在前一篇我們探討了 Odoo 與 IoT 的結合，讓企業能從實體世界獲取數據。今天，我們要進一步將 人工智慧 (AI) 納入 Odoo，讓系統不僅能「記錄」資料，還能「學習」並提供決策輔助，真正實現 智慧企業 (Smart Enterprise)。

1. 為什麼需要 AI 與 ERP 結合？

傳統 ERP 側重於 資料儲存與流程管理，但隨著大數據與 AI 的發展，企業希望系統能：

• 自動預測需求與銷售趨勢。
• 分析顧客行為，提供個人化推薦。
• 智慧化資源配置，降低營運成本。

Odoo 作為開源平台，能與各種 AI 模型或雲端服務（如 TensorFlow、PyTorch、OpenAI API）無縫結合，提供更高階的決策能力。

2. Odoo 與 AI 的應用場景

• 銷售與 CRM

  • AI 預測銷售機會轉換率。
  • 自動產生銷售報告與建議。

• 庫存與供應鏈

  • AI 預測庫存需求，避免缺貨或過度存貨。
  • 根據歷史數據自動調整採購計劃。

• 客服與服務

  • 聊天機器人整合，回覆常見問題。
  • AI 分析客服單內容，自動分派給合適人員。

• 財務分析

  • 自動檢測異常交易，預防財務風險。
  • 預測現金流走勢，輔助決策。

3. Odoo AI 範例：銷售轉換率預測

假設我們希望預測 CRM 商機的成功機率，可以在 Odoo 中整合外部 AI 模型。

Controller 端

from odoo import http
import requests

class CRM_AI(http.Controller):
    @http.route('/api/crm/predict', type='json', auth='user')
    def predict_lead_success(self, lead_id):
        lead = http.request.env['crm.lead'].browse(lead_id)
        data = {
            "lead_value": lead.expected_revenue,
            "lead_stage": lead.stage_id.name,
            "days_open": (lead.write_date - lead.create_date).days
        }
        response = requests.post("http://ai-service/predict", json=data)
        return response.json()

AI 模型回傳

{
  "lead_id": 15,
  "success_probability": 0.82
}

這樣銷售人員就能在 Odoo CRM 介面上看到 AI 預測的成功率，並做出更精準的決策。

4. AI 與 Odoo 的整合方式

• REST API：Odoo 呼叫外部 AI 服務（常見）。
• Python 套件整合：直接在 Odoo 模組中引入 AI 框架（適合內部模型）。
• 雲端 AI 平台：如 Azure AI、Google Vertex AI、OpenAI GPT API。

5. 挑戰與思考

• 資料品質：AI 的效果取決於 Odoo 內部資料的完整性與正確性。
• 效能影響：即時預測需要考慮 API 延遲與系統效能。
• 使用者接受度：AI 建議應輔助而非取代決策，避免造成使用者不信任。

小結

Odoo 與 AI 的整合能讓 ERP 從「流程管理」進化到「智慧決策」：

• CRM → 提高成交率
• 庫存 → 降低成本
• 客服 → 提升服務體驗
• 財務 → 強化風險控管

在下一篇文章中，我將介紹 Odoo 與外部系統 API 整合，展示如何串接第三方服務（如支付、物流、電商）。