預測分析、Odoo 19
清晨九點，一位中小企業經理打開了 Odoo 18 ERP 系統。還沒點擊任何按鈕，畫面右下角的AI 助理聊天框便彈出：「早安！昨天的銷售額為 120 萬，新訂單數 15 筆。根據預測，本週營收將較上週成長 5%。需為您生成今日的重點業務報告嗎？」
經理微笑地在聊天框輸入：「好的，告訴我哪幾張發票逾期未付款，還有庫存低於安全水位的產品。」短短幾秒內，AI 助理即刻從 ERP 資料庫提取資訊，呈上一份條列清單和圖表。
這位經理無需親自點選多個報表，也不必在資料中手動篩選；透過與 ERP 的對話式介面互動，他以自然語言就獲得了即時、精準的資訊，大幅提升了早會前的準備效率。
在這個情境中，我們看到未來 ERP 與 AI 深度融合的縮影：使用者透過聊天介面和 ERP 系統互動，AI 模型理解需求並從系統中提取相關數據，最後以直覺的方式回覆使用者問題。下
以上情境聽起來很令人嚮往吧？接下來，我們將從中小企業決策者和 Odoo 開發者兩種視角，深入探討三大面向的未來趨勢，並提供實用建議與技術觀點。
對企業決策者而言，對話式 ERP 介面最大的價值在於降低了系統操作的門檻，讓非技術背景的使用者也能輕鬆獲取資訊並執行操作。
例如，過去經理人可能需要透過多層的選單和報表來查看業績，現在只要對著 AI 助理說出問題，系統就會直接給出答案甚至建議。這種直覺式、聊天機器人風格的介面不需要額外培訓即可上手，讓決策者能更快速地獲得洞見並做出反應。
更棒的是，對話介面可以實時存取 ERP 即時數據並提供表格或圖表結果，確保管理層拿到的都是最新資訊。例如，上述經理透過聊天查詢逾期發票時，AI 助理會即時根據當前資料庫內容，給出最新的未付款清單並格式化呈現。
當然，導入對話式介面仍有一些門檻與挑戰。建議決策者在導入此類 AI 助理時，先從單一高價值場景入手，
例如查詢每日營收、庫存預警等常用功能，逐步熟悉系統運作。這不僅能快速看到成效，也可以在小規模驗證後再擴大應用範圍，降低全面導入的風險。
同時，要考量資料安全與權限控管，確保聊天機器人回覆內容符合使用者本身的存取權限，不會透露未授權的信息。所幸，目前的 Odoo AI 助理模組多數已內建權限過濾機制，只有經授權的資料才會呈現給對應的使用者。企業決策者在導入前應和IT團隊確認這些安全措施並進行測試，確保公司敏感資料依然受到保護。
最後，決策者還需要考量成本與基礎建設的門檻。對話式 AI 助理通常依賴大型語言模型（LLM）如 OpenAI GPT 系列的 API 服務，這會產生額外的API使用費用。此外，如果企業對資料隱私要求極高，可能傾向部署本地模型替代雲端服務，但這需要更強大的運算資源和模型調校能力。衡量投入產出後，再決定採取何種技術路線最符合成本效益。
對 Odoo 開發者而言，打造對話式 ERP 介面是充滿機會的挑戰。好消息是，Odoo 官方從 v18.3 開始已經引入了內建的 AI 助理框架，開發者可以直接加以利用。在 Odoo 18.3 的原生 AI 應用中，您可以自行定義 AI 助理的行為，包括選擇底層模型、設定回應風格，以及設計 Prompt 範本來引導模型輸出。
換言之，開發者可以在不大量撰寫底層整合代碼的情況下，透過配置來打造客製化的聊天機器人。該 AI 助理能處理使用者互動請求，執行如查詢行事曆、自動預約會議這類操作，把許多繁瑣流程自動化。
如果您是在現有 Odoo 系統上開發聊天介面，且版本尚未升級到18.3，也不必擔心。市面上已有許多第三方模組和開源專案可供參考。例如有開發者打造了開源的 Odoo AI 助理 OdooSense，能與 Odoo 系統對接並理解使用者的指令。
也有模組透過OpenAI ChatGPT API來解析使用者輸入的自然語言，轉換成對應的 Odoo ORM 查詢或 SQL，再從資料庫擷取資料後，以表格方式返回結果。這類模組的運作流程通常是：用大型語言模型充當中介層，理解使用者意圖並生成資料庫查詢語句，然後由後端執行查詢再將結果傳回給使用者。在實作時，開發者需要確保模型對 Odoo 資料模型結構的瞭解（通常透過描述資料schema的prompt來實現），並處理不同語意下的查詢要求。
