案例性質：以下是一個假設示範案例，用來說明小型進口商如何使用 Qwen Studio 整理供應商文件與產品圖片。公司規模、商品數量、工時與節省時間均為 SasaDaily 教學假設，不是 Alibaba 或真實客戶公布的導入成果。
一家六人的小型家居用品進口商，每個月都要從不同國家的供應商挑選新品。
真正麻煩的不是「找不到產品」。
而是每一家供應商給資料的方式都不一樣。
- A 公司寄 PDF 型錄。
- B 公司寄 Excel 報價。
- C 公司只傳產品照片和聊天紀錄。
- 有人用單件價格。
- 有人報整箱價格。
- 有人寫 FOB。
- 有人連運費都還沒提供。
老闆最後真正要回答的卻只有一個問題：
哪幾款商品值得繼續詢價、打樣與下單？
這就是 Qwen Studio 可以放進流程的位置。
原本的工作怎麼做？
假設採購人員每月要比較 25 款候選商品。
每一款可能同時有三家供應商資料。
原本流程通常是：
- 打開型錄找型號。
- 到另一份 Excel 找價格。
- 回聊天紀錄找 MOQ。
- 再看照片確認顏色與包裝。
- 把資料手動貼進自己的比較表。
- 發現少資料，再回頭詢問供應商。
問題是，一旦資料來源多，最容易發生的並不是計算錯誤。
而是：
把不同版本、不同型號與缺少的資料，不小心整理成一份看起來很完整的比較表。
第一步：不要先叫 Qwen 推薦商品
團隊第一輪不問：
這三家哪一家最好？
而是先把經過允許處理的供應商資料交給 Qwen Studio，要求它只盤點。
資料可能包括：
- 產品型錄。
- 價格表。
- 包裝規格。
- 產品照片。
- 既有詢價紀錄。
- 物流條件。
Qwen Studio 官方提供文件處理、圖片理解與網路搜尋等能力，因此可以把不同類型資料放進同一個分析過程。
但第一輪只做一件事：
分清楚目前到底知道什麼。
第二步：先分成「已確認、矛盾、缺口」
例如某款餐桌燈有三家供應商。
Qwen 第一輪整理後，團隊希望看到的不是排名。
而是：
已確認：
- A 供應商報價文件中明確提供單價。
- B 供應商提供 MOQ。
- C 供應商照片可確認有兩種外觀版本。
矛盾：
- A 的型錄與報價單出現兩種不同產品尺寸。
- B 的兩份文件出現不同交期。
缺口：
- C 尚未提供運費。
- A 沒有提供外箱尺寸。
- B 的付款條件仍未確認。
這時候還不能說哪一家最好。
為什麼「缺運費」不能直接比較總成本？
假設：
A 單價 18 美元。
B 單價 19 美元。
C 單價 16 美元。
乍看之下 C 最便宜。
但如果 C 完全沒有提供運費、裝箱數量與外箱尺寸，就還不能知道真正到貨成本。
最危險的做法是讓 AI 為了完成比較，自動把缺少的成本估進去。
所以公司要求：
缺少的價格、運費、稅費與物流條件一律標示待確認，不得以零元、平均值或其他供應商資料代替。
這條規則比「請仔細分析」有用得多。
第三步：圖片只負責照片能證明的事情
Qwen Studio 也能處理圖片。
因此供應商產品照片可以一起放進資料盤點。
例如 AI 可以協助確認：
- 外觀顏色。
- 是否有把手。
- 包裝形式。
- 照片中是否出現配件。
- 不同照片是否可能為不同版本。
但不能因為看到木紋，就直接寫：
「材質為實木。」
也不能因為外觀看起來很大，就自行推算尺寸。
所以團隊再加一條規則：
圖片只能證明照片直接可以觀察到的資訊；材質、尺寸、承重、認證與產地必須以正式文件為準。
第四步：讓 AI 找出「其實可能不是同一款」
供應商資料還有一個很常見的問題。
型號非常像。
例如：
- HB-301。
- HB-301A。
- HB-301 Pro。
如果 AI 直接把它們合併，可能把三個不同商品的：
- 價格。
- 尺寸。
