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我服務的104最近正在進行職工福利委員會的委員改選，獲選擔任委員的同仁除了本職工作外，還要不遺餘力地推展職工福利項目（例如籌辦員工旅遊或年終尾牙活動），不禁令人按讚。但也些雇主僱用勞工人數達50人以上，卻仍未設置職工福利委員會並提撥職工福利金，使得公司負責人（不是罰公司而是罰負責人個人）因而受罰。 職工福利金條例第1條第1項規定：「凡公營、私營之工廠、礦場或其他企業組織，均應提撥職工福利金，辦理職工福利事業。」 同條例第2條第1項規定：「工廠鑛場及其他企業組織提撥職工福利金，依左列之規定：一、創立時就其資本總額提撥1%至5%。二、每月營業收入總額內提撥0.05%至0.15%。三、每月於每個職員工人薪津內各扣0.5%。四、下腳變價時提撥20%至40%。」 同條例第11條規定：「違反第2條、第3條之規定，不為提撥或提撥不足額者，除由主管官署責令提撥外，處負責人以1000元以下罰鍰。」 改制前行政院勞工委員會92年3月24日勞福1字第0920016167號令規定略以：「依職工福利金條例第1條第2項規定，訂定『其他企業組織之範圍』，為平時僱用職工在50人以上之金融機構、公司、行號、農、漁、牧場等。...。」 以勞動部108年8月2日勞動法訴一字第1080007849號訴願決定書為例（為便於閱讀，原文略有編修）： 事實： 訴願人擔任負責人之公司為僱用職工在50人以上之公司，適用職工福利金條例之企業組織。前經原處分機關臺南市政府進行輔導提撥職工福利金並設置職工福利委員會，惟訴願人之公司迄未依法提撥職工福利金，案經原處分機關審查屬實，依職工福利金條例第2條及第11條規定，處負責人即訴願人罰鍰1千元（折算新臺幣3千元整）。 理由： 職工福利金條例係屬法律強制規定，雇主自有遵守之義務。本件依卷附全國勞工行政資訊管理整合應用系統訴願人公司歷年投保人數表可知，該公司為平時僱用職工在50人以上之公司，屬職工福利金條例第1條規定之其他企業組織，自有依職工福利金條例第2條規定，按月提撥職工福利金之義務。 訴願人對於其未設置職工福利委員會及未依法提撥職工福利金一事，並不爭執，是訴願人公司違反職工福利金第2條規定之事實，足以認定。則原處分機關依同條例第11條規定處該公司負責人即訴願人罰鍰1千元（折算新臺幣3千元整），於法並無違誤。

如果你是中小企業的會計主管或財務長，這個問題你一定有過：「為什麼我們公司關一次帳要 20 天？」 我接觸過的客戶，最長的關帳週期是 28 天。也就是月底結束後，下個月底快到了，他們才剛把上個月的財報關出來。等到老闆要看的時候，數字早就過時，做任何決策都來不及。但我也看過另一種——關帳只要 3 天的公司。差別不在他們會計多厲害，而是他們做對了「自動化報表」這件事。 戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業把月底關帳從兩三週壓縮到 3 到 5 天。這篇就用實際操作的角度，告訴你「如何自動化生成複雜的企業財務報表」這件事怎麼做、會踩到什麼坑、什麼樣的公司值得投資。 ──────────────────────── 【一、20 天關帳的真相】 先講一件事。大部分中小企業關帳慢，不是因為會計不努力，而是因為他們在做「整合工作」而不是「會計工作」。 我們做過一個盤點，某家年營收 3 億的進口商，月底會計部 3 個人加班總時數約 120 小時。他們在做什麼？60% 的時間在「對帳」——對 ERP 跟銀行對帳單、對 ERP 跟 Shopee/MOMO 後台、對 ERP 跟 PayPal、對業務員 Excel 跟 ERP。20% 的時間在「等資料」——等業務員交差勤、等廠商寄發票、等海關放行單。剩下 20% 才是真正的「分析與調帳」。 換句話說，他們 80% 的時間花在不需要會計專業的事情上。這些事情交給機器做才是合理的。 ──────────────────────── 【二、自動化報表不等於買 BI 工具】 很多客戶一講到自動化財報，第一個反應是「那我們是不是要買 Power BI？」「Tableau 行不行？」 老實說，這跟「我家漏水，是不是要重新裝潢」一樣，是個跳得太遠的問題。 自動化報表的核心其實是這三件事：資料怎麼進來、資料怎麼整理、資料怎麼呈現。BI 工具只解決最後一個。如果你的「資料怎麼進來」還是手動下載、手動寄信、手動 key in，買再貴的 BI 也救不了你。 我們協助客戶的順序通常是：先處理資料來源（ERP API、銀行 Email、電商 webhook）→ 接著做資料清洗（OCR、欄位標準化、自動對帳）→ 最後才考慮要不要上 BI 工具呈現。很多公司做完前兩步，發現用 Google Sheet 或 Excel 就夠了，根本不用再花錢買 BI。 ──────────────────────── 【三、自動化財報的五大組成】 一份真正能自動生成的企業財報，背後通常有五個元件。我用實際導入流程來描述。 第一是資料連接器（Connector）。負責把 ERP、銀行、電商、CRM、薪資、發票平台的資料拉出來。技術上是用 API、Webhook、SFTP、或最後手段 RPA 模擬桌面。 第二是資料倉儲層（Data Warehouse）。聽起來很大，但中小企業用 Google BigQuery、Supabase、甚至 SQL Server Express 就夠了。重點是有一個「乾淨資料的家」。 第三是自動對帳邏輯。這是最容易卡住的部分，因為每家公司對帳規則都不一樣。我們通常會在 n8n 或 Python 寫對帳腳本，並且設計「無法自動對到的就跳出來給會計人工確認」的例外流程。 第四是報表生成。可以是 Excel 模板自動填、Google Sheet 自動更新、Power BI / Looker Studio 儀表板、也可以是 Notion 頁面或 LINE 推播月報摘要。 第五是異常告警。資料拉不到、對不上、超過閾值，要自動 LINE 通知會計主管，不要等到月底才驚覺有問題。 ──────────────────────── 【四、3 天關帳真的做得到嗎】 我知道你會問。會。但有前提。 前提一是 ERP 要有開放 API。如果是極舊版鼎新、極舊版正航或自己寫的 ERP，沒 API、沒資料庫直連、Web 介面又每天會變，那只能用 RPA UI 模擬，速度跟穩定性都受限。 前提二是廠商 / 客戶配合度要先建立起來。如果你的廠商還在月底才寄 PDF 發票過來，那關帳速度就被卡在「等發票」這一關，再多自動化也救不了。建議搭配電子發票、財政部 API 串接、或要求廠商上傳指定資料夾。 前提三是內部會計流程要先標準化。如果每筆交易的科目分類、單位、幣別都還靠會計判斷，AI 跟 RPA 沒辦法接手。標準化是自動化的前置條件。 我們碰過真實案例，從關帳 20 天壓到 3 天，前後花了 6 個月，前 3 個月在處理「流程標準化」，後 3 個月才是寫 workflow。沒有捷徑。 ──────────────────────── 【五、AI 在自動化財報的角色】 2024 年起 AI 進場後，「如何自動化生成複雜的企業財務報表」這個關鍵字的答案多了一個層次。 過去自動化財報強調「正確、及時」，AI 加進來後多了「解釋、洞察」。 舉個例子，過去一份毛利率報表是表格 + 圖；現在用 AI 接上來，會多一段：「本月 A 商品線毛利率 31.2%，較上月下降 4.5 個百分點，主要原因可能是匯率影響進貨成本（新增資料 A）、Shopee 促銷折扣比例上升（資料 B）。建議下月關注這兩個變數。」 這段話用 GPT-4o 或 Claude 在 2 秒內就能產生，背後接的就是 Excel 或 BigQuery 裡乾淨的資料。會計主管不必每張表都自己寫評論，重點變成「看 AI 寫的對不對」。 ──────────────────────── 【六、什麼樣的公司值得投資自動化財報】 老實說，不是每家公司都該投資自動化財報。我整理一個判斷標準。 如果你的公司年營收 5,000 萬以下、會計只有 1 個人、月底加班可控、老闆也不太看月報，那買套基本的 ERP 比導入自動化重要。 如果你年營收 1 到 5 億、會計 2 到 5 人、每月關帳超過 10 天、老闆會看月報但常常嫌晚，這是自動化財報 ROI 最高的甜蜜區，通常 6 到 12 個月可以回本。 如果你年營收 5 億以上、跨多公司、多幣別、多稅務管轄區，自動化財報幾乎是不做不行，否則合規成本會吃掉獲利。 戰國策的客戶 70% 都落在第二類，所以我們的方法論最熟練的也是這一塊。 ──────────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：我們公司用 Excel 記帳，可以做自動化財報嗎？ A1：可以，但要先評估資料量。Excel 適合做「介面」與「呈現」，當資料量超過 50 萬列或跨系統整合，建議搭配資料庫後端。 Q2：自動化財報是不是要全公司一起導入？ A2：不必。我們建議先選一個痛點最大、頻率最高的報表（通常是月底損益表或現金流）做 PoC，跑順了再擴散到其他報表。 Q3：自動化財報成本大概多少？ A3：中型企業（年營收 1 到 5 億）一次性建置費約 30 到 120 萬，月維運費約 1 到 3 萬，視整合系統數量與複雜度而定。 Q4：自動化財報後會計會被裁員嗎？ A4：實務上我們碰過的客戶都沒裁員，會計反而升級成「分析師」與「流程設計師」，職務變得更有價值、薪資也更高。 Q5：如何自動化生成複雜的企業財務報表這件事，AI 能做到多少？ A5：AI 能做到「資料解釋、洞察生成、異常標註」這三件事，但無法取代「對帳邏輯設計、稅務判斷、合規審查」。AI 是強力助手，不是替代品。 Q6：Power BI 跟 Looker Studio 我該選哪個？ A6：Microsoft 生態用 Power BI 最自然，Google 生態用 Looker Studio 最自然。功能上前者更強、後者免費。中小企業先用 Looker Studio 試水溫足夠。 Q7：自動化財報能跨公司、跨幣別合併嗎？ A7：能。但需要先把每家公司的會計科目、幣別、合併沖銷邏輯標準化，這部分需要會計師或財務長親自參與設計。 Q8：n8n 跟 Python 哪個適合做自動化財報？ A8：簡單到中等複雜度用 n8n、make.com，超複雜流程或需精細控制錯誤處理建議用 Python。實務上兩者經常混用。 Q9：戰國策提供完整的自動化財報導入嗎？ A9：提供。我們從流程盤點、工具選型、資料連接器、自動對帳、報表生成到 AI 洞察整合都有完整服務。 Q10：要花多久時間才能看到效果？ A10：第一階段（單一報表自動化）約 1 到 2 個月可上線；完整關帳壓縮（從 20 天到 3 到 5 天）通常需要 4 到 6 個月，包含流程標準化的時間。 ──────────────────────── 【戰國策工作流程自動化｜業界領導品牌．26+年企業服務資歷】 如果你的公司每月關帳超過 10 天、會計加班加到崩潰、老闆每次問月報都要等到下下個月，那就是自動化財報該登場的時候。戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業導入自動化報表、ERP 整合、AI 財務洞察與後續工作流程自動化導入。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官方網站：RPA.com.tw

視訊面試時緊張卡詞？不確定如何回答專業問題？Parakeet AI 是你理想的 AI 工具！無論是即時生成回應、提供多語言支持，還是根據你的背景調整答案，這款 AI 都能讓你在面試中展現最佳表現，輕鬆應對各種挑戰。不僅如此，本文將深入介紹 Parakeet AI 功能、收費情況，讓你了解這款 面試 AI 工具 如何徹底改變你的面試準備過程。 ▍Parakeet AI 是什麼？ Parakeet AI 是一款專門為視訊面試設計的智能工具，它的最大特點就是能夠即時分析面試對話，並提供適合的回應。這對於那些容易緊張、或者不知道該如何完美表達的人來說，無疑是個極大的助力。不僅如此，它還支持多達 59 種語言，讓使用者無論身處何地，都能有效溝通。 在如今這個全球化的就業市場中，越來越多的公司採用視訊面試來進行初步篩選。無論你是新手還是經驗豐富的求職者，視訊面試的環境都可能讓人感到壓力。而 Parakeet AI 的存在正是為了幫助你降低這種壓力，讓你能夠專注於展示自己的實力，並即時提供有深度、有條理的回答。 ▍Parakeet AI 功能大揭秘 1. 即時 AI 回應 面試過程中最難的部分就是應對那些突如其來的問題。Parakeet AI 能夠根據面試官的問題快速生成專業的回應，並幫助你保持對話的流暢性。即使你一時想不出完美的答案，這款工具也能提供建議，讓你迅速做出反應。 2. 多語言支持 對於那些有跨國公司面試需求的求職者來說，語言的障礙是個很大的挑戰。Parakeet AI 支持 59 種語言，幫助你用最流利、專業的方式表達自己。不論是用英語、法語，還是中文、德語，這款工具都能輕鬆應對。 3. 行業專屬回答 不同的行業有不同的專業用語和面試風格。Parakeet AI 會根據面試的行業來調整回答的內容。例如，在科技業面試時，它會幫助你生成更具技術含量的回答，而在客戶服務業中，則會強調溝通技巧與客戶導向的回應。 4. 個性化自訂答案 你是否擔心 AI 提供的答案過於模板化？不用擔心！Parakeet AI 的自訂功能能讓你提前輸入個人經歷、履歷中的亮點，讓 AI 能在面試時生成更貼合你的背景的回應。這樣，你的回答就不會顯得千篇一律，而是更加個性化。 5. 隱私與安全保障 很多人在使用 AI 工具時，擔心自己的個人資料會被洩露。Parakeet AI 對此做了嚴格的隱私保護設計。它不會錄音，所有的對話紀錄都會在面試結束後立即刪除，確保你的個資安全無虞。 ▍Parakeet AI 的方案費用 目前 Parakeet AI 沒有提供免費的試用版本，但它根據不同的需求設計了靈活的收費方案。費用根據點數來計算，適合不同程度的使用者需求。 ● 小型方案 3 個使用點數，價格約 $29.50 美元。適合偶爾需要 AI 幫助的用戶。 ● 中型方案 6 個使用點數，並額外贈送 2 點，價格約 $49 美元。適合需要定期進行視訊面試的人。 ● 大型方案 9 個使用點數，並額外贈送 6 點，價格約 $88.50 美元。這個方案適合頻繁參加面試的用戶，提供更高的性價比。 這些點數可以靈活使用，適合不同需求的求職者選擇。對於那些即將面臨多次視訊面試的人來說，選擇中型或大型方案無疑是更具成本效益的選擇。 Parakeet AI 為現代求職者提供了一個強大而靈活的工具，幫助他們在日益競爭激烈的職場中脫穎而出。它即時回應、多語言支持、行業專屬回答以及隱私安全保障等功能，讓你無論面對什麼樣的面試挑戰，都能夠保持自信與專業。如果你正在準備視訊面試，Parakeet AI 無疑是你不容錯過的 AI 工具！ ➤ 立即試用：https://www.parakeet-ai.com/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