另一個技術重點是**RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索強化生成）**的運用。由於 ERP 涉及大量內部數據，開發者常需讓 AI 助理在生成回答前，檢索相關的企業知識或記錄。利用 RAG 技術，可以先從 Odoo 中向量化關鍵資訊並存入向量資料庫，當使用者提問時，AI 助理先檢索出相關資料片段，再將其與提示字串一併餵給語言模型生成回答。這不僅提升回答的可靠性與精確度，也大幅降低了將整庫資料直接餵給模型所需的 token 計算量。
有第三方模組已經走在這個方向，例如 SBotChat 模組內建向量庫整合，並透過 LangChain 代理讓 AI 能在需要時自動調用各種 Odoo 工具或執行多步推理。該模組包含 37 種專門的 Odoo 工具（如查詢CRM、庫存、會計等），並透過一系列優化將 API token 使用量減少95%——這意味著開發者也能參考類似架構，在自己的專案中引入多代理協作和知識檢索，讓 AI 助理更聰明高效。
💡 Gary’s Pro Tip｜善用框架和模組
開發對話式 ERP 助理時，善用現有的框架和模組能省下大量時間。例如，考慮利用 Odoo 官方的 AI 模組來處理身份驗證、權限和基本對話邏輯，再在此基礎上擴充特殊功能。若需要更進階的智能，可結合像 LangChain 這樣的開源工具，讓 AI 助理具備「工具使用」能力（例如自動幫你查詢資料、計算統計值等）。最後，別忘了在開發過程中設定廣泛的測試場景，特別是對自然語言理解的部分進行驗證，確保 AI 助理能正確應對各種表達方式的使用者請求。
除了讓操作更直覺，AI 也讓 ERP 從事後記錄系統躍升為事前預測和決策支援系統。對企業決策者而言，這代表著從被動應對轉為主動規劃：ERP 不再只是提供歷史數據的報表，而是能預測未來趨勢、預警風險，幫助您搶先一步調整策略。
例如，在 Odoo 的 AI 功能中，系統可以預測銷售走勢，分析過去的銷售模式、季節性和市場趨勢，以更精準地預估下季度業績；它也能分析人力資源數據，預測招聘需求，根據公司成長計畫和員工流失率，提前告知 HR 何時該展開新一輪招募。財務部門則能受益於應收帳款的收款預測，AI 會根據歷史付款模式和客戶合約，估計未來資金回籠的時間與金額。甚至在專案管理和資源配置上，AI 可以找出資源使用的趨勢，提示哪些專案可能人手不足或資源閒置。
透過這些預測分析，決策者可以建立一套高階決策支援系統（DSS）：把 AI 模型產生的預測結果整合進管理儀表板，輔助高層在決策時參考。以下圖示說明了典型的 AI 決策支援流程：AI 模型將 ERP 的累積資料（加上可能的外部市場數據）轉化為預測或風險評估，再由決策支援系統呈現給管理者，最後用於制定行動方案。整個過程使企業決策更具前瞻性與科學根據。
AI 驅動的高階決策支援流程：企業的歷史與即時資料匯入 AI 模型進行分析預測，必要時結合外部的市場指標等因素。模型輸出未來的趨勢、預測結果或風險評分，經由決策支援系統（如 Odoo Dashboard 或報表）提供給決策者參考。管理階層據此制定決策並付諸行動（例如調整採購計畫、修改銷售策略等），同時這些新行動又會產生新的數據，回饋到 ERP 資料庫中，持續優化 AI 模型的預測能力。
對決策者來說，這種 AI 驅動的 DSS 最直接的好處就是提高決策品質與速度。例如，AI 的供應鏈預警功能可以在供應鏈發生潛在中斷之前就發出提醒：假設上游某個主要供應商出現延遲交貨的徵兆（也許 AI 偵測到近期訂單交期拉長，或外部新聞提及該地區物流中斷），系統將提早通知採購經理，建議尋找替代供應商或提前備貨。
又或者，在財務管理上，AI 可以根據客戶付款歷史預測現金流風險，如識別出某些客戶可能延遲付款，提醒財務部門加強催收或調整資金預備。這種前置性的資訊能讓管理層更從容地制定 Plan B，而不是等問題發生後手忙腳亂地補救。
值得一提的是，AI 驅動的預測並非水晶球預言，一樣有不確定性。決策者應該將其視為輔助工具而非絕對真理。在應用預測分析時，建議決策者關注以下幾點：
💡 Gary’s Pro Tip｜逐步驗證 AI 系統
