本文作者是编辑部特约撰稿人，曾就职于国际快递公司，担任供应链分析与管理工作，其间游历于各大物流企业与货主企业，学习企业经营理念，并将其融会贯通，自创一派，尔后担任各大企业供应链物流顾问工作，对中国台湾地区物流发展有先进独特的眼光，总是能够洞烛机先，布局未来。近年来，在研究与实践中，不断提出科技趋势与产业创新发展策略，希望能为供应链产业注入活水。

在AI的世界中，基本上可区分为“数据应用”和“硬件应用”两种，硬件应用简单，例如目前物流业普遍使用的料架搬运机器人，以及无人机配送、无人机协助盘点等，都可大幅节省人类作业员时间。然而在数据应用上，许多企业都忽略了数据的潜在价值，因此尚未达到与AI共舞的美丽世界。为此我们将陆续介绍关于采购、温室气体减量、库存与配送管理这三种利用AI做到进一步优化的做法。

实际上，采购活动才是真正触发供应链运作的源头，采购决策的优劣很大程度影响了后续的企业运作。

从人类的角度，我们能处理的信息量有限，而且容易陷入经验的迷思，甚至出现采购人员与潜在供应商勾结，使用对公司不利的条件进行采购。从采购部门的角度，只要满足交期、数量、价格、付款条件的需求，就可以下单。但时代在变，这真的是最好做法吗？

 

采购数量多或许可降低单价，但是采购进来的商品需要库存、盘点，如果买进来的商品无法在期限内卖出，甚至还会有报废的成本，光是一种商品的采购就有许多的排列组合，例如可以一个月买100个，或是一次买足一年需求1,200个进来库存，每种采购决策都有不同成本，更何况企业需要采购的商品多达上万种，有些需要分散风险因此向不同供应商购买，有些则为了成本考量因此向单一供应商大量购买。类似这种采购决策已非传统线性回归模型可解决，使用较佳的AI方案来解决。

要注意的是，实施AI采购必须全面集中采购，也就是说，原本同公司内分散于各部门各自的采购业务，必须集中处理，往后各部门或事业单位只填请购单，并由AI模型统一计算，累积相关的采购大数据才能做到具体节省效果。

采购活动大致上可分为供应商开发、采购前置处理、配送、到货后处理等阶段，每一个阶段都有AI发挥的空间，特别是涉及大量文字、数字处理的部分。要做到智慧采购，应该把企业内每个采购环节完整列出，逐一检讨AI辅助的可行性。

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阶段零：新供应商的开发

供应商的开发传统上都是人工判断，通过人类经验与接洽、评选，初步找出可能的供应商，这过程上百年来都是如此；但在AI时代，这件事有机会做得更快更好，类似ChatGPT这种大型语言模型，擅长的就是分析大量文件后进行重点摘要。

▲ 车用保冷柜（来源：2022 Yamato Holdings Co., Ltd.）

联合利华就利用这样的技术，先用网络爬虫探索全世界特定产品的供应商，下载供应商网站相关的内容，例如年报、财务报告、社会责任报告等电子档，然后通过AI模型分析关于这家公司所有的网站内容，甚至网络上别人对于这家公司的评价，AI消化资料的速度，以及跨语言分析能力是人类比不上的，只需几分钟就可完成一家潜在供应商的重点分析，符合条件的后续再交给真正的采购人员进行评估。

这样的技术称为“数字侦查”，也就是比原本我们熟悉的Google Search更进一步，由AI找出所有相关资料，摘要分析后再提供结果。包括德国的西门子，目前也使用这样的技术。

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阶段一：前置处理

采购前置处理比较复杂，因为要从众多可能的供应商中，找到可以配合的供应商、议价，一直到正式签约、下单，如果本阶段决策正确，可使公司用最合理的价格，买到适当质量的商品，同时使得企业整体温室气体排放达到最低，且库存最低。

全球零售龙头沃尔玛在2021年开始试行使用聊天机器人与供应商沟通。沃尔玛全球供应商超过10万家，如果一位采购人员要负责沟通50家，也得聘请2,000位采购人员。沃尔玛发现，在没改善以前，至少有20%供应商都是直接签订“千篇一律”的合约，这些合约没有再经过仔细议价或是付款条件的谈判。