人工智慧產品經理AI PM（product manager），無疑是當前職場最紅的職務之一。AI PM和傳統PM有什麼不同？AI PM又和AI工程師有何差異？為什麼AI PM年薪能輕鬆超越百萬？104職涯診所Podcast EP560【AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！不用精通程式，但要懂AI技術、能和工程師溝通】提到，AI PM不見得要精寫程式，但必須懂技術，尤其要具備讓AI落地於產品的能耐；相較於傳統PM，AI PM的薪資可能多30%；年薪因專業度和年資而不同，80~150萬不難，150~250萬有機會，主管職或上市櫃公司有望超過250萬。  ※更新日期：2026/08/31 文／104職涯診所Podcast 本文目錄（點擊可快速前往） 「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用 AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例 不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合 AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力 AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬 如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑 AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？ AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離  【來賓】  王之璘，104人力銀行產品暨價值營運處資深協理，從輔大企管系畢業之後，曾任屈臣氏儲備幹部，優仕網Youthwant業務助理、網站企劃，ABC好車網網站企劃，一路發展成為產品經理PM(Product Manager)，進入104人力銀行前後近10年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過30位夥伴負責主要的AI產品，也是104人銀行最年輕的處級主管，職涯歷程豐富。  「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用  AI PM指的是與AI相關的產品經理（Product Manager）。  不過，討論AI PM之前，必須先界定傳統PM的工作內容。傳統PM通常分為兩大導向：一是功能導向（從0到1），把全新的產品從無到有、建立起來。二是營運導向，負責觀測用戶行為、發現數據問題並進行優化與開發，例如，對於104人力銀行這樣已有多年線上服務的網站進行改善與優化。此外，傳統PM特別注重用戶介面（UI/UX）的優化與改善，並根據用戶的使用數，提供回饋給開發單位。綜合來說，PM是介於技術端與用戶之間溝通的橋樑。  AI PM的工作是疊加在傳統PM任務之上的。核心任務特別強調，將AI技術應用在產品的流程或發展中。  AI PM的職責面向主要有二：首先，運用AI改善公司內部的作業流程與效率，加速技術和流程的串接。這點是傳統PM比較少關注的。例如，AI PM可以利用對Prompt語法的熟悉度，與AI互動，快速產出產品需求文件PRD（Product Requirement Document）或設計畫面，大幅節省工程師的時間。其次，利用AI發展具有商務價值的工具或服務給使用者，讓使用戶願意為了AI功能而付費。  AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例  以履歷表功能為例，傳統PM會觀察求職者填寫履歷過程中的「卡點」，透過增加欄位或使用文字引導，讓欄位更容易填寫，優化介面。  然而，AI PM會把AI技術直接應用在產品服務之中。例如，AI PM會用AI分析求職者已有的PDF或Word履歷表，把相關內容自動轉移到系統的欄位，節省求職者的時間。也就是說，AI能分析求職者的學經歷或社團經驗，自動產出自傳內容，或分析履歷內容有哪裡不足，對應求職者想應徵的職務，然後提供求職者哪裡可以再加強的建議。AI PM會進一步思考，會比使用者想得更多、看得更遠，避免求職挫折、提升求職效率。  不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合  如果把AI PM的三個關鍵職務能力聚焦在：懂技術、懂市場、能整合。若要進行排序，王之璘認為的優先順序為：懂技術（第一）、懂市場（第二）、能整合（第三）。  1.  技術的基礎理解（優先）：AI PM需要具備對AI相關知識的基本理解和評估能力，例如機器學習、深度學習、大型語言模型（LLM）或自然語言處理（NLP）等。重點不在於寫程式（Coding），而是在於掌握AI的邏輯、技術原理及限制，做為規劃與開發之間的橋樑。這種理解能幫助AI PM評估產品的可行性、成本（例如Token的使用成本），並丕確保產出內容的品質和語句的正確性。  2.  市場與商業思維（次要）：PM必需思考如何將想法產品化並且制定策略。AI PM必須具備商業思維，避免「為了AI而AI」。他們需要思考如何用AI吸引用戶，創造非用戶，甚至讓用戶願意付費。  3.  整合與溝通協作（基礎）：整合能力涉及評估AI是否可行，並與技術團隊順暢協作。AI PM在協作上，除了傳統PM面對的工程師和設計師之外，還需和資料科學家或研發單位密切討論深度學習模型的優化方向、正確率、品質校正與實驗內容。高效的溝通能力極為重要，AI PM需使用精確的技術術語與工程師溝通，以避免認知落差與時間浪費。  整體來說，AI PM對於技術理解的程度，必需能明確評估AI可以做到哪些功能、有哪些限制與風險，例如資料漂移或幻覺（AI產出不符合事實或使用者能力）的問題。如果AI PM了解這些限制，就能知道撰寫Prompt時，應該注意哪些地方。即便不會寫程式也沒有關係，但如果能理解基礎的程式架構、前端後端語言與限制，將會有助於與開發團隊進行更順暢的溝通。甚至在某些職缺中，AI PM需要具備利用AI進行Vibe-Coding的能力，透過與AI對話，來完成網頁基礎介面設計的能力。  AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力  AI思維比AI技術的理解更需要天分和時間投入。王之璘指出，所謂的AI思維，指的是，具備創新的想法，一方面用在改善PM本身的工作流程，另一方面，把AI技術深入落地到產品中，這就需要探索的能力和商業思維。優秀的AI PM不僅要從0到1把產品做出來，更強調如何從1到100，讓產品能夠落地。  AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬  王之璘認為，最厲害的AI PM，應該具備條件創新和強大的學習動機或好奇心。因為AI技術的發展日新月異，幾乎每週都有新的產品發表，AI PM必須像海綿一樣，持續更新知識。他們需要對市場具有極高的敏感度，能夠挖掘機會點。  反映在薪資，AI PM的月薪通常比傳統PM稍高！3到5年經驗的AI PM，月薪通常在5到6萬左右。8到10年經驗者，年薪則輕鬆破百萬，甚至達到150萬是常見現象。AI PM薪資比傳統PM高出兩到三成是可以想像的。  如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑  對於現任PM想轉型為AI PM，最好的方式是在自己的工作中嘗試用AI思維改善流程，或利用Vibe-Coding產出設計網頁。若具備傳統PM的技能加上AI PM的基礎知識，轉型會相對簡單。  對於非傳統PM背景的人，建議從生活中探索從0到1的創新思維，關注生活中的痛點，嘗試利用UI/UX的改善或AI技術來解決問題，例如練習用ChatGPT或Vibe-Coding工具設計網頁，培養用AI解決問題的能力。  AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？  PM的養成大多依賴自學與應用，國內缺乏專門的PM科系。王之璘的團隊成員背景非常多元，包含業務助理、行銷、前端工程師、客服甚至服務業。  AI PM若有以下的產業背景也會特別加分：  1.資訊業/軟體業：幾乎是最順暢的轉型路徑，因為具備豐富的產品知識、開發流程經驗(如瀑布流或敏捷式開發)、以及對於UI/UX的基礎認知。  2.金融業/會計領域：這些產業接觸的數據量大，更重要的是，他們擁有風險控管、法規遵循的背景。這使得他們在思考產品時，能夠更加嚴謹，也能快速學習複雜的商業邏輯，有助於控制成本並確保產品具體落地。  3.醫療背景：具備基礎統計知識和管理豐富病歷的經驗，有助於快速找到與AI協作的脈絡。  在科系背景上，資管、資工、電機、統計、數學等科系會稍有加分。資管或資工因為具備技術背景，能用相同的語言和工程團隊溝通。統計或數學背景則因系統思維能力強，能夠有脈絡的調校AI的學習方向。 然而，一位頂尖優秀的AI PM，重點不在學位、也不是科系，而是能否將流程痛點或商業機會轉化為實際的規格，與工程師溝通，帶領團隊開發。  AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離  總結本次討論，AI PM是技術與非技術團隊之間的橋樑，需要具備出色的溝通協作能力。技術雖然重要，但只需達到理解和評估的程度，並不需要具備前端的研發能力。最關鍵的是，AI PM必須具備極大的學習動機、持續更新知識，並善於將抽象問題轉換為具體的產品功能來解決。  多數公司為了推動AI，提高專案效率或將AI轉化為商轉機會，對於具有AI思維和技能的PM，徵才的積極度會更高。對於有興趣轉職為AI PM的人，無需過度擔心自身背景或科系，反而應該更專注於知識學習、留意自身是否具備擁抱創新的人格特質。  [course_plugin api_type='course_id' title='104推薦：AI產品經理學習營' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] [joblist_plugin title='更多104【AI產品經理相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI&order=15&jobcat=2004003009&page=3' amount='5']

業績獎金或加班費均屬於工資的一部分，如雇主於約定發放日短少給付，勞工一定不會善罷甘休；但如果是雇主溢發呢？勞工看到薪資單裡多出來的錢，一定會喜上眉梢，靜默以對，鮮少會主動跳出來，向雇主表示返還之意。 雇主發現溢發錯誤後，可以怎麼做？ 一、由企業人資向勞工清楚解說何以發生溢發結果及其金額，經徵得勞工同意後，由勞工個人決定何時一次返還，或同意雇主逕自於其次月發放薪資中扣抵（如金額較高，不足一次扣抵，也可約定分期返還，以避免影響勞工薪資的運用需求）。但雇主千萬不要未與勞工商議，即自作主張逕自於其次月發放薪資中扣抵，此會違反勞動基準法第22條第2項本文規定（工資應全額直接給付勞工。） 二、如勞工經企業人資解說後，不予理會，也不同意雇主逕自於其薪資中扣抵，雇主只得尋求司法救濟手段了。「按當事人一方本於一定目的而為給付時，其目的在客觀上即為給付行為之原因，給付如欠缺其原因時，他方當事人受領給付即無法律上之原因，應成立不當得利。被告於受領時業已知悉受領之業績獎金如不符合上開業績核發規定，將有受追繳扣回之可能。被告既不符合上開業績核發規定有關業績獎金實際受領要件而受領，自應返還溢領之業績獎金。」（最高法院104年度台上字第294號民事判決參照）雇主得依據民法第179條、第181條不當得利之法律關係，向法院起訴勞工主張返還溢領金額。 三、還有一種情形，如發生溢發結果不是雇主人為計算錯誤所造成，而是因使用人資系統之程式錯誤（俗稱Bug）所造成，如經查證，確實是可歸責於人資系統供應商所生事由所致，此時，雇主也可對人資系統供應商主張債務不履行（不完全給付之加害給付）的損害賠償（民法第227條規定，因可歸責於債務人之事由，致為不完全給付者，債權人得依關於給付遲延或給付不能之規定行使其權利。因不完全給付而生前項以外之損害者，債權人並得請求賠償。）如人資系統供應商為此同意負起全責，並將所有勞工溢領的金額做了等額賠償，為了不影響勞工既得利益（就當作人資系統供應商給勞工的禮物吧），實務上，雇主與人資系統供應商的和解協議書，也可能加上一條約定：「甲方（指雇主）同意於乙方（指人資系統供應商）完全履行賠償金額後，不對其曾經領受溢發業績獎金（或加班費）之勞工，向其主張不當得利請求其返還溢領之業績獎金（或加班費）或於其薪資中逕行扣抵；乙方亦同意拋棄對甲方主張上開債權讓與請求權。」以平息爭議。對於這個結果，必須給人資系統供應商大器勇於承責給個讚。

在餐廳工作時，時常要面對客戶的各種反饋和抱怨。然而，處理抱怨並不總是一件輕鬆的事情，需要我們以專業、耐心的態度去處理，以下提供處理抱怨的萬用SOP，以及常見的回答範例。 1. 聆聽：首先，向客戶表達歉意，並表示理解他們的不滿。以專注的態度聆聽客戶的抱怨，給予他們足夠的時間表達意見。 2. 感謝：感謝客戶提出反饋，讓他們知道他們的意見對我們非常重要。 3. 確認理解：確保理解客戶的問題或不滿，可以通過提問來澄清情況。 4. 道歉：若出現了錯誤或失誤，立即向客戶道歉，表達我們的錯誤和對不便造成的抱歉。 5. 解決問題：根據情況提出解決問題的方案，確保客戶的問題得到妥善解決。 若能即時解決，立即採取行動；若需時間，則告知客戶我們將盡快處理。 6. 補償措施：根據情況，考慮提供合適的補償，如退款、折扣券或免費餐點，以彌補客戶的不便和不滿。 7. 跟進：確保問題得到有效解決後，與客戶跟進，確保他們對解決方案感到滿意。 8. 記錄：將客戶的抱怨和解決方案詳細記錄下來，以便日後參考和改進服務品質。 下列抱怨情境提供的回覆方式： 【客人抱怨食物品質差】 非常抱歉您對食物的品質不滿意。我們會立即向廚房反饋，確保您下次的用餐體驗更好。 【客人抱怨服務態度差】 我們對您所描述的服務態度感到抱歉。我們將向相關員工進行再培訓，以確保提供友好和專業的服務。 【客人抱怨訂位失誤】 對於訂位出現的失誤，我們深感抱歉。我們會立即檢討程序，以確保類似情況不再發生，並儘快為您解決問題。 【客人抱怨環境嘈雜】 感謝您提出的反饋。我們將盡快提出解決方法，改善環境嘈雜的問題，以提供更加舒適的用餐環境。 【客人抱怨座位安排不滿意】 對於您的不滿我們感到抱歉。後續會記錄您的反饋並儘快改進，以確保您下次的用餐體驗更加滿意。 都學起來了嗎？按下關注收藏~ 下次遇到客訴就不怕！

想在財務、會計、稅務領域快速脫穎而出？擁有相關專業證照，已成為企業選才的重要標準。無論是新鮮人或在職進修，正確取得財會類證照，能有效提升專業形象、增加履歷亮點。本篇整理財務 / 會計 / 稅務職務最受關注的5大證照，幫助你掌握關鍵優勢，強化職場競爭力！ 第1名 ⏺️丙級會計事務技術士 丙級會計事務技術士是會計領域的入門證照，適合準備從事會計助理、出納、財務行政等工作的求職者。根據2023年（民國112年）勞動部資料，該證照通過率為52.6%，取得此證照，能證明具備基本帳冊處理、憑證整理及財務資料記錄的能力，為職場初步累積財會經驗打下良好基礎。 ➡️113年度考古題： https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 ✍️ 線上模擬測驗： https://nabi.104.com.tw/assess/df09209a-c850-4fc8-8515-616c07252f11 第2名 ⏺️會計能力測驗三級合格證書 會計能力測驗三級強調帳務記錄、傳票編製與財務報表初步分析，內容比丙級技術士更貼近實務操作。適合希望強化帳務處理能力或準備晉升中階財會職位的人士。擁有三級合格證書，代表已具備日常帳務作業及財報閱讀的基本功力，對求職與未來進階學習都有明顯助益。 ➡️113年度考古題： https://nabi.104.com.tw/ability/10028826 ✍️ 線上模擬測驗： https://nabi.104.com.tw/assess/e36780b0-9523-4a67-a475-c41896a4f3ce 第3名 ⏺️ TOEIC (多益測驗) 在全球化浪潮下，財會專業人才的英文能力越來越受重視。TOEIC（多益測驗）針對商務英語溝通能力進行評量，高分成績不僅展現閱讀財務文件、撰寫英文報表的能力，也象徵具備跨國溝通與國際職場競爭力。尤其對有志於外商企業、跨國集團或海外派駐的人才而言，TOEIC成績更是履歷的重要加分項。 ➡️證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️ 線上能力檢測： https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 第4名 ⏺️國際內部稽核師(CIA) CIA（Certified Internal Auditor）由全球內部稽核協會（IIA）認證，是國際公認的高階財務與風險管理專業證照。內容涵蓋內部控制、風險評估、稽核程序等關鍵知識。取得CIA證照，能顯示擁有國際水準的內部稽核專業能力，對於希望進入內控、內稽、財務稽核部門或追求企業治理領域發展的職人，無疑是極具價值的證明。 ➡️證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10028793 第5名 ⏺️乙級會計事務技術士 乙級會計事務技術士屬於中高階會計專業證照，考試範圍更廣，涵蓋財務會計、成本會計、稅務申報、財務分析等多元領域。取得乙級證照，代表能獨立處理企業帳務、編製財務報表並辦理稅務申報，符合中小企業財務主管、資深會計人員的職務需求。對於想晉升管理職或未來挑戰更高階專業資格（如CPA會計師考試）的人來說，乙級技術士是必經的重要里程碑。 ➡️113年度考古題： https://nabi.104.com.tw/ability/10028813 ✍️ 線上能力檢測： https://nabi.104.com.tw/assess/aab4d54c-6850-4517-b422-0bbb75abfc3b

有時，系統匯出出來的資料，總是空白列很多，看得亂七八糟，想要使用函數或是篩選檢查，根本無法好好整理嗎？來看看我如何簡單兩步驟，完美解決！ 1.快捷鍵 Ctrl + G：使用「定位」功能，一秒選擇所有空白欄位。 2.選擇刪除讓下排列上移，輕鬆完成！ 讓你工作不加班，成為辦公室最閃耀的那顆星，就是我們的責任，請別再花時間一一的刪除空白欄位了！ （製作人/知識提供者：Mindy）

