104學習

資安證照有哪些？該如何選擇？ 🛡️🤔 10大熱門資安證照排行榜 巨匠電腦輔導考照，打穩扎實資安技能！ 💻🏆 隨著科技發展日新月異，資訊安全開始受到業界重視，也增加不少相關的職缺需求. 擁有資安證照不僅能提供最實質的能力證明，未來求職還能幫助提升個人競爭力. 接下來帶您解析資安界的十大熱門證照，幫助你選定合適的方向努力，距離夢想更接近！ 🚀 資安證照有哪些？該如何選擇？ 在了解該考取哪張資安證照前，首先應該要先釐清，在未來的資安職涯中，自己想專精於哪個層面. 如果是初次入門的資安小白，可以先從紅隊、藍隊兩大方向開始發想延伸. 🎓🔴🔵 在資訊安全的世界中，攻擊方（紅隊）會模擬駭客入侵，而守備方（藍隊）則協助加強系統安全. 對應不同紅隊、藍隊職能，資安證照可粗略分成稽核、管理、技術三類別. 先釐清各隊伍所需具備的能力要求，再鎖定發展方向，才能替未來做好準備！ 🎯🛡️💼 🏆 10大熱門資安證照排行榜 🏆 CISSP - 💼💰 #資安專家 適合對象：經驗豐富的安全管理專家 費用：749 美元 難易度：高 CISA - 📊📈 #系統稽核 適合對象：中階系統稽核人員深造 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中 Security+ - 🌐🔒 #網路技術 適合對象：職涯初期的網路安全技術員 費用：392 美元 難易度：中低 CEH - 🎓👾 #駭客技能 適合對象：資安紅隊的從業者 費用：1,699 美元 難易度：高 CISM - 🕵️‍♂️💼 #管理職 適合對象：欲轉型管理職的技術人員 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中高 GSEC - 📑🌐 #資安專業 適合對象：IT 經理或具備資安背景的管理人員 費用：1,299 美元 難易度：中 SSCP - 👨‍💻🛡️ #安全系統 適合對象：親自使用安全系統的開發者 費用：249 美元 難易度：低 CASP - 🚀🔐 #高階技術 適合對象：高階網路安全技術員 費用：494 美元 難易度：高 GCIH - 🚨🔍 #事件處理 適合對象：想提升事件處理能力的資安管理者 費用：949 美元 難易度：中高 OSCP - 🌐💡 #滲透測試 適合對象：進階安全測試人員 費用：999 美元起 難易度：高 踏入資安領域的第一步就從巨匠電腦開始！資安網管人才培訓班有縝密的課程規劃，並輔導考取入門資安證照（CompTIA Security+），即使是零經驗的資安小白也能輕鬆掌握學習重點！ 🎓💡✨擁有基礎的技術人員也能透過課程精進資安職能，更容易在眾多競爭者中脫穎而出. 藉由證照獲取來增加您的專業可信度，把經歷變成看得見的真・實力. 💼🔒 #資安 #證照 #巨匠電腦 #資訊安全 #技能提升

受訓前早就耳聞這張主導審查員證照並不輕易，尤其是改成線上考試的模式後，整體難度與考驗更是隨之提升。為了能順利通過，我在參訓前便多方參考過往學員的經驗分享，提前掌握準備方向，事後也驗證了這些策略確實非常管用。 想要順利考取證照，關鍵的第一步就是對 ISO 27001:2022 的本文條款與附錄 A 控制措施建立極高的熟悉度。在正式上課前，我特地找了條文與附錄內容進行自主預習，即使一遍看不懂就反覆閱讀兩到三遍。預習的目的並非要立刻死記所有細節，而是要在腦海中建立清晰的章節架構與目錄地圖。當第一天課程快速講解完所有本文與附錄後，這樣的預習基礎讓我能在後續四天的實戰應用與情境演練中，迅速跟上講師的步調並融會貫通。 應考的關鍵除了對條款位置瞭若指掌外，每天課後務必扎實複習講義，並徹底熟練練習網站提供的題庫。線上考試雖然採 Open Book 開放查閱，但唯有清楚知道條文出現在哪個章節，翻閱查找時才能快精準。題庫演練則能幫助習慣敘述方式，因為許多考題問題點、問答方向或選項描述會進行變形，無法靠死記答案應付。此外，每位考生的題組不盡相同，題目會明確規範複選數量，也會出現選項多於題目數量的配對題。 應試時的時間相當充裕，建議保持冷靜，善用刪除法先處理有把握的題目，面對看不懂的題目則多讀幾次並擷取關鍵字，聯想其對應的本文條款或附錄控制措施。這張證照無法靠投機取巧或臨時抱佛腳考取，若評估自己對內容仍不夠熟悉，建議善用一個月內的延遲考試機制，在做好充分準備後再上陣。希望這份從預習到應試的整理，能幫助大家消除考前焦慮，順利拿下證照！ 🔗 參考資源連結：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/8796

大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）： 基本技能（程式語言與資料架構） 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常 【數據／資料工程師】推薦職缺 【數據／資料工程師】職場常見證照整理 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦 文／LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含： SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含： 基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。 SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。 ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型： 鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含： SQL（略） 規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP（略） 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架： Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。 SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。 Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇 此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面： 基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師，如何培養能力？ 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！ 要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼？ 數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！ （原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能） [joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據／資料工程師】職場常見證照整理： 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞ 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦： 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞

