銷售與庫存預測
依歷史銷售、季節、客戶採購週期與促銷活動，預估熱銷、滯銷與安全庫存量。
批發買賣業本地 AI 化
把進銷存、報價、客戶與應收帳款變成可追蹤的營運決策系統
批發買賣業常見問題是品項多、客戶層級多、報價靠人工經驗、庫存與應收狀態不容易即時掌握。本地 AI 化的重點，是先把訂單、商品、客戶、庫存、毛利與帳款資料整合起來，再讓系統提供預測、提醒與業務建議。
進貨銷貨庫存報價客戶帳款
AI 能做的事情與方向
客戶分級與流失預警
分析訂購頻率、平均客單、毛利貢獻與近期下降幅度，提醒業務優先追蹤。
報價與毛利異常提醒
比對成本、歷史成交價與客戶等級，提示低毛利、異常折扣或報價不一致。
應收帳款與催收提醒
依帳期、逾期天數、客戶風險與交易歷史，建立收款優先順序與提醒清單。
太盛昌可提供的服務
- 盤點進銷存、ERP、Excel、LINE 訂單與客戶資料。
- 建立商品、客戶、訂單、庫存與應收資料庫。
- 開發主管儀表板、業務提醒頁、庫存預測與毛利分析。
- 提供本地部署、權限管理、備份與模型校正。
太盛昌會先選擇最容易產生成效的痛點，例如缺貨、滯銷、應收帳款或業務漏追蹤，逐步把資料整合成可執行的提醒清單。
軟硬體配合
資料：進銷存、ERP、Excel、客戶帳款
後端：資料同步、API、提醒排程
前端：主管儀表板、業務手機頁
硬體：NAS、內部伺服器、備份設備
初步成效、難關與障礙
可達成效
初期可做到缺貨預警、滯銷提醒、客戶追蹤、毛利異常提示與應收帳款催收。中期可延伸為補貨建議與業務銷售推薦。
主要難關
商品名稱不一致、客戶資料不完整、歷史銷售品質不足、業務紀錄分散，是批發買賣業導入 AI 最常見的整合障礙。
導入步驟與時程
- 免費評估與資料盤點：先到場或線上了解作業流程，盤點進銷存、ERP、Excel、LINE 訂單與客戶資料。
- 挑一個導入點先做：從缺貨預警與應收帳款提醒開始小規模試行，避免一次做太大造成現場無法落地。
- 確認畫面後上線：先做出可以操作的畫面給您確認，再正式開發、轉入資料並到場教學。
- 逐步擴充：試行穩定後，再延伸到補貨建議與業務銷售推薦。
上線時間依導入範圍而定，實際時程會在免費評估後提供；初期先做提醒、預警這類功能。
實際案例：台北蔬果批發商的 ERP 報表從約 6 分鐘縮短到 2 分鐘內
常見問題
批發買賣業導入本地 AI，最先能做到什麼？
初期可做到缺貨預警、滯銷提醒、客戶追蹤、毛利異常提示與應收帳款催收。中期可延伸為補貨建議與業務銷售推薦。
我們是批發買賣業，資料很亂也能導入嗎？
可以，這是很常見的狀況。商品名稱不一致、客戶資料不完整、歷史銷售品質不足、業務紀錄分散，是批發買賣業導入 AI 最常見的整合障礙。我們會先盤點進銷存、ERP、Excel、LINE 訂單與客戶資料，再逐步把資料、流程與畫面串起來。
批發買賣業導入後，資料放在哪裡？會不會外流？
系統採本地部署，資料存放在公司內部的主機（硬體通常是 NAS、內部伺服器與備份設備），不會離開公司。我們也會提供權限管理與備份。想先知道現有電腦能不能跑 AI，可以用免費的在地 AI 環境偵測檢查。