2021年104人力銀行對社會新鮮人的薪資調查，行政類的職務月薪最高的前三名分別爲：財務分析人員（42K)、儲備幹部（35K)、人資專員（33K)。 獵頭公司Michael Page在2021年12月發佈對各類職缺的2022年薪資展望。在Michael Page的報告中： 企業內部財務規劃分析師（FP&A or Financial Analyst）全年薪資包含底薪、津貼、固定舆變動獎金，其中位數落在年薪120萬台幣，最低為年薪80萬台幣，最高可達年薪150萬台幣。 而不帶人非主管缺的資深財務規劃分析師（Senior FP&A or Senior Financial Analyst)全年薪資包含底薪、津貼、固定與變動獎金，中位數更落在150萬台幣，相當一位會計經理的年薪。 一般財務分析師到資深財務分析師大概在四年左右的時間，也就是說150萬/120萬=1.25倍的薪資漲幅，相當於每年平均百分之六的調幅，完全打敗百分之二到三的市場平均調幅。 這麼好的薪情說明這份職務的市場價值，但也說明這是一個「粥多僧少」的就業市場。 👉FP&A的高市場價值，在於透過經營分析跟影響力，優化公司經營績效跟長期競爭力。 👉FP&A的「粥多僧少」在於對跨領域的綜合素質要求極高，並且需要兼具學習與思考。 「綜合素質」最明顯的例子是，大學只有「財金系」、「會計系」跟「企管系」，就是沒有「財務規劃分析系」。而財務規劃分析的基礎知識，又都剛好分散在這三個科系。 「學習熱忱」體現在對新的管理技術與公司的經營現況，展現高度的興趣。 但在引進新技術或提供管理建議時，又能深入「思考問題」，判讀內外部環境跟組織氛圍，權衡成本效益，審時度勢地協助組織進步。 👉所以財務分析職缺不一定在財務部門，也會出現在經營管理部門。而優秀的財務分析人員也會是好的經營管理人才，更有可能被安排為未來財務長的接班人。 👉但這麼有前景的工作該如何入門？需要那些技能？ 目前以財會三大證照：一般公認會計師（CPA)、美國管理會計師（CMA)及內部稽核師（CIA)來看，考試內容跟財務分析師工作內容重疊度最高的，當屬美國管理會計師(CMA）。 美國管理會計師（CMA)由成立超過百年的美國管理會計師協會（IMA)所認證頒發。目前美國管理會計師（CMA）的持證者超過10萬人，全球會員人數超過14萬人，共有超過350個分會，分佈於150個國家。 美國管理會計師（CMA)認證考試分為兩部份。 1️⃣Part 1的考試內容為財務規劃、績效與分析， 著重預算規劃與績效管理。 2️⃣Part 2的考試內容為策略財務管理，著重財報分析、決策支援、資金規劃與風險管理。 考試相關資料可參考下列網址 https://www.imanet.org/cma-certification?ssopc=1 美國管理會計師協會台北分會粉專網址 https://www.facebook.com/IMATaipei/ 財務規劃分析工作，我做了將近二十年，是個動態、迷人又極具挑戰的工作。如果你厭倦一成不變的帳務處理、擔心AI取代日常作業，希望自己的財務職涯有機會跟公司一起成長，財務分析工作將是一個不錯的選擇。 ***作者「威廉哥」目前為美國管理師協會台北分會的財務長，歡迎有任何相關的問題，可以於下方留言，也請有收穫的朋友追蹤FB「威廉哥的財會商道」按讚、分享。

CISA已自2024/8/1調整考試章節比例分配及取消繁中考試 可能台灣的考生真的不多吧 對於內部稽核人員來說考過CISA的好處有一項就是可以參加CIA挑戰考 https://www.iia.org.tw/news_more_detail.aspx?news_item=03&news_id=3384 考過CISA後只要考一科就可以再取得CIA證照 挑戰考的Package還包含教學資源及練習考題 缺點是考試費用稍貴且只有全英文版本，所以是否能用就看個人囉！ 以下是我過往靠CISA時利用過的資源，有些連結已失效的我就不提供了 我並非資訊相關科系學生，在資安領域的學習路徑是先考取了iPAS資訊安全工程師、ISO27001 對資訊安全有點概念後再來看CISA相對來說輕鬆一些 若是跨領域的考生，可以考慮這個路徑能夠學習得更為札實 準備CISA考試前首先來閱讀一下網路上前輩的考試心得： ISACA CISA考試準備心得 https://hackmd.io/@9dCJrgb6QHGd8dRfgHO0zg/B10zpbZTo 知乎CISA考试高分（564分）通过-完整攻略分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351055875 課程資源：(以下是我知道的線上課程，但我當初備考沒有購買線上課程，而是報名電腦稽核協會的實體課程) CISA® 稽核證照完全準備指南｜從稽核流程到資產保護全面解析 https://hiskio.com/courses/1634?s=ad Udemy https://www.udemy.com/ 理論筆記： CISA Exam Study(英文版) https://cisaexamstudy.com/ 知乎IT審計專欄 https://www.zhihu.com/column/c_1409245314239397888 官方試題練習題庫： CISA Questions, Answers & Explanations Database https://store.isaca.org/s/store#/store/browse/tiles 查考場：https://home.psiexams.com/#/test-center?p=Z97SE74H 考試通過後申請認證的QA https://support.isaca.org/s/article/How-do-I-apply-for-certification 因為現在已經取消繁中考試了，若英文不是太好的考生，只能選擇簡體中文考試 簡體中文與繁體中文在一些詞彙的用法不同 建議若真的要以簡體中文進行考試，教材就使用簡體中文，再以英文輔助 才不會有詞彙不同造成的誤解問題 另外既然只有簡體中文能選擇，考試教材也可以看看淘寶等管道購買 但要注意小心，不要被騙哦！

前 Google X 商務長莫．加多（Mo Gawdat）警告，AI 將在 3 年內掀起高達 30% 的失業潮！白領職缺率先消失，哪些工作最危險？哪些技能無法被取代？本文帶你了解 AI 浪潮下個人與國家打造「獨立性」與「情感共鳴」的生存關鍵，掌握未來職場趨勢！ 文／Y Chen　由Cheers人才永續頻道授權轉載 本文導覽 從Google X到創業者：加多的AI洞察從何而來勞動套利正在瓦解，初階職缺率先消失人際共鳴，將成為新經濟下的基礎貨幣不投資AI獨立性，恐淪數位第三世界 「你只剩三年可以準備。」 前Google X商務長、科技思想家莫．加多（Mo Gawdat）在《The Diary Of A CEO》節目上拋出這句警語，直指AI對白領工作的衝擊將加速到來；沒有自主AI能力的國家，將可能淪為數位第三世界，只能在中美主導的AI軍備競賽下夾縫生存。 從Google X到創業者：加多的AI洞察從何而來 加多2007年加入Google，任職Google X商務長期間，就已見證機器手臂如何學習精細觸覺等前瞻計畫，讓他比多數人更早意識到超級智慧的潛力與風險。 離開Google後，他主導「One Billion Happy」計畫，並共同創辦智慧媒合新創Emma.Love。這樣的經歷讓他更早看出，AI真正衝擊的不只是單一職位，而是整個經濟運作的根本邏輯。 勞動套利正在瓦解，初階職缺率先消失 加多解釋，資本主義一直以來都是這樣運作的：企業用低於售價的成本雇用勞力製造產品，賺取中間差額。但當AI能以更低成本完成同樣工作，這套模式便失去意義，「就算沒有到100%工作被取代，光是10%到20%的工作流失，你就已經身處一個完全不同、且正在向下螺旋的經濟體了。」 所以像是客服人員、行政助理、旅行社代辦等例行工作將最快消失，「任何用幾個點擊就能完成、而且瑣碎重複的工作，很快就會消失。」加多點出過去被忽略的警訊。隨模型能力提升，衝擊將蔓延至法律助理、財務分析師、平面設計，甚至初步診斷的醫師。他也毫不避諱地談起自己的新創：「我的技術長是AI，我的幕僚長是AI，我的專案管理也是AI。」加多透露，Emma.Love這家公司其實只靠3個人打造，若不是有AI幫忙，他估計得雇用超過350名工程師，才能做到同樣的事。 他預測：「某些產業裡，高達30%的工作將在2027到2028年間消失。」規模恐超越以往任何一次經濟衰退。相對地，機器人技術仍難複製人類雙手的精細靈活度，「我喜歡修復骨董車，但目前沒有任何機器人能做到這件事」，加多以木匠為例，說明藍領技藝工作反而較不易被取代。 人際共鳴，將成為新經濟下的基礎貨幣 加多認為，只要經濟沒有因失業潮崩潰，人際連結仍將是驅動人類彼此互動的「基礎貨幣」。他舉例：「我們之所以還要去聽演唱會，是因為就算音樂能由AI譜寫，你看到紅髮艾德（Ed Sheeran）在舞台上的魅力，還是會忍不住讚嘆。」 他更提到：「當我告訴全世界，我在擔心女兒的未來時，每個人都能感受到我內心真正的重量，這是AI永遠學不會的。即便它可以說『我也擔心我的女兒』，但你知道，它根本沒有女兒。」這也是為何他建議年輕世代除熟練AI工具外，更該投入護理、諮商等情感連結職業的原因。 不投資AI獨立性，恐淪數位第三世界 AI除了顛覆整個職場結構，加多認為這項技術發展真正的風險，在於掌控技術的少數人如何運用它——這點在國家層級同樣成立。他直言，當前AI發展本質是中美主導的軍備競賽，若其他國家只是持續、單向進口海外算力、模型與軟體授權，終將喪失國家競爭定位：「如果持續進口科技、依賴他人，那就等著迎接數位第三世界的到來。」 但他強調，這不代表各國得砸重本在頂尖算力或模型上，與中美兩大強權硬碰硬——重點是別讓每年支付海外科技巨頭的軟體授權費，年復一年流出國門。與其依賴國外系統，不如善用開源技術打造本地化辦公工具，把這筆錢改投入國內創新與能源建設，才能真正打造「AI獨立性」。 儘管加多對眼前幾年感到憂心，卻還是樂觀相信人類長遠的未來。AI浪潮已無可迴避，現在正是從個人到國家都得重新評估定位的關鍵時刻。 （資料來源：The Diary Of A CEO，原文標題：「你只剩３年可準備！」前 Google 高層警告：２０２７年將掀３０%失業潮，這２種能力才是未來保命符） 延伸閱讀： AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 AI真的改變了生活？Google報告解密1,500萬筆Gemini對話真相！ 85%員工上完課卻不會用！AI時代真正的危機不是失業，而是你的「技能已過期」 AI時代最值錢的人，長得像一把梳子！台灣大哥大林之晨、蔡祈岩：你不必成為大師，但必須要有「品味」 想創新卻怕落後？微軟２０２６工作趨勢報告揭「轉型悖論」：高達５０%員工卡在觀望區，不敢放手用AI的背後真相 生產力創歷史新高，為何我們卻活得更像囚徒？若盲目相信「這件事」，AI再聰明也只會讓生活更辛苦

長照機構賺錢的商業模式 很多人以為 床數越多越賺錢，但其實不一定。 業界經營多年的人通常會說：長照賺錢不是靠規模，而是靠商模 1 日間照顧中心模式（成本最低） 這是很多長照業者公認 投資報酬率最高的模式。 模式--長者 白天來中心活動，晚上回家。 服務內容： • 用餐 • 復健 • 活動 • 基本照護 投資成本 通常：300萬 – 800萬，比住宿型機構低很多。 收入來源--主要來自政府補助。 平均： • 每人每天補助 • 約 800–1200元 如果：20人日照中心 每日收入：約 16000 – 24000元 每月：約 40萬 – 60萬 優點 • 不需要夜班 • 人力需求較低 • 裝修成本低 • 政府補助穩定 缺點 • 收案需要社區人口 • 需要活動設計 2 小型精品長照機構（高收費） 很多成功機構走 高品質小型化。 不是做大型養老院，而是：30–40床精品機構 特點 像家庭式照護。 提供： • 精緻餐食 • 個別照護 • 小班活動 • 高品質環境 收費 一般機構：30000 – 40000/月 精品機構：50000 – 80000/月 為什麼有人願意付？ 因為： • 環境好 • 照護比例高 • 家屬安心 很多客戶是： • 中產家庭 • 海外子女 優點 • 利潤高 • 客戶穩定 • 口碑容易建立 缺點 • 服務品質要求高 • 管理難度大 3 居家服務機構（成長最快） 這是現在長照產業 成長最快的模式。 模式是：照服員到長者家中服務。 投資成本--低。 大約：50萬 – 200萬 主要成本： • 辦公室 • 人員 收入來源--政府長照給付。 例如： • 居家照顧 • 陪伴 • 清潔 • 洗澡 每小時： 約 400–600元 規模化很快 如果有：30個照服員 每月營收可能：150萬以上 優點 • 投資小 • 成長快 • 需求大 缺點 • 人力管理困難 • 服務品質不易控制 三種模式獲利能力比較 模式 投資 獲利 難度 日照中心 中 穩定 中 精品機構 高 高 高 居家服務 低 中高 中 很多成功業者的策略，其實不是只做一種。 而是三種結合： 例如： • 居家服務 • 日照中心 • 住宿機構 形成：長照服務鏈，這樣住民來源會更穩定。 長照業重要趨勢 未來10年：最成長的其實是：社區型長照 例如： • 日照中心 • 居家服務 因為大多數長者：不想住機構。 長照賺錢的關鍵：不是床數，而是服務模式與管理能力