最近有幾個朋友問我，NemoClaw 跟 OpenClaw 到底哪裡不一樣，能不能幫他們講清楚。 我發現這個問題確實不好回答，因為兩個東西乍看之下很像——都是 AI 代理平台、都是開源、都讓 AI 幫你做事——但骨子裡的設計邏輯完全不同。 這篇我想認真把兩者比清楚，順便說說我自己的看法。 先從 OpenClaw 講起，因為它先出現，而且它出現的方式非常特別。 OpenClaw 是今年年初由一個叫 Peter Steinberger 的開發者做出來的個人專案，幾乎沒有任何行銷，就靠口耳相傳在技術社群裡爆炸性傳播。三週內的採用速度超越了 Linux 的早期成長，這在開源歷史上幾乎是前所未見的事情。 它的核心概念是：讓 AI 住在你的電腦上，透過你已經在用的通訊軟體（WhatsApp、Telegram、iMessage）下指令，它幫你做電腦上能做的任何事。讀寫檔案、寄信、查行事曆、跑腳本、甚至自己寫程式來擴充自己的能力。 它的記憶是持久的，它記得你，跨對話、跨設備。 然後，今年二月，OpenAI 把它收購了。 這個收購對市場的意義很大。它讓整個企業界意識到，AI 代理這個賽道已經不是實驗性的了，但同時也讓很多本來考慮用 OpenClaw 的企業變得猶豫——OpenAI 接手之後，這個東西還會是開放的嗎？治理方向會變嗎？ 就在這個時間點，NVIDIA 宣布了 NemoClaw。 NemoClaw 的官網是 nemoclaw.bot，它是 NVIDIA 在 GTC 2026 上正式發表的開源 AI 智慧代理平台。 兩者最根本的差異，我認為可以從以下幾個面向來看。 第一個是設計對象不同。OpenClaw 從頭到尾是為個人設計的，它的邏輯是「讓一個人用 AI 把自己變成超人」。NemoClaw 是為組織設計的，它的邏輯是「讓一家公司能夠安全、大規模地部署 AI 代理」。這個差別決定了後面所有設計決定的方向。 第二個是資安的位置不同。OpenClaw 的資安是事後加上去的，或者說，它的設計本來就不是以資安為優先。你把它放在公司電腦上，讓它連接公司的 Gmail、行事曆、檔案系統，IT 部門的反應幾乎一定是「不行」。NemoClaw 是從架構底層就把資安和隱私控制蓋進去的，多層安全防護、數據治理政策、存取控制，這些不是附加功能，是核心設計。 第三個是生態系統整合的深度不同。OpenClaw 靠社群力量建立了超過 50 種整合，擴張速度很快，但是去中心化的、品質不均的。NemoClaw 跟 NVIDIA 自家的 NeMo 框架、Nemotron 模型系列、NIM 推論微服務深度整合，這些是工業等級的 AI 基礎建設，不是個人開發者的 side project。 第四個是合作夥伴的層級不同。OpenClaw 的生態系統是社群成員自發建立的，活力十足但比較散。NemoClaw 的合作夥伴包括 Salesforce、Cisco、Google、Adobe、CrowdStrike，都是各自行業的前三名。這代表 NemoClaw 在企業軟體市場的整合深度，遠超過任何個人開發者能做到的程度。 第五個是硬體的態度不同。OpenClaw 沒有特定的硬體優化，跑在各種環境上效果不一。NemoClaw 有原生 NVIDIA GPU 加速支援，但同時也設計成硬體無關——可以跑在 AMD、Intel 等其他處理器上。 我自己的解讀是：這兩個工具不是競爭關係，它們服務的是不同的用戶群，只是碰巧在同一個時間點出現，都叫「Claw」。 如果你是個人用戶，想讓 AI 幫你管理自己的生活和工作，OpenClaw（現在已被 OpenAI 收購，未來方向還待觀察）或類似的工具是合理的起點。 如果你是企業決策者，正在評估要不要讓 AI 代理進入公司的工作流，NemoClaw 是目前最接近「可以認真考慮放進 production 環境」的選擇。 有一件事我想特別說，很多人在看 NemoClaw vs OpenClaw 的時候，會很自然地用「個人版 vs 企業版」這個框架去想。但我覺得這個框架還不夠精準。更準確的說法是：OpenClaw 代表的是「AI 助理化」，NemoClaw 代表的是「AI 代理基礎建設化」。 前者是工具的升級，後者是基礎設施的重建。 就像當年從 Excel 到 ERP 系統的轉變一樣——Excel 讓個人效率大幅提升，但 ERP 讓整個組織的運作方式改變了。AI 代理現在也在走同樣的路。OpenClaw 是那個讓大家看到可能性的 Excel，NemoClaw 是要把這件事變成組織基礎設施的 ERP。 對台灣的企業來說，我認為現在最重要的不是馬上決定要用哪個，而是先有人認真去理解這兩個東西在做什麼、可以解決什麼問題、跟公司現有的 IT 架構怎麼接。這件事做了，後面的決策才有根基。 這類工具的評估和導入策略，AI.com.tw 有在提供顧問服務，可以去了解看看。 https://AI.com.tw

今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始，資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16，也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據，前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看，多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高，讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多，且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出？這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型，網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度，也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先，一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽，要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣，但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎，建議先閱讀官方提供的教材資源，影片及簡報等 再針對考試範圍，逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧？ 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯，只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂，不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴，可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證，跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題，所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活，想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀，利用官方提供的線上課程取代書籍，將基礎理論學懂 再利用AI刷題，每天堅持練習至少50題 當然，難度要調高一點 每天把50題搞懂，持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說，證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等，也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習，才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證！ Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7

2026-07-17 聯合新聞網綜合報導　由聯合新聞網授權轉載 輝達（Nvidia）執行長黃仁勳曾說過，AI不會取代人力，電工、管線工人將成為高薪職業。一間水電行的小編發文，指出水電工最困難之處不在技術本身，而是「經驗」，每間房的屋況與管線配置不同，如果遇到沒學到的狀況，就必須找出問題並解決，最後也坦言除非對水電非常有熱忱，否則很難繼續做下去。 延伸閱讀：做工不可恥！「水電工」自曝日薪3千：有成就感又輕鬆自在 輝達執行長黃仁勳在今年1月份表示，全球未來數年需要再投資人工智慧（AI）基礎設施數兆美元，AI不只不會取代人力，還會創造就業機會。黃仁勳預期「電工、營建工人和管線工人」等勞工將成為當紅炸子雞，年薪將達到「六位數美元」。 一位水電工程行小編在Threads發文，表示很多人看到黃仁勳的言論後，誤以為水電很好做、只需要看影片、上幾堂課就能學到相關知識了，但其實該行業最大的難點在於「經驗」。 小編說，每一間房子的屋況、管線配置都有所不同，可能一個不起眼的微小細節都會對工程造成影響，而這些細節是課本或影片中沒教過的，工作上不可能完全照著影片中教的步驟做，而是要從不同屋況中找出問題、解決問題。 [joblist_plugin title='更多【水電】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2012002000&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&indcat=1011001000&order=14&asc=0&page=1&mode=s&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0&jobsource=joblist_search&keyword=%E6%B0%B4%E9%9B%BB&page=1&order=15' amount='6'] 小編直言，除非對水電真的很有熱忱、對所有事物都抱有好奇心、並願意花數年累積經驗，否則不可能只看影片就站上工地，亦即沒有累積經驗的人是沒辦法從事水電的。「水電沒有速成班，也沒有捷徑」，他指出真正的技術需要付出汗水與時間，得花非常多時間培養不同屋況的解決方法，而透過經驗獲得專業的老師傅，才是最值錢也最難以被取代的人。 此文一出，獲得許多同行的認可，「同行認同路過，水電永遠學不完」、「認同，我也是從不同的行業轉水電、學了二十年了、還是有很多沒碰過的問題」、「水電做到老學到老，學不完，沒多久又有新的零件商品出來」。 除了經驗的累積外，也有內行網友表示，水電做越久工具會越買越多，例如做水土需要用到水泥攪拌器、抹刀，木工則需要用到釘槍與空壓機，如果想從事這行，要有將購買很多工具的心理準備。 還有一位水電學徒回應，在學習過程中，每個師傅都有自己的理解與處理方法，必須自己統整出什麼案場需要用到什麼裝置、裝置的用途是什麼，答案通常沒有對錯，學徒除了學技術之外，最困難的地方在於「理解不同狀況不同處理方式的判斷依據」。 在 Threads 查看 【做工的人】，遠遠超過你的想像 3種性質工作最不易被AI取代！技職人一身武藝比文憑更吃香 國安危機？瓦斯行月薪5萬沒人做 他曝行業現況：1桶賺不到100元 「做工的人」被當社會底層、遇人才斷層，鋼筋小包抱不平：薪水是上班族2~3倍 社會為我們貼上「藍領」標籤，付出與地位不相稱的族群：做工的人 免大學文憑也應徵！13項職缺不怕被AI取代 發展穩定薪資佳

