企業採購正成為AI原生創業公司攻克傳統軟件巨頭的關鍵戰場。10月2日，知名風投a16z播客節目中，主持人Elena Burger與a16z合夥人Seema Amble及企業AI採購智能體初創公司Lio的聯合創始人兼CEO Vladimir Keil，就AI應用公司如何對抗傳統軟件巨頭、AI智能體在真實商業環境中的滲透路徑及財務回報等核心話題展開深入對話。
a16z合夥人Seema Amble表示，傳統軟件巨頭受限於系統記錄的邊界及內部利益衝突，難以推動更高階的自主判斷型AI代理，這恰是AI原生創業公司的核心機會所在。她強調，贏得終局的關鍵在於「擁有端到端流程」，而非僅是在現有工作流中嵌入聊天機器人。
Vladimir Keil指出，企業採購流程中約80%的實質工作發生在ERP等系統記錄之外，正是這一盲區使傳統軟件供應商難以通過「在系統上疊加AI模型」實現真正的端到端自動化。
他警示，如果採購經理錯過零件延遲通知，可能導致數億美元的損失，Lio的多智能體系統正是針對此類高風險場景設計。
真實商業世界：80%的工作發生於ERP系統外
在企業採購這一規模達萬億美元的傳統市場中，市場往往只關注最終ERP系統內的採購價格，卻忽略了背後龐大的摩擦成本。Vladimir Keil指出，ERP系統顯示購買鋁材花費8000美元，但你看不到背後可能發生的30次利益關係人會議、500封電子郵件及20個Excel表格。絕大多數採購工作實際上都在ERP及任何記錄系統之外完成。
建立信任與護城河：人機協同不可或缺
面對龐大資金的商業談判，企業如何放心將權利交予AI？Vladimir直言，沒有人在第一天就信任完全自主的談判代理。Lio採用「人機協同（Human-in-the-loop）」模式，通過處理1萬至2萬美元的談判逐步吸收反饋，建立客戶信任。
具體而言，AI代理在每輪談判中產生建議，由人工審核確認後執行，不斷提供反饋和學習數據，使代理逐漸積累企業的流程偏好與決策邊界。隨著信任累積，客戶授權自主談判額度從數千美元擴展至數十萬美元規模，對於長期供應商合約等戰略性采購，則保留專業工程師介入。
垂直AI的護城河在於「擁有工作本身」
在被問及「為何不直接用通用模型自建」時，Seema Amble援引一家財富500強企業案例：該企業自建應收帳款催收系統歷時數月，最終因內部數據質量不足、跨ERP系統映射維護成本過高而放棄。Vladimir補充說，若有一個零件遲到兩週，可能造成數億美元損失；而這往往因為採購經理錯過郵箱裡的一封確認信所致。
傳統系統只能記錄「下週三到貨」日期，無法像AI Agent那樣判斷背後可能潛藏的億美元違約風險並主動介入。
挖掘被忽視的利潤空間：無人關注的5萬美元以下長尾市場
市場最關注的是AI是否能直改善企業損益表。Vladimir透露，未有代理前，企業不在乎5萬美元以下的採購，這是其他初創的「黑客秘訣」；這是因為若寄出4萬美元帳單，企業人力不足而不會還價。
有了Lio的代理後，將自動進行談判，相較完全不談判，即使代理不完美亦風險極低且利潤可觀。
多代理系統與階段分類
Seema Amble將Agent分為檢索代理（Retrieval）、流程代理（Process）、政策代理（Policy）及主導代理（Principal）四階段，配合業務風險和複雜度選擇合適方案。真正端到端作業需各代理共享資訊並配合人機協同，以確保高風險決策安全可靠。
Vladimir闡述，團隊跨越這些層級，具體取決於風險與流程複雜度，有些場景已實現完全自主運行，有些則需保留人類介入審核。
香港本地企業的AI Agent發展趨勢
香港企業在採用AI Agent時，尤需關注法律合規與數據安全風險。根據香港數字政策辦公室及個人資料私隱專員公署指引，企業應建立清晰AI管治架構及流程，保障個人資料私隱與資訊安全。