「我們會計每個月光是 key 進項發票就要 80 小時，到底有沒有更聰明的做法？」「rpa ocr 真的能準確讀紙本發票、銀行對帳單、合約嗎？」「文件處理軟體跟 RPA + OCR 差在哪？我該選哪個？」這是 2026 年中小企業會計主管、財務長、IT 主管最常問的三個問題。坦白說，台灣中小企業在文件處理這件事上浪費的人力，遠比想像中多。光是會計部門每月就要處理進項發票、銀行對帳單、合約、簽呈、出貨單、海關報關單，每一張都要人工輸入或核對。RPA + OCR 把這些重複文件處理工作交給機器人，是 2026 年最容易看到 ROI 的自動化場景之一。戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業導入 rpa ocr、文件處理、文件處理軟體與後續工作流程自動化整合。本篇用完整指南帶你看懂 RPA + OCR 的六大實戰場景、選型重點、避開地雷的具體做法。 ──────────────────────── 【一、什麼是 RPA + OCR？跟單純 OCR 差在哪】 要看懂 rpa ocr，必須先釐清 OCR、文件處理、RPA + OCR 三者差異。其一是傳統 OCR 是把紙本文件或 PDF 透過影像辨識轉成文字，技術成熟但需要人工接著處理。其二是文件處理軟體（如 ABBYY FineReader、Kofax、UiPath Document Understanding）在 OCR 基礎上加入版型辨識、欄位抽取、智慧分類，能直接輸出結構化資料（如金額、日期、發票號碼）。其三是 RPA + OCR 把文件處理軟體輸出的結構化資料再丟給 RPA 機器人，自動寫入 ERP、會計系統、銀行對帳系統，整個從「掃描→辨識→入帳」全自動。其四是 2026 年主流方案是 RPA + AI OCR，AI 加持後對手寫字、模糊掃描、不固定版型的辨識率大幅提升。其五是中小企業常見組合是 n8n / make.com + Google Document AI / Azure Form Recognizer + ERP API，成本低、上線快。 ──────────────────────── 【二、RPA + OCR 六大實戰場景】 rpa ocr 在 2026 年中小企業最常見的六大實戰場景。第一是進項發票自動入帳，會計把廠商紙本發票掃描或拍照上傳，OCR 自動辨識買賣方統編、品名、金額、稅額，RPA 自動寫入 ERP 進項與會計傳票。第二是銀行對帳單自動對帳，把多家銀行對帳單 PDF 自動 OCR、與 ERP 應收應付逐筆比對、產出差異報表。第三是合約自動處理，把客戶合約 PDF 自動 OCR、抽取付款條件、有效期、自動寫入 CRM 與行事曆提醒到期續約。第四是出貨單與海關報關單自動處理，物流文件自動辨識、自動寫入 ERP 出貨模組。第五是員工費用報銷單自動處理，員工拍照上傳收據，OCR 自動辨識金額、商家、日期、自動寫入費用申請系統。第六是身分證、護照、駕照影像辨識，KYC 場景自動辨識客戶資料、自動寫入會員系統，符合金管會與個資法規範。 ──────────────────────── 【三、AI OCR 與傳統 OCR 的辨識率差異】 文件處理 在 2026 年技術跨越的關鍵在於 AI OCR。其一是傳統 OCR（如 Tesseract）對固定版型印刷文件辨識率約 95% 到 98%，對手寫、模糊、不固定版型辨識率可能掉到 60% 以下。其二是 AI OCR（如 Google Document AI、Azure Form Recognizer、AWS Textract）對不固定版型發票、收據、合約辨識率可達 95% 以上，對手寫辨識率也比傳統 OCR 高很多。其三是 AI OCR 內建版型自動學習，第一個月辨識率約 85%，經過 100 到 500 份樣本訓練後可拉到 98%。其四是 AI OCR 對於台灣特有的統一發票、二聯式收據、海關報單，主流雲端 AI OCR 已有完整支援。其五是 AI OCR 計費通常按頁計算，每頁 0.3 到 1.5 元台幣，比人工每張 30 到 60 秒便宜很多。 ──────────────────────── 【四、文件處理軟體選型重點】 文件處理軟體 市場上產品很多，選型時要注意幾個重點。第一是版型支援，台灣統一發票、二聯收據、海關報單建議優先選擇有台灣本地化的軟體或雲端服務。第二是辨識率 SLA，要求廠商提供實測辨識率報告，不要只看官網宣傳。第三是與 ERP/會計系統的整合難度，能直接串接鼎新、正航、SAP、Odoo 的軟體優先考慮，否則整合成本會吃掉節省的工時。第四是計費模式，按頁計費適合量大、固定月費適合量穩定，混合計費要小心隱藏費用。第五是資料隱私與合規，發票、合約屬於敏感資料，雲端 OCR 服務的資料留存政策、是否在台灣有 Region、是否通過 ISO 27001 都要確認。第六是錯誤處理機制，OCR 一定有錯字，要有人工複核介面與例外處理流程，否則錯誤資料進 ERP 後修正成本極高。 ──────────────────────── 【五、RPA + OCR 常見地雷】 很多企業 rpa ocr 導入失敗，原因高度集中在五個地雷。第一是只買 OCR 沒接 RPA，OCR 辨識完還要會計人工貼到 ERP，等於只省一半時間。第二是沒有人工複核機制，OCR 錯字直接進 ERP，月底發現帳對不起來、追查成本高。第三是版型過於分散，每家廠商發票格式都不同、又沒做版型分類，AI OCR 學不起來。第四是文件來源混亂，紙本、PDF、Email 附件、LINE 拍照分散在不同地方，RPA 找不到統一入口。第五是沒有設計例外處理流程，OCR 辨識率低於門檻（例如 80%）就應該自動跳人工，沒設計就會卡住。避開地雷的最有效方法是先盤點文件來源、設定統一入口（如指定 Email、SFTP、雲端硬碟資料夾）、設計人工複核介面、再做 RPA 串接。 ──────────────────────── 【六、戰國策怎麼協助 RPA + OCR 導入】 戰國策工作流程自動化專注在 rpa ocr 與文件處理軟體的實際導入。第一是文件來源盤點，協助你整理出每個部門每月處理哪些文件、數量、來源、痛點。第二是 OCR 選型，依文件種類、預算、合規要求選擇對的 OCR 服務（雲端 AI OCR 或本地部署）。第三是 RPA workflow 設計，把 OCR 與 ERP、會計、CRM、Google Drive 串接起來，全程自動。第四是人工複核介面建置，把低信心度文件自動推到複核介面，人工確認後再進 ERP。第五是月度報表與優化，每月檢視辨識率、錯誤率、節省工時，持續優化版型與流程。我們的目標是讓你的會計、行政、業務從文件處理苦海解脫，把時間放在更有價值的工作上。 ──────────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：RPA + OCR 真的能準確讀紙本發票嗎？ A1：主流 AI OCR 對台灣統一發票辨識率可達 95% 以上，加上人工複核介面處理低信心度文件，整體錯誤率可控制在 1% 以下。 Q2：文件處理軟體跟 RPA 一定要一起用嗎？ A2：理論上可分開，但只買文件處理軟體還是要人工貼到 ERP，等於只省一半時間。RPA + OCR 才能做到全程自動。 Q3：我們每月文件量不多（500 張以下），值得做 RPA + OCR 嗎？ A3：若每張平均處理時間超過 60 秒、每月超過 200 張文件，RPA + OCR 投資回報率就很明顯，通常 6 到 12 個月可回本。 Q4：手寫文件能用 OCR 辨識嗎？ A4：可以，但辨識率比印刷文件低。AI OCR 對台灣繁體手寫辨識率約 75% 到 90%，建議搭配人工複核介面確保資料品質。 Q5：OCR 把客戶資料送到雲端會違反個資法嗎？ A5：選擇通過 ISO 27001、在台灣有 Region 的雲端 OCR 服務，並與廠商簽訂個資處理委託契約，符合個資法規範。 Q6：RPA + OCR 一份 workflow 要花多久建置？ A6：單一文件類型（如進項發票）約 2 到 4 週，多種文件類型混合處理約 1 到 3 個月，依文件版型複雜度而異。 Q7：OCR 辨識錯誤怎麼追究？ A7：所有 RPA + OCR workflow 都應該有完整日誌（誰、何時、什麼文件、辨識結果），加上人工複核介面，錯誤可追溯、可修正。 Q8：哪些 OCR 服務在台灣最常用？ A8：Google Document AI、Azure Form Recognizer、AWS Textract、ABBYY FineReader、UiPath Document Understanding，依預算與整合需求選擇。 Q9：戰國策提供 RPA + OCR 完整建置嗎？ A9：戰國策提供 rpa ocr 文件處理軟體選型、workflow 設計、ERP 整合、人工複核介面建置、月度優化的完整工作流程自動化導入。 Q10：RPA + OCR 上線後維運成本高嗎？ A10：使用雲端 AI OCR + n8n / make.com 自動化方案，每月維運成本通常落在 5,000 到 30,000 元之間（含 OCR API 費用），相比省下的人工時間遠遠值得。 ──────────────────────── 【戰國策工作流程自動化｜業界領導品牌．26+年企業服務資歷】 如果你正在評估 RPA + OCR 自動處理發票、合約、銀行對帳單，或想知道怎麼把文件處理軟體與 ERP/CRM/會計系統串接自動化，歡迎與戰國策聯繫。戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業導入 rpa ocr、文件處理、ERP 整合與後續工作流程自動化導入。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官方網站：RPA.com.tw

電話接聽發現是英文就開始慌？本文搭配影片教學解析，包括接聽確認、禮貌轉接、留言覆誦3步驟，附完整話術與留言單欄位範本，5分鐘學會讓每通英文電話都有清楚的下一步。 文／104學習 本文目錄（點擊可快速前往） 一、接聽確認：先說自己是誰，再聽對方需要什麼二、禮貌轉接：先徵求等候，再交代轉給誰三、留言覆誦：讓同事拿到可以接著處理的資訊四、聽不清楚時，把問題問得更具體現在就做一次工作練習 電話一響，發現對方說英文，你是否立刻開始緊張？明明聽得懂幾個關鍵字，卻怕問錯問題；想幫忙轉接，又不知道怎麼請對方稍候；同事不在，最後只留下「有人找你」，卻漏了回電號碼。 處理職場英文電話，不只是把句子說得流利。更重要的是，讓來電者知道你正在做什麼，也讓接手的同事拿到足夠資訊。先記住3個步驟：接聽確認、禮貌轉接、留言覆誦。 搭配本課程5分鐘影片，先聽英文示範，再跟著念；需要時暫停，換成自己的姓名、公司和實際工作情境。以下公司、人名、事件及電話號碼皆為教學示例。 影片來源／104學習 一、接聽確認：先說自己是誰，再聽對方需要什麼 開場可以用「問候＋公司＋姓名＋詢問協助」。例如： Good morning, Bright Office. This is Anna. How may I help you?早安，這裡是Bright Office。我是Anna，有什麼能協助您？ 電話自我介紹可以用This is加上姓名。說完後停一下，讓對方說明需求，不必急著一口氣問完所有問題。 如果對方說： May I speak to David Chen, please?請問可以找David Chen嗎？ 你可以接著確認來電者的資料： May I have your name and company, please?請問您的姓名和公司名稱？ 名字沒聽清楚，別用「Yes」帶過。請對方重複或拼字，比猜錯名字後轉錯人更有效率。 Could you repeat that, please? 可以請您再說一次嗎？ Could you spell your last name, please? 可以請您拼一下您的姓氏嗎？ 二、禮貌轉接：先徵求等候，再交代轉給誰 轉接前，先問對方是否可以稍候，等對方同意，再依公司流程確認分機及同事是否方便接聽。 May I put you on hold while I check?我可以請您稍候，讓我確認一下嗎？ 確認後回到電話上，簡短說明下一步： Thank you for holding. I'll transfer you to David now.謝謝您的等候。我現在幫您轉接給David。 這兩句的作用，是讓對方知道「為什麼等候」以及「接下來找誰」。只說一句Wait就轉走，容易讓對方不確定電話是否仍然有人處理。 如果同事無法接聽，清楚說明並提供留言選項： I'm sorry, David is unavailable right now. May I take a message?抱歉，David現在無法接聽。需要我幫您留言嗎？ 三、留言覆誦：讓同事拿到可以接著處理的資訊 「Mia打來，請回電」並不是完整留言。至少要記下：姓名、公司、回電號碼、具體事項，以及回覆需求。轉交時也註記接聽日期與時間。 你可以這樣詢問： What number can he reach you at?請問他可以撥哪個號碼聯絡您？ What would you like me to tell him?請問您希望我轉告他什麼？ 假設Mia希望David今天回電，討論週四的會議。記下來後，不要立刻掛電話，而是把重要資訊念回去： You'd like David to call you back today about Thursday's meeting. Is that right?您希望David今天回電談週四的會議，對嗎？ 電話號碼也要分組覆誦。影片以虛構號碼202-555-0146示範：two zero two, five five five, zero one four six。念完再問Is that correct?，讓對方確認。 特別注意，「希望今天回電」是來電者的需求，不代表你能替同事保證今天回電。除非已確認安排，結尾可以承諾自己能做到的事： I'll pass your message on to David. Thank you for calling.我會將您的留言轉告David。謝謝您的來電。 四、聽不清楚時，把問題問得更具體 聽不懂不需要硬撐。對方說得太快，可以說： Could you speak a little more slowly, please?可以請您說慢一點嗎？ 只漏聽一部分時，就確認那一部分。例如分不清David和Daniel，可以問Did you say David or Daniel?；漏了號碼末四碼，可以問Could you repeat the last four digits, please?。 補齊後仍要覆誦完整號碼，避免片段都記到了，組合起來卻順序錯誤。 現在就做一次工作練習 先用自己的公司和名字念一次開場。接著假設同事不在，練習詢問留言。最後寫一張留言單： 欄位本課示例收件人David Chen來電者／公司Mia／North Star回電號碼202-555-0146（虛構）事項確認週四會議回覆需求希望今天回電，尚未承諾回電時間接聽日期與時間實際接聽時記錄 檢查這張留言是否能讓同事不用猜測就接著處理。下次英文電話響起，先報身分、確認需求；轉接前說明，留言後覆誦。從這幾個簡單動作開始，就能把電話處理得更清楚。

