如何將生成式 AI 連接至 ERP、CRM、SharePoint 及其他企業資料來源

企業資料無處不在。

客戶資訊可能儲存在 Salesforce 或 Microsoft Dynamics 中。財務與營運資料則存在 SAP、Oracle、Odoo 或其他 ERP 系統中。合約與企業文件儲存在 SharePoint、OneDrive、Google Drive 或檔案伺服器中。業務流程則透過 BPM 與工作流程平台運作。法務、人力資源、採購、合規及服務團隊則依賴各自的專業應用程式。

若要讓生成式 AI 為企業帶來真正的價值，就必須能夠處理並運用這些資訊。

但將 LLM 連接至單一資料儲存庫相對容易。 要將生成式 AI 安全地連接至分散於數十個系統中的企業資料，同時維持權限控管、治理、資料駐留、可靠性，以及 AI 模型選擇的彈性，則是完全不同的挑戰。

因此，企業需要超越單一 AI 整合的思維。

組織不必為每個 ERP、CRM、資料儲存庫或業務應用程式分別建立獨立的 AI 架構，而可以建立一個共用的企業 GenAI Hub，將 AI 能力與分散於各處的企業資料及業務流程連接起來。

憑藉 LLM 無關架構、多 LLM 編排（Multi-LLM Orchestration）、Agentic RAG、AI 文件代理（AI Document Agents）、經編排的文件處理管線、API 及企業連接器，elDoc 提供了建立這一統一 GenAI 層的完整框架。

為什麼將企業資料連接至生成式 AI 如此困難

大多數企業的 IT 環境並非以 AI 為核心設計。

企業的技術環境經過多年甚至數十年的發展，並針對不同業務職能逐步導入各種應用程式。

因此，資訊自然分散於以下各類系統中：

當組織開始導入生成式 AI 時，通常很自然地會選擇在各個環境中分別加入 AI 能力。

一個團隊為 SharePoint 建立 RAG 解決方案。

另一個團隊將 LLM 連接至 CRM。

另一個團隊則為 ERP 建立 AI 助理。

法務部門部署獨立的合約 AI 解決方案，而合規部門則為 KYC 建立另一套架構。

組織很快就可能在既有的資料孤島之上，進一步形成新的 AI 孤島。

為什麼為每個系統建立獨立的 AI 架構無法實現規模化

每一個獨立的企業 AI 實作，都可能需要各自建立以下元件：

• LLM 整合；
• RAG 架構；
• 向量索引與知識檢索；
• 文件處理管線；
• OCR、電腦視覺（Computer Vision）及視覺模型（Visual Models）；
• 提示（Prompts）與 AI 代理（AI Agents）；
• 身分驗證、權限及存取控制；
• 安全性與資料保護機制；
• 監控、日誌記錄與可觀測性；
• AI 治理與人在迴路（Human-in-the-Loop）控制機制；
• API、連接器及系統整合；
• 模型配置與生命週期管理。

起初，為單一應用程式建立獨立的 AI 解決方案可能看似易於管理。然而，當同一套架構需要在多個企業系統中重複建立時，複雜度便會迅速增加。

組織可能為 SharePoint 建立一套 RAG 環境，為 CRM 建立另一套 AI 整合方案，為 ERP 建立獨立的文件處理解決方案，並為採購、法務、人力資源、合規及客戶服務建立額外的 AI 代理。如此一來，每個實作都將擁有各自的整合、索引、提示、安全性配置、模型依賴、監控及維護需求。

當這種模式擴展至十個、二十個甚至數百個企業應用程式時，組織管理的就不再只是少數幾個 AI 使用情境，而是在維護一個日益分散的 AI 基礎架構環境。

此外，還存在大量重複工作。同一份文件可能因應不同的 AI 解決方案而被重複建立索引。類似的連接器可能被反覆開發。安全性與權限邏輯也必須在不同環境中分別實作。同一份企業知識可能透過多套獨立的 RAG 架構進行處理，而不同團隊則各自維護自己的提示（Prompts）、AI 代理（Agents）、模型及治理政策。

這會增加基礎架構成本、實作投入與營運複雜度，也使企業更難建立一致的全企業 AI 治理機制。

更重要的是，企業業務流程很少完全存在於單一系統之中。

一個客戶案件可能同時涉及 CRM 資料、儲存在 SharePoint 中的合約、ERP 中的發票、另一個資料儲存庫中的往來文件，以及透過 BPM 管理的審批流程。如果每個 AI 實作只能理解自身所屬的應用程式孤島，AI 就永遠無法取得完整的業務上下文。

因此，真正的挑戰並不只是為每個企業應用程式分別加入 AI。

更具擴充性的做法，是建立一套共用的企業 GenAI 架構，讓文件處理、索引、Agentic RAG、AI 文件代理（AI Document Agents）、模型編排、安全性、治理及 API 等共用能力，可以跨系統與業務流程重複使用。

企業不必為每一個既有的資料孤島再建立一個 AI 孤島，而可以建立一個共用的 GenAI 層，在現有的技術環境中安全地連接各處的 AI 智慧。

更好的方法：建立共用的企業 GenAI 層

組織不必在每個應用程式中分別實作 AI，而可以在企業系統、資料、業務流程與 AI 模型之間建立一套共用的 GenAI 架構。

這正是 elDoc GenAI Hub 所扮演的角色。

透過 API 與連接器，elDoc 可以在不同類型的企業技術環境中提供統一的 AI 層：

目標不是取代這些系統，也不是將所有業務流程遷移至另一個應用程式。ERP 仍負責 ERP 流程，CRM 繼續管理客戶關係，SharePoint 仍作為企業內容儲存庫，而 BPM 平台則繼續負責工作流程的編排。

