訂單來源審查：從全面人工，轉為例外管理
審查流程高度仰賴人工，資料來源破碎，尖峰期塞車還會直接變成掉單風險。重點不是加人，是把人放到真正需要判斷的地方。
-57%審查人力需求
58%案件於 10 分鐘內完成審查
38 小時 → 17 分鐘尖峰堆積案件處理時間
+15%業務量成長，同時零加班
痛點
客戶針對訂單來源的 KYC（Know Your Customer）審查，過去高度仰賴人工作業。
- 人力成本高昂且缺乏彈性
- 每筆案件需人工執行 10 至 15 道操作步驟，單案耗時 40 至 120 分鐘不等。
- 資料來源破碎
- 訂單來源多元，除標準系統對接外，還包含大量網頁表單、Email 夾帶 PDF 或圖片等非標準化單據。
- 產能瓶頸與掉單風險
- 結帳或搶單潮時，單量暴增導致審查塞車、團隊被迫加班，堆積案件的等待加處理時間大幅拉長，甚至因此錯失商機。
解法架構
- 01雙軌制資料萃取架構將作業模式由「全面人工審查」轉型為「例外管理」。標準化來源（如 API、EDI）直接進入自動驗證池；非標準來源則導入 RPA 與自動化資料擷取技術，並運用多模態 AI 與 LLM 精準解析 PDF、圖片等非結構化單據，自動萃取統編、負責人、品項、地址等關鍵欄位。
- 02AI 風險評級與自動分流系統結合外部數位足跡查核與內部交易行為模型，針對訂單來源、往來紀錄、收貨與聯絡資訊等多重維度進行異常行為評分，自動辨識潛在風險訂單，並依風險程度分流為「低風險自動放行」「中風險轉人工複查」「高風險攔截」三個層級。AI 判讀後直接處理絕大多數案件，僅將複雜的邊緣案件轉交人工核決。
商業價值
保留下來的團隊成員不再處理機械式資料輸入，而是升級為「風險審查分析師」，專注處理 AI 判定為中風險的複雜邊緣案件。
多數時候以更精簡的編制即可維運整條審查線，僅在特別忙碌的高峰期彈性增援——人力價值同步升級，而非單純裁減。
自動化的目標不是取代審查員，是讓他們終於有時間做審查。