- 照片。
- 包裝。
拼成一個現實中不存在的商品。
所以公司要求：
型號不完全相同時，不得自行合併。先列為「可能相關但尚未確認為同一商品」，等待採購人員確認。
第五步：資料乾淨後才開始比較
採購人員先處理真正會影響決定的矛盾與缺口。
例如重新詢問：
- 正式有效報價。
- MOQ。
- 最新交期。
- 外箱尺寸。
- 裝箱數量。
- 付款條件。
- 必要產品規格。
資料補回後，再進入第二輪。
這時才請 Qwen 比較。
第二輪不要只比較「誰最便宜」
小型進口商真正要看的通常至少包括：
- 單價。
- 最低訂購量。
- 總採購金額。
- 運輸條件。
- 交期。
- 包裝體積。
- 付款條件。
- 供應資料完整程度。
有時最便宜的供應商 MOQ 最大。
最後反而壓最多庫存。
所以第二輪 Prompt 可以寫：
現在只使用已確認資料進行比較。 缺少資訊不得自行補值。 先比較： 價格、 MOQ、 交期、 物流條件、 付款條件、 資料完整程度。 每個方案請同時列出： 優勢、 代價、 仍未確認的風險。 如果某項缺口足以改變排名，不要產生最終第一名，請直接說明目前無法排名。
第三步才是人的商業判斷
AI 最後可能告訴老闆：
A 價格較高，但 MOQ 小。
B 價格居中，但交期最短。
C 單價最低，但物流成本仍未確認。
真正選哪一家，仍然不是 AI 單獨決定。
因為老闆還知道很多模型不知道的事情。
例如：
- 這個月現金流。
- 倉庫還剩多少空間。
- 哪種商品最近賣得快。
- 某家供應商以前是否常延遲。
- 下一季是否準備促銷。
AI 負責把資料變得能比較。
人負責決定這個比較結果到底適不適合現在的公司。
哪些事情 Qwen 不應替公司自行確認？
- 正式最新價格。
- 實際可供庫存。
- 最終交期。
- 付款帳戶。
- 正式匯率。
- 進口稅費。
- 產品法規符合性。
- 材質認證。
- 正式商業條款。
這些資料如果會直接影響付款、合規或正式下單，就應回到真正來源確認。
網路搜尋放在哪裡？
Qwen Studio 也提供 Web search。
但公司不把搜尋結果直接混進供應商正式資料。
例如採購人員想了解：
「這類商品目前市場零售價大約多少？」
可以另外搜尋。
但輸出必須分成：
- 供應商正式資料。
- 外部網路資料。
- AI 推論。
三種來源不能混成一種。
為什麼不直接把所有公司機密都上傳？
因為能分析文件，不代表每一份公司文件都應該上傳。
Qwen 的隱私政策說明，服務可能處理使用者提供或上傳的 User Content。
因此這家假設公司先做資料最小化。
第一輪測試移除：
- 銀行帳戶。
- 供應商私人聯絡資料。
- 內部密碼。
- API Key。
- 不需要參與分析的客戶資料。
- 尚未公開的自有產品設計。
只留下完成供應商比較真正需要的資料。
如果公司未來想自動化呢？
Qwen Studio 適合先人工操作、驗證工作方法。
如果公司未來希望：
- 每週自動讀取新報價。
- 自動整理大量型錄。
- 把結果寫入自己的資料庫。
- 建立固定採購 Agent。
就應該另外評估 Alibaba Cloud Model Studio API 或其他企業整合方式。
這時成本計算也會不同。
Alibaba Cloud Model Studio 的模型 API 主要依使用量計費，因此不能因為一般 Qwen Studio 可以免費使用，就把正式大量 API 工作視為零成本。
完整工作流程
第一步：挑選允許交給 AI 的資料。
先移除與分析無關的敏感資訊。
第二步：上傳原始型錄、報價與圖片。
不要先人工拼成一份看似完整的資料。
第三步：只做資料盤點。
分成已確認、矛盾、缺口。
第四步：確認商品是不是同一型號。
相似名稱不能自動合併。