改變的是位於這些系統之上並橫跨其中的 AI 層。

elDoc 提供一套共用框架，讓 AI OCR、電腦視覺（Computer Vision）、視覺模型（Visual Models）、GenAI Agentic RAG、多 LLM 編排（Multi-LLM Orchestration）、安全性及治理等能力，可以在相互連接的企業環境中重複使用。

每當另一個系統需要導入生成式 AI 時，企業不必重新建立一套 RAG 實作、文件處理管線、AI 代理框架及 LLM 整合，而可以透過增加連接器、資料儲存庫、AI 代理及使用情境，擴充現有的 GenAI Hub。

ERP 仍是 ERP，CRM 仍是 CRM，SharePoint 仍是 SharePoint。elDoc 提供共用的 GenAI 層，將 AI 與企業知識、文件、系統及業務流程連接起來，橫跨整個企業環境。

從分散的企業資料到統一的 Agentic RAG

連接企業系統只是挑戰的一部分。更重要的問題是：當企業資料分散於數十個系統與資料儲存庫中時，生成式 AI 如何安全地發現並使用相關資訊？

一個業務案件可能依賴分散於 ERP、CRM、SharePoint、OneDrive、雲端儲存、BPM 平台、資料庫、部門應用程式及舊有系統中的資訊。若沒有共用的資訊檢索架構，每個 AI 應用程式所能掌握的企業上下文都只是一部分。

elDoc 透過提供統一的企業索引與安全 Agentic RAG框架來解決這一問題。

透過 API 與連接器，來自相互連接之企業資料來源的經授權資訊，可以在共用的 AI 知識架構中進行處理與建立索引：

elDoc 不必為每個獨立的應用程式建立隔離的 RAG 索引，而可以提供一套跨越相互連接且經授權之企業資訊來源的統一索引與檢索框架。

重要的是，統一索引並不代表所有企業資料都必須直接複製到單一的 elDoc 中央資料儲存庫。根據架構與整合需求，elDoc 可以連接分散的資訊來源，處理並建立相關內容的索引，維護必要的中繼資料與關聯性，並讓經授權的 AI 流程能夠發現並使用這些資訊，同時讓原始系統繼續執行其原有職能。

從統一索引到 Agentic 檢索

這正是 Agentic RAG 發揮關鍵作用的地方。

傳統 RAG 通常以單一資料儲存庫為核心進行設計：使用者提出問題後，系統搜尋索引、擷取數個相關內容片段，再將其傳送至 LLM。

但企業場景中的問題很少如此簡單。

AI 代理可能需要先判斷應該在哪裡搜尋、需要哪些資訊、哪些資料來源具有相關性、是否需要進一步檢索其他文件，以及如何整合來自多個系統的資訊，然後才能產生答案或執行流程中的下一個步驟。

例如，在審查一個供應商案件時，AI 文件代理可以依序檢索：

從 ERP 取得供應商主檔資料 → 從 SharePoint 取得合約文件 → 從 CRM 取得過往往來紀錄 → 從企業儲存系統取得技術文件 → 從企業知識庫取得採購政策 → 從 BPM 取得目前的審批資訊。

接著，AI 代理可以在單一業務上下文中對這些資訊進行綜合推理，而不是將每個企業系統視為彼此隔離的 AI 環境。

同一套架構可以支援 KYC、信用分析、合約審查、採購、稽核、理賠處理、員工知識、客戶服務，以及許多其他以文件為主的使用情境。

為企業建立統一的 GenAI 基礎

企業資料將持續分散於 ERP、CRM、SharePoint、雲端儲存、BPM 平台、資料庫、業務應用程式及舊有系統中。與此同時，AI 模型、Agentic AI 能力及企業使用情境也將持續演進。

解決方案並不是每當新的系統、模型或使用情境需要生成式 AI 時，就重新建立另一套獨立的 AI 架構。

企業需要一個可重複使用的 GenAI 基礎，能夠連接現有系統、為經授權的企業知識建立索引、編排不同的 AI 模型，並讓這些 AI 智慧可供 AI 代理、應用程式、使用者及自動化工作流程使用。

這正是 elDoc GenAI Hub 所扮演的角色。

透過整合 LLM 無關架構、多 LLM 編排（Multi-LLM Orchestration）、統一企業索引、安全 Agentic RAG、AI 文件代理（AI Document Agents）、AI OCR、電腦視覺（Computer Vision）、視覺模型（Visual Models）以及經編排的 GenAI 文件處理，elDoc 協助組織在過去彼此分散的企業系統與資料之間建立統一的 AI 框架。

連接您現有的系統，統一分散於各處的企業知識，打造貫穿整個企業的安全 GenAI 體驗。

與其問「我們如何為每個系統加入生成式 AI？」，組織不如從一個更具前瞻性的問題開始：

「我們如何建立一套能夠在所有這些系統之間安全運作的企業 AI 架構？」

準備好將您的企業資料連接至生成式 AI 了嗎？

與 elDoc 專家交流，了解您的 ERP、CRM、SharePoint、企業資料儲存庫及業務應用程式如何成為安全、LLM 無關的 GenAI 架構的一部分，並透過統一的 Agentic RAG 與 AI 文件代理（AI Document Agents）提供 AI 驅動的能力。