如，AI 代理人可以計算提前付款給供應商以換取 2% 折扣的成本效益，並自動找出最佳機會。

導入 AI 進行進階支出分析的組織，已經透過強化採購策略與減少價值流失，實現高達10% 的總成本節省。

無痛擴展

隨著採購規模擴大，複雜度與資料量也會增加，但 AI 能協助團隊在不增加人力的情況下應對。

從自動整合資料、簡化合約分析到提升支出透明度，AI 讓組織能更聰明地成長，減少成長陣痛。

預測風險

採購過去多半是被動反應。AI 則能讓團隊在問題發生前就收到預警與建議，主動因應。

這種前瞻性越來越不可或缺。事實上，70% 的採購主管將供應商風險上升列為首要關注，而 AI 正成為他們首選的工具。

AI 模型會同時掃描內部資料（如交貨問題和合約遵循）及外部訊號（信用評分、ESG 評等、新聞），產生即時風險分數，協助團隊在問題惡化前採取行動。

AI 在採購的 8 大應用情境

1. 更聰明的預測與成本控管

機器學習協助團隊根據過去的採購模式和供應商表現預測需求。它能預測何時需要補貨、該買多少，並考量延遲、價格波動，甚至天氣等外部因素。

ML 演算法分析大量歷史採購資料及外部資訊，如原物料價格、運輸延遲、通膨，甚至天氣預報。這些資料共同建立模型，能夠預測未來的採購需求，甚至精確到單一品項。

舉例來說，若港口突然延誤又遇到某包材需求激增，ML 模型可能在問題明顯前就偵測到趨勢，並建議提前下單或改用其他供應商。

ML 模型也會追蹤即時資訊，如市場價格變動。如果原料價格開始上漲，系統可能會建議重新議約或加快採購以鎖定較低價格。

這種預測讓團隊能夠：

• 避免過度或不足採購。
• 最佳化庫存持有成本。
• 在問題影響營運前調整採購策略。
• 以最新、可行的洞察做預算決策。

2. 採購與資料任務自動化

像供應商調查、RFP 產生、資料輸入等手動任務非常耗時。

AI 可自動從多個來源擷取供應商資料、填寫 RFP 範本，並在系統間同步關鍵資料，無需人工輸入。這樣一來，採購團隊能縮短作業週期，將精力投入更具策略性的工作，如強化供應商關係或績效分析。

MTN Group 建立了一個名為Procurement Cockpit的平台，能整合全公司各地的採購資料。團隊不必切換系統或四處找資料，就能即時清楚掌握採購活動、供應商表現與支出狀況。

這是提升組織效率、節省時間的聰明做法，也帶來成效：MTN 憑藉 AI 自動化獲得了業界肯定。

3. 簡化採購單流程

說實話，手動管理採購單既慢又容易出錯，而且很繁瑣。

AI 代理人可以自動化採購流程中的關鍵步驟——從建立採購單到追蹤出貨、處理異常。它們不僅僅是標記問題，而是會主動採取行動，例如從備用供應商重新下單或將延遲升級處理。

例如，當提交採購申請時，AI 代理人會比對核准供應商與價格，自動填寫採購單，然後發送訂單並更新交貨時程。

如果出現問題（如交期衝突），AI 會根據過往資料提出替代方案。儀表板讓相關人員即時掌握狀況，系統也會自動對帳發票與收據，發現異常時標記給團隊審查。

4. 採購團隊的 AI 助理

AI 助理在採購領域是協助團隊處理日常、繁瑣任務的工具。它們能與現有系統協作，加快決策速度，減少日常流程中的人工操作。

AI 助理不會取代專業人才，但確實能讓團隊更快、更有效率地工作。

Zycus 推出Merlin Intake，這是一款協助用戶建立與追蹤採購申請的 AI 助理。它會引導用戶完成採購流程，並隨時解答問題，減少來回溝通。

5. 智能支出分析

採購團隊常因資料分散在 ERP 與 P2P 系統而難以掌握資金流向。當資料分散時，很難清楚知道每一筆支出用途。

AI 工具能自動清理並分類資料，讓團隊獲得統一且精確的支出全貌。機器學習演算法能偵測異常，發掘傳統工具容易忽略的節省機會。

例如，AI 可能發現多家供應商的重複採購，其實可以合併以爭取量販折扣，或標示某類別支出異常增加，提醒團隊檢視。

這種深入洞察有助於團隊：

• 提升跨品類與供應商的支出透明度
• 偵測不合規或異常支出
• 找出合併採購或重新議約的機會
• 做出更明智的預算與採購決策

6. 供應商風險管理

供應商風險日益受到重視，而 AI 讓風險管理比以往更主動。

機器學習模型會持續掃描內部訊號（如合約違規、發票異常）及外部指標（如信用評分、ESG 評等、地緣政治事件、全球新聞）。

AI 會將這些資訊整合成即時風險分數，讓採購團隊能根據風險曝險與可靠度來優先管理供應商。有些工具甚至能模擬供應鏈中斷情境，協助制定因應策略。

例如，Resilinc 的 AI 平台能分析供應商表現與外部事件，預測潛在延誤。使用 Resilinc 平台，公司能在中國颱風等事件發生前預先掌握，系統會提前通知團隊，讓他們能調整運輸路線，避免營收損失。

