- AI 在採購中自動化了像是撰寫 RFP、分類支出、供應商配對等任務,大幅減少人工作業與流程週期。
- 機器學習能預測需求變化與供應商風險,協助團隊及早因應中斷或成本上升。
- Agentic AI 能模擬供應商變動的影響,甚至能自動啟動下一步,例如建立採購單。
- 成功導入 AI 的關鍵在於明確目標、乾淨的資料,以及選擇能與現有採購系統整合的工具。
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。
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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。





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