探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹： 1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。 2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。 3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。 4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。 EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。 要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南： 1. 定義問題與目標 先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。 2. 收集數據 從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。 3. 進行基本數據檢查 - 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。 - 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。 4. 使用圖表進行可視化 利用簡單的圖表來快速了解數據： - 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。 - 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。 - 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。 5. 檢查數據中的模式與趨勢 - 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。 - 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。 6. 處理異常值與缺失值 - 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。 - 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。 7. 根據發現制定行動計劃 根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。 8. 持續監控與迭代 在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。 通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。

認識Linux系統 🖥️ 作為一個免費且開放源代碼的作業系統，Linux一直以其卓越的穩定性、安全性和極大的自由度而備受推崇。現在很多企業也都是以Linux來作為員工的桌面平台，因此工程師學習Linux不論是對精進自己還是找工作都很有幫助。 Linux 的基本架構 🏗️ Linux是指一種作業系統核心，是Unix-like（類似Unix）的作業系統。它的基本架構可以簡單地分為以下幾個部分： 硬體 包括中央處理器（CPU）、記憶體（RAM）、硬碟、輸入/輸出裝置（鍵盤、滑鼠、顯示器等）等。 內核 內核是操作系統的核心，負責管理硬體資源，如處理器、記憶體、輸入/輸出裝置、文件和網路系統等。 殼層 提供用戶與系統互動的介面，用戶可以透過Shell來執行指令和作業系統。 文件系統 Linux使用文件系統來組織和存儲檔案，常見的檔案系統包括Ext4、XFS、Btrfs等。 應用程式 Linux包含許多內建的系統工具和應用程式用來管理和作業系統，例如:文字編輯器（如Vi或Nano）、檔案管理器（如cp、mv、rm等指令）等。 用戶空間和核心空間 Linux作業系統區分為用戶空間和核心空間，用戶空間是用戶執行應用程式的區域，而核心空間是核心運行的區域。 學習Linux的優勢 🚀 1. 企業需求 💼 隨著企業越來越依賴開源技術，Linux 技能的需求也隨之增加。許多企業使用 Linux 作為其伺服器和基礎設施的作業系統。 2. 免費和開源 💰 Linux系統不但免費而且是開源系統，原始程式碼是公開的，提高了系統的透明度，有助於發現和修復潛在的安全漏洞，安全性與穩定性都很高。 3. 安全性高 🔒 Linux 通常被視為相對較安全的作業系統，開源的特性使得系統漏洞能夠更迅速地被發現和修復。 4. 多任務處理 🔄 Linux 能夠有效地處理多任務，這對於伺服器和高效能運算環境非常重要。 5. 跨平台 🌐 Linux 系統可以在各種不同的硬體上運行，從嵌入式設備到伺服器，具有很強的跨平台性。 哪些工作會用到Linux？找什麼工作會需要學Linux 🛠️ 系統管理員（System Administrator） 負責安裝、配置、管理、監控和維護伺服器及網路系統，需要熟悉 Linux 及其他操作系統。 網路工程師（Network Engineer） 負責設計、開發和維護網路基礎設施，Linux 目前在許多企業的網路設備和伺服器上被廣泛使用。 開發人員（Developers） 隨著AI學習時代的興起，開發人員需要學習在 Linux 中進行應用程式的開發和測試。 數據分析師（Data Analyst） 在數據分析和科學領域，Linux 常用於設置伺服器、執行分析工作流程和處理大數據。 資料庫管理員（Database Administrator） 負責管理和維護數據庫系統的專業人員可能需要使用 Linux 來操作和優化資料庫伺服器。 科學家和研究人員 Linux在科學家和研究人員中非常受到歡迎，常被用於執行模擬、分析實驗數據和處理科學計算。 學習Linux系統，不僅可以讓你在職場上更具競爭力，還能夠體驗到開源世界的精彩！ 🌐🚀

每個月，台灣企業正在搶10萬名AI人才 根據104學習最新發布的《2026 AI人才趨勢報告》，今年企業平均每月招募AI相關職缺已達10萬人，近5年AI人才需求成長97.6%，幾乎是整體招募市場同期成長速度的4倍。 這場搶人大戰，缺的不是想學AI的人，缺的是真正具備企業要的能力的人 ❇️【企業到底想要什麼？三項硬技能排名】 報告明確列出2026年AI職缺最常見的技能需求： 1️⃣ 流程自動化（近5年成長233%） 從製造到行政業務，效率提升最直接的技能，不只是工程職需要，製程規劃、生產管理、品保品管都在找 2️⃣ 機器學習演算法（近5年成長64%） 監督式學習的核心，廣泛應用於分類與預測任務，資料分析、產品開發、研究職高度相關 3️⃣ 自然語言處理（近5年成長147%） 文本理解與語義分析，適用於客服、行銷、法務等多個職類，不需要自己建模型，但要懂得如何應用 ❇️【工具會用哪些？企業點名這三個】 技能之外，企業也直接在職缺中點名求職者要會使用的AI工具： • ChatGPT：從辦公自動化到創意協作、文字生成，已成企業首要指定工具 • PyTorch：深度學習模型訓練，AI研發職位的主流框架 • TENSORFLOW：企業 AI 應用首選，支援模型部署與擴展 ▶ ChatGPT、Gemini雙雙入榜，說明LLM的應用已不只是技術人員的工具，而是各職類工作者的日常配備 ❇️當技能相近時，證照是讓履歷被看見的加速器 • iPAS+ AI應用規劃師：經濟部核發的國家級AI應用認證，是企業評估數位轉型人才的判斷標準之一 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=ipas%2BAI ▶️【點我免費做 iPAS+ AI應用規劃師 初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【初級】衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶️【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e • 機器人工程師證照：針對製造業自動化場景，是企業識別硬體整合型AI人才的重要指標 https://nabi.104.com.tw/ability/10049172 ❇️【從哪裡開始？】 中央大學資管系兼任助理教授劉書銘指出，AI變化太快，學習AI不只是學一門課，而是要獲得「理解未來的核心能力」。 三個月學一項技術的節奏已跟不上市場。重要的是找到自己職務最需要的AI技能，精準切入，而不是什麼都學一點。 💡求職者： 想知道你的職務最需要哪項AI技能？104學習AI專區會自動帶入你的當前職務，分析技能缺口、提供測驗與推薦課程 👉 立即進入104學習AI專區 https://nabi.104.com.tw/ai ➡️【免費下載｜2026 AI 人才趨勢報告】適合新鮮人、在職者與想轉職的人 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e6bc6bfe-0bf0-4d19-82ca-a2d1090738db 💡企業主： 想讓員工系統性補上AI能力？104人資市集提供AI企業內訓課程，協助實現員工AI化目標 👉 了解104企業AI內訓方案 https://tw104.pse.is/98mx3p

