物流業每天面臨的最痛轉型現實，就是如雪片般飛來的紙本單據。

從訂貨、揀貨、配送、驗收到證明回單，一張紙本貨運單的生命周期中共會經歷 5 個階段。艾立供應鏈總經理林炫伯解釋，在數位時代，紙本作業依然重要的原因在於，物流業者身處供應鏈最末端，缺乏議價能力去要求上游品牌或大通路全面電子化串接。這張歷經風霜的紙本單據，是物流公司請款的唯一憑證，需仰賴大量行政人力手動輸入。

然而，這些仰賴紙本單據的小公司，「貢獻了市場 83% 的運能。」林炫伯解釋，台灣每年超過 3000 億元的陸上貨運市場中，扣掉黑貓宅急便、新竹物流、嘉里大榮與台灣宅配通等 4 大物流後，還有 5000 多家業者，平均每家只有 16 台貨車，這就是台灣物流業破碎化的現狀。

雪上加霜的是，供給端老一代司機逐漸退休，物流運能每年正以 5% 的速度持續流失。然而在需求端，通路空前嚴苛的要求使庫存壓力倍增，而土地與營建成本在過去 10 年上漲超過 2 倍，品牌商卻無力支付雙倍的運費，在在擠壓著物流業的毛利率，科技賦能與流程再造成了物流產業突破困境的必經之路。

但是「我們不把自己定位成解決方案供應商，我們是營運者。」林炫伯表示，要推動產業轉型，第一步必須先具備實打實的營運能力，艾立供應鏈承接台灣近 4 成進口紅酒、知名家電與大型快消品牌物流，在擁有強大本業實力的基礎上，科技的疊加才能真正發揮價值。

數位轉型的第一道阻礙，常常是「物理現實」

既然小物流業者最多的就是單據，艾立供應鏈轉型的第一步就從紙本回單數位化做起。所謂回單，就是貨物送達後的簽收證明，是物流公司向上游請款的唯一憑證。過去，行政人員必須看著一張張紙本手動輸入成報表，不僅耗時，查找單據也像大海撈針。

為了解決人力黑洞，艾立供應鏈結合了光學字元辨識、大型語言模型與機器人流程自動化，創造出 AI 能自動理解單據意義與欄位的數位回單系統。然而，這套看似漂亮的工作流程卻在第一天上線時就出現問題。

當一整疊大小不一、夾著釘書針的紙本拿去掃描，頻頻的卡紙破損使現場怨聲載道。「卡紙，我們就從事務機掃描改成攝影掃描；手動旋轉裁切太沒效率，我們就改成踩腳踏板，踩一下系統就能拍照，並呼叫自動化軟體接手後續的裁切與辨識作業。」經過 3 階段改良後，這套流程將單張回單處理時間從 10 分鐘降至 1 分鐘內，每人每日處理產能從 50 張翻倍至 200 張。

林炫伯表示，在排除 AI 導入的疑難雜症時，比起 AI 素養，管理者首先需要的關鍵能力其實是領域知識和設計思考能力。面對反彈，團隊親自走到營運現場觀察。他深知這套 AI 數位回單系統的模型和流程設計原則並沒錯，有問題的是操作介面。缺乏領域知識的人則容易怪罪員工不懂 AI，甚至歸納為行業不可解的宿命；但具備物流領域知識的營運者便會了解，現場單據本來就是充滿摺痕的，系統設計絕不能脫離物理現實。深入現場，才能精準拆解工作流程、診斷出痛點。

放棄找來技術人才迷思，AI 賦能產業「原生」專家

林炫伯表示，要推動轉型，未必只能全靠技術專家。員工就算不會寫程式，只要對產業有深度了解、清楚工作痛點，現在有了 vibe coding 的引導，潛能就能被源源不絕地激發。

例如，取代人工數格子的倉儲空間成本計算機、動態追蹤每日人效與淨利的利潤分析儀表板等，自從發起 AI 讀書會的短短一個月內，內部已經湧現 30 個自主開發的 AI 工具。他自豪地說，一旦把潛能發揮出來，現在員工講話時都眼裡有光，產業 know-how 加上 AI 賦能，讓他們看見了自己的價值。

面對高度分散的市場，若只冀望買軟體設備了事，只會徒留不好用的工具。他以矽谷科技公司帕蘭泰爾（Palantir）為喻，唯有建立前線部署思維，親自挽起袖子在真實環境中寫出落地解方，科技轉型才算真正發揮價值。

林炫伯

1985 年生，台灣大學電子工程學研究所碩士。曾任 Google 雲端運算商業發展主管，2021 年加入艾立運能擔任總經理，2025 年接手特捷物流總經理，整併後為艾立供應鏈總經理。