Agentic AI走进营运核心 NTT DATA携手SAP加速企业智能转型

SAP提出自主营运企业愿景，强化核心流程并促进人机无缝协作，安全且高效地满足加速变化的商业需求。NTT DATA

随着生成式AI普及，焦点从聊天问答与文件摘要，转向能理解业务、串接系统并执行任务的代理式人工智能（Agentic AI）。然而，AI要进入营运，光靠模型不够，得克服数据、流程及投资效益等挑战。

NTT DATA携手SAP举办「2026智能营运新纪元：企业级Agentic AI落地实战」在线研讨会，除了SAP及NTT DATA代表，也邀集东元电机，探讨制造业AI投资、智能ERP与营运实践，剖析Agentic AI如何跨越概念验证（PoC），实现规模应用。

AI投资先看效益  东元力促PoC走向营运

东元电机数码发展处处长胡修武指出，制造业导入Agentic AI，应先确认能否改善营收、毛利、交期及品质，再选择技术，避免PoC停留在展示阶段。他归纳五大议题：价值投资、流程落地、数据基础、平台规模化，以及治理与信任。

流程落地则需让AI进入工作环节，形成感知、推理、核准与移动的闭环。东元强调「无Baseline无投资报酬率（ROI），无Owner无成果」，并依风险分级：低风险由AI执行、中风险由人核准、高风险由人决策。东元商电事业运用报价Agent，将七至十天的报价缩短至一天。

胡修武强调，数据应从人员可理解、机器可运算，提升至AI可直接使用的程度。若数据品质、定义一致性及权责归属问题未解，即使部署Agent，也难以扩展。

东元主张建立共享平台，整合数据产品、Agent执行环境及治理与信任机制，依风险决定AI自主执行或人工覆核程度。Agentic AI的价值，在于能否将可信任的应用经验复制至不同部门。

AI Agent融入ERP流程  SAP推进自主营运

SAP台湾客户谘询顾问王晓雯指出，74%企业AI专案停留在试点阶段，无法实现规模化，关键障碍在于缺乏业务流程上下文、可信赖的数据基础，以及企业级治理机制。对此，SAP提出自主营运企业（Autonomous Enterprise） 愿景：以SAP S/4HANA Cloud作为底座，向上整合SAP Business AI Platform（统一AI平台）、产业AI、SAP自主管理套件，并以Joule作为统一互动层，涵盖财务、采购、供应链、人力资源管理与客户体验五大领域，端对端重塑企业营运方式。

王晓雯透过Joule Work现场示范，展示使用者如何以自然语言直接查找退货订单，实时检视商品明细、金额、退货原因与客户洞察，并取得处理建议。Joule Work动态生成以意图为核心的Space工作空间，整合跨系统所需信息，无需在多个应用程序间切换，实现「App.less」的智能使用者体验，并支持AI跨步骤自主执行完整流程。

财务是自主营运的核心场景。SAP自主财务涵盖对帐、异常识别、销售佣金应计、期末结帐等端对端流程，使财务人员得以专注于例外处理与决策分析。其中，AI助理（AI Assistant） 负责协调与洞察建议；AI代理人（AI Agent） 则在人员授权的边界内，自主执行多步骤业务任务，全程留存完整稽核轨迹。

王晓雯强调，AI在企业落地的关键，在于ERP核心的稳定性与可扩展性并行。SAP Cloud ERP以标准化流程与Clean Core（乾净核心） 策略为基础，透过SAP Business AI Platform以扩充工具与整合界面满足差异化需求，确保系统持续升级能力与AI功能的完整启用。

ERP现代化打底  NTT DATA推动AI落地

ERP若存在过度定制化、数据断点及复杂整合界面，AI应用便难以推广。NTT DATA资深协理吴妙玲指出，ERP转型除了导入费用与时程，也应评估维运成本、升级弹性及AI创新能力。

吴妙玲以冰山比喻ERP总持有成本（TCO）：水面上是软件订阅与导入支出，水面下则有定制化维护、系统整合、升级测试、顾问依赖、维运人力及技术债。只看初期价格，恐低估维护负担、延误升级时程，并错失AI应用机会。

她主张ERP现代化应采Fit-to-Standard及乾净核心（Clean Core）原则，避免特殊业务逻辑堆叠于ERP核心，改采Side-by-Side扩充方式满足差异需求。企业可厘清痛点，分阶段推动具效益的流程，为后续AI导入打好基础。

NTT DATA解决方案总监萧永先认为，企业导入AI面临虚实判断、ROI、起步方向及规模化四大问题，须从业务流程评估价值，而非只看单一工具。

ERP转型、营运效率及业务创新是企业投入AI的三项主要动力。相较传统自动化与机器人流程自动化（RPA），Agentic AI可结合文件理解、数据查询、业务判断与系统操作，将八步手动流程缩减为两步。

NTT DATA提出三种路径：Enable运用预建Joule Agent、Extend扩充既有系统、Transform以Agent重塑流程。萧永先分享Amey公路维修首次修复率提升50%、Synthomer订单直通处理率达98%，以及Diamond透过物料比对减少5%物料浪费等案例。

萧永先以AI识别与撷取发票信息、理解自然语言采购需求并触发后续流程，以及自动蒐集与验证供应商数据等应用场景，说明AI如何从数据理解进一步串接企业流程与系统。

她提醒，企业级AI的ROI须纳入系统整合、维运、数据治理及风险控管成本。结合NTT DATA顾问与整合能力，以及SAP企业应用与Business AI架构，企业可将试办成果导入更多业务流程。

从东元重视投资效益、SAP将AI融入业务流程，到NTT DATA处理ERP技术债与系统整合，Agentic AI能否走出试办阶段，取决于应用能否复制至更多流程。