看報表到 AI 自動決策：智慧零售如何靠數據分析與 AI 驅動精準管理？

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。

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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！