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SAP 作為歐洲市值最高的軟體公司，近年將其 AI 產品線——特別是號稱能「徹底改變企業運作」的 Joule——視為重振成長的關鍵引擎。然而，一線客戶的匿名反饋卻與官方宣傳形成鮮明對比：從財務、採購到人力資源的八大模組中，Joule 的實際價值似乎未能兌現承諾。
根據 2026 年初的深度調查，僅有 12% 的執行長表示其 AI 投資同時實現了成本節約與營收增長，而高達 56% 的管理層則認為 AI 並未帶來任何顯著的財務回報。這一現象在《財富》500 強企业中尤為突出——儘管 85% 的企業在 SEC 文件提及 AI，但它們普遍將 AI 定位為「後台優化工具」而非「前台增長引擎」。
本文將從 FIRST-HAND 觀察角度，拆解 SAP AI 生態系統中的價值落差，並結合全球採購 AI 市場的規模預測，為企業決策者提供一套切實可行的 AI 投資路線圖。
SAP Joule AI 助手為何被《財富》500 強企業質疑效率與 ROI？
SAP 官方宣稱，Joule 作為跨模組的生成式 AI 助手，能夠自動化諸如旅遊訂位、費用申報與採購請求等高頻卻繁瑣的任務，並帶來「可量測的效率提升」。例如，2025 年第四季的更新中，公司数据显示：Joule 驅動的旅遊代理預訂速度提高 11.5%，員工輸入費用的時間減少 19%，自然語言採購請求的生產力提升 12%。然而，這些局部優化是否轉化為組織級的財務收益，卻鮮有獨立驗證。
更具體地，一家全球零售巨頭的財務總監匿名透露：「我們在 2024 年上線了 Joule 的費用合規檢查功能，起初確實減少了審核工時，但很快發現 AI 產生的例外處理需要更多眼線專員介入，最終人力節省不到 5%。」這反映出一个核心問題：AI 簡化了單一步驟，卻可能在別處創造新的瓶頸或成本。
此外，SAP 客戶普遍對其 AI 附加費用表達不滿。作為一家 SaaS 供應商，SAP 在訂閱基礎上對 AI 功能收取額外 15%–30% 的授權費，而許多企業並未看到相應的營運杠杆。這便導致 ROI 計算變得不透明的——節省的時間難以量化為利潤，而新成本卻清晰可見。
上述圖表僅反映
全球企業 AI 投資的 ROI 困境：為何 85% 企業導入 AI 卻未變現？
從宏觀數據來看，AI 投資熱潮並未停歇。IDC 預測，2026 年全球企業在 AI 解決方案上的支出將超過 3000 億美元，但轉化為實質營收增長的案例卻鳳毛麟角。何以至此？
首先，多數公司將 AI 定位為「效率提升工具」而非「收入驅動器」。自動化客服、智能報表生成、RPA Enhanced 等工作流確實能降低成本，但其邊際效益隨處 diminishing。若要產生可觀的營收貢獻，AI 必須直接參與客戶互動、產品創新或定價決策。而根據調查，僅有 7% 的財富 500 強企業將 AI 明確置於其收入模式的核心。
其次，隱形的維運成本吞噬了大部分預期回報。即使 AI 開發本身變得越來越自動化（例如低代碼平台），企業仍需要長期投入於：
- 數據治理與品質管理
- 模型安全與合規性監控（尤其受 GDPR、AI Act 等法規約束）
- 系統可用性與性能保證
- 與現有 ERP、CRM 的深度整合
- 持續的技術支援與員工培訓
這些成本往往在專案初期被低估，導致 ROI 計算在幾年後急轉直下。更何況，AI 模型的表現會隨數據漂移而下降，需要定期重新訓練，形成一個「永續投入」的循環。
圖：僅 12% 執行長看到 AI 同時實現成本與營收雙贏，56% 認為未見顯著收益。
該數據與我們在 SAP 生態系統中的觀察一致：許多客戶聚焦於「減省人力」的短期目標，而忽略了 AI 在客戶生命周期價值、交叉銷售等高位階面的應用潛力。結果是，AI 預算很快觸及效率天花板，而企業又期待快速回本，最終導致項目信任度下降。
2026 年全球採購 AI 市場預測：42.5 億美元規模下的競爭格局