不得不說，現在要申請一個美國的企業帳戶，竟然比在台灣開公司戶還方便、快速又不麻煩 Relay銀行寄來的這張卡質感超好，整個流程全部線上搞定，不用飛美國跑銀行、不用等臨櫃、不用準備一堆有的沒的文件。 身為企業主真的很感動，時間就是金錢，美國銀行系統這點真的先進很多。 還在用個人帳戶跑生意的朋友，強烈建議你也了解一下開設海外企業帳戶這條路。不只分散兩岸政治風險，開發國際市場也更方便了！ 【資金分散，從開設美國帳戶開始！】 當全球局勢多變，資金安全不容忽視。現在正是開立美國銀行帳戶、建立美國公司，分散風險的好時機！ 為什麼要開立美國銀行帳戶？ 面對戰爭、地緣政治風險、關稅等不確定性，將部分資金合法轉移至美國銀行，可有效分散風險，保障資產安全與流動性。 1. 申請美國公司，布局海外第一步 開設美國公司是開立銀行帳戶、信用卡、PayPal、Stripe等商業服務的關鍵門票！ 立即申請美國公司：ai.com.tw/a/1c 2. 申請美國手機門號，有美國門號，開戶、綁定雙重驗證、申請服務都超方便！ 免費申請方式：ai.com.tw/a/1d 3. 全遠端開立美國 Mercury 商業銀行帳戶（需有美國公司及EIN稅務號） • 無月費、支援多幣別 • 完全線上申請，簡單快速 線上開戶：https://mercury.com/r/nssgroup 附贈虛擬及實體簽帳卡 讓我們協助你成立美國公司及銀行開戶，邁向國際市場！ https://www.nss.com.tw/register-us-company

當今的軟體工程界，JAVA 一直是非常流行的一種程式語言。 根據TIOBE調查，Java在全球已有900萬+的開發者，而將近97%的企業電腦在運行著java，其下載量每年達到了10億。而TIOBE也公布全球程式語言排行榜，前五名依次是 Java、C、Python、C++ 和 C#。由此可見Java程式語言在實際開發中仍是最受歡迎的。 Java 相關技術與開發工具多採開放原始碼方式，java能運用於金融、電信、物流、醫療等大型企業。舉凡社交媒體、Web 和遊戲應用程式及網路與企業應用程式，無所不在。根據104人力銀行調查，JAVA技術在軟體工程師職缺排行中佔據第一名。java人才所需超過３千多人，並且每年以20%左右的速度成長。 然而，隨著 JAVA Spring Framework 的出現，開發人員可以更容易地開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式。 Spring Framework的優勢是 1.能爭取更多維運時效性 2.提升40%穩定性與效能 在 JAVA 開發領域當中， Spring Boot 是 JAVA Spring Framework 的一個重要組件，可以讓開發人員快速、簡單地創建 Spring 應用程式。相較於傳統的 Java 框架，Spring Boot 提供了更高效、更簡潔的方式來構建應用程式。 以下列出了 Spring Boot 與傳統 Java 框架之間的幾個主要差異： 1.簡化的配置：Spring Boot 採用許多預設值來配置應用程式，這些預設值可節省開發人員的時間和精力。傳統的 Java 框架通常需要在配置文件中進行大量的手動配置。 2.簡單的開發：Spring Boot 提供了豐富的快速開發工具，如 Spring Initializr，可以快速構建一個基本的 Spring Boot 應用程式，減少了開發人員的工作量。 3.微服務：Spring Boot 非常適合構建微服務架構。Spring Boot 可以使用 Spring Cloud 框架來實現服務發現、負載均衡和數據處理等功能。 4.開箱即用的功能：Spring Boot 預置了許多常用的功能，如資料庫連接、安全性、日誌紀錄和許多第三方庫的支持等。這些功能使得開發人員可以更快速地構建應用程式，而不必花費太多時間來處理底層細節。 使用 Spring Boot 開發 Web 應用程式還有其他的好處，例如： 1.自動配置：Spring Boot 可以自動配置您的應用程式，包括自動配置數據庫連接、自動配置 Web 應用程式、自動配置安全性等。 2.易於管理：Spring Boot 非常容易管理和維護。您可以使用一些內建的功能來管理應用程式，例如健康檢查、日誌管理、性能監控等。 3.優化的性能：Spring Boot 可以幫助您優化應用程式的性能，包括自動配置快取、使用內存數據庫等。 4.可擴展性強：Spring Boot 非常容易擴展，您可以很容易地添加新的功能和服務，並將它們整合到現有的應用程式中。 因此，學習 Spring Boot 可以幫助開發人員快速開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式，同時提高開發人員的工作效率和生產力。如果您是 JAVA 開發人員，亦或是未來想轉職成為 JAVA 工程師，學會 JAVA Spring Boot 是非常值得的。 想進入 JAVA Spring 和 JAVA Spring Boot 卻不知從何開始 不仿就從「全線上｜JAVA Spring Boot 全端軟體工程師養成班」這門課開始吧！ 從現在開始至4/20前報名 享６折優惠 限額十名 欲報從速！ 課程連結 👉https://reurl.cc/Y8Opan 線上諮詢 👉https://line.me/R/ti/p/%40992fqarq

