上個月，一家做烘焙原料進口的貿易商用一張 AI 整理的報價表報價，一筆訂單少收了 11 萬 3 千元。問題不是 AI 算術不好。供應商的原始報價單裡，有 3 個品項用磅計價，另外 17 個用公斤，AI 全部當成公斤處理。公司裡也沒有任何一個步驟會去檢查這件事。
老闆打電話給我，第一句話是：「是不是以後業務都不准用 ChatGPT 了？」
我勸他先不要。禁用很簡單，但那 11 萬不是 AI 弄丟的。
那張表是怎麼出錯的
經過是這樣的。業務小姐收到美國供應商寄來的 PDF 價目表，上面有二十個品項。她把整份丟給 AI，請它換算成台幣每公斤，加上公司平常的毛利率，排成可以直接給客戶的表格。AI 很快就交出一張整齊的表。她看了一下，格式漂亮，數字看起來也合理，就貼進報價單寄出去了。
問題出在第 7、12、15 項。原始 PDF 裡這三行的單位寫的是 per lb，排版上又跟其他行擠在一起。AI 沒注意到，照公斤算。一磅大約 0.45 公斤，所以這三項的報價連成本的一半都不到。
客戶很快就下單了。當然快。
等會計拿進貨發票來對帳，已經是三個禮拜以後。
後來我把同一份 PDF 自己丟進去試了兩次。一次它抓到單位不一樣，一次沒有。現實就是這樣：它有時候對，有時候錯，你沒辦法事先知道這次是哪一種。
預防的重點不在 AI，在「誰看過」
我跟老闆坐下來，把他們的報價流程畫出來。畫完他自己就不講話了。從收到 PDF 到寄給客戶，中間只有一個人碰過，而且那個人負責的是「確認格式沒問題」。
以前沒有 AI 的時候，業務小姐得自己一行一行按計算機，按的時候就會看到 per lb 這幾個字。AI 把那個「慢」拿掉了，也順手拿掉了唯一的檢查點。
所以企業 AI 導入這件事，我給的建議一直是同一句：AI 可以起草，不能簽名。
落到這家公司身上，我們做了四件事，花不到一個下午。
第一，列出「會動到錢」的產出。金額、數量、單位、交期、付款條件、法規條文、對客戶的承諾，AI 的產出只要碰到這幾類，就不能直接寄出去。其他像信件潤稿、會議摘要、社群文案，錯了頂多難看，照原本的方式用就好。
第二，不能只要答案，要看過程。現在業務把報價單丟給 AI 時，最後一定會加上這段：
「請先列出原始資料中每個品項的計價單位與幣別，標出你用的換算係數和匯率，最後告訴我哪幾個品項你最不確定。」
加了這段，它還是可能出錯，但它的假設會攤在桌上。人要檢查一張攤開的假設清單，比檢查一張漂亮的成品表容易太多了。
第三，抽三筆自己算。不管表有幾十行，挑單價最高的一筆、數量最大的一筆，再隨便挑一筆，拿計算機自己算一次。三分鐘就好。
第四，超過 30 萬的報價，要有第二個人看過才能寄。這條其實跟 AI 沒關係，只是這次出事，老闆才想起來公司從來沒有這條規矩。
履霜，堅冰至
老闆問我，這樣會不會太囉嗦，AI 省下來的時間又被吃回去了。
我回他易經坤卦初六的一句話：「履霜，堅冰至。」腳底踩到霜，就該知道結冰的日子不遠了。
那張少收 11 萬的報價單，其實不是第一次出錯。我請業務回想，她說之前 AI 幫忙整理的出貨日期錯過一次，是客戶自己發現打電話來問，改一改就過去了。還有一次把含稅和未稅弄反，也是對方先講的。
這些都是霜。當時沒人放在心上，因為沒有虧到錢。
我建議他們開一個很簡單的共用表，叫「AI 出錯紀錄」，只有四欄：日期、用在什麼事、錯在哪、誰發現的。不追究是誰的錯，只記下發生什麼事。三個月後回頭看，錯誤會集中在某幾種工作上，那幾種工作就是你們公司會結冰的地方。
我在企業諮詢裡也常用這個想法。易經不是要你預測哪天會出事，而是逼你去看：眼前這個小跡象，代表事情走到哪個階段了。AI 出錯也一樣。第一次出錯時你怎麼處理，決定了第十次出錯時，你是改個日期就好，還是要賠 11 萬。
說實話，這家公司的損失最後沒有全部追回來。跟客戶協商後，對方補了一部分差價，大概四萬多，剩下的只能自己吞。
老闆後來跟我說，最痛的不是錢，而是他發現公司裡沒有一個人說得出來，AI 到底被用在哪些地方。
這可能才是多數中小企業該先處理的事。不是買更好的工具，也不是禁止使用，而是先搞清楚：現在公司裡有哪些數字是 AI 算的，而且算完之後沒有人再看過一眼。