在導入 AI 預測分析時，建議採取逐步驗證的方式。先選擇一兩個關鍵指標進行小規模的預測試點，例如只針對銷售預測或庫存預警進行模型建置。觀察一段時間，將 AI 的預測與實際結果做比對，評估其準確度。如果發現偏差，和數據科學團隊討論是否需要調整模型參數或納入更多影響因子。逐步建立信心後，再擴大 AI 在決策支援上的應用範圍。記住，AI 模型的表現是一面鏡子，反映出您企業數據的成熟度與完整性。透過這種循序漸進的方法，您能確保在享受AI帶來的前瞻洞察的同時，降低決策失誤的風險。
在技術層面，為 ERP 系統實現預測分析與決策支援功能，意味著開發者需要將機器學習模型或AI 服務和 Odoo 平台做深度整合。幸運的是，現今已經有許多工具和範例可供參考。Odoo 開發者可以有兩種主要途徑來引入預測能力：一是利用 Odoo 本身新增的 AI 元件，二是整合外部的 AI/ML 模型服務。
先談 Odoo 官方的支援。從 Odoo 18 起，官方就逐步在各模組中加入 AI 的元素。例如在 CRM 模組中加入了**AI 智能打分（Lead Scoring）**功能，能自動分析潛在客戶轉換的成功率。透過 AI 模型評估每個 lead 的多種屬性（產業、規模、互動紀錄等），給出一個動態的分數，幫助業務團隊將精力優先放在高潛力客戶上。
這種功能在技術上對開發者極其友好——因為它開箱即用且可調整的參數有限，開發者無需自己從頭訓練模型。類似地，在 Odoo 18.3 新增的 AI App 中，也提供了AI Fields（AI 自動填寫欄位）的概念。開發者可以將某些欄位設為 AI 驅動，讓系統依據其他已知資訊來預測填入內容，例如自動判斷客戶所屬的行業分類，或預測某產品的熱門度指標。由於這些都是 Odoo 平台內建的特性，開發者只要按照文件調用或啟用相關設定，就能讓自家模組享受到 AI 加持，而不必處理模型訓練、部署的細節。
另一方面，如果企業有更特定或進階的預測需求（例如高度訂製的合約風險評估模型、專為公司業務調校的供需預測模型），開發者可能需要引入第三方的 AI 平台或自行部署模型。Odoo 作為一個 Python 為主的開發框架，其擴充性足以讓您使用各種 Python AI 生態的工具。
例如，您可以將 scikit-learn 或 PyTorch 訓練好的模型序列化後嵌入 Odoo，利用定時排程任務來跑預測，結果寫回資料庫。或者更加現代的做法，是採用雲端的 AutoML 服務或 AI Agent 來監控 ERP 數據。
一個實務案例是供應鏈預測：開發者可以撰寫一個排程動作，定期提取 Odoo 庫存和訂單歷史資料，呼叫雲端的預測 API（如 Azure AutoML 或 Google Cloud AI），取得接下來N天的銷售預測和補貨建議，然後將建議結果寫入一個自訂的「補貨建議」模型中供採購經理檢視。此時，Odoo 平台扮演的是數據提供與結果呈現的界面，而預測邏輯在外部服務完成。
無論使用內建還是外部模型，開發者在實作決策支援時都應留意模型與ERP資料的同步。以下是幾項技巧：
ir.cron 來實現，在適當的頻率觸發 Python 方法去更新預測結果。最後，在決策支援的 UI 呈現上，開發者可以多利用資料視覺化組件提高可讀性。一個好的 AI 決策支援系統，應該做到「潛移默化」地影響使用者決策——也就是說，AI 提供的建議自然地融合在ERP的日常報表與提醒中，而不是額外增加使用者負擔。只要朝這個方向設計並持續優化，用戶體驗將會非常流暢且有價值。
對於中小企業決策者來說，關注 ERP 廠商與開源社群在 AI 領域的動向，能幫助您評估投資方向並避免走錯路。Odoo 官方近年來在AI上的投入有目共睹，包含在新版中推出多項 AI 功能，以及公開分享 AI 發展路線的藍圖。
這意味著選擇以 Odoo 為核心平台的企業，將能陸續享受到官方推出的 AI 新功能升級。例如 Odoo 19內建更多「開箱即用」的 AI 功能，像是在郵件編輯器、即時通訊（Chatter）中內建 AI 草稿生成，讓使用者寫郵件或備註時一鍵產生內容；還會加入AI Agent幫助自動填寫欄位和執行工作，甚至允許使用者直接在伺服器動作中撰寫 Prompt 來完成一系列任務。
從決策者角度來看，這些創新顯示 Odoo 平台未來幾年將持續保持AI 競爭力，讓企業的信息系統緊跟科技潮流而不落後。