我常常遇到客戶問我：「我要跑AI，要買哪張GPU？」這個問題看起來簡單，但其實背後有不少需要釐清的事情。我想把我平常跟客戶討論的邏輯整理一下，給正在考慮這件事的人參考。 先從最基本的說起。GPU的記憶體容量是選擇的第一個關卡。你要跑的模型，參數量有多大？大語言模型通常的規則是，7B參數的模型大概需要14GB的記憶體，70B的模型就需要140GB左右。這個估算是最低需求，實際跑起來還要加上推論的緩衝。 RTX 4090有24GB GDDR6X，適合跑中小型的AI模型，或者做AI應用開發和測試。它的性價比很高，3D渲染和AI開發都能用，是最入門的選擇。RTX 5090記憶體升到32GB，用的是GDDR7，速度更快，適合需要稍大記憶體但預算有限的場景。 A100是一個分水嶺。它有80GB的HBM2e，這讓它可以完整跑一個70B的大語言模型，或者做大規模的深度學習訓練。A100還支援NVLink互連，多張卡可以連起來形成一個大的記憶體池，對需要超大模型的場景非常重要。我們的A100方案是最多客戶選的，原因是它在記憶體容量、運算能力和價格之間取得了不錯的平衡。 H100是目前最頂級的選項。3,958 TFLOPS的AI算力，比A100高了好幾倍，而且有Transformer Engine加速，對大語言模型的訓練有特別的優化。如果你要訓練自己的大型語言模型，或者需要大規模的多GPU互連，H100是正確的選擇，但價格也相應的高。 我判斷客戶適合哪個方案，通常問這幾個問題：你的工作負載是訓練還是推論？訓練需要更多算力，推論通常對記憶體頻寬的要求更高。工作是持續的還是間歇的？持續的適合月租，間歇的考慮按小時。你需要多大的模型？這決定了你最少需要多少VRAM。 有一個很多人忽略的點：GPU的算力數字只是一個參考，真實的效能還取決於記憶體頻寬、互連速度、周邊的CPU和系統記憶體配置。我們在搭配主機的時候，A100方案搭配的是256GB系統記憶體和2x 2TB NVMe SSD，H100方案是512GB DDR5，這些配置是根據GPU的特性仔細設計過的。 最後一個建議：不要為了看起來比較厲害而買超過你需要的GPU。H100很強，但如果你只是跑推論服務，A100就夠了，而且便宜很多。把預算放在夠用的GPU加上好的基礎設施，比花很多錢在規格上用不到的部分更聰明。 https://gpu.nss.com.tw/

在我的職涯當中有在五間外商服務過，其他有三間是被膩稱為假外資的僑外資，所謂的僑外資就是經濟部獎勵華僑回台投資所開設的公司，細節請行check相關法規。在我服務的這五間公司當中僅有一間日商，其餘的都是來自北美的企業。 外商的申請方式不外乎兩種，一是透過人力銀行去申請，另一種會在人力銀行刊登廣告，但要求職者與HR連絡，如果是前者，建議善用104所提供的所有欄位，並附上英文CV及全英文的自傳，送出前請務必請專人check文法及拼字，切記不要使用Google翻譯，雖然準確度有提高，但自動翻譯的文法錯誤百出，且翻不出台灣慣用的贅詞。最近在履歷健診時都發現不少Taker是先寫好中文自傳再用Google翻譯產出的，文法事小，很多根本詞不達意，根本展現不出自身的優勢。 英文自傳撰寫請參考我的另一篇文章 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_ee3918bd-982b-4638-8994-c1b18ccad5cd 若是請求職者直接連絡HR或到企業官網投遞時，通常會要求提供CV及Cover Letter，英文CV建議可依要申請的公司去做版面的設計，如果是較活潑的廣告公關公司，不妨用較花俏甚至特別的設計來吸引企業的注意，網路公司會比較再意個人社群上的呈現，也的確有些用人主管是以IG或FB來決定的，可善用Canva提供的工具來創造與眾不同的CV，前幾年流行的Infographic CV 在台灣的求職者中比較少見，但卻是申請新創或FMCG產業時很棒的呈現方式。 Canva 線上創意設計工具 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_2d2f3da9-82ba-4bbf-b25e-c0539f7a3186 Cover Letter 其實就是求職信，要按照英文書信的標準寫法去寫，內容可以參考Job Description (JD) 去寫，但請不要100% clone，還是要搭配您的學經歷及專長去寫，但我建議求職者可以先寫一份通用版，先將學經歷、專長、優勢及個性等先寫出來，再針對每一間企業的JD去客製化，切記不要使用Cover Letter產生器，因為經過實測，所有的內容都會大同小異，根本無法放大個人的亮點。 如果還是沒有頭緒，推荐可以參考這篇文章，是為初學者所設計的https://novoresume.com/career-blog/how-to-write-a-cover-letter-guide 根據我的經驗，大的跨國外商，在流程上比較嚴謹，是真的會向推荐人徵詢您的狀況，所以要慎選真的可以幫助到您的推荐者，另一方面有句話說要留些好映像給別人探聽，就是在這個時候啦!!! 無論外商在台的企業規模，我一定都是穿全套的正式西裝去面試，女生建議穿正式套裝，服裝代表您對這份工作的重視程度，我曾經在某A品牌的櫃台看過HR請求職的女生回去換裝後再來，就算是相對的活潑的行銷部門，在面試的時候也不能隨便。 此外，建議準備3-4份紙本的中英文CV隨身帶上，有的主管會問是否有帶履歷表，您可能會想阿我不都已經申請了嗎!? 你怎麼還要跟我要呢!? 這有幾種狀況 ~ 1. 剛有提到外商 processing time較長，我有個朋友去Google面試，從第一關到第二關的間隔是三個月，這期間變化很多，備上最新的履歷表沒有壞處 2. 很多用人主管是等人已到公司後才抓時間看HR或助理幫忙印出的履歷，甚至有時根本來不及印就匆忙的趕到會議室，這時您若貼心的準備好也很加分喔! 最後，也是最重要的，請務必準備英文自我介紹，這是必考題，下次會針對英文自我介紹及外商面試的常問題跟大家分享!!! FB 粉專 https://www.facebook.com/ieltsaidtw/