不用再從第一頁背到最後一頁、準備就業服務乙級不用再靠死背了！本文教你用「Gemini Notebook」整理就服乙級題庫、最新法規、Flashcards、Mind Map、語音摘要與術科申論，搭配官方資料、104題庫與考證課程，自己利用AI就能打造出最符合自己使用需求的AI備考助教囉！ 文／《104學習》 本文導覽 Gemini Notebook是什麼？為什麼適合準備就服乙級？就業服務乙級考什麼？先弄懂學科與術科差異開始前：先建立自己的「就服乙級資料庫」就服乙級題庫哪裡找？步驟一：建立「就業服務乙級」專屬Notebook步驟二：先做程度診斷，不要從第一頁開始背步驟三：把難懂法規拆成20分鐘短課步驟四：把數字、期限做成「Flashcards」步驟五：用「Mind Map」把法規串起來步驟六：用語音摘要，把通勤變成複習時間步驟七：不要只刷題，把歷屆題變成「錯題資料庫」步驟八：把Gemini Notebook變成「就服乙級術科教練」自學卡關時：課程負責建立觀念，AI負責反覆練習距離考試只剩14天？這樣安排衝刺第一次考就服乙級？可以先看看別人怎麼準備用AI準備就服乙級，這3件事一定要注意讓AI從「答案產生器」，變成你的就服乙級備考教練補充資料：6組可以直接複製的就服乙級Gemini Notebook提示詞準備就服乙級，可以先收藏這3個104資源準備就服乙級，建議收藏的官方網站與資源 準備「乙級就業服務技術士」，最讓人頭痛的往往不是找不到教材，而是——資料真的太多了。 就業服務法規、外國人聘僱與管理、職業介紹、人力仲介、招募、職涯諮詢，再加上官方學科題庫、歷屆試題、術科考古題、參考書與自己的筆記，一開始很容易很認真地從第一頁往後讀，幾天後卻開始發現： 「這條法規我到底讀過了沒？」 「期限、金額、資格怎麼全部長得很像？」 「學科選擇題好像會寫，但術科看到題目卻不知道怎麼下筆？」 如果你也有這些困擾，不妨換一種方法。 與其把AI當成「查答案工具」，更適合利用 Gemini Notebook 把官方法規、就服乙級題庫、歷屆術科題目、課程講義與自己的錯題集中在一起，建立一套屬於自己的AI備考系統。 AI可以協助你整理內容、找出弱項、製作Flashcards、Mind Map、模擬試題，甚至將複雜內容變成語音摘要，讓通勤時間也能拿來複習。 以下就以「就業服務乙級」為例，一步一步教你怎麼做。 應考「就業服務乙級」的準備8步驟 步驟一：建立「就業服務乙級」專屬Notebook步驟二：先做程度診斷，不要從第一頁開始背步驟三：把難懂法規拆成20分鐘短課步驟四：把數字、期限做成「Flashcards」步驟五：用「Mind Map」把法規串起來步驟六：用語音摘要，把通勤變成複習時間步驟七：不要只刷題，把歷屆題變成「錯題資料庫」步驟八：把Gemini Notebook變成「就服乙級術科教練」 Gemini Notebook是什麼？為什麼適合準備就服乙級？ Gemini Notebook前身為NotebookLM，是Google提供的AI筆記與研究工具。 和一般直接問AI最大的不同，在於你可以先把自己指定的資料放進Notebook，再針對這些來源提問。 例如可以加入： PDF 網站 Google文件 簡報 筆記 課程資料 題庫 自己整理的錯題 延伸閱讀：Gemini Notebook簡報可直接修改了！6招編輯方法改AI簡報，轉PPTX、線上都行 Gemini Notebook還可以根據來源產生語音摘要、Flashcards、測驗、Mind Map等學習內容。 對準備就業服務乙級的人來說，這項特色特別重要。因為就服乙級涉及大量法規。比起直接問AI：「私立就業服務機構可以收哪些費用？」，更安全的做法是： 先把最新官方法規放進Notebook，再要求AI依據這些資料回答。 也就是把Gemini Notebook變成一位「先讀完你指定教材，再回答問題的AI備考助教」。 [course_plugin api_type='course_id' title='【2026年2月新增勞動新制講義】就業服務乙級技術士｜白話解析．簡單看懂．考前總整理' id='cd36c1a7-efa4-4dff-b11a-0102e0c6e1b1'] 就業服務乙級考什麼？先弄懂學科與術科差異 準備之前，第一件事情不是買參考書，而是先確認官方考試範圍。 就業服務乙級的專業範圍主要包括： 職業介紹、人力仲介及相關就業服務 外國人引進、聘僱與管理 招募 職涯諮詢輔導 就業服務相關法令與實務 技術士共同科目 而準備時最重要的觀念之一，就是：「學科會做，不代表術科寫得出來。」 學科主要測驗你能不能辨認正確答案，但術科需要自己組織內容。看到題目後，你必須做到： 看懂情境 → 找出考點 → 回想法規或概念 → 寫出關鍵字 → 組成完整答案。 所以如果整個準備過程只有刷選擇題，很容易出現學科準備得不錯，術科卻不知道如何下筆的情況。 而這正是Gemini Notebook可以協助的地方。 開始前：先建立自己的「就服乙級資料庫」 先不要急著請AI出100題模擬考。 AI好不好用，很大一部分取決於你餵給它什麼資料。 建議第一批先準備： 最新官方學科測試參考資料 官方術科測試參考資料 最近幾年的學科歷屆試題 最近幾年的術科歷屆試題 最新版就業服務相關法規 課程講義或自己的筆記 之後再逐漸加入： 自己的錯題 模擬考結果 容易混淆的法規 術科作答紀錄 檔案名稱最好直接標年份 例如： 「115年就服乙級學科資料」 「115年最新版就業服務法」 「114年第3梯術科試題」 這個小動作很重要，因為就服乙級涉及法規更新，幾年後的舊題目不一定能直接套用現在的規定。 💡 不要直接開始討論，應該先餵最新資料「養AI」，才能完整發揮功力 就服乙級題庫哪裡找？ 104證照中心已整理「乙級就業服務技術士」專區，可以查看證照資訊、相關題庫與延伸學習資源。 第一次準備，不需要急著蒐集幾百份網路講義。 官方資料＋近期題目＋最新版法規，先建立第一版Notebook就夠了。 👉 乙級就業服務技術士｜104學習 步驟一：建立「就業服務乙級」專屬Notebook 資料放進去之後，第一個問題不要急著問法規，先讓Gemini Notebook知道你的目標。 可以直接輸入： 「我要準備乙級就業服務技術士技能檢定。請以我加入的官方題庫、法規、歷屆試題與課程資料為主要依據，協助我準備學科及術科。如果不同來源內容不一致，請指出差異，不要自行猜測。」 接下來再加入自己的條件： 「距離考試還有30天，我沒有HR背景，平日每天可以讀40分鐘，週末每天2小時。請依據考試範圍安排讀書順序，並兼顧學科與術科。」 比起只問：「就服乙級怎麼準備？」，AI得到的任務會清楚很多。 步驟二：先做程度診斷，不要從第一頁開始背 很多考生習慣按照順序閱讀，如：第一章 → 第二章 → 第三章…… 但你真正需要補強的內容，很可能只集中在幾個主題。 所以更有效率的方法是：先考一次。 例如： 「請根據我加入的就服乙級學科資料，設計30題程度診斷測驗，包含單選與複選題。先不要顯示答案，等我全部回答完再批改。」 作答完成後再問： 「請分析我的錯題，把錯誤分成： 法規記憶錯誤 相似規定混淆 情境判斷錯誤 題意理解錯誤 並列出我最需要優先補強的5個主題。」 這時候AI才真正開始變成「個人化」備考工具。 步驟三：把難懂法規拆成20分鐘短課 就服乙級最容易把人讀到放棄的地方，大概就是大量法規。 不要一次問：「幫我整理全部就業服務法規」，因為最後你很可能只是得到另一份很長的講義，比較好的方式，是一次處理一個問題。 例如： 「我一直分不清楚私立就業服務機構哪些費用可以收、哪些不能收。請根據我提供的最新官方法規，用沒有法律背景的人也能理解的方式，安排一堂20分鐘課程。最後整理成比較表，再出5題情境題。」 也可以輸入： 「請整理外國人聘僱與管理中最容易混淆的規定，每一項說明適用對象、條件、期限及常見錯誤。」 甚至要求AI： 「不要逐條背法條，全部用『人物＋職場情境＋問題＋判斷』的方式教我。」 抽象規定放進情境後，通常比死背容易記得多。 💡不要一次問：「幫我整理全部就業服務法規」，應該針對你需要的情境模擬 步驟四：把數字、期限做成「Flashcards」 就服乙級裡有不少容易混淆的內容： 「到底是幾天？」 「這個又是幾年？」 「誰可以申請？」 「可以向誰收費？」 「主管機關到底是哪一個？」 這類資訊非常適合利用Gemini Notebook製作「Flashcards」學習卡。 可以輸入： 「請根據最新官方資料，製作30張就服乙級Flashcards，優先整理期限、金額、年齡、主管機關、適用條件與禁止事項。每張卡片再加入一個常見陷阱。」 等錯題開始累積後，再進一步要求： 「只製作我最近兩次測驗答錯的內容。」 你的Flashcards就會慢慢變成真正屬於自己的弱點題庫。 步驟五：用「Mind Map」把法規串起來 很多人讀到最後並不是「完全不知道」，而是：每條都好像看過，但全部混在一起。 這時Gemini Notebook的「Mind Map」功能就很好用。 例如職業介紹、人力仲介，可以整理成： 求職者 就業服務機構 雇主 收費規範 禁止行為 外國人聘僱 主管機關 罰則 職涯諮詢則可以整理： 需求評估 資訊蒐集 職涯探索 生涯決策 行動方案 追蹤 完成後再問AI：「請從這張Mind Map中找出最容易混淆的10組觀念，整理成比較表。」 到了考前最後一週，這種架構型複習通常比重新翻完整本參考書有效率。 💡 考前最後一週，讓Gemini Notebook協助你建立有架構的複習比完整重翻完整本參考書有效 步驟六：用語音摘要，把通勤變成複習時間 上班族準備證照，最大的問題往往不是教材，而是時間。 Gemini Notebook可以將來源資料製作成「Audio Overview」語音摘要，很適合在這些零碎時間時利用來複習： 搭捷運 開車 散步 運動 做家事 但是有一個重要技巧：不要一次把全部就服乙級教材做成一集。 比較好的拆法是： 就業服務法重點 私立就業服務機構 外國人聘僱與管理 職涯諮詢 我的本週錯題 術科常見考點 提示詞例如： 「請根據我選取的官方資料，製作一段適合通勤複習的語音摘要，主題是私立就業服務機構。不要逐條朗讀法規，請用案例說明容易考錯的地方。」 到了考前還能改成： 「請只整理我答錯兩次以上的觀念，製作考前複習內容。」 這時候才真正做到個人化複習。 步驟七：不要只刷題，把歷屆題變成「錯題資料庫」 刷1000題並不一定比刷300題有效，重點是：「你有沒有一直錯在同一個地方」。 請記得每次寫完題庫，可以保留： 題目 自己的答案 正確答案 錯誤原因 接著問Gemini Notebook： 「請分析我為什麼答錯。不要只告訴我正確答案，請依序說明： 這題真正考什麼 判斷依據 其他選項錯在哪 我可能混淆了什麼 再出一道不同情境的相似題」 每週再整理一次：「統計我這星期所有錯題，找出錯誤次數最高的5個主題，按照需要優先補強程度排序。」 這份資料會逐漸形成一張真正有用的：個人弱點地圖。 步驟八：把Gemini Notebook變成「就服乙級術科教練」 如果學科是「看到答案認得出來」，術科真正考的是：「沒有選項時，你寫不寫得出來」。 可以先把歷屆術科試題加入Notebook，要求： 「請根據我提供的歷屆就服乙級術科試題，依職業介紹、人力仲介、招募、職涯諮詢與相關法規分類，整理實際出現過的考點。不要預測下一次考題。」 接著開始練習： 「請從歷屆考點設計一道新的術科模擬題，先不要提供答案。等我完成作答後，再依照法規正確性、關鍵字、答題結構及完整度幫我檢查。」 寫完後再問： 「假設這是一題正式術科題目，請指出我的答案缺少哪些可能影響得分的關鍵字，也告訴我有哪些內容其實不用寫。」 這裡最重要的一件事就是：一定要先自己寫，再看AI答案。 不要題目一出來就請AI生成標準答案，因為正式考試真正需要的是：看到題目 → 回想 → 組織 → 寫出來。 自學卡關時：課程負責建立觀念，AI負責反覆練習 Gemini Notebook很適合整理資料、比較法規、出題與分析錯題，但是它不等於完整教學。 特別是沒有HR、就業服務或法規背景的考生，很容易出現：「AI的答案每個字我都看得懂，但還是不知道為什麼是這個答案」的疑問。 這時候，可以把結構化課程和AI搭配使用。104學習目前已有「就業服務乙級技術士」考證課程，可以用來建立完整考試觀念，再將講義、自己的筆記與錯題放進Notebook複習。 👉 就業服務乙級技術士考證課程｜104學習 比較推薦的使用方式是： 課程建立觀念 → 講義加入Notebook → AI整理 → 出題測驗 → 找出弱項 → 回課程補強。 如此一來，看課程不再只是被動「看完」，而是多了輸出與檢查的環節。 距離考試只剩14天？這樣安排衝刺 如果距離考試只剩兩週，就不適合追求：「我要把整本參考書讀完。」，比較有效的目標是：盡快找出最可能失分的地方。 建議可以採取以下的安排： 時間備考內容第1天整理官方資料＋做程度診斷第2至5天集中處理學科弱項，每天搭配刷題、Flashcards與錯題分析第6至9天增加術科比重，每天真正寫題目，再讓AI批改第10至11天限時完成歷屆題或模擬考第12天只補自己的弱項第13天完整模擬學科＋術科第14天只看錯題、Mind Map、Flashcards與最容易忘記的內容 也可以直接讓Gemini Notebook協助： 「距離就業服務乙級考試還有14天，請根據我的錯題、目前程度與每天可讀時間安排最後兩週計畫。不要平均分配所有章節，請優先處理最容易失分的主題。」 第一次考就服乙級？可以先看看別人怎麼準備 如果完全不知道讀書順序，也可以先參考實際考生的準備經驗。 《104職場力》曾整理非人資背景考生的實戰經驗，包括學科、術科、考古題刷法、AI工具查核法規與準備時常見的問題。 先了解別人的備考路徑，再回頭建立自己的Gemini Notebook，通常會比完全從零摸索更快找到方向。 延伸閱讀：【就業服務乙級應考】三戰考生分享學科術科通關攻略：考古題刷法、AI工具助攻 用AI準備就服乙級，這3件事一定要注意 一、AI整理的法規，一定要確認版本 這大概是準備就服乙級最重要的原則：「法規會修正」！。 尤其涉及： 金額 期限 年齡 資格 主管機關 雇主責任 外國人聘僱 申請條件 千萬不要因為AI講得很有自信，就直接背下來，如果是舊的歷屆題，可以要求：「請比較這道歷屆試題當年度的規定與我提供的最新法規，如果已修法，請分成『當年規定』與『現行規定』說明」。 二、不要只看AI摘要 AI摘要確實很方便，但也很容易產生：「我看過＝我會了。」的錯覺。 使用時請至少要搭配：自己答題＋自己回想＋自己寫術科。 AI最適合放在：「學習 → 測試 → 發現錯誤 → 再學習」的循環中。 三、術科應試方式一定要看最新官方公告 舉例來說，日前勞動力發展署技能檢定中心已公布「就業服務職類乙級術科測試擬改採電腦測試」相關參考資料與操作資訊（實際實施日期仍應以官方最新公告為準）。 所以準備考試時，千萬不要只依賴幾年前的文章或前一梯考生分享。 每次報考前，都應重新確認最新簡章與應試規定。 讓AI從「答案產生器」，變成你的就服乙級備考教練 Gemini Notebook真正值得利用的地方，不是把500頁教材縮成50頁。 而是把原本散落各處的：官方法規、就服乙級題庫、歷屆試題、術科答案、課程講義、錯題與個人弱項，放進同一套學習流程。 一開始不需要做得很複雜，打算開始實行的時候，只要先完成三件事即可： 第一，把最新官方題庫與法規放進Notebook。 第二，先做一次程度診斷。 第三，真正動手寫一道就服乙級術科題。 接下來，你的讀書方式就能慢慢從：「今天我要讀到第幾頁？」變成：「根據我最近的答題狀況，今天最值得花40分鐘補強的是什麼？」 這才是AI真正適合用在證照備考的地方。 不用再從第一頁一路背到最後一頁。 讓Gemini Notebook幫你整理資料、找到弱點，而你把有限的時間留給真正重要的事——理解、練習，然後真的把答案寫得出來。 [download_plugin file_name='就業服務乙級應考懶人包（Amanda, 2026）' file_url='https://blog.104.com.tw/wp-content/uploads/2026/04/14134345/%E5%AE%8C%E6%95%B4%E7%89%88%E5%B0%B1%E6%A5%AD%E6%9C%8D%E5%8B%99%E4%B9%99%E7%B4%9A%E6%87%89%E8%80%83%E6%87%B6%E4%BA%BA%E5%8C%85_Amanda2026.pdf'] [course_plugin api_type='course_id' title='看更多104推薦就服乙級課程' id='d71fa23c-faa0-4217-8d64-f8ade17c24a9,d71fa23c-faa0-4217-8d64-f8ade17c24a98,80910067-0c0b-4ae8-8bb7-9b29ab072e26,661eb47c-9fb5-464a-bf8e-db5d46118507,6e0930e8-ec59-406e-afb8-b1f350e9db99'] 補充資料：6組可以直接複製的就服乙級Gemini Notebook提示詞 安排讀書計畫：「距離就業服務乙級技術士考試還有30天，我平日每天能讀40分鐘，週末每天2小時。請根據我加入的官方題庫、歷屆試題與錯題，安排學科及術科讀書計畫，優先補強弱項。」 整理容易混淆的法規：「請根據我提供的最新官方資料，整理就服乙級最容易混淆的規定，特別標示期限、金額、年齡、主管機關、適用對象與例外情況。如果來源不一致，請指出差異，不要自行猜測。」 產生學科模擬題：「請根據我加入的就服乙級題庫與考試範圍，設計10題新的情境題，混合單選與複選。不要直接複製原題，也不要先公布答案，等我作答後再批改。」 練習就服乙級術科：「請根據我提供的歷屆就服乙級術科題目，設計一道新的模擬題。先不要公布答案，我回答後，再檢查法規正確性、關鍵字、答題結構與完整度。」 分析錯題：「請分析這次所有錯題，不只告訴我答案，也要找出錯誤原因，統計我反覆混淆的主題，最後按照優先程度列出下一次應該複習的內容。」 考前總複習：「根據我的歷次測驗、術科作答與錯題紀錄，整理考前最需要複習的30個觀念。每個觀念只保留一句核心重點、一個常見陷阱與一個快速自我檢查問題。」 準備就服乙級，可以先收藏這3個104資源 如果準備開始挑戰「乙級就業服務技術士」，可以先從這三個入口開始。 👉 乙級就業服務技術士｜104證照中心：掌握證照介紹、題庫與相關學習資訊。 👉 就業服務乙級技術士考證課程｜104學習：把課程負責的「完整觀念」與Gemini Notebook負責的「個人化練習」搭配使用。 👉 就業服務乙級學科、術科通關攻略｜104職場力：了解學科、術科、考古題與實際備考經驗。 準備就服乙級，建議收藏的官方網站與資源 AI可以幫忙整理，但法規、考試範圍、考試方式，仍以官方最新公告為準，以下網站很適合直接收藏： 勞動力發展署技能檢定中心：查詢技術士技能檢定簡章、公告、測試資訊與最新應試規定。 👉 https://www.wdasec.gov.tw 19500 就業服務：查詢官方學科、術科測試參考資料。 👉 https://owinform.wdasec.gov.tw/ 全國法規資料庫｜就業服務法：就服乙級的重要核心法規。 👉 https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=N0090001 全國法規資料庫｜私立就業服務機構許可及管理辦法：準備私立就業服務機構、就業服務專業人員及管理規定時的重要資料。 👉 私立就業服務機構許可及管理辦法-全國法規資料庫 全國法規資料庫｜私立就業服務機構收費項目及金額標準：特別適合拿來整理：「向誰收、收什麼、多少錢、什麼情況不能收」。 👉 私立就業服務機構收費項目及金額標準-全國法規資料庫 全國法規資料庫｜雇主聘僱外國人許可及管理辦法：準備外國人聘僱、申請與管理相關題目時的重要官方來源。 👉 雇主聘僱外國人許可及管理辦法-全國法規資料庫 全國法規資料庫｜外國人工作資格及審查標準：涉及外國人工作資格、審查條件時，可以從正式法規確認。 👉 外國人從事就業服務法第四十六條第一項第八款至第十款工作資格及審查標準-全國法規資料庫 全國法規資料庫｜就業保險法：失業認定、失業給付、提早就業獎助津貼與相關就業服務制度，可以由此查核。 👉 https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?PCode=N0050021 台灣就業通：可以了解公立就業服務、求職求才、職涯探索、就業促進與職業訓練等實務資源。 👉 https://www.taiwanjobs.gov.tw/ Gemini Notebook官方說明：想確認Gemini Notebook最新功能與操作，可以直接看Google官方說明。 👉 https://support.google.com/gemininotebook/ ★ 本文涉及技能檢定範圍、法規及應試方式等資訊，可能隨主管機關公告或法規修正而異；實際報考及準備時，請以勞動力發展署技能檢定中心、全國法規資料庫等官方最新資訊為準。

