零售企業每天都在產生大量數據，也開始嘗試把 AI 應用在經營分析、智能預警、管理報告與決策輔助等場景中。
但真正導入時，很多零售團隊才發現：
AI 不只是工具問題，更是場景、數據、系統與管理流程的問題。
場景複雜：
門市、電商、供應鏈、財務、會員與行銷等場景交錯，不知道哪些業務流程適合優先導入 AI，容易停留在零散工具試用。數據不通：
線上與線下資料分散在 POS、ERP、會員系統、電商平台與 BI 報表中，數據品質不一、指標口徑不一致，AI 難以取得可信的業務上下文。系統斷點：
AI 可以回答基礎問題，卻難以真正連接企業既有的 ERP、POS、BI 報表、銷售戰情室與營運流程。管理被動：
營運管理仍依賴事後看報表與人工找問題，難以做到即時的庫存預警、通路業績洞察、異常分析與後續跟進。
當 AI 開始進入零售營運現場，真正的挑戰不再只是「要不要用 AI」，而是如何讓 AI 連接零售企業既有的數據、系統與管理流程，真正轉化為可落地的營運價值。
本場 Webinar，帆軟將帶您解析智慧零售管理的 AI 落地路徑：一方面，透過數據治理與清洗能力，協助企業梳理資料來源、統一指標口徑，為 AI 應用建立可信的數據基礎；另一方面，結合數據分析與 AI Agent，孵化專屬於零售場景的「數位員工」，讓 AI 能夠承接營業數據分析、銷存預警、管理報告生成與任務推送等工作。
從看報表、找問題，到 AI 自動分析、主動預警與推送任務，智慧零售的關鍵不只是把數據看見，而是讓數據被 AI 調用、被分析、被跟進，真正轉化為敏捷的管理行動。
活動内容搶先看
◆ 從零售場景出發，找到 AI 落地切入口
AI 導入不能只停留在工具試用。本場將從零售營運場景出發，拆解門市、電商、供應鏈、財務與會員管理中，哪些環節最適合優先導入 AI，幫助企業找到高價值的應用切入點。
◆ 從數據治理開始，打造 AI 可用的數據基礎
AI 要真正協助決策，前提是數據可信、可用、可管理。本場將分享零售企業如何整合 POS、ERP、會員、庫存與多通路銷售數據，透過資料清洗與指標口徑統一，為 AI 應用打好基礎。
◆ 從看報表到自動預警，讓 AI 進入營運管理流程
AI 的價值不只是回答問題，而是協助完成分析、預警、報告生成與任務推送。本場將介紹如何結合數據分析與 AI Agent，讓 AI 深入銷售分析、庫存監控、通路成效追蹤與經營報告產出的日常工作流。
參會注意
本次線上沙龍版權歸台灣帆軟所有，參會期間請勿錄製相關畫面並於公開渠道傳播，感謝您的配合！
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