每一個經營網路生意的老闆，遲早會在某個深夜被同一件事困住：「為什麼客人按了結帳卻沒付款？」「為什麼這個月的對帳單和銀行入帳對不起來？」「為什麼隔壁同行手續費比我低 0.3%？」這些看似零碎的痛點，全都指向同一個核心問題——你選的網路金流，到底對不對。 當電商、訂閱制 SaaS、線上課程、團購平台百花齊放，網路金流早已不再是「能收錢就好」的後勤角色，而是決定你毛利率、退單率、轉換率，甚至品牌信任感的關鍵基礎建設。台灣市場上從藍新、綠界、紅陽、ECPay 到國際級的 Stripe、PayPal，每一家在費率、結算週期、串接難度、客服支援上都有明顯落差。也因此，「如何選擇網路金流」「網路金流費用怎麼算」「網路金流推薦哪一家最划算」幾乎是每一位老闆與工程師最頭痛的三大難題。本文將從評選邏輯、費用結構、廠商比較三個角度，帶你看懂網路金流的全貌，並介紹業界領導品牌——戰國策集團的網路金流服務，為你打造一站式的線上收款方案。 ──────────────────── 【一、網路金流的本質：它不只是一個收款工具】 許多人把網路金流理解為「線上版的刷卡機」，其實它的角色遠複雜得多。一套完整的網路金流系統，背後同時整合了發卡銀行、收單銀行、聯合信用卡中心、3D 驗證、風控引擎、會計對帳，並對接 ATM 虛擬帳號、超商代碼繳費、Apple Pay、Google Pay、Line Pay、街口、行動支付，甚至跨境信用卡與電子錢包。 當客戶在你的網站按下「結帳」的那一瞬間，金流商在數百毫秒內必須完成發卡端授權、3D 認證、風控判斷、回傳結果與資料庫寫入——任何一個環節卡住，就可能讓辛苦投入的廣告費全數蒸發。對企業而言，網路金流的好壞，直接決定了你的轉換率與營收上限，也決定了你能否從「賣產品」進階到「賣訂閱」「賣分期」「賣海外」這些更具規模的商業模式。也正因如此，網路金流早已不是 IT 部門才需要關心的議題，而是經營者必須親自看懂的策略議題。 ──────────────────── 【二、如何選擇網路金流？六大決策面向】 在實務上，業界判斷一家網路金流是否值得長期合作，通常會從六個面向綜合評估，而非單純比較費率。 第一是支付方式的廣度。現代消費者習慣分散：年輕族群偏好行動支付與 Apple Pay，主婦族群仍習慣超商代碼，B2B 客戶要 ATM 匯款，跨境訂單則需要國際信用卡。能否覆蓋你的目標客群所有付款習慣，是金流商的首要門檻。 第二是手續費與結算週期。手續費高低固然重要，但結算週期更關鍵——有的金流隔日撥款，有的卻要 T+15 甚至 T+30，對現金流吃緊的中小企業而言，遲撥兩週可能就是斷頭與否的差別。 第三是風控與爭議處理機制。Chargeback、盜刷、惡意退款是線上生意躲不掉的陰影。優質金流商會主動提供風控規則、異常行為偵測，甚至協助賣家應對爭議款，避免商家在無聲中被銀行扣回款項。 第四是技術串接的友善度。是否提供 RESTful API、Webhook、官方 SDK、Shopify／WooCommerce／Cyberbiz 等主流開店平台外掛，將直接影響工程導入成本。對沒有專職工程師的中小企業而言，這往往是決勝關鍵。 第五是合規與資安認證。PCI DSS Level 1、ISO 27001、金管會核可名單，是金流商不可妥協的基本盤，攸關客戶刷卡資料是否安全、企業是否會在外洩事件中被連帶求償。 第六則是售後服務與顧問能力。中小企業導入金流時，常需要從稅務、發票、退款、對帳、ERP 串接一路被陪伴。戰國策集團作為網路金流推薦廠商，最大的差異就在於提供「顧問式服務」而非「平台式服務」，這也是業界領導品牌與一般金流轉介商最大的分野。 ──────────────────── 【三、網路金流費用完整解析：你究竟在付什麼錢】 網路金流費用看似複雜，其實只要拆成「開辦費」「手續費」「加值服務費」三層，就會清晰許多。 開辦費包含建置設定、API 串接、商家審核等一次性支出，多數金流商落在 NT$0 至 30,000 之間，國際金流如 Stripe、PayPal 雖無開辦費，但需自備海外公司與銀行帳戶，實際導入成本反而更高。手續費才是長期支出的主力，本土信用卡平均落在 2.0–2.8%、ATM 虛擬帳號 NT$10–15/筆、超商代碼 NT$25–35/筆、行動支付 1.5–2.5%、跨境信用卡則需加收 0.5–1%。費率會依產業類別、月交易量、信用評等浮動，業界領導品牌通常能為長期客戶爭取到優於行情的議價空間。 加值服務費則是常被忽略的一塊：發票整合、分期付款、訂閱扣款、ERP 串接、客製化報表，每一項都可能額外計費 NT$3,000 至 30,000 不等。也因此，光看單一手續費比價並不能反映真實成本，戰國策的網路金流推薦方案以「全包式報價」為原則，將所有可能費用一次說明清楚，避免簽約後才出現意料外的支出。 ──────────────────── 【四、網路金流推薦：戰國策業界領導品牌的差異化價值】 戰國策集團能在網路金流領域被公認為業界領導品牌，靠的不只是時間累積，而是把「網站開發、行銷代操、金流串接、企業服務」整合成完整解決方案的能力。25 年品牌資歷代表的不只是經驗，而是能在客戶遇到問題時，迅速調度設計、技術、行銷、財務四個團隊協同處理。 具體而言，戰國策的差異化體現在四個面向：其一，與台灣主要本土金流商（藍新、綠界、紅陽）皆有合作協議，並能依客戶業態建議最划算的組合；其二，自有工程團隊可協助客戶從 Shopify、WooCommerce、Cyberbiz 到自製網站的串接，省去另外發包成本；其三，提供發票自動化、ERP 同步、訂閱制扣款等加值整合，讓金流不再只是收款，而是企業營運的數據樞紐；其四，以「長期顧問」為服務心態，客戶開通後仍享有持續諮詢與費率審視服務。這也正是業界推薦廠商與一般金流轉介最大的差別。 ──────────────────── 【五、不同業態的網路金流策略建議】 實體零售轉電商的店家，初期建議以「綠界或藍新 + 信用卡 + 超商代碼」起步，先求穩定再求多元；訂閱制 SaaS 與會員制服務則建議導入支援「自動續扣、Token 化付款」的方案，這方面戰國策可協助串接國際 Stripe 或本土訂閱模組。 線上課程平台需要「分期付款 + 發票自動化」，課程客單價較高，分期是轉換率的關鍵推手。B2B 大宗交易則以 ATM 虛擬帳號為主，搭配對帳系統可大幅降低財會人力。跨境電商與品牌出海業者，建議國內金流之外另搭 Stripe 作為國際備援，並透過戰國策推薦廠商方案整合海外公司、銀行、稅務一條龍服務。 ──────────────────── 【六、網路金流導入流程：戰國策的 SOP】 戰國策的服務從免費諮詢開始：顧問會依你的產業別、月交易量、客單價、客群結構，建議最合適的金流組合。確認方案後便進入文件審核階段，本土金流約 5–10 個工作日，國際金流則依國家審核速度而定。 接著由戰國策的技術團隊協助 API 串接、後台設定、Webhook 測試、發票整合、ERP 同步，並在正式上線前完成全流程模擬交易。上線後仍持續提供月對帳檢查、費率優化、爭議款協助等長期服務，這也是業界推薦廠商與一般轉介商最大的分野。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：網路金流費用大約多少？ A：開辦費 NT$0–30,000，本土信用卡手續費約 2.0–2.8%、ATM 約 NT$10–15/筆、超商代碼約 NT$25–35/筆，戰國策推薦廠商方案採全包式透明報價。 Q2：手續費可以議價嗎？ A：可以。月交易量達一定門檻或長期合約，多數金流商願意調整，戰國策業界領導品牌可協助議價。 Q3：結算多久撥款？ A：依金流商與付款方式不同，常見 T+1 至 T+15，可依現金流需求選擇方案。 Q4：要不要同時用多家金流？ A：建議主備搭配，例如本土金流負責主流量、Stripe 處理跨境，降低單一供應商風險。 Q5：跨境收款怎麼選？ A：建議搭配 Stripe 或 PayPal，戰國策可協助規劃海外公司與銀行帳戶。 Q6：刷卡被盜刷誰負責？ A：依爭議款流程處理，部分責任由發卡銀行承擔，戰國策推薦廠商提供完整爭議協助。 Q7：可以開立發票嗎？ A：可以。多數金流可串接電子發票系統，戰國策提供自動化整合方案。 Q8：訂閱制扣款可以做嗎？ A：可以。Stripe Billing 或本土訂閱模組皆可，戰國策業界領導品牌提供顧問建議。 Q9：金流商會看財報嗎？ A：會。部分金流商會依年營收、信用紀錄審核，戰國策可協助申請與資料準備。 Q10：戰國策網路金流推薦的最大優勢是什麼？ A：25 年企業服務資歷、業界領導品牌、本土與跨境金流整合、自有技術團隊、長期顧問支援。 ──────────────────── 【戰國策網路金流服務｜業界領導品牌．25 年企業服務資歷】 戰國策集團網路金流推薦廠商，提供從金流商比較、串接導入、發票整合、訂閱扣款到爭議款處理一站式服務，協助電商、SaaS、線上課程、跨境品牌全面提升收款效率與轉換率。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官網了解更多：https://www.nss.com.tw/cashflow2

