一、前言

人工智慧(AI)正逐漸成為企業數位轉型的重要工具，應用範圍涵蓋供應鏈管理、跨境貿易、企業文件處理、金融服務整合及數位系統管理等面向。相較於過去仰賴人工查詢與核對文件，並進行跨部門協調，AI 可協助企業彙整不同來源的資料，辨識貨件延誤、供應鏈風險、文件內容不一致及系統弱點等問題，並支援相關作業流程。本文將介紹七項具代表性的 AI 創新案例，呈現 AI 在企業數位轉型相關領域的應用情形(如圖一)。

二、創新案例

(一) 物流追蹤與供應鏈自動化平台Movement
開發單位/廠商：美國 project44
全球物流作業涉及承運商、倉儲及企業內部系統等多個環節，相關資訊往往分散於不同平台，使企業難以及時掌握貨物狀態，也不易在發生運輸延誤、路線變更或供應中斷時迅速調整作業。美國 project44 開發的 Movement 平台，主要用於整合物流資料與供應鏈作業流程。該平台可連接物流服務業者、運輸管理系統、企業資源規劃系統及其他企業內部系統，彙整貨物狀態、運輸路線與異常事件等資訊，協助企業即時掌握運輸延誤、路線變更及運輸中斷等情形。

Movement 亦結合 AI 模型與 AI 代理人，能依據即時物流資訊協助企業進行運輸安排、路線調整、物流服務業者聯繫及異常事件處理，減少人工查詢、聯繫與協調所需時間。近期，project44 進一步推出 Autopilot 平台，使企業可依作業需求設定、部署及管理 AI 代理人，並追蹤各項作業的執行情形。

(二) 供應鏈風險分析智慧平台Altana
開發廠商：美國 Altana Technologies
全球供應鏈涵蓋多層供應商、製造設施及跨境物流等環節。若企業與政府僅能掌握目前往來供應商的資訊，便難以了解更上游的供應關係與跨境貨物流向，也不易及時辨識各環節可能涉及的法規、營運及地緣政治風險。美國 Altana Technologies 開發供應鏈與貿易分析平台，運用 AI 彙整物流合作夥伴的營運資料、公開與商業資料，以及客戶與合作夥伴提供的資料，建立供應鏈關聯圖譜，可呈現產品、企業、供應商、製造設施與貨物流向之間的連結，協助使用者掌握多層供應鏈結構及潛在風險。

該平台可協助企業進行產品分類、原產地判定、關稅計算及供應鏈追溯，並支援政府機關辨識高風險貨物及分析關鍵供應鏈風險。平台亦可運用 AI 辨識強迫勞動、制裁規避及其他法規遵循風險，並模擬關稅變動、供應中斷及供應來源過度集中等情境，評估其對企業成本、營運及獲利可能造成的影響。此外，平台採用分散式資料協作架構，使企業、物流服務業者與政府機關可在保留敏感資料及智慧財產的情況下，共享供應鏈分析結果並進行跨組織協作。

(三) 航運風險與貿易安全智慧分析平台Windward Maritime AI
開發廠商：英國 Windward
全球航運涉及複雜的船舶所有權、航行與貨物流向資訊，並可能伴隨制裁規避、走私及供應鏈中斷等情形，使政府、金融機構、保險業者及航運企業不易即時掌握相關風險。有鑑於此，美國 Windward 開發 Maritime AI 平台，整合了航運、貿易及船舶行為資料，協助使用者掌握船舶活動、貨物流向與潛在風險。

此平台可運用 Windward 自行開發的 AI 模型，分析船舶移動模式、所有權紀錄及貨物資料，辨識出刻意隱匿航行資訊、規避監管或船舶實際所有權不明等情形，並判斷是否可能涉及非法活動或制裁規避。此外，Maritime AI 亦提供貨櫃追蹤、預估抵達時間、延誤原因及運輸中斷風險分析，協助物流與貿易業者掌握運輸異常並調整相關作業。