 

假设某个商品有三家潜在供应商，其余条件都相同，但A供应商说付款条件必须是totoal in advance；B供应商说付款条件是到货后15天；C供应商的付款条件则是到货后45天。很显然地，聊天机器人在与这些不同供应商沟通后，会发现最佳条件是C供应商。这只是最简单的例子，有的状况还涉及赠品的赠送，或是免费配送、免费流通加工等。总之，聊天机器人能够判断出“相比之下，哪些条件对沃尔玛有利”。

沃尔玛的试行结果相当成功，共有89家供应商参加了自动议价方案。聊天机器人成功与其中64%的供应商达成协定，远高于原先设定20%的目标，平均谈判时间为11天。沃尔玛平均节省了1.5%的采购支出，同时将付款期限延长至平均35天。随着聊天机器人越来越强大，这位虚拟的沃尔玛超级采购人员会累积更多谈判数据，沃尔玛也准备陆续推广给更多的供应商使用，甚至包括运输费率的自动谈判。

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阶段二：配送

同样的采购条件、价格买100颗鸡蛋，但是一个供应商A使用柴油车运送60公里、另一个供应商B使用电动车运送80公里到工厂，这些属于上游供应商的运输排碳，根据GHG Protocol将会归属到本公司的SCOPE 3温室气体排放。如果选错了供应商，将导致自己的温室气体归属增加，还得再花钱做碳交易、碳中和。

日本YAMATO运输已开始计划性地减用干冰当作保冷材，替代方案是改用日本电装（Denso）所开发的车用型保冷箱，采用电力供电，作为最后一公里配送使用。YAMATO运输提出一个重点：供应链减碳关键还是整个体系的网络结构，例如中继转运站的位置、充电站布局、供应商地理位置等，必须持续优化避免无效率的运输。

 

最后，运输要做得好，就必须有一定的前置时间。举例来说，今天采购、明天就要到货，肯定无法做出较好的运输规划，卡车可能得在还没满载的状况下就得出车。而许多国家都已开始有少子化问题，以及为了符合ESG而须减少卡车司机工时，无人车运输可能得十年后才能全面商业化运转，这段时间将会是运输大考验。

为解决此问题，日本P&G修改了订购系统，客户向P&G订购必须在出货前一个半月完成，同时说服下游客人分享销售信息，以做到较佳的销售预测。

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阶段三：到货后处理

商品抵达后需要记录到货时间，以及整体数量、质量查验，这些数据都是后续AI优化时需要参考的，如果某个供应商的货虽然质量都很好，但是却经常延迟到货，采购系统就应做出适度调整，例如要求该供应商在星期二或星期四出货，以避免延迟到货造成后续制程损失。

采购最后一个环节就是资金流对账，也就是比对invoice上面所列的品项、单价、数量是否与当初采购项目相符、应付账款总金额是否正确等，这类的大量自动比对，已经可以通过AI精准处理，如下图Google所提供的功能，可以将invoice全面转换为文字，让企业内部系统自动比对，节省大量人力。

▲ 根据Invoice原始影像自动撷取文字内容供比对（来源：Google Document AI）

AI能做的是在最佳时间点、发出适量的采购单，在最适合的时间点采购进仓，当一切控制完美时，刚采购入仓的商品可能几天内就会陆续出货完毕，因此库存相关成本可大幅降低，且可以满足公司内部最小现金流。

但是，AI不能做的还有很多，例如运河阻塞、罢工抗议、突发战争、天气异常等，都非AI采购系统可预期的，采购人员仍须应对可能出现的突发状况。因此AI采购系统无法大幅精简人力。

企业不应该在使用AI采购系统之后就直接删减采购人员，这绝对是错误认知。主因是AI所需要的大量原始资料，仍需要人力提供，例如新供应商开发、供应商过去的交易记录、到货记录、质量记录、银行付款记录，甚至供应商负责人过去是否有银行跳票、法院判决的欺诈记录等，没有资料的AI只是一个空壳子。

所有原始资料，都需标准化格式提供给AI系统；AI的所有决策，采购人员也可凭经验做抽检判断是否正确。因此，有资深人员辅助与把关，且持续有资料更新的AI，才是真正的智慧采购。

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