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']

#資訊安全 資安入門指南：想成為資安工程師不可不知的事 立刻免費報名👉https://www.surveycake.com/s/9pDvO 邀請到台灣知名資訊安全專家 #方丈，分享資訊安全工程師不可不知的3大重點， 第一點10大安全性漏洞與防駭方法；第二點如何持續增進自己攻防能力的方法；第三點是國際認證的考照秘笈。 ℹ活動詳情資訊 # 時間：8/16(二) 20:00 -21:00 # 主講者：黃建笙(方丈老師) # 直播主題：資安入門指南：想成為資安工程師不可不知的事 # 於TibaMe粉絲團首播，先追蹤避免錯過喔 ℹ參加這場直播你可以學到... # 資安國際認證的基礎框架 # 成為資安人必須具備的能力及準備 # 不知攻，焉知防-弱點產出的原因、進攻性的安全性、攻擊的秘密 # OWASP Top10之外的弱點清單與防駭方法 # 不必花大錢就能考資安證照的小秘密 ℹ關於方丈老師 #台灣知名資訊安全專家，現任登豐數位科技擔任技術總監 #台灣唯一 自2010年連續當選Microsoft MVPs(企業安全領域) #台灣第五位 取得ISC2 CISSP-ISSMP(Information System Security Management Professional)認證 #台灣2018年第一位 取得EC-Council LPT Master滲透測試認證的專家，擁有CEH、ECSA、CHFI、ISO/IEC 27001 & BS-10012 Lead Auditor等資訊安全相關認證 #微軟認證講師，具有多項MCSE、MCITP等IT認證 立刻免費報名👉https://www.surveycake.com/s/9pDvO 參加直播還有機會獲得 # 方丈老師白帽駭客認證課程超過千元折價券

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']

我擔任的工作是資訊人員，負責公司資安架構的維護與管理，以及Helpdesk。 這陣子撥出時間投入資安管理與 ISO 27001 的學習，起初只是想建立更完整的資訊安全防護思維，但在真正系統化研讀並進行實務驗證後，才發現這不僅僅是一套規範，更是企業運作中極為關鍵的風險控管核心。 過去在面對資安政策或防護措施時，往往容易流於片段式的執行，或是停留在表面的規範配合。這次透過全盤梳理 ISO 27001 的條文精神與核心控管項目，我終於將原本零散的防護觀念串接起來，真正理解背後的風險評估邏輯，明白各項資安政策該如何落實到日常作業中。 在學習的過程中，最具價值的莫過於實務情境演練。透過模擬真實演練與風險判讀，我漸漸學會從整體架構的角度去評估潛在漏洞，並針對不同情境找出合規且有效的改善方案。這種將抽象規範轉化為實際解決方案的思考訓練，大大補足了我過往在實務操作上的盲點。 這次的學習不僅讓我順利釐清了許多過去模糊的資安概念，也為未來的職場應用打下了扎實的基礎。資安管理是一項持續優化的長跑，接下來我也會將這些經驗落實到實際工作中，持續推動更完善的防護機制。 🔗 詳全文：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12822

美德向邦-居家服務業現況與未來發展與日照中心的機會與挑戰-教材-詹翔霖副教授居安照護 「沒有人是孤獨的活著，更沒有人應該孤單照顧，只有生命可以扶持生命。」 長照 2.0 給付新制成為點燃服務量能成長的柴火，其中，居家服務單位的成長幾乎毫無停滯，創業夢催生許多「照老闆」與勞動合作社，急速成長的背後卻是波濤洶湧，高薪挖角、帶案投靠、削價競爭等現象，在競爭激烈的亂流之下，居家服務單位如何穩住腳步，甚至將危機蛻變為重生的轉機？ 1.人力資源管理和引進科技運用兩大管理經營策略 在善用人力資源方面，可透過合作社模式再配合延長工時來增加總服務產值。 建立單位專業授權制度，並由專業人員訓練、監督與領導照顧服務員執行簡易技術性服務，不但可以提升服務員的專業產值，也可擴大專業服務的提供，提升整體照護成效。 2.發展服務核心競爭力 留意市場強大對手，拉大競爭門檻，如美德向邦的多元化戰略與垂直整合策略，都會帶來產業的變革和產生大藍海的市場，現有個別社區型日照或小規模居家服務單位都亦如早期的雜貨店，將被有系統、有體制、有資源的超商便利店所替代: 現有照護須先將服務整合且有服務體驗出顧客價值，再打造跨專業合作提供個別化、整合性的照護服務，經濟規模夠大才撐得住。 學習個案:美德向邦股份有限公司 經營理念 ■ 願景 : 守護天下人的安全與健康。 ■ 使命 : 提供安全有效的商品暨有速度有溫度的服務。 ■ 我們的核心價值觀 : 客戶第一，員工優先，永續為本。 居家服務業務（萬華、中山(北市)、汐止、桃園區、中壢區、台南市、高雄市） 預估初期市場需求: 1間居家300個案/30間 工作內容 一、綜理居家服務各項業務，定期檢討及改善。 二、擬定及執行年度工作計畫、規劃安排各項教育訓練計畫。 三、機構評鑑準備及定期報表統計分析工作。 四、訂定居家服務標準作業流程、工作手冊及相關管理制度。 五、危機預防和風險管理，緊急情況處理和通報。 六、服務對象或家屬建議、申訴案件處理。 七、展開對外聯繫會議與參與會議。 八、服務滿意度調查及統計分析。 九、行政事務及文書處理。 十、其他上級主管交辦事宜。 資本額--8億 經濟部商業司查詢 員工人數--5600人 地址-台北市信義區松高路9號11樓 公司網址-http://www.medtecs.com 計畫內容： (一)當地資源概況： (二)需求評估： (三)設立類別： (四)機構業務： (五)服務區域： (六)服務項目： (七)服務品質管理： (八)經費需求： (九)經費來源與使用計畫(含預算書)： (十)收費基準： (十一)預定營運日期及營運後三年內機構業務預估： 組織及人員管理： (一)組織架構： (二)主管與工作人員人數： (三)工作項目與行政管理：

