最貴的不是模型，是一張沒人認領的 Excel：台灣工業報價 Agent 實戰

前陣子我們在台灣接手工業報價助手的案子。整個專案花費最高的地方在於一張在公司內部流傳多年、無人負責維護的 Excel 試算表。

專案合約在台北總部簽訂，核心 ERP 與研發主檔設在新竹，主要物流倉儲位於台中與高雄，第一線業務在越南北寧與泰國羅勇服務製造業客戶，供應商則分布在深圳、東莞、日本與台灣在地精密廠。

客戶代理工業級連接器、光電感測器與自動化控制器。台灣總部負責合約與財務，台中倉負責備貨與出貨，東南亞業務團隊負責現場接單，採購團隊在通訊軟體裡向協力廠調貨。

老闆最初的需求很明確： 「做一個支援中、英、越三語的 AI 報價助手。客戶送入詢價單後，系統自動匹配料號、查詢庫存、計算階梯報價，並將原廠規格書與法規認證資料打包寄送。」

他問我：「這個一個月能不能上線？」

我回答他：「串接模型只需一週。剩下三週能否完成，取決於內部 Excel 資料的整潔程度。」

後續測試顯示，實際情況比預期更複雜。

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第一週的狀況：一張詢價單引發的料號問題

專案啟動後的第一個星期一，越南業務在通訊群組送入一張緊急詢價單，共 23 個零件料號，客戶要求 48 小時內回覆。

其中一款光電感測器，客戶在詢價單上標註廠內自編編號 VN-BN-4421；公司 ERP 登記原廠完整料號；台中倉管為求輸入快速，省略型號末幾位後綴代碼；業務維護的報價 Excel 則將此感測器與另一款外觀相同的型號併在同一列。

這兩個型號外觀尺寸與固定孔位相同，但電氣規格相反：

• 第一款為 PNP 輸出（高電位觸發）；第二款為 NPN 輸出（低電位觸發）。
• 第一款採用 M12 接頭；第二款採用 M8 接頭。

型號給錯會直接導致後果：客戶裝上機台通電後，控制板將短路燒毀，造成自動化產線停機。

第一輪原型測試中，模型透過語意相似度檢索，在知識庫中抓出產品資料並產出格式完整的報價單。新竹總部資深應用工程師審核時檢查接線圖，及時攔下錯誤型號。

老闆詢問：「為什麼 AI 查到原廠資料，給出的型號卻有誤？」

我告訴他：「因為系統在缺乏統一定義的情況下進行推測。公司內部從總部、倉庫到業務，尚未建立編號與實體零件的一對一對應。」

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價格與庫存的四套標準：工作習慣與資料分散

料號對應只是其中一環。資料管線深入清查後，發現價格存在四套標準：

1. 台北財務：維護標準美金定價與基準匯率。
2. 東南亞業務：使用自行換算的越南盾與泰銖底價，包含個別折讓空間。
3. 台中倉庫：備註欄留存前一年度庫存出清的促銷價。
4. 採購人員：以供應商在通訊軟體內的最新回覆為準。

庫存資料同樣存在落差：ERP 顯示 500 顆現貨，但倉庫現場已有 300 顆預先保留給長期專案訂單。供應商提及的「七天交貨」指工廠出貨時間，未計入報關、海運與陸運時程。

另一個合規重點在於原產地證明（Certificate of Origin）。業務認為貨物自台灣出港發往越南即可申請產地關稅優惠。然而自海外進口、在台灣保稅倉轉口發貨的產品，無法單純因更換出貨地點取得原產地資格。這類涉及關稅法規的問題，不能交由語言模型閱讀文件自行判定。

系統面對這些落差時通常不會中斷報錯，而是將未經校對的數據整合成一份排版精準的報價文件。

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策略調整：建立防護邊界與資料治理

面對這些風險，我們先行暫緩全自動發送報價的流程。

第一階段設定明確界線：禁止系統直接寄發郵件給外部客戶。前線部署工程團隊（FDE）專注於三項基礎工程：

1. 確認產品識別（建立唯一主檔數據）。
2. 區分資料管線（分離靜態文檔與即時 API）。
3. 建立防護欄機制（標示異常與邊角案例）。

1. 建立產品主檔身份表（Product Identity Graph）

我們重新規劃產品主檔。每一項料號均完整關聯原廠型號、內部 SKU、客戶自編編號、倉庫代碼與歷史替代型號，規格後綴嚴格保留。當系統在詢價單中發現一對多或模糊對應時，會將衝突料號標註警示，交由工程師確認。

2. 動態與靜態資料管線分離

• 靜態規格書、認證文件與技術手冊：匯入向量知識庫（RAG），用於技術規格檢索。
• 即時庫存：串接 WMS 與 ERP 即時 API 查詢可用庫存（ATP），停止使用靜態表格快照。
• 報價計算：交由後端階梯計價引擎處理，依據客戶等級、幣別、數量與貿易條件（Incoterms）計算。
• 供應商交期：標註資料更新時間戳記，逾期即提示重新確認。

3. 設定強制審查防護欄（Hard Guardrails）

我們在系統中加入硬性規則：

• 凡涉及替代型號推薦、原產地資格判斷、過期證書、特殊折扣與跨國交期承諾，均需由對應人員（工程師、財務、法規人員）審核確認，系統僅彙整相關參考資料。

老闆曾提出簡化確認步驟的需求。

我調出 PNP 與 NPN 規格差異的紀錄進行說明： 「減少確認步驟能在每次報價節省 5 秒鐘，但若發生規格錯誤，將衍生整批零件報廢與客訴賠償的成本。」

確認風險後，團隊維持各階段的審查機制。

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影子模式驗證：以實際案例檢驗系統

系統正式推行前，進行了兩週的影子模式（Shadow Mode）： 第一線業務維持既有人工作業，AI 系統在後端同步產出對照草稿，由工程師與主管核對差異。

我們以各類異常資料進行驗證：

• 客戶詢價單缺漏後綴字母。
• 包裝單位將「箱」標記為「個」。
• 新舊版本認證文件並存。
• 單張詢價單混合美金與當地幣別。
• 保稅轉口貨物申請產地證明。

六週試點期間處理超過 100 份詢價單：

• 處理時間：一般詢價作業時間由 40 分鐘縮短至 10 分鐘左右。
• 異常攔截：系統在報價前攔截了 1 件失效認證、1 件包裝單位錯誤、1 件不相容替代料號，以及 1 件產地資格疑義。

試點完成後，系統維持「由業務確認後手動發送」的運作模式。

AI 產出報價文字相當迅速，但代表企業對外承諾價格、交期與規格屬於商業責任範疇。

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總結：FDE 的實質價值

這項專案反映出跨國供應鏈的運作實況：台灣總部、東南亞據點與製造協力廠在地理上往來頻繁，但各部門運作模式各有差異。總部重視法規與利潤，倉儲注重出貨進度，海外業務追求回覆時效，供應商則常透過通訊軟體調整交期。

關鍵挑戰不僅在於多語言轉換，更在於整合不同部門的工作習慣、編號方式與未統籌的試算表。

評估企業 AI 報價系統時，優先確認三項核心要點：

1. 公司確認實體產品規格的基準為何？
2. 誰具備核准價格、庫存與交期的權限？
3. 發生爭議時，能否追溯報價當下所依據的資料版本與簽核人員？

前線部署工程（FDE）的核心工作，在於深入倉庫、產線、訂單紀錄與報價流程，梳理未結構化的資料與例外情況。

模型負責加速資料彙整，系統架構負責防範資料錯誤，最終的商業決定則由業務負責人確認執行。