用 Odoo 蒐集與整理數據：結合 2025 AI 雜誌趨勢的實戰指南

TL;DR

• Odoo 是把資料「長在流程裡」的全域 ERP/CRM 平台，天然符合 AI Native 的趨勢：資料與工作流同源、可追溯、可治理。
• 2025 的 AI 重點不在更大的模型，而是 Agentic（可執行任務）、數據主權 與 ROI 可量化。Odoo 既可雲端也可自架，能滿足合規與主權要求。
• 成功三步：明確事件模型 → 以模組映射資料 → 建立「任務導向」的 AI 報表/自動化，形成閉環。

為何選 Odoo 來做 AI Data

• AI Native 的土壤：CRM、銷售、網站、電商、客服、會計、倉儲、製造與行銷自動化在同一資料域，避免「資料割裂」。
• 數據主權：可 SaaS，也可 自架 On-prem（私有雲/內網），符合金融、製造、醫療、政府對主權與合規的需求。
• 可觀測與可追溯：模型要可稽核，Odoo 的文件版本、活動紀錄（chatter）、工作流節點讓「輸入→處理→輸出」有完整脈絡。
• 成本與 ROI：用現成模組做 80% 的資料管線；把 AI 投資集中在關鍵 20% 的應用（任務完成率、轉換率、留存）。

2025 AI 趨勢如何落在 Odoo

• Agentic AI（代理式） → 用 Odoo 的自動化（Automations/Server Actions/Studio Flow）讓 AI 不只回答，而是能「建單、指派、對帳」。
• AI Native vs. AI Add-on → Odoo 把 AI 融在 CRM/Helpdesk/Accounting 等模組裡的流程，少堆外掛、多做「流程內行動卡」。
• 數據主權 / Own Your Stack → 敏感客資、訂單、財務總帳留內部；RAG/向量檢索用企業私有資料庫；可控同步到資料倉儲。
• 安全與深偽風險 → 高風險請求（折扣、退款、付款指示）設多因子與多人核准，建立「二次驗證＋外通道回呼」SOP。
• 永續與效率 → 以事件取樣、向量快取、分層儲存取代「無腦全量」；把 GPU/推理作業外掛為異步任務，降低峰值負載。

Odoo 模組 × 數據來源地圖（收哪裡、為了什麼）

事件模型（Event Model）：先決定「要量什麼」

資料不是表格，是「行為→結果」的故事線。

核心欄位建議

在 Odoo 實作路徑

• Website/eCommerce 啟用 UTM 與 tracking，CRM/Helpdesk 使用「活動紀錄＋標籤」補齊語意。
• Studio/Automations 建立 event 模型（或使用自定義模型）記錄跨模組事件。
• 用 Server Actions 把關鍵事件寫入資料倉儲（或 Odoo Spreadsheet/BI）。

欄位設計參考（不求多，只求可用）

使用者行為（前台）

• session_id、page_path、click_target、dwell_time、scroll_depth
• utm_source/utm_campaign、device_type、geo_region

商機與訂單（中台）

• lead_source（線索來源）、lead_score（打分）、stage（銷售階段）
• quote_items[sku, qty, price, discount]、payment_status、invoice_due_days

客服與知識（後台）

• ticket_category、sla_plan、first_response_time、escalation_flag
• kb_doc_id、kb_version（被引用的知識庫文件版本）、self_solve_flag

財務與營運

• ar_age_bucket（應收齡）、fx_rate、landed_cost、bom_version
• stockout_flag、reorder_point、cycle_count_variance

用 Odoo 做「AI 可用」的數據治理

• 資料血緣（Lineage）：Documents/Knowledge 啟用版控；AI 回覆必帶 kb_doc_id + version。
• 權限與最小授權：群組/Record Rules 限定誰可看什麼欄位；敏感欄位（個資、金流）加遮罩。
• 品質管控：Data Cleaning 模組做去重、同義合併；要件（必填/格式）由 Studio 檢核。
• 異常與稽核：Automations 設「異常閾值」→ 建立工單 → 指派審核；所有自動化留操作日誌。

典型 AI 任務樣式（不用寫程式也能落地）

1. 放棄購物車救援（Website/eCommerce）
   條件：add_to_cart → 未結帳 24h
   動作：建立 CRM 線索 → 加入旅程 → 寄個人化信件 → 欄位回寫 recovered_flag
   指標：挽回率、附帶購買率、毛利貢獻

2. 成交機率預測（CRM）
   條件：lead_score + 行為事件 + 歷史贏單特徵
   動作：自動分派至對應團隊/AE，建立「下一步行動卡」
   指標：MQL→SQL 轉換、贏單率、平均銷售天數

3. 自助排障 + 升級路由（Helpdesk + Knowledge）
   條件：ticket_text → KB 命中 + SLA 殘餘時間
   動作：發自助流程卡；逾時或風險高自動升級真人
   指標：FCR、AHT、轉真人率、KB 命中率

4. 逾期預警（Accounting）
   條件：ar_age_bucket ≥ 30 或 付款異常模式
   動作：建立跟催任務＋寄信用卡/匯款教戰手冊（版本可追溯）
   指標：DSO、回收率、壞帳率

儀表與度量（只量能帶走的價值）

• 成長：轉換率、客單、重購、贏單率、挽回率
• 效率：任務完成時間、AHT、轉真人率、工單每筆成本
• 風險：退款/折讓異常、合規事件次數、深偽攔截率（高風險事件二次驗證命中）

在 Odoo 可用：

• Dashboard/Spreadsheet 拼 KPI 看板
• Pivot/List/Graph 在各模組即時切片
• Automations 達門檻就推送提醒與任務

90 天落地藍圖（無程式碼版）

週 1–2：對齊

• 選 1 條高價值流程（例：結帳/客服/逾期），定 KPI（例：AHT −30%、挽回 +15%）。
• 用 Studio 定欄位、標籤、必填規則；開啟 UTM 與事件紀錄。

週 3–6：雛型

• 建立「事件模型」自定義模型或用 Automations 集中寫入。
• 做 1 張核心儀表板，包含 成長/效率/風險 三塊。
• 10–20% 灰度，收集失敗與回退點。

週 7–10：擴展與治理

• 將 Knowledge/Docs 納入版控，AI 回覆帶出處。
• 高風險事件（退款、改價）設 二次驗證 + 外通道回呼。
• Data Cleaning 去重、合併；訂資料保留與刪除策略。

週 11–12：驗收與複製

• 對照 KPI 決策擴大/調整/下線；模板化為可複用流程。
• 複製到第二條流程（例：客服 → 售後 → 加購）。

風險清單（搭配 2025 趨勢）

• 深偽詐騙：Teams/Email 指令一律二次驗證，設「私域問題」挑戰（僅本人知情）。
• 資料外漏：對外生成只走已審核來源；敏感欄位不外發。
• 模型漂移：月度抽樣複測（A/B）＋人工覆核；關鍵指標超閾值自動降級為人工流程。
• 能源與成本：事件取樣、快取、批次推理；避免同步/即時的過度設計。

行動清單（今天就能開始）

1. 在 CRM/Website 開啟 UTM 與事件追蹤，補齊 lineage/version 欄位。
2. 用 Studio/Automations 做「放棄購物車→挽回→回寫 KPI」閉環。
3. 在 Helpdesk 啟用 Knowledge，所有回覆帶 kb_doc_id + version；建立二次驗證 SOP。

核心心法：先決定要完成的任務，才決定要收哪些資料。
Odoo 的價值，在於把資料收在流程裡、把流程變成可觀測的任務，再用 AI 把一次次互動變成可量化的商業結果。