做了一堆AI工具，卻沒多久就晾在那裡？該如何真正用AI解決工作問題？104資深協理李明倫分享3個實際案例、5類提示詞與7步驟實作法，教非技術職從「非做不可」的工作開始，把工作拆成角色交給不同的AI，打造你的「AI營運團隊」。 文／《104職場力》整理 本文目錄（點擊可快速前往） 新需求不斷增加、系統卻跟不上，工作卡在人工怎麼辦？如何選題：第一個AI專案，不要挑最大的問題讓AI進入工作流程：3個案例看人與AI重新分工非技術職如何和AI協作？把AI當「第一天上班的聰明新人」從問題到落地：非技術職也能採用的7步驟從最想解決的問題開始，打造你的AI營運團隊 公司導入AI後，興沖沖用AI做了一堆工具、Dashboard與Skill，卻過沒多久就晾在那裡，或者做一做就沒有下文……這可能是許多工作者近期的共同經驗和痛點，到底該如何和AI分工協作、真正用AI提升工作效率？ 104人力銀行資深協理李明倫（Will Lee）觀察，生成式AI的出現，讓「先做一個工具看看」變得很容易，而他認為，AI應用能否落地，關鍵不在工具本身，而在一開始挑的問題。因此他認為，導入AI的第一個問題，不是先想「AI可以做什麼」，應該從「我現在最想解決什麼問題？」開始。因為持續存在的問題會帶來足夠的改善動力，團隊才會願意反覆測試、修正，最後把AI放進日常工作。 本文整理自104人力銀行資深協理李明倫於104「AI煙火小聚」分享的主題「如何打造你的AI營運團隊」，他並非技術職主管，過去兩年卻與團隊透過生成式AI、自動化及AI輔助開發（Vibe Coding），逐步改善資料整理、客服追蹤與工作流程，本次分享他與AI的協作心法。以下節錄精華內容。 【開始前的提醒】操作前應確認AI工具權限與資安規範本次分享中，李明倫使用公司提供的Claude企業版來協助盤點工作問題。實務上，工作資料能否提供給AI，仍應依照各公司核准的工具、權限與資安規範來判斷。建議操作前需確認哪些資料可以上傳、哪些內容應先去識別化。 新需求不斷增加、系統卻跟不上，工作卡在人工怎麼辦？ 在成長期的單位，常見的工作狀況是：新的客戶、新的服務與新的流程持續出現，連帶增加新的名單、資料、報表、分析及管理需求；即使工作量倍數成長，但人力卻沒倍數成長，系統建置速度也不一定能跟上，因此耗費大量時間在人工整理資料。 「最好的方法還是系統。」李明倫說：「可是新的單位、新的服務很多流程還不確定，不可能直接建到CRM。」尤其是新服務剛開始運作時，流程與規格可能仍在調整。若此時投入大量工程資源建正式系統，一旦作業方式改變，系統都得跟著改。他形容，這階段急著要求PM與工程建系統，「其實只是在丟另外一個炸彈給他們」。 這種情況下，許多團隊會先用Excel試算表來因應過渡期。「結果就是我很會用Excel，包括寫各式函數。」他說，資料不多時，這種方式快速又有彈性；但隨著檔案、函數與使用者增加，Excel的極限逐漸浮現，例如檔案跑不動、多人共用時可能誤改、資料散落在不同檔案，或是主管需待人工彙整才能掌握進度，都是可能發生的問題。 而本次分享的AI輔助開發工具，李明倫將它定位為「過渡方案」。它不取代正式後台，也沒有直接串接所有系統；用途是讓尚未定型的流程先被實際使用、驗證和修正。等規格逐漸穩定，團隊再把真正需要的功能移入正式系統。這段過渡期也像一場低成本的使用者測試，幫助更快確認規格與使用方式。 如何選題：第一個AI專案，不要挑最大的問題 首先要注意的是，不是所有工作都值得投入時間打造工具，李明倫建議，優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」的問題： 高頻：經常或定期發生。 重複：大量步驟相同，人工反覆複製、整理或確認。 可標準化：狀態、判斷條件、處理順序或截止時間能說清楚。 可驗證：能用時間、錯誤率、處理量、採用率或其他KPI比較改善前後。 選定之後，他建議先問5個問題，把答案寫下來當作「改善前」的基準：這件事多久做一次？每次花多少時間？有幾個人參與？哪裡最容易出錯？成功後要看哪個KPI？ 另外，第一個專案不必挑全公司最大的痛點。規模越大，利害關係人、資料來源與例外情況通常越多。從最常重複、最容易驗證價值的工作著手，更容易做出第一個真的有人使用的版本。 讓AI進入工作流程：3個案例看人與AI重新分工 案例1：客服案件量大，進度仍靠Excel管理 把Excel搬上網頁只是表面，真正的改變是工作方式 某個客服團隊每天要處理大量資料，一筆筆聯絡、確認、做紀錄。曾經客服為了不掉球，發展出「把資料複製到Excel」的整理方式，記下當天聯絡狀況與下次聯絡日期，也方便主管查看進度及數據。為了改善工作流程，團隊起初嘗試增加試算表的函數和提醒，檔案卻隨資料累積變得更龐大、跑不動。李明倫接著把工作群組中的大量溝通訊息、現有流程規則、團隊成員口頭反映的問題彙整，交給AI協助標出流程中明確與仍在變動的部分，以及可能的斷點。 關鍵在於，AI蒸餾出可能的問題之後，還要跟現場同仁確認。「AI畢竟不在這個單位裡面，整理完以後我們還是會跟同事討論，哪些是大家認同的、哪些是AI想像的。與實際狀況不符合的，就剔除掉。」 問題收斂後，他們以Vibe Coding建立網頁工具來快速驗證。客服仍然處理同一批案件，但操作方式改變了： 所有案件集中處理，減少在不同資訊之間來回切換 網頁化操作，多人可同時查詢及填寫，資料不會互相覆蓋 可依案件屬性、時間與處理狀態等條件搜尋及排序 優先顯示當天必須處理案件，急件也能調整優先序 主管可直接查看處理量及相關數據，省去另行整理 【案例1】管理工具介面示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作） 這項工具的重點不只是幫忙整理資料，還改變了客服每天如何工作。客服能把注意力放在聯絡與服務，資料搜尋、排序、提醒與統計則交由工具承接。流程還在變動時，團隊也可以快速修改規則，持續確認哪些功能值得進入正式後台。 他分享，工具導入後，即使曾有人力較吃緊的時期，團隊單人每日處理量仍能較過去平均提升一倍以上，工作量的波動也有所下降。不過他也補充，還有各種因素可能影響成果，因此不能將改善幅度完全歸因於工具。 案例2：開發名單持續增加，需在多份Excel不斷切換 從「整理排序」到「開發優先順序建議」 另一個團隊會接到多種來源的開發名單，例如講座名單、不同月份的專案名單、AI推薦名單，每種檔案格式、欄位和產生時間不同，累積一段時間後，客服可能需要在多份試算表之間切換與比對；多人共用時，同樣可能不小心覆蓋資料。 為了改善工作模式，本例也以AI輔助開發製作管理工具，將不同批次的名單集中到同一個工具，客服可依人員、批次或開發狀態篩選，主管也能看到整體進度。同時，工具內不會直接顯示敏感的聯絡資訊，沿用內部原有的權限控管。 【案例2】管理工具介面示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作） 這個案例不同之處，是「名單整理排序」還多了一道AI與人工的來回協作：以AI參考過去成功案例的特徵，提出新名單的開發優先順序建議，並交由人工審查註記。人工複核被安排在關鍵判斷和防呆節點，大量整理與初步排序則交給AI。 案例三：公用客服信箱大量來信，回覆、紀錄、管理都費時 Power Automate與AI接力分類處理 公用信箱的回覆與管理也是許多團隊的痛點。信件數量少時，大家可以直接分工處理；但隨著業務成長，短時間內累積數百封來信，便可能出現重複處理、漏回或無法掌握處理進度等問題。 團隊原本把每封信登記到Excel試算表，再手動註記分類及處理狀態，管理雖有改善，行政負擔卻很重。 李明倫和AI討論解決方案，說明來信量、人工步驟與管理困難，最後決定採用Power Automate自動化工具，將Outlook收到的郵件定期匯入試算表，不必再花時間備份，收到即同步；再由AI協助分類，最後上傳至前例開發的客服處理工具，集中查看信件類別與處理進度。另外，Power Automate是AI提出的第2個建議。原先想的解法不可行，討論來回幾次才定案。  【案例3】信件管理流程示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作） 共通點：沒有預設解法、讓AI從工具變營運夥伴 3個案例看下來，第一個共通點是都沒有預設既定解法。他們把團隊工作現況與遇到的困難交給AI盤點、討論，再從幾個解決方案裡比較選擇、來回修正，最後採用的做法有時可能與最初想像相差很遠。這些工具也都由團隊共同討論、實際使用並調整修正。 第二個共通點，是工作被重新拆解過。李明倫用「AI營運團隊」來形容，核心主張是把工作重新解構，拆解能力、角色，再看哪些可以交給AI。以名單案例為例，一套流程內其實有好幾種職責，例如整理與比對資料（助理、分析）、釐清規格與流程（PM）、開發工具（工程）、產出主管要看的數字（Dashboard管理），最後才是實際聯絡客戶的客服。現在其中好幾段交給AI，角色之間會互相接力，人只留在需要判斷的節點。讓AI從工具，真正變成「共同營運夥伴」。 非技術職如何和AI協作？把AI當「第一天上班的聰明新人」 「AI不是通靈。即便他非常聰明，你沒有跟他講清楚，他的回答當然不會精準。」 李明倫把AI視為第一天上班、能力很強的新同事。不過，AI能快速分析與建立原型，卻不了解部門情境，也不會讀心。若提供的背景越模糊，來回修正的次數通常越多。 因此盤點型提示詞可以包含5類資訊： 背景現況（Existing）：工作現狀、流程如何運作 規則與判斷邏輯（Rules）：工作實務上的詳細規則，包括決策規則、狀態定義、操作模式 佐證資料（Evidence）：實際工作檔案、畫面與案例說明 問題與落差（Problem）：目前看到的問題，哪裡耗時、容易出錯、缺少SOP 明確任務要求（Ask）：希望AI最後產出什麼、給誰用，例如建立SOP、待確認資訊、問題及建議 他也分享，「盤點型」和「工具型」的prompt不太一樣：盤點型要把問題和資料給足，和AI討論出卡點；而工具型比較單純，就是把功能講清楚。 AI「專業新人」交辦模板 想請AI先協助盤點問題，可以使用以下格式： 我目前要處理的工作是＿＿。現在由＿＿負責，使用＿＿工具。這件事大約每＿＿執行一次，每次花費＿＿。目前最耗時或容易出錯的環節是＿＿。現有資料包括＿＿。必須遵守的規則是＿＿。我希望改善的結果是＿＿。請先幫我整理目前的工作流程、主要痛點與可能解法，暫時不製作工具。請同時標出適合由AI協助的步驟，以及仍應由人判斷的步驟；如果資訊不足，請先向我提問。 實作心得1：一次只加一個功能，做完立刻驗證 直言自己並非技術職，李明倫打造工具時，會先和AI討論方案是否可行，確認後再逐步增加功能。他曾一次要求多項調整，結果自己和AI都容易混亂；後來改成一次處理一個小功能，完成後立刻驗證。此外，正式讓同事使用工具後，後續修改則要區分測試版與正式版（Staging／Production），避免調整功能時讓現場工具直接停擺。 實作心得2：AI說「很簡單」，不代表真能做出來 AI提出可行方案後仍要實測。李明倫坦言，有些AI口中的「很簡單」，最後仍可能做不出來；第一版範圍越小，團隊越能及早發現限制。遇到看不懂的技術問題時，他也會直接請AI換一種方式解釋，確認自己理解後再做選擇，避免盲目操作讓後續修改變得更複雜。 實作心得3：把專案知識建立在MD檔 每個主要專案也會建立MD檔，記錄規則、步驟與使用方式，避免重要脈絡散落在長對話中。至於是否進一步做成可重複調用的Skill，則要看流程的共通性。李明倫提到，許多工具的規則非常細，只適用特定單位；若跨團隊無法直接套用，保留成專案MD檔更實際。 實作心得4：文字講不清楚，就截圖給AI看 李明倫提到，和AI來回修正時，他大量使用截圖：把畫面截下來、圈起要改的地方，比打一長串文字精準得多。若要說明幾份檔案之間的關聯，他甚至會用PowerPoint畫成一頁示意圖。部署失敗時也是同樣做法：平台上會顯示錯誤訊息，截圖給AI就會自行修正，讓錯誤不再是障礙。 從問題到落地：非技術職也能採用的7步驟 想從0開始一個AI專案，必須涵蓋選題、盤點、測試與持續營運。綜合李明倫分享的實務做法，整理為以下7個步驟： Choose 選題：選一個值得解決的問題，優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」。寫下發生頻率、每次花費時間、參與人數、常見錯誤與成功指標。 Define 定義：用EPSP梳理現況（Existing）、問題（Problem）、AI解法（Solution）、標準流程（SOP）與預期影響（Business Impact）。 Discover 盤點：蒐集現有試算表、文件、SOP、工作討論、操作畫面，訪談真正執行工作的人（使用者痛點），再請AI整理流程、痛點與可能機會。整理完務必回到實務現場逐項確認。  Prototype 原型：只解決一條核心流程，第一版先求能用、能測，不急著做成完整系統。 Test 實測：找一位真實使用者放入真資料，實際使用一段時間（一天／一週），記錄錯誤與新需求，反覆修正。 Standardize 標準化：把有效做法整理成固定輸入、固定流程與固定輸出，並定義負責人、更新頻率、SOP及檢核標準。 Review 檢討：定期檢查時間、品質、KPI、使用率與可擴充性；若規則或現場需求改變，再回到下一輪選題與定義。 李明倫認為，真正可複製的不是Prompt，而是「Problem → Solution → SOP → Review」的方法，重新拆解工作，讓工作流程持續進化。 從最想解決的問題開始，打造你的AI營運團隊 而在工具導入後，李明倫建議AI專案的成效不要只看「做出幾個工具」，應追蹤使用者是否持續使用、人工時間是否下降、錯誤或遺漏是否減少、工作品質和核心指標是否改善，以及這套流程能否被交接與持續調整等。 他也強調，雖然本次分享是使用Claude，但不同AI工具都能協助盤點流程與建立原型，介面設計、功能穩定度和使用習慣可能各有差異，選擇自己和團隊用得順手的工具即可。真正決定專案能否落地的，仍是問題是否值得解、規則是否講得清楚，以及使用者是否參與驗證。 從「非做不可」的工作開始，AI才會進入每天與每週的真實流程。當團隊持續經歷「發現問題、建立解法、形成SOP、檢視成效、再修正」的循環，累積下來的成果會超過零散的提示詞或單一工具，逐漸形成一套可運作、可交接、可改進的人機協作系統。 [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']