(四) 企業文件處理與資料擷取智慧平台FileAI fileForge
開發廠商：新加坡 FileAI
企業日常需處理大量格式不一的 PDF、電子郵件、掃描檔及試算表，且文件內容可能包含表格、手寫文字與多語言資料。若既有系統無法準確辨識與核對，企業便需投入人力重新輸入及檢查，不僅延長作業時間，也增加資料錯誤風險。新加坡 FileAI 開發的 fileForge 平台，主要用於企業文件處理、資料擷取與工作流程自動化，可將非結構化及半結構化文件轉換為企業系統可使用的結構化資料。該平台結合多模態光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR)、機器學習及視覺語言模型，可處理複雜版面、表格、手寫內容及多語言文件，並支援文件分類、資料擷取及格式轉換。

此外，fileForge 可依預先設定的檢核條件，檢查資料完整性與一致性，執行跨文件核對、標示異常內容、分派待處理項目，並保留稽核紀錄。平台亦可與企業資源規劃系統及其他既有系統整合，減少人工輸入與重複核對作業，提升文件處理效率與資料可用性，應用範圍涵蓋金融、保險、業務流程委外及供應鏈等領域。

(五) 貿易金融文件審查智慧平台(TraydStream)
開發單位：英國 TraydStream
國際貿易金融涉及貨運、付款及交易相關文件。由於文件格式不一，且須符合國際貿易規範與各地法規，若審查作業主要仰賴人工進行，不僅可能延長處理時間，也可能因資料遺漏或內容不一致而增加作業及法規遵循風險。英國 TraydStream 開發貿易文件自動審查平台，結合自行開發的光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR)及人工智慧技術，辨識並分類各類貿易文件，將其中的結構化與非結構化內容轉換為可供後續審查的資料。

平台可運用超過 40 萬種貿易規則與法規遵循條件組合，依付款條件、國際貿易規範及法規遵循要求，核對不同文件中的日期、金額、貨物數量與交易條件，並標示資料遺漏、錯誤及內容不一致之處。此外，平台亦會保留完整的處理與檢查紀錄，協助銀行及企業減少重複核對與人工作業錯誤，縮短文件審查時間並提升處理一致性。

(六) 金融服務整合與資料驗證智慧平台Decentro
開發單位/廠商：印度 Decentro
金融科技業者在建置付款、身分驗證、貸款與銀行服務時，通常需要連接不同金融機構與技術系統。若企業須分別進行系統整合，往往會增加建置時間與成本，並可能面臨介面規格不一、人工對帳及客戶導入流程繁複等問題。印度 Decentro 開發金融服務整合平台，透過整合式應用程式介面(Application Programming Interface, API)，提供付款、客戶身分驗證、貸款及銀行服務等功能。企業可依需求選用相關服務，連接不同金融合作機構，並將客戶導入、收付款、資金撥付及對帳等作業納入自動化流程，減少重複建置與人工處理。

Decentro 亦運用人工智慧及電腦視覺技術，進行身分與文件驗證、資料比對、詐欺偵測及信用風險評估，協助企業辨識身分文件遭竄改、資料不一致及其他潛在風險。此外，Decentro 亦提供運用多語言 AI 語音機器人與數位通訊管道的債務催收服務，協助金融機構進行借款人聯繫與催收作業。

(七) 應用程式與系統安全AI檢測平台Hex Security
開發廠商：美國 Hex Security
企業軟體與應用程式會隨功能調整及版本更新持續變動，新的安全弱點也可能隨之出現。若企業僅在特定時間點以人工方式進行安全測試，部分弱點可能無法及時被發現，進而增加軟體開發、部署及上線後的安全風險。美國 Hex Security 開發應用程式與系統安全檢測平台，運用 AI 代理人持續測試企業的應用程式及相關基礎設施，找出可能遭到利用的安全弱點。相較於一般弱點掃描工具主要用於辨識較明顯或已知的安全問題，Hex Security 的 AI 代理人可模擬駭客行為，分析系統運作邏輯，並依序執行多項操作，以找出較隱蔽或涉及多個環節的安全缺陷。

此外，該平台可透過實際測試確認弱點是否可能遭到利用，並提供測試過程、檢查結果及相關證據，使開發與資安團隊掌握問題發生情形與可能影響，據此判斷處理優先順序，提升安全檢測與弱點處理效率。