此外，Odoo 開源的特性與龐大的開發者生態也是一大優勢：OCA（Odoo Community Association）及眾多第三方開發商，正不斷為 Odoo 推出新穎的 AI 整合模組。這代表什麼？代表您不僅可以仰賴官方更新，還可以彈性地選購或安裝社群提供的 AI 解決方案，快速為現有系統增添 AI 火力。
決策者在規劃ERP與AI融合時，可以考慮利用開源生態的力量降低嘗試成本。例如，市面上已有許多Odoo AI 應用的即插即用模組，涵蓋從客服聊天機器人、文件影像識別（發票自動登錄）到智能排程等等領域。這些模組大多由 Odoo 合作夥伴或社群開發者推出，其好處是部署快速且成本明確（有些甚至免費開源）。
企業可以先透過安裝第三方模組來試水溫，在小範圍內驗證 AI 功能對業務的助益，再決定是否要投入更多資源做深度客製開發。如果發現某些模組不完全符合需求，亦可基於其開源碼進行修改，這相對比從零開始開發要經濟許多。
當然，面對繁多的 AI 解決方案，決策者也需要謹慎評估，避免踩雷。建議您關注以下幾點：
總的來說，Odoo 蓬勃的社群與開源生態讓企業在 AI 時代擁有了靈活度：您可以不受制於單一廠商封閉的功能集，而是享有一個不斷創新的市場。
例如，有團隊推出了企業級的 Odoo AI 聊天機器人模組，內建了 37 種專業工具並整合向量知識庫，以提升對話性能；又或者另一個團隊開源了 AI 助理代理，使其能夠讀取您 Odoo 的定製模組程式碼，直接回答與系統定製相關的問題。這些創新都來自社群的力量。對決策者而言，這意味著可以相對小成本地試驗多種 AI 應用，快速跟上AI 深度融合 ERP的潮流，而不必等待大廠每年一次的版本升級。
站在 Odoo 開發者的立場，當前社群與生態對 AI 的支持可說是令人振奮又目不暇給。一方面，官方團隊正積極在框架內建更多 AI hooks 和工具，使開發者更方便地存取 AI 能力；另一方面，開源社群也湧現出大量創意十足的 AI 模組，為開發者提供靈感和現成的實作範例。
首先談 Odoo 官方。開發者應該密切關注 Odoo 官方發布的AI Roadmap和相關說明文件。在 Odoo Experience 等年度會議上，官方常會預告下一版的 AI 新功能。
例如 Odoo 19 預計新增的 Prompt Engineering 支持，就意味著開發者可以在 Odoo 後台設定一些 Prompt 範本，供不同情境使用，讓使用者在前台輸入簡單關鍵字就觸發一段預定義的 AI 動作。又如 Odoo Copilot 概念的推出，展示了未來 Odoo 可能出現類似 VS Code Copilot 那樣的開發輔助 AI，幫助開發者自動生成部分程式碼或配置。這些動向對 Odoo 開發者來說非常重要——它們指明了官方未來會優先支援哪些 AI 場景，以及我們應避免重複造輪子，轉而利用內建能力來實現需求。
再看 OCA 與社群模組的部分。OCA 已成立專門的AI/ML項目小組，鼓勵開發者將優秀的 AI 模組納入社群庫。
另一個值得關注的是私有化 AI的趨勢：很多企業因資料敏感，傾向使用開源大語言模型在本地部署，而非將資料發給雲端的API。社群上已經有討論和方案在分享如何將開源LLM模型與 Odoo 結合，打造完全離線運行的 AI 功能。
此外，GitHub 上 Odoo 相關的 AI 專案也層出不窮，建議開發者平時多留意 Trending Odoo Repositories。還有一些工具類的專案，如AI 單元測試生成器、模型文件自動產生等，這些都能提升開發效率。
雖然不是每個 trending 專案都成熟穩定，但作為開發者，多研究它們的實作細節有助於我們拓寬思路。例如，看別人怎麼利用 Odoo ORM 快速批次擷取資料給 AI 模型，怎麼處理多執行緒的協調，怎麼設計 Prompt 讓模型輸出結構化結果，這些寶貴經驗都隱含在社群分享的程式碼中。
ERP 與 AI 的深度融合正以驚人的速度向前發展。
對中小企業決策者來說，現在是著手佈局的最佳時機；您將會看到一個更加智慧且以使用者為中心的 ERP 系統，帶來前所未有的營運效率與決策洞見。
而對 Odoo 開發者而言，這股趨勢意味著廣闊的創新空間和挑戰——熟悉最新的 AI 工具、掌握 Odoo 新版的特性、積極參與開源社群，將讓您在這波 AI + ERP 的浪潮中乘風破浪，打造出下一代的企業應用！
iThome鐵人賽
看影片追技術