台北市及新竹市陸續推出青年AI工具補助計畫，補助包括ChatGPT、Claude、Canva等AI工具的訂閱費。北市18~35歲一般青年每年最高補助4,000元，新竹市則為16~40歲最高補助3000元。本文整理申請資格、期限、必備文件與常見問題一次看懂。 文／《104職場力》整理 本文目錄（點擊可快速前往） 台北市、新竹市青年AI工具補助盤點台北市青年AI工具補助計畫重點新竹市AI領航青年數位工具補助重點 台北市、新竹市青年AI工具補助盤點 台北市 vs. 新竹市 青年AI工具補助，差在哪？ 台北市｜青年AI工具補助計畫新竹市｜AI領航青年數位工具補助計畫年齡18~35歲16~40歲身分條件設籍台北市滿6個月以上的大專院校在學生和115年應屆畢業青年。並曾修習AI相關課程或參與青年以戰代訓銜接職場計畫設籍新竹市，不限學生身分受理期間2026/8/1～10/31訂閱，最遲11/10前提出申請。依申請對象別及申請先後順序審核撥款，當年度經費用罄後即公告不再受理。2026/4/2～11/30受理，額滿或經費用罄為止補助額度依訂閱費用實報實銷。一般青年每人每年最高補助4,000元；低收入戶／中低收入戶最高8,000元。補助購買金額的50%，一般青年每人最高補助3,000元；特定對象及文化語言保存者補助90%，最高6,000元補助次數每年1次，最多2項AI工具最多補助1次申請方式依青年局公告辦理線上申辦注意事項●中國大陸開發之工具軟體不予補助●中國大陸開發之工具軟體不予補助 台北市青年AI工具補助計畫重點 誰可以申請北市青年AI工具補助？ 年齡與戶籍：18歲以上至35歲（即未滿36歲），且設籍台北市滿6個月。年齡與設籍天數都以「提出申請補助日」回推計算。 學籍：具經教育部承認之大專院校、研究所學籍，或115年度應屆畢業生。 AI學習經歷：曾修習人工智慧（AI）相關課程，或參與青年局「青年以戰代訓銜接職場計畫」，並取得學分、及格成績或結業證明。 台北市青年AI工具補助計畫說明 北市青年AI補助申請時間、補助金額怎麼算？ 計畫採「先訂閱、再申請」，AI工具的訂閱週期必須落在補助期間8/1~10/31之間： 補助期間：2026年8月1日至10月31日止。 申請期限：應於AI工具補助條件最後達成日次日起1個月內提出申請，最遲應於11月10日前提出申請。每年度以申請1次為限；每次最多得申請2項AI工具費用補助。雖沒有名額限制，但經費用罄後即公告不再受理，想申請的人越早備齊文件越好。 補助額度：依訂閱費用憑證實報實銷，每人每年最高補助4,000元；低收入戶或中低收入戶最高補助8,000元。 補助期間的訂閱金額怎麼認定？ 訂閱未滿一個月不補助：補助期間內，AI工具之訂閱週期未滿一個月者，不予補助。例如只訂閱20天，不能按比例申請。 月訂閱制補助認定： 8/10訂閱到9/9 → 可申請1個月補助。 8/10訂閱到11/9 → 只有「8/10~9/9」與「9/10~10/9」為補助期間內的完整月訂閱週期，可申請2個月。 年訂閱制補助認定：以年費總額按比例折算每月訂閱費用來核算補助，計算方式為「年費 ÷ 12 個月 × 截至10/31止補助期間內的訂閱月數」，最高補助4,000元。 訂閱期間不得申請退款：訂閱週期內若向軟體公司申請退款，該筆費用不予補助。 北市青年AI工具補助，哪些AI工具可以申請？ 官方列出補助AI工具應以個人使用版本為原則，包含但不限於以下4類工具： 通用型AI：ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Perplexity 影像類AI：Canva、Adobe、Midjourney、Figma 辦公類AI：Copilot、Copy.ai、Jasper、NotebookLM 學習類AI：Notion AI、Grammarly、Speak、Elicit AI 不符合補助資格的情況： 企業版、家庭版等多人共用版本：僅補助個人使用版本。 中國大陸開發之工具軟體：如CapCut、Kling、Meitu／美圖秀秀、Wink、WHEE、SenseAvatar等。若有疑義建議訂閱前先致電北市青年局確認。 AI只是附加功能的軟體：如軟體主要用途並非AI應用，例如筆記軟體內建有AI輔助功能，不符補助項目。若有疑義建議訂閱前先致電北市青年局確認。 無法拆分的套裝方案：例如Adobe Creative Cloud這類全家桶，若無法單獨區分AI工具的訂閱項目與費用，不符合補助；若方案中的AI工具可獨立訂閱並提供載明名稱與費用的付款證明，原則上可申請。 北市青年AI補助，申請文件要準備什麼？ 申請書 新式戶口名簿影本，或最近三個月內之戶籍謄本 在學證明或115年度畢業證書 AI課程修習證明（如成績單或學分證明，若欲認列之課程，其證明文件上之名稱未明確包含「人工智慧」、「AI(Artificial Intelligence)」等文字，申請人需額外檢附授課單位或教師開立之證明書，證明修習之課程內容包含AI相關專業）） AI工具訂閱紀錄及購買憑證（發票或收據，購買人須為申請人本人或其法定代理人） 領據正本及本人金融機構存摺封面影本 AI工具使用心得一篇（申請每項AI工具字數至少300字） 補助案件自主檢核表 低收入戶／中低收入戶者，另附身分證明文件 其他經北市青年局規定應檢附之相關文件 申請文件如有欠缺，北市青年局會通知限期補正；屆期未補正或補正不全，得駁回申請或依現有文件逕為審核。申請書表、計畫全文與常見問題PDF皆可於青年局補助專頁下載。（台北市政府青年局：青年AI工具補助計畫） 北市青年AI工具補助常見問題QA Q：補助有名額限制嗎？ 沒有名額限制，但依申請對象別及申請先後順序審核撥款，當年度經費用罄後即公告不再受理。想申請的人越早備齊文件越好。 Q：海外學生也能申請嗎？可以申請，就讀學校須屬於教育部公告之外國大學參考名冊，或大陸地區大學及高等教育機構認可名冊。 Q：人工智慧課程認定，若名稱沒有「AI」怎麼辦？ 原則以課程名稱認定，若名稱未明確包含「人工智慧」或「AI」字樣（例如計算機概論、進階程式設計、科技與社會），需另外檢附授課單位或教師開立的證明書，證明課程內容包含 AI 相關專業。官方有提供〈AI課程證明書（範本）〉可下載。 Q：可以申請兩個AI工具嗎？ 可以。第一個月用A軟體、下個月改用B軟體也可以，只要兩者都在補助期間內完成訂閱且未退款，即可於最後一項補助條件達成之日起1個月內提出申請；惟最遲應於2026年11月10日前提出。每人每年度以申請1次為限，每次最多得申請2項AI工具之訂閱費用補助。 Q：用父母的信用卡訂閱AI軟體可以嗎？ 若購買人為申請人的法定代理人可以，但須另附證明購買人身分、與申請人關係及法定代理權的文件。若父母依法不具法定代理權，則不符規定。 Q：可以在第三方平台買嗎？ 原則應向官方網站或官方授權銷售平台訂閱。透過第三方平台購買者仍須提供可證明工具名稱、訂閱期間、付款金額、購買人與實際付款情形的憑證；如無法確認帳號使用權歸屬、實際訂閱內容，或屬共用帳號或帳號租用，不符規定。 Q：補助款要繳稅嗎？ 會列入受補助人當年度所得，由青年局依所得稅相關規定辦理所得申報，實際應繳稅額視個人年度所得總額、免稅額與扣除額而定。 [course_plugin api_type='course_id' title='104學習AI課程推薦' id='4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c,3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e,075ebdc6-ab36-4d5c-b231-32983e10f517,9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c'] 新竹市AI領航青年數位工具補助重點 新竹市AI領航青年數位工具補助，怎麼申請？ 新竹市青年發展中心自2026年4月推出「AI領航青年數位工具補助計畫」，在8月中旬宣布加碼500萬元經費，同時把申請年齡從18歲下修到16歲、並新增特定對象與文化語言保存者的加碼補助，8月14日起改為線上申辦。 申請時間為即日起至2026年11月30日申請額滿或經費用罄止。 數位申辦平台：AI領航青年數位工具補助計畫申請 新竹市AI補助申請資格 設籍新竹市。 年齡16歲至40歲以下。 不限學生身分。 須自行先完成購買並付款，再檢附憑證申請（先買再補）。 新竹市AI補助金額怎麼算？ 身分補助比例補助上限一般青年購買金額50%3,000元特定對象及文化語言保存者（低收入戶、中低收入戶、身心障礙者、原住民、新住民等）購買金額90%6,000元 新竹市AI補助有哪些AI工具可以申請？ 官方列舉4類（不補助中國大陸開發之軟體）： 通用型AI：ChatGPT、Google AI的訂閱方案、Grok、Claude、Perplexity等。 影像類AI：Canva AI、Adobe Firefly及其他Adobe AI創作工具、Midjourney、Figma AI等。 辦公類AI：Microsoft Copilot、copy.ai、Notion AI、Jasper等。 學習類AI：Grammarly、Speak、Elicit等。 新竹市AI補助要準備什麼文件？ 身分證正反面清晰照片 購買憑證／發票（官方收據、繳款憑證；以外幣付款需附換算新臺幣的單據） 存摺封面影本 親筆簽名的切結書 若由他人代為付款，另附代付人簽名的切結書 具特定對象及文化語言保存者，另附相關證明 線上申辦 [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']

(一)營利事業製造或加工業，常於製造或加工過程中，因使用原料而產生下腳，例如將原木鋸成木板時，所留存的邊皮、零頭木、鋸屑等；又或者製造產品的材料發生變質、變形或損壞等，以致不能用於製造產品而產生廢料，若營利事業將這些下腳及廢料出售，銷售下腳及廢料收入合計200萬元，應依規定開立發票及認列其他收入或做為營業成本之減項。 提醒:營利事業如有銷售下腳及廢料收入時，應注意是否已列為當年度收入或成本的減項，以免查獲時遭補稅及處罰。 (二)下腳及廢料之定義說明: 1.下腳：係指製造或加工業投入製造過程之原料，除產出生 正常品、副產品外，尚有殘餘之渣滓，這種留存之 原材料，不能再複製正常品或以原材料價格出售， 亦不能以成品出售。 2.廢料：係指製造產品之原材料，因變質、變形或損壞致不 能製造正常之產品者。 (三)營利事業錯誤態樣說明: 營利事業出售下腳及廢料，應列為收入之加項或成本之減項，因漏未列報致短漏報課稅所得。 (四)營利事業所得稅查核準則第36條 1.銷售下腳及廢料之收入，應列為收入或成本之減項。其未依規定申報致短漏報所得者，應依所得稅法第一百十條之規定辦理。 2.下腳及廢料未出售者，應盤存列帳，其未列帳處理者，得依查得之資料調整之。

在金融業競爭激烈的環境中，擁有專業證照不僅能強化專業能力，更是提升職場競爭力的關鍵。無論是銀行、證券、保險或投資領域，企業在選才時往往優先考慮持有相關證照的求職者。因此，取得金融專業證照不僅能幫助求職者進入理想職位，還能增加升遷機會。以下整理出金融專業人士最常關注的五大證照，協助你打造更具競爭力的職涯發展！ 第一名🟢證券商業務員 📌 適合對象：金融營業員、理財專員、券商人員 📌 優勢與職涯影響：證券商業務員證照是進入證券業的基本門檻，持證者可從事股票買賣、投資顧問等業務，開啟金融市場的職業生涯。 ➡️證照資訊及考古題https://nabi.104.com.tw/ability/10028869 ➡️線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/38eaa182-f05a-4b7b-bdc8-152da438923f 第二名🟢證券商高級業務員 📌 適合對象：金融營業員、理財專員、金融研究員、保險經紀人 📌 優勢與職涯影響：比證券商業務員證照更進階，高級業務員證照可讓持證者擔任更高層級的投資顧問，負責高資產客戶的投資策略與風險管理。 ➡️證照資訊及考古題 https://nabi.104.com.tw/ability/10028870 ➡️線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/26b6cff6-f0cb-45f5-9931-e932cd594f78 第三名🟢金融市場常識與職業道德 進入金融界之最低門檻，也是現行13種金融從業人員資格測驗之應考人新增應加考之共同科目 ➡️證照資訊及考古題 https://nabi.104.com.tw/ability/10028883 ➡️線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/7006d9f4-c61e-4e20-91c0-3a709e21568d 第四名🟢信託業業務人員信託業務專業測驗 📌 適合對象：理財專員、銀行辦事員、金融營業員、融資信用業務 📌 優勢與職涯影響：信託業證照是高資產管理與財富規劃的重要證明，適合有意進入資產信託、理財管理等領域的金融人才。 ➡️證照資訊及考古題 https://nabi.104.com.tw/ability/10028885 ➡️線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/1fe17f72-90db-4216-83b3-99fdb1f83ce1 第五名🟢TOEIC (多益測驗) 📌 適合對象：所有金融從業人員，特別是希望進入外商銀行、國際證券公司 📌 優勢與職涯影響：金融業高度國際化，許多跨國企業或外商銀行對英語能力有一定要求，TOEIC高分成績能幫助求職者在競爭激烈的市場中脫穎而出。 ➡️線上模擬試題https://nabi.104.com.tw/assess/toeic ➡️證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10034532

工作推薦信範例如何寫？求職時，可能會需要別人幫忙寫一封推薦信，通常是邀請主管長官等，尤其是長期跟你共事，了解你做事風格與表現的人。本文將介紹5個推薦信不可不知的要訣，讓你在求職、求學時所列的經歷更有信服力！ ▌先雙手奉上今天的教學口訣： 「選、說、給、告、謝」 選：選對人，找了解你優點的人來寫。 說：說明原因，告訴對方為什麼需要推薦信。 給：提供範本，幫助對方寫出更好的推薦內容。 告：告知時間，提前告訴對方截止日期。 謝：感謝對方，不管結果如何都表達感激。 ▌為什麼會覺得難開口？ 很多人不敢請別人幫忙寫推薦信，因為： - 害怕麻煩別人： 寫信需要花時間和心力，感覺好像在增加別人的工作。 - 不確定怎麼開口： 不知道該怎麼說，才會讓對方願意幫忙又不覺得為難。 - 擔心推薦內容不好： 害怕對方寫的信不夠好，或者不知道要寫什麼內容。 簡單地說，都是怕麻煩別人！不過如果表現不錯，相處也合宜的人，其實不用太擔心，相信主管很願意助你一臂之力的！ ▌如何正確請別人幫忙寫推薦信？ 其實，請別人幫忙寫推薦信不需要太害羞，只要完整說明來意、表達請求： - 選對人選： 選一位了解你的工作能力、品格或學習表現的人來寫推薦信，這樣他們可以寫出有說服力的內容。例如，之前帶過你的老師、主管或同事。 - 清楚說明原因： 你可以簡單地告訴對方，為什麼你需要推薦信。例如，「我想申請新工作，想讓未來主管清楚我在上份工作的表現成果。」 - 提供細節和範本： 你可以告訴對方，你希望推薦信提到哪些方面，比如你的優點、工作成果或學習表現。甚至，你可以自己先準備範本，讓對方參考，這樣對方寫起來會更容易！ - 提前告知時間： 告訴對方什麼時候需要推薦信，並給他們足夠的時間準備。不要等到最後一刻才請別人幫忙，這樣他們才不會感到壓力。 - 感謝對方： 無論對方是否同意幫忙，都要記得禮貌！ ▌推薦信範本 推薦信內容可分成三部分：介紹、貢獻、為何 - 介紹：介紹推薦人的背景，和被推薦人的關係與共事時間 - 貢獻：條列對公司的具體貢獻，也可提到團隊合作、印象深刻的事等等 - 為何：強調這些貢獻與人格特質和欲申請的職位相符 ▌結語 推薦信一直是許多人苦惱的問題，但相信只要用心、尊重對方的時間和意願、範本清楚簡潔，相信大多數人都會樂意幫你！推薦信是展示你的好機會，最重要的是選適合的人、說清楚原因、信的內容強調和職位的關聯，最後，無論錄取與否，都別忘了致上最深的謝意！