7. 合約智能分析

採購合約中蘊含大量關鍵資訊，但人工審查與管理非常耗時。

NLP 工具（如 LLM 代理人）能從成千上萬份合約中擷取付款條款、SLA 等關鍵內容，並對照合規架構。

假設團隊年底前需審查 500 份供應商合約，AI 系統能在幾分鐘內掃描所有文件，標示即將到期的合約、缺少資料保護條款的合約，並將類似合約分組，方便檢視。

8. 動態供應商媒合

過去尋找合適供應商多靠靜態名單或人工調查。AI 則能根據供應商表現、認證、價格與即時產能推薦合適人選。

透過機器學習，系統能評估結構化與非結構化資料，推薦最適合特定需求或地區的供應商。

採購團隊現在可以：

• 更快速篩選理想供應商
• 從符合品質、成本與 ESG 目標的供應商中採購
• 縮短導入時間，提升採購敏捷性

如何在採購流程導入 AI

採購導入 AI 沒有標準答案，最適合的方式取決於企業規模與目標，但這不代表一定要從零開始開發。

本節適合採購經理、採購專員、供應鏈專業人士及 CPO，提供將 AI 實際導入工作流程的方法。

1. 設定明確目標

不要只因為 AI 很新潮就導入。你必須明確知道要解決什麼問題。

你是想自動化採購單流程？提升支出分類？還是預測供應風險？

這些目標各自需要不同的工具、資料模型和整合方式。例如，自動化採購訂單可能需要使用RPA，而提升預測能力則可能仰賴機器學習。

如果沒有明確目標，很容易做出昂貴卻沒解決問題的工具。從痛點出發，讓它引導你的 AI 導入方向。

2. 選擇平台

確定目標後，選擇能支援這些目標的工具。

從你現有的系統開始。許多ERP和採購平台現在都內建了AI功能，例如支出分類或合約分析。如果你的需求更為特殊，可以考慮獨立工具，但務必確保它們能順利整合到你的技術架構中。

最適合的平台，就是能與你現有系統協作並隨著業務成長而擴展的平台。

3. 準備資料

AI 的聰明程度取決於你提供的資料品質。

在開始之前，先盤點你目前擁有的資源。清理雜亂的資料，整合分散在各系統中的資訊，並落實嚴謹的資料治理。這包括標準化格式並驗證資料的正確性。

採購團隊不需要完美的資料，但必須擁有可用的資料。可以把這個步驟想像成種植前先整理好土壤。

4. 實現你的解決方案

當你的目標和平台都已明確，資料也準備就緒，就是讓你的解決方案落地的時候了。

對多數採購團隊來說，這並不代表要從零開始開發AI工具，而是與供應商、合作夥伴或內部IT團隊合作，設定並部署符合需求的工具。

選擇最適合你團隊能力和目標複雜度的方法。

5. 賦能你的團隊

即使是最好的AI工具，如果團隊不會用或不信任，也無法發揮成效。

解決方案上線後，務必安排時間進行導入與推廣。與供應商或實施夥伴合作，針對實際應用情境訓練團隊，並根據採購人員的實際工作方式調整訓練內容——不僅僅是教他們如何操作工具。

提供實作練習的空間，記錄常見工作流程，並保持意見回饋的管道暢通。

如果沒有人會用，科技也無法帶來成果。

6. 評估與持續優化

不要一設好就不管了。

用明確的指標追蹤AI工具的成效，例如流程週期縮短、節省金額或避免的風險事件。

如果有導入聊天機器人，請查看聊天機器人分析，了解它們的實際使用情況、有效之處，以及可能造成阻礙的地方。衡量聊天機器人投資報酬率尤其重要，有助於證明投資價值並指引未來優化方向。

也要與使用者溝通。哪些地方運作良好？哪些地方不順手？

AI系統會隨時間進步，但前提是你持續調整優化。最好的實施方式會隨著實際使用而演進。

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常見問題

在採購中導入AI工具很貴嗎？

在採購流程中導入AI工具的成本差異很大：現有平台的入門級AI功能每月可能只需幾百美元，而企業級解決方案如進階支出分析或自主代理人，每年則可能高達六位數。總費用取決於工作流程的複雜度，以及你選擇現成方案還是客製化AI功能。

在採購流程中使用AI有什麼風險或缺點嗎？

在採購流程中使用AI確實有風險，例如資料不完整或不正確時可能導致錯誤決策、專有AI系統可能造成供應商綁定，以及若敏感資料未妥善保護則會有合規疑慮。此外，AI工具有時也會產生錯誤或意外結果，因此需要人工監督，及早發現並避免造成高額損失。

採購流程中的AI工具會取代工作，還是只是改變工作方式？

採購流程中的AI工具通常不會直接取代工作，而是透過自動化重複性任務（如資料輸入、發票比對或支出分類），改變人員的工作方式，讓採購專業人員能專注於供應商關係、談判和風險管理等策略性工作。不過，隨著AI融入日常流程，職務內容也可能轉向更偏重分析或技術能力。

中小企業也能從採購AI中受益，還是只有大型企業適用？

小型企業當然也能從採購AI中受益，特別是透過價格親民的SaaS工具，這些工具能提供自動化文件處理、供應商配對或基礎支出分析等功能，無需高額前期投資。雖然大型企業常部署更複雜、客製化的AI方案，但小型企業也能透過輕量級、雲端AI工具大幅節省時間並提升決策品質。

採購團隊需要具備哪些技能才能運用AI工具？

採購團隊不一定要會寫程式才能運用AI工具，但需要具備資料素養，了解AI模型的運作方式並能辨識資料品質問題。熟悉分析工具、能自在使用數位平台，以及能與IT部門協作，將AI解決方案整合進採購流程，這些都是關鍵能力。