許多企業在實施 ERP/數位化時會遇到一個現實：資料越多，非結構化內容（文件、圖像、語音、工單）就越多，但真正能被業務使用的卻只有有限的一部分。最近，Google Cloud 推出了一組 AI 功能，將 Gemini/Vertex AI 能力更「原生」地整合到 BigQuery 中，使資料團隊能夠使用 SQL 完成摘要、擷取、翻譯、結構化輸出、向量化和相似性搜尋等任務。這種做法對企業資料平台極具啟發性：把 AI 變成資料層的一項標準功能，而不是讓它分散在各種腳本和應用中。
這對ERP/數位化有什麼價值？
- 降低門檻：業務分析師可以在熟悉的 SQL 環境中直接調用 AI，而無需學習一套新工具。
- 讓非結構化數據「可計算」：將文本/圖像理解和結構化抽取轉化為表格欄位和指標，這些欄位和指標可納入報告、風險控制和供應鏈預測等流程。
- 更易於治理：當 AI 調用成為數據平台的一部分時，權限、審計和成本核算更容易納入企業治理體系。
3個可操作的用例（建議從這裡開始）
- 工單/合約摘要 + 結構化欄位：將長文本轉換為固定欄位（客戶、金額、風險點、交付日期），並直接填入表格中。
- 相似問題檢索（語意搜尋）：使用嵌入 + 相似度 / 向量搜尋來快速查找「相似工單/相似故障/相似條款」。
- 一次性多任務生成：透過單次 SQL 呼叫同時執行實體抽取、情感/風險評估、翻譯和摘要，輸出多列結果並直接進入資料管道。
實施注意事項（避免陷阱）
- 權限與合規：將「誰可以呼叫、可以呼叫哪些模型，以及模型可以檢視哪些資料」設計為一等公民。
- 成本與快取：對於高價值場景，優先採用批次處理/增量更新；不要對所有查詢都即時呼叫大模型。
- 品質評估：建立摘要/抽取的抽樣驗收機制；關鍵欄位必須能夠回溯到原文證據。
參考文獻
本文觀點基於對公開資料的二次整理與擴展。建議閱讀原文以了解詳情：