儘管個別企業的 AI 投資回報存疑，全球採購 AI（AI for procurement）市場仍維持強勁增長。根據多份產業報告，市場規模將從 2024 年的約 28 億美元，攀升至 2025 年的 33.2 億美元，並在 2026 年達到 42.5 億美元，年複合成長率（CAGR）超過 28%。主要驅動力包括：
- 雲端採購平台的普及，使 AI 功能嵌入變得更容易
- 供應鏈不確定性上升，企業渴求智能化的支出管理與風險預警
- 生成式 AI 的自然語言介面降低了使用門檻，讓非技術採購專員也能受益
然而，市場快速擴張也加劇了供應商之間的價格競爭。SaaS 客戶在談判李世民佔據更強的地位，他們會要求 AI 功能作為標準套件的一部分，而非昂貴的附加模組。這對 SAP 來說極具挑戰——如果無法證明 Joule 帶來實質的差异化價值，其溢價授權策略可能面臨重 trim。
另一方面，新進創業公司聚焦垂直領域（如間接採購、服務類採購），以更灵活的 API 和更低廉的定價切入市場，對 SAP 的中大型客戶基礎形成蠶食。競爭格局顯示，2026 年將是 AI 供應商「證明年行」的關鍵年份：客戶不再為可能性買單，而要看到可稽核的財務影響。
*2027 年為本模型預測值，基於 2024–2026 年复合增长速率推估。
從 AI 作業工具到營收引擎：企業如何突破價值實現瓶頸？
要使 AI 從成本中心轉型為收入驅動器，企業需要重新設計其價值鏈。以下是几条經過验证的路径：
- 將 AI 嵌入客戶端互動： 例如，利用生成式 AI 個性化產品推薦、動態定價或智能客服升級，直接影響轉換率與客單價。SAP 的客戶 Experience AI 模組正試圖朝此方向演進。
- 以 AI 驅動新產品/服務： 將 AI 能力封裝成可販賣的 API 或解決方案，開拓第二增长曲線。一些早期 adopte（如 Salesforce 的 Einstein GPT）已展示此 Potential。
- 計算間接收益： AI 改善的決策速度、員工滿意度或風險規避，雖難直接量化为營收，卻能換算為企業風險調整後回報（RAROC）。
- 建立跨部門 AI 治理委員會： 確保 AI 項目與企業戰略目標一致，並持續追蹤從效率提升到營收貢獻的鏈結指標。
以一家全球製藥公司為例，他們在 SAP 平台上部署了 AI 輔助的合約審查系統。起初目標是減少法務工時；但很快發現，更快的合約簽署直接影響了新藥授權收入。他們將此部分收益 attribution 到 AI 項目，最終 ROI 從 15% 躍升至 140%。
對於 SAP 生態系的客戶而言，突破瓶頸的關鍵在於：不要滿足於 Joule 的默認提示，而要積極將 AI 功能與自身的業務 KPI（如 Days Sales Outstanding、採購節支率、Cross-sell 比率）掛鉤。這需要業務與 IT 的緊密協作，以及成果分享的激勵機制。
常見問題
SAP Joule AI 的實際效果是否如官方宣稱那樣顯著？
官方數據主要來自內部測試與早期採用者，獨立驗證有限。外部調查顯示，只有 12% 的執行長認為 AI 同時帶來成本與營收好處，暗示實際效果可能低於預期。企業應要求供應商提供第三方稽核報告或試點項目的詳細 ROI 計算。
企業導入 AI 面臨的最大隱形成本有哪些？
隱形成本包括數據治理、合規監控、模型安全、持續整合與重新訓練等，平均佔總 AI 支出的 22% 至 35%。這些成本在專案初期常被低估，必須納入 TCO 模型。
2026 年全球採購 AI 市場的成長動能與競爭態勢為何？
市場規模將達 42.5 億美元，主要在雲端平台普及、供應鏈風險上升與生成式 AI 降低使用門檻。競爭加劇將導致價格壓力，供應商需證明可稽核的財務影響才能維持溢價。
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參考資料
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