FLAPS.AI 即時決策
用一句話，
問出全公司的數據
對話式 ERP 把繁雜操作換成直覺的自然語言對話。老闆用白話文問，AI 即時從 ERP 底層數據生成答案——系統從「被動儲存資料的工具」進化為「主動執行任務的 AI 營運特助」。
- 白話文問問題，AI 即時從 ERP 底層數據生成答案
- RAG 企業知識庫，回答 100% 來自公司內部規範
- Text-to-SQL 報表查詢，不必懂程式、不必等 IT
- AI Agent 跨系統執行任務，封閉環境 + RBAC 權限控管
企業營運痛點
傳統內部知識庫與報表查詢，正在拖慢決策
企業營運的隱形成本，往往藏在跨部門溝通與繁瑣的行政流程裡。在探討解決方案之前，先釐清阻礙行政效率的三大痛點：
內部知識傳承與檢索困難
零售與流通業面臨較高的人員流動率，企業雖擁有完善的規章，但這些知識通常散落在不同的文件或系統中。當第一線人員遇到特殊狀況，無法第一時間取得準確解答，便會直接增加資深員工的教育訓練與溝通負擔。
數據獲取的技術門檻
營運主管拉取非預設維度的報表時，通常需要特定資料庫語法知識。若必須依賴 IT 部門撰寫程式碼來獲取數據，將導致即時商業決策難以實現。
跨系統任務執行的繁瑣斷點
行政人員每日需在不同系統間切換，例如確認合約後需手動至 ERP 系統建檔，再到郵件系統發送通知。高重複性的跨系統搬運作業容易出錯，也佔據了員工的工作時間。
Core AI Technology
驅動「對話式 ERP」的三大 AI 核心技術
要解決上述痛點，系統必須能理解企業脈絡、確保數據精準，並實際執行任務。以下是支撐這套架構的三大底層技術。
內部知識庫 AI 與 RAG：規章精準查閱
將企業專有資料(SOP 流程、技術手冊等)向量化建置成專屬資料庫。員工提問時，系統先在內部資料庫檢索最相關的文件段落，再作為上下文交由 AI 生成精準回答，確保資訊來源 100% 來自企業內部，杜絕模型幻覺。
Text-to-SQL：自然語言精準撈數據
將人類的自然語言轉譯為資料庫查詢語法(SQL)。營運主管不需學習複雜程式碼，也不用等待排程，只要用日常對話口吻輸入指令，系統就能直接從資料庫提取所需數據。
AI Agent：跨系統執行的數位特助
具備任務規劃與工具調用(Tool Calling)能力，能依對話脈絡拆解執行步驟，主動呼叫 ERP 內部的各項功能模組(如發送郵件、建立訂單)，完成跨系統的連續性任務。
Use Cases
對話式 ERP 的 3 個提升營運效率的實務場景
當上述技術與 ERP 系統深度整合後，將在企業內部衍生出具體的營運效率提升場景。
實務場景一・RAG
零售業內部知識庫 AI 的即時客服支援
系統透過 RAG 瞬間調閱最新 SOP 回覆：「根據 2026 年最新規範，實體門市退貨必須保留完整原包裝(含鞋盒)。請委婉向顧客說明無法辦理全額退款，但可提供 8 折換貨方案。」確保第一線服務標準的一致性。
實務場景二・Text-to-SQL
營運主管的跨維度數據瞬間調閱
系統透過 Text-to-SQL 自動撈取數據，並在幾秒鐘內於介面上生成一張視覺化的動態折線圖，讓營運會議能直接基於即時數據進行決策。
實務場景三・AI Agent
自動化的異常處理與跨部門溝通
AI Agent 自動拆解任務：撈出延遲紀錄、撰寫標準催討信件，最後透過 API 串接企業郵件系統自動發送，單一指令即可完成行政作業。
Conversational BI
老闆用白話文問，AI 即時生成答案
對話式 BI——直接從 ERP 底層數據撈取、運算、視覺化。以下為一個實際查詢範例。
›本週哪間門市成長最快？該怎麼調貨？
本週成長最快的是 台中中港門市（+23.4%），由戶外服飾品類帶動；建議將北區滯銷的 GORE-TEX 外套調撥 40 件支援。
資安與權限控管
導入 AI 會洩漏機密嗎？不可妥協的資安防線
直接使用公開的大型語言模型處理內部業務，存在極高的機密外洩風險。2023 年，三星電子半導體部門便因工程師將機密原始碼與會議紀錄輸入公開版 ChatGPT，導致企業核心商業機密暴露於外部風險中。
這凸顯了企業專屬 AI 架構的必要性：專業的對話式 ERP 必須在封閉的企業環境中運行，並嚴格遵循系統原有的帳號職級權限設定(RBAC)。Text-to-SQL 與 RAG 在檢索資料時，會嚴格核對提問者的身份與權限——一般門市人員即使向 AI 詢問高階主管薪資，系統也會因權限不足而直接拒絕回答，建立嚴密的資安防線。
數據底層
為什麼「乾淨的 ERP 數據底層」是先決條件？
先進的 AI 技術無法從混亂、錯誤的數據中產出正確的決策。Text-to-SQL 與 AI Agent 要發揮高準確率，前提是 ERP 系統必須具備極高標準的資料結構——以下三個客觀要件缺一不可。
資料欄位正規化
各系統的資料格式、商品料號與會員編碼必須一致，AI 在跨表查詢時才不會發生錯誤對位。
數據零時差同步
營運數據不能依賴每日批次結算，線上與線下狀態必須即時連動，確保 AI 執行任務時依據的是最新狀態。
具備正確商業邏輯
系統底層必須能準確定義複雜的交易行為(如退換貨、滿額折抵)，避免 AI 解讀報表時產生邏輯誤判。
要達到上述標準，企業需要一套具備強大整合能力的現代化系統。深耕台灣本土市場、具備多年百貨與實體零售實務經驗的 輔翼科技(FLAPS)，系統架構正是為解決這些底層數據痛點而生——完全符合驅動 AI 所需的數據整合要件。
無縫串接台灣主流全通路
具備強大的 API 與多格式 Excel 彈性匯入功能，在各通路資料進入系統的瞬間，自動完成清洗、對齊與標準化，解決 OMO 的數據孤島問題。
深度在地化零售商業邏輯
系統底層已內建逆物流退費計算、百貨抽成、滿千送百等深度在地化產業邏輯，確保 AI 撈取報表時運算邏輯貼合台灣企業實務現況。
即時 OMO 庫存連動與高層級資安
將庫存與交易整合在單一真實資料來源(SSOT)，底層更具備企業級資料防護與細緻 RBAC 權限控管，杜絕內部機密越權存取。
乾淨數據底層由 輔翼 ERP 提供——把零售營運的每個環節串成一條龍，成為驅動 AI 的單一真實資料來源(SSOT)。