AI Agent在香港多用於客服、文件問答、智能搜尋、流程助理等場景，透過雙語智能及權限管控，保證用戶體驗與合規性。
本地軟件企業如Venusafe等，強調AI Agent不僅是聊天機器人，而是品牌深度定製的智能助理，支持端到端業務流程，並結合本地語言環境和行業特性。
未來挑戰與機遇
隨著全球及本地監管趨嚴，香港企業在引入AI Agent時，需要嚴格評估供應商能力、部署者義務和系統安全性，堅持人機協同監管模式，確保AI應用的可控與合規。
a16z的研究指出，2026年企業AI採購已從雲端優先轉向數據駐留優先，重視部署者責任與合規監管，相關規範影響企業AI投資與採購決策。
在此背景下，AI Agent供應商必須支持私有化部署、嚴密權限管理和端到端審計，並持續通過人機協同機制增強系統可信賴性。
參考資料：Andreessen Horowitz播客節目、a16z官方報告、Lio公司公布資料、SAP官網AI Agent案例、Venusafe Technology Limited官方介紹、香港數字政策辦公室與個人資料私隱專員公署發布之AI管治指引及香港本地新聞報導。
市場重要性與影響評估： 高影響
影響範圍： 全球（以香港及中國市場為重點）
影響時長： 中長期（3-12個月至12個月以上結構性趨勢）
市場敏感度： 部分已被市場認知，但企業端對AI Agent的全面落地及風險治理仍處於早期階段，存在低估風險的可能性。
潛在市場影響：
- AI Agent正重塑企業採購及企業軟件生態，特別是傳統ERP系統外的80%實質採購工作流程，帶動企業採購自動化及智慧化升級。
- AI Agent可透過端到端流程掌控，提升採購效率、降低成本及風險，並挖掘長期被忽視的中小額採購利潤空間，促使企業採購決策更精準及及時。
- 香港企業在部署AI Agent時，須嚴格遵守香港《個人資料（私隱）條例》（PDPO）及2026年新發布的Agentic AI指引，強調權限管理、資料保護及持續監管合規，提升企業治理要求。
- AI Agent市場快速成長，全球規模預計2033年達1,391億美元，企業級應用需求強勁，尤其在財務合規、供應鏈管理、流程自動化及風險監控等領域。
- a16z及相關風投重金押注AI Agent初創，推動技術快速演進與商業模式創新，企業AI支出持續加碼，顯示AI Agent具備長期結構性投資價值。
風險：
- AI Agent自動化決策錯誤風險高，若採購經理錯過關鍵通知，可能導致數億美元損失，且目前系統仍需「人機協同」以防範重大錯誤。
- 權限過大及治理機制不足，可能引發數據安全、合規風險及操作失誤，企業須建立最小權限、白名單、監控及可追溯機制。
- AI Agent尚未完全取代人類判斷，尤其在複雜談判及策略決策環節，仍需人工介入，技術成熟度與信任度需時間培養。
- 香港及中國內地在AI Agent監管存在差異，跨境數據流及合規風險需謹慎評估，企業部署須兼顧多地法律要求。
- 市場對AI Agent實際財務回報的認知仍有限，部分企業尚未全面量化AI投資的ROI，存在預期與實際落差風險。
其他觀點：
- a16z強調AI Agent的核心競爭力在於端到端流程掌控及多代理系統協同，非僅為聊天機器人，這揭示企業採購自動化的未來趨勢。
- 部分專家認為，AI Agent將促使企業採購從內部自研向外購成熟商用方案轉變，推動企業IT架構與供應鏈管理模式革新。
- 香港私隱專員公署及相關法律專家指出，AI Agent治理重點在於「可審計的持續合規」，未來監管將更細化，企業需提前部署合規框架。
- 市場分析顯示，AI Agent技術基礎設施更新迅速，企業需提升適應力及持續監控能力，方能在快速變動的AI生態中保持競爭優勢。
備註：
- 本分析僅供參考，不構成投資建議。