第五步：採購人員補資料。
向供應商重新確認會影響決定的價格、交期與條件。
第六步：AI 建立比較。
只使用已確認資料。
第七步：找反例。
要求 AI 說明「哪一項未確認資料最可能讓排名改變」。
第八步：人工確認正式報價。
準備下單前重新確認有效價格與條件。
第九步：人工核准下單。
AI 不自行付款或送出正式採購承諾。
什麼情況必須停止比較？
- 型號無法唯一確認。
- 同一商品有兩份不同有效價格。
- 重要運費缺失。
- MOQ 不明。
- 正式交期未確認。
- 產品必要規格互相矛盾。
- 圖片與正式型錄疑似不是同一版本。
- 需要的法規或認證資料尚未取得。
- 付款帳戶與原紀錄不同。
這些情況下，最好的 AI 結論可能就是：
目前不能決定。
時間可以怎麼估？
以下全部是假設數字，只用來示範怎麼衡量。
假設每月比較 25 款候選商品。
原本人工整理每款平均需要 45 分鐘。
每月約：
25 × 45 分鐘 = 18 小時 45 分鐘。
如果使用 Qwen 先做資料盤點，再由採購人員確認矛盾與缺口，假設平均每款人工處理降到 25 分鐘。
每月約：
25 × 25 分鐘 = 10 小時 25 分鐘。
假設情境下，大約少 8 小時 20 分鐘。
但這不能直接當成實際節省承諾。
如果文件很亂、圖片品質很差或需要大量人工查證，真正時間可能高很多。
真正值得追蹤的 KPI
- 每款商品資料整理時間。
- AI 找出的缺口數量。
- 人工另外發現但 AI 漏掉的矛盾。
- 正式下單前修改的資料比例。
- 供應商資料補件次數。
- 錯誤型號合併次數。
- 報價版本用錯次數。
- 因資料錯誤造成的重做或取消訂單次數。
最重要的 KPI 不是：
「AI 每個月整理幾份文件。」
而是：
正式採購前，資料錯誤到底有沒有變少。
可以直接使用的完整 Prompt
你是小型進口商的供應商資料整理助理。 我會提供： 產品型錄、 報價單、 商品照片、 物流資料、 以及不同供應商的說明。 第一輪禁止推薦供應商，也禁止決定要買哪一款。 請先建立資料盤點。 一、已確認 只列出原始資料有明確證據的內容。 每一項標示來源。 二、矛盾 列出不同文件對同一型號、價格、尺寸、MOQ、交期、包裝或付款條件的不同說法。 不得自行選擇其中一個版本。 三、缺口 列出會影響採購決策、但目前沒有資料的項目。 空白不得視為零。 四、圖片觀察 只列出照片直接看得到的外觀資訊。 不得從照片自行推測材質、尺寸、承重、認證或產地。 五、型號確認 名稱或型號不完全相同時，不得自行合併。 列為待人工確認。 最後請把缺口依影響分成： 不影響初步篩選。 可能改變排名。 未確認前不能正式下單。 等我補完資料後，再進行第二輪比較。 第二輪只能使用已確認資訊，比較： 單價、 MOQ、 總採購門檻、 交期、 物流條件、 付款條件、 資料完整度。 每個方案列出： 優勢、 代價、 未確認風險。 如果缺少的資料足以改變排名，請直接回答「目前無法做最終排名」。 不得替我正式下單、付款或對供應商做任何商業承諾。
今天最重要的商業判斷
小型進口商真正需要 AI 解決的，不一定是「替老闆選產品」。
更常見、更實際的價值是：
把散落在型錄、報價、圖片與聊天紀錄裡的資料，先整理到人可以放心做判斷的程度。
如果 AI 可以更早發現：
這個價格有兩個版本。
這個型號其實不一樣。
這一家還沒有運費。
這張照片無法證明材質。
那它就已經替公司省下很多後面的重做。
最成熟的用法不是：
「AI 告訴我買哪一家。」
而是：
「AI 先告訴我，現在還缺哪些資料，所以我還不能亂買。」
今天，和 AI 一起進步一點。
每天學會一個 AI 技巧。
每天節省一點時間。
每天提升一點能力。
SasaDaily，陪你一起成長。