最近常有人詢問讀會計未來除了事務所審計、公司會計還有什麼出路？ 我認為財會背景在企業管理領域是非常吃香的一門專業 因為相對其他商管領域，會計所需要的硬實力包括稅法、商會法、會計準則等等，進入門檻相對高一些 所以財會背景的人要跨領域是相對吃香一些的 首先，要先讓會計人打破一個觀念，工作不會只靠一種專業 遇過不少人認為會計就是在公司作帳，所以一直以來的工作內容就僅止於作帳 我想上網搜尋一下有非常多報導指出未來AI會取代的工作有哪些，作帳就是其中一項 我想表達的是若是對於職涯有一定的目標或是希望至少不要輕易被淘汰 那麼不斷學習現有專業以及學習新的領域都是非常重要的事情 會計系畢業不是只有走事務所審計或是公司財會兩條路而已哦！在四大裡面除了審計之外也有其他顧問部門，服務著不同領域 企業併購、舞弊調查、ESG、ERP等等，這些顧問部門也會需要有財會背景的人加入 公司職務的話，除了財會之外，有些大公司會有投資、財務分析、稽核等部門，這些也都是與財會背景有相關的職務 再來券商的承銷輔導人員也是可以選擇的一條路 公務員的話選擇也很多高考、普考、特考、調查局特考財經實務組 泛公營事業：證交所、櫃買中心、航港局、台灣菸酒公司等等 這些機構都會需要有財會背景的人員，而且福利也不錯 可以選擇的方向真的很多，出路是寬還是窄都是看自己的選擇與造化 用這份專業為基礎去其他有些相關的領域，是能夠有一個很大的發展舞台的 重點還是必須不斷的學習，世界變化得很快，科技發展非常快速 就算在公司擔任財會也是要不斷學習，未來才不會被淘汰

16 個面試最常被問到的 Excel 問題和答題攻略 ► 內容綱要 00:00 開場白 00:10 (1) 相對參照/絕對參照 01:30 (2) 移除重複資料 01:44 (3) 資料剖析 02:15 (4) 列印分頁設定 02:51 (5) 凍結窗格 03:06 (6) 篩選與排序 03:46 (7) 條件式格式設定 04:21 (8) COUNTIF/SUMIF 函數 05:41 (9) 樞紐分析表 06:23 (10) 表格轉置 06:46 (11) 建立圖表 07:13 (12) 自動加總 07:36 (13) IF 函數 08:52 (14) VLOOKUP 函數 10:37 (15) 下拉選單 11:10 (16) 保護工作表 影片來源 : PAPAYA 電腦教室

想試試AI生成影片，卻一直沒有訂閱付費方案？最近正好有一個免費體驗的機會。 Google近期開放Gemini Omni限時免費體驗，原本活動預計在8月4日結束，不過Google Gemini官方日前宣布延長活動時間。 最新期限為美國太平洋時間2026年8月11日晚間11點59分，換算台灣時間，就是2026年8月12日下午2點59分。 活動期間內，使用者可以透過Gemini網頁版或App，免費建立最多10支Gemini Omni影片，不需要先訂閱Google AI付費方案。 Google Gemini官方活動公告： https://x.com/GeminiApp/status/2085444245058736363 Gemini官方網站： https://gemini.google.com/ Gemini Omni是什麼？ Gemini Omni是Google在2026年推出的新一代多模態生成模型。 和過去單純「輸入文字→產生影片」的AI影片工具不同，Gemini Omni可以理解文字、圖片、影片等不同類型的素材，再根據使用者的指令產生新的影片。 更值得注意的是，它強調「對話式編輯」。 例如，你可以先要求： 「一名上班族走在下雨的東京街頭，背景有霓虹燈，電影感運鏡。」 影片產生後，再繼續告訴Gemini： 「改成晚上。」 「鏡頭從人物後方拍攝。」 「讓雨水反射霓虹燈。」 「整體改成復古電影風格。」 不需要每修改一個細節，就重新寫一大串Prompt。 Google將Gemini Omni定位成結合Gemini多模態理解與生成影音能力的模型，可以利用文字、圖片與影片作為輸入，並透過自然語言持續修改生成內容。 Google Gemini Omni官方介紹： https://gemini.google/overview/video-generation/ Google Gemini Omni技術介紹： https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni/ 這次免費活動送什麼？ 這次最大的重點，就是原本沒有訂閱Google AI方案的使用者，也可以趁活動期間體驗Gemini Omni。 Google Gemini官方最新公告指出，免費活動已延長至： 美國太平洋時間： 2026年8月11日晚上11點59分 台灣時間： 2026年8月12日下午2點59分 免費額度： 最多10支Gemini Omni影片 使用方式： Gemini App或Gemini網頁版 Google官方表示，使用者可以直接選擇「Create video」來建立、編輯及重新混合影片。 台灣使用者特別要注意，活動不是8月12日晚上才結束，而是下午2點59分截止。 如果之前錯過第一波免費體驗，這次就是最後幾天可以把握。 Gemini Omni怎麼用？ 使用方式不算複雜。 第一步：開啟Gemini 前往： https://gemini.google.com/ 登入自己的Google帳號。 第二步：找到Create video 在Gemini工具選單中找到「Create video／建立影片」。 第三步：輸入Prompt 直接描述你希望AI產生什麼影片。 部分功能也支援加入圖片或影片素材，再請Gemini進行生成或修改。Google官方說明顯示，Gemini Apps可以使用圖片、影片搭配文字指令來建立影片。 Gemini影片生成官方說明： https://support.google.com/gemini/answer/16126339 第四步：繼續修改 第一次產生的不滿意，不一定要整支重做。 可以直接告訴Gemini： 「人物走慢一點。」 「背景換成台北街頭。」 「鏡頭拉近。」 「改成動畫風格。」 這也是Gemini Omni和傳統AI影片生成工具相比，很值得體驗的地方。 只有10支免費額度，Prompt怎麼寫比較不浪費？ 因為免費額度有限，建議不要一開始就輸入： 「幫我做一個科技感影片。」 這類Prompt太模糊，AI可以自由發揮的空間很大。 比較好的方式是把影片描述拆成： 主角＋場景＋動作＋鏡頭＋光線＋風格＋比例 例如： 「一名30歲左右的亞洲上班族坐在現代辦公室使用筆電，下午陽光從窗戶照進來。他先看著螢幕思考，接著露出笑容並開始快速打字。鏡頭從中景緩慢推近，寫實商業廣告風格，16:9。」 這樣Gemini得到的資訊越完整，第一次生成的成果通常也越容易接近需求。 甚至可以先不要急著產生影片，而是先問Gemini： 「請幫我把以下想法改寫成適合AI影片生成的Prompt，補充人物動作、鏡位、場景、光線與視覺風格。」 確認Prompt之後，再按下影片生成。 Gemini Omni適合哪些工作情境？ 如果只有10次免費額度，更推薦拿來測試真正與工作有關的應用。 例如： 行銷與社群 快速製作Reels、Shorts或社群短影音概念，測試不同廣告情境。 簡報與提案 把原本只能用圖片呈現的概念，轉成數秒鐘動態影片。 文章與內容製作 將文章中的抽象概念轉成影音素材，增加內容表現方式。 教育訓練 把流程、觀念或較難理解的知識轉成動畫。 電商與商品行銷 利用商品圖片搭配Prompt，快速嘗試不同使用場景。 企業內部溝通 製作活動宣傳、專案介紹、內部教育或概念示意影片。 Google也已經逐步把Gemini Omni整合到Gemini App、Google Flow及Google Vids等影音創作環境中。 AI影片正在從「生成工具」變成「AI導演」 Gemini Omni真正值得觀察的地方，可能不只是影片畫質。 以前使用AI影片工具的流程比較像： 輸入Prompt →產生影片 →不滿意 →重新寫Prompt →重新產生 現在逐漸變成： 先產生影片 →告訴AI哪裡要改 →改背景 →換鏡位 →調人物動作 →改影片風格 也就是從單純的「AI影片生成器」，慢慢變成一個可以持續溝通的AI影音助手。 未來製作影片，也許真的會越來越像在跟導演或剪輯師對話： 「這個鏡頭再近一點。」 「最後兩秒拉遠。」 「人物走慢一點。」 「背景換成下雨的台北。」 而這次Google開放10支Gemini Omni影片免費額度，正好是一個不用先付費，就能實際測試AI影片是否真的能融入工作流程的機會。 Gemini Omni免費活動資訊 截止時間： 台灣時間2026年8月12日下午2點59分 免費額度： 最多10支影片 Gemini入口： https://gemini.google.com/ Gemini Omni官方介紹： https://gemini.google/overview/video-generation/ Google官方技術介紹： https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni/ Gemini影片生成操作說明： https://support.google.com/gemini/answer/16126339 免費活動官方公告： https://x.com/GeminiApp/status/2085444245058736363 如果之前只是看別人展示AI影片，這次不妨把免費額度拿來測試自己的工作需求。 真正值得問的，可能已經不是「AI能不能做影片」，而是「哪些原本需要花幾個小時製作的內容，現在可以先交給AI完成第一版？」

SUMIF 函數 是 Excel 中非常實用的一個函數，用來根據特定條件對範圍內的數值進行求和。即使不懂 Excel 的人也能輕鬆理解這個函數的使用方法。 ⚡ 語法 SUMIF(範圍, 條件, [求和範圍]) SUMIF(range, criteria, [sum_range]) ⚡參數說明 - 範圍 (range): 要評估的範圍，根據此範圍中的值來確定是否符合條件。 - 條件 (criteria): 條件，可以是數值、表達式、文字或函數，用來定義哪些單元格應該被求和。 - 求和範圍 (sum_range): （可選）實際要求和的範圍。如果省略此參數，則使用 範圍 中的值進行求和。 ⚡範例解析 1. 基本範例 假設有一個範圍 A1:A10，其中包含一些數值，我們希望求和大於 5 的數值。 =SUMIF(A1:A10, ">5") 2. 使用 求和範圍 假設有兩個範圍：A1 (例：水果種類) 包含條件數據，B1 包含實際要求和的數值 (例：銷售7個) 我們希望求和 A1中大於 5 的對應 B1的數值。(例：銷售超過5個蘋果的總數) =SUMIF(A1:A10, ">5", B1:B10) 3. 文字條件 假設有一個範圍 A1 包含產品名稱，我們希望求和所有名稱為 "Apple" 的產品數量。 =SUMIF(A1:A10, "Apple", B1:B10) ⚡ 情境說明 有一個銷售記錄表格 (如下圖) ，記錄了不同產品的銷售情況。我們希望計算出特定產品的銷售總額。使用 SUMIF 函數求和，我們希望計算所有 Apple 產品的銷售總額。 =SUMIF(A2:A7, "Apple", B2:B7) 這個公式的意思是： - A2：範圍，是產品名稱的範圍。 - "Apple"：條件，我們要計算的是產品名稱為 Apple 的數據。 - B2：實際要求和的範圍，是銷售數量的範圍。 ⚡ 計算步驟 在表格中找到所有符合條件的產品名稱（Apple）。 對應的銷售數量分別是：10, 7, 3。 將這些數量相加：10 + 7 + 3 = 20。 所有 Apple 產品的銷售數量總和是 20。 追蹤我們，給你更多Excel 小知識~~

▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解，一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍，以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉ 這篇文章想用比較實際的方式，分享小編自己的備考流程、讀書方法，以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣，先前已經有其他 AI 素養證照基礎，例如 iPAS AI 應用規劃師初級，那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高；真正需要額外補強的，反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異，以及各種情境題到底該選哪一個服務。 什麼是Microsoft AI-900？主要內容考什麼？ Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證，主要測驗內容以人工智慧基本概念為主，不需要程式背景，強調AI的核心應用場景，例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI，同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異，以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。 因此，這張證照適合初學者、商務人員、在學學生，或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說，AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。 Microsoft AI-900認證資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 考試內容： ● 人工智慧工作負載與責任式 AI：理解常見 AI 應用類型，例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI，以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。 ● 機器學習基本原理：認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念，並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。 ● 電腦視覺：影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境，知道對應服務能做什麼。 ● 自然語言處理（NLP）：情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。 ● 生成式 AI：大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI，以及Azure上相關服務的定位。 微軟 AI 認證如何計分？ 微軟認證採用 1000 分制，及格門檻為 700 分。不過，這裡的 700 分並不等於答對 70% ，因為微軟使用的是量尺分數（Scaled Scoring），會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說，最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比，而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。 ● 題數通常約為 40–60 題；以小編這次實際應試為例，共考了 42 題。 ● 題型：多數題目為單選題，作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現，例如一組包含 3 個是非題，或 3 題拖放配對題。 ● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單，證照通常可於 48 小時內下載。 備考 AI-900策略 小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照，所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時，不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理，而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。 因此，AI-900 最需要額外熟悉的地方，就是 Microsoft Foundry（前身為 Azure AI Foundry，是微軟 AI 生態系工具與平台）的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式，而是考你看到一個需求時，能不能快速判斷應該用哪個工具。例如，題目：「如何辨識圖片上的文字」，就要聯想到電腦視覺中的 OCR（光學字元辨識）能力；如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測，就要想到語言服務；如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力，重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。 ◆ 第 1 週：快速建立全貌，先把 AI-900 的五大主題跑過一次。 ◆ 第 2 週：考古題+AI集中刷題，反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。 ◆ 考前最後整理：把容易混淆的工具功能整理成對照表，例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。 獨家準備心法：官方資源＋AI 整理筆記＋大量刷題 小編的準備方式其實不複雜，核心就是三件事：先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。 第一步，我會先上 Microsoft 官方學習平台，把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚，而且用語和考題很接近。 第二步，我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記，尤其是「服務名稱－功能－適用情境」三欄對照，這對應付選擇題很有幫助。 第三步，不斷刷題：利用微軟學習平台上的免費練習評量，進行考古題練習，免費測驗總共50題，每次出題都不同，每個題目都有詳細解析，可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分，正式考試時大多可輕鬆過關。 如果你已經取得其他 AI 素養認證，或本來就具備一些機器學習演算法概念，我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節，而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷，不是深度技術實作，所以越接近情境、越容易得分。 如何報名考證（所有微軟認證都適用） ● 透過Google搜尋或微軟認證官網(https://learn.microsoft.com/zh-tw/ )，可直接進入微軟AI-900認證網站。 ● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址，並填入手機與Email ● 選擇「親自前往考試中心考試」，或「通過OnVUE在線考試」。 ● 若選擇前往考試中心，系統會提醒考試注意事項，以及選擇考試語言，這裡，你可以選擇繁體中文或英語，接著，選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點，目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇 ● 若選擇「通過OnVUE在線考試」，你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE，這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面，一旦發現有違規狀況，例如離開鏡頭或非自然考試行為，監考官有權終止考試 ● 選好考試方式與日期、時間，完成付費，即報名完成。 AI-900 即將退場！AI-900 與 AI-901 的差別 就難度上來說，AI-901難度大於AI-900。 根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊，這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解，以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到，應試者需具備基礎的 Python 語法概念，並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下，AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主，因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善；而AI-901 則更進一步，要求考生不只理解概念，也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。 ● 考試定位：AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識；AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。 ● 內容重心：AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念；AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。 ● 技術期待：AI-900 對非技術背景較友善；AI-901 雖然仍是 Fundamentals，但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。 ● 學習方式：AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過；AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。 考 AI-900 還是直接準備 AI-901？ 根據微軟官方公告，AI-900於2026年6月30日正式退場，並由AI-901取代。 如果你已經在準備 AI-900，而且能在2026年6年30 前完成考試，我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照，已取得的認證仍然有效，不會因為考試退場就失效。 另一方面，如果你現在才剛開始，或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容，那就可以直接把重心放到 AI-901。 從官方訊息來看，AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義：不只是知道 AI 是什麼，而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用，特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。 在送出最後一題，系統會彙整考生標籤過不確定的題目，讓你再確認或修改答案，最終確認送出提交所有答案後，系統立刻給分，最終小編以788分，拿到了微軟AI-900認證，官方也在兩、三個小時內，就透過Email發出電子認證。 整體來說，小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景，但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎，兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向，AI-901 也很值得提早關注，尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題，很可能會成為接下來的核心趨勢。 ▉ 學習資源 Microsoft Learn 官方學習路徑：https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/ 104獨家考證課程：生成式AI｜三證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰｜：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d