訂單來源審查：從全面人工，轉為例外管理

客戶針對訂單來源的 KYC（Know Your Customer）審查，過去高度仰賴人工作業。

• 人力成本高昂且缺乏彈性每筆案件需人工執行 10 至 15 道操作步驟，單案耗時 40 至 120 分鐘不等。
• 資料來源破碎訂單來源多元，除標準系統對接外，還包含大量網頁表單、Email 夾帶 PDF 或圖片等非標準化單據。
• 產能瓶頸與掉單風險結帳或搶單潮時，單量暴增導致審查塞車、團隊被迫加班，堆積案件的等待加處理時間大幅拉長，甚至因此錯失商機。

雙軌制資料萃取架構

將作業模式由「全面人工審查」轉型為「例外管理」。標準化來源（如 API、EDI）直接進入自動驗證池；非標準來源則導入 RPA 與自動化資料擷取技術，並運用多模態 AI 與 LLM 精準解析 PDF、圖片等非結構化單據，自動萃取統編、負責人、品項、地址等關鍵欄位。

AI 風險評級與自動分流

系統結合外部數位足跡查核與內部交易行為模型，針對訂單來源、往來紀錄、收貨與聯絡資訊等多重維度進行異常行為評分，自動辨識潛在風險訂單，並依風險程度分流為「低風險自動放行」「中風險轉人工複查」「高風險攔截」三個層級。AI 判讀後直接處理絕大多數案件，僅將複雜的邊緣案件轉交人工核決。

保留下來的團隊成員不再處理機械式資料輸入，而是升級為「風險審查分析師」，專注處理 AI 判定為中風險的複雜邊緣案件。

多數時候以更精簡的編制即可維運整條審查線，僅在特別忙碌的高峰期彈性增援——人力價值同步升級，而非單純裁減。