▉ 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

在數位化辦公環境中，Google 文件因其便捷性和協作功能而備受青睞。然而，許多使用者經常遇到Google 文件格式跑掉的問題，這可能影響文件的專業性與可讀性。無論是在貼上內容時格式失真，還是在不同設備上查看時出現排版問題，這些狀況都會影響工作效率。本文將深入分析導致 Google 文件格式跑掉的原因，並提供多種實用解決方案，幫助你在工作中保持文件格式的一致性。 口訣：「清格式、調樣式，文件整齊不煩惱！」 ✅為什麼格式會跑掉？ 當你從其他來源（如 Word 文檔或網頁）複製內容並貼上到 Google 文件時，原始格式可能會干擾 Google 文件的排版。這包括字體、段落間距和圖片位置等，導致文件看起來雜亂無章。此外，當你將文件發佈為網頁時，也可能會出現格式不一致的情況。 ✅解決方案 1. 使用純文字貼上 在貼上內容時，使用「Ctrl + Shift + V」(Windows)或「Command + Shift + V」(Mac)將內容作為純文字貼上。這樣可以避免帶入不必要的格式。 2. 清除格式 貼上內容後，選擇文本並使用「格式」>「清除格式」選項，將所有不必要的格式移除，恢復為預設樣式。 3. 使用 Google Doc Publisher 這是一個專門的工具，可以幫助你將 Google 文件發佈為不跑版的網頁。只需將文件網址貼入該工具，即可生成一個正確顯示的網址。 4. 調整段落和字體樣式 檢查段落間距和字體樣式是否一致，手動調整以保持整體外觀協調。 5. 測試不同瀏覽器 有時候，不同瀏覽器可能會影響 Google 文件的顯示效果。嘗試在不同瀏覽器中打開文件，以確保最佳顯示。 面對Google 文件格式跑掉的挑戰，其實只要掌握合適的技巧，便能輕鬆解決這些問題。透過使用純文字貼上、清除格式等方法，你可以確保文件排版的整齊與專業性。隨著這些技巧的運用，無論是個人還是團隊協作，Google 文件都能成為你高效工作的得力助手。

我其實已經考過 EX200 的證照，但當時是透過網路自學完成的，原本我對 CLI 文字介面相當畏懼，但在自學考取 RHCSA 證照後，順利獲得了現職駐點工程師的面試機會，讓我深刻體會到這張證照對敲開職涯大門的實質幫助。 為了補強過去自學不足的實務能力，我選擇找機構進修RHCSA。課堂中獲益最多的是講師對「標準表示式（Regular Expression）」的解析，這對撰寫 Shell Script 與處理大量部署極有幫助，是提升工作效率的關鍵。此外，講師也會適時提示考試重點，並分享善用 --help 與 Tab 鍵補全等實用的備考技巧。 這門課程成功幫我打穩了 Linux 的基本功，也激發了我對系統自動化的興趣。雖然 RHCSA 是基礎門檻，但它給了我極大的信心。現在純系統人才依然非常有市場需求，接下來我也會繼續努力學習後續課程，充滿自信地朝 RHCE 證照目標邁進！

上週跟一位剛接班的二代老闆吃飯，他講了一句讓我印象很深的話：「我爸用 Excel 撐了 20 年，現在我接手才發現，每個月光是對帳就要花掉我兩個禮拜。我必須上 ERP，但我不知道該選哪一套。」這句話幾乎是每一個剛接觸 ERP 的決策者的心聲——市面上 ERP 系統推薦的文章一堆，但真正能講出「我該選哪一套」的卻很少。 戰國策集團累積 26+ 年的企業服務經驗，我們協助多家企業導入 ERP 與工作流程自動化整合。今天就用一份「2026 年 ERP 推薦評比 Top 10」，把市場主流系統、選型邏輯與隱藏成本一次講清楚。 ──────────────────── 【一、為什麼 2026 年該重新審視 ERP 選型？】 ERP 不是新東西，但 2026 年的 ERP 市場有三個關鍵轉變，會直接影響你的選型決策。 第一個轉變是「雲端化全面取代地端」。三年前我還常勸客戶不要急著上雲，因為地端的客製化彈性比較高。但 2026 年的雲端 ERP 已經把 API、模組化、權限細控做得非常完整，再加上 RPA 與 AI 整合的能力，雲端 ERP 的總體擁有成本已經低於地端。除非你有特殊資安需求，否則優先考慮雲端。 第二個轉變是「ERP 必須能跟 RPA、AI 串接」。傳統 ERP 是「資料倉庫」，但 2026 年的 ERP 必須是「自動化引擎」。如果一套 ERP 沒辦法跟 RPA 工具（UiPath、Power Automate、n8n）整合，未來三年你會陷入「ERP 上線但流程還在人工跑」的窘境。 第三個轉變是「按模組訂閱取代買斷」。以前 ERP 動輒 500 萬、1000 萬買斷，現在主流是「按用戶數、按模組」訂閱，月費從幾千元起跳。這對中小企業特別友善，但相對的，廠商會綁你更久——簽合約前一定要看清楚。 ──────────────────── 【二、ERP 推薦 Top 10：主流系統評比】 我把市場上常被詢問的 ERP 整理成 10 套，用「適合規模、強項、弱項、價格區間」四個維度說明。 第一套，管理王 ERP（app.ai.com.tw）。戰國策集團自主研發的企業一站式 AI 管理平台，整合 ERP、CRM、HR、財務與業務全流程，內建 AI 助理與 RPA 自動化串接，適合 10 到 300 人的中小企業。採月訂閱制，5,000 元起。 第二套，鼎新 Workflow ERP。台灣本土最大廠牌，適合 100 人以上的傳統製造業，強項是流程客製化與在地服務，弱項是 UI 較傳統、雲端化進度較慢。年費約 30 萬到 200 萬。 第三套，正航 ERP。中型企業最常用的本土 ERP，財務、進銷存模組成熟，弱項是 API 串接彈性較低。年費約 15 萬到 80 萬。 第四套，SAP Business One。國際大廠的中小企業版，適合 50 到 500 人公司，強項是國際業務、多幣別、多語系，弱項是價格高、導入週期長。導入費用約 200 萬到 600 萬。 第五套，Oracle NetSuite。雲端 ERP 的代表，適合跨國經營或快速擴張的公司，強項是模組完整、生態系強，弱項是中文支援與在地化稍弱。年費約 60 萬到 300 萬。 第六套，Microsoft Dynamics 365。如果你已經是 Office 365 重度用戶，Dynamics 365 的整合性無敵，強項是與 Power Platform、Power Automate 完美結合。年費約 40 萬到 250 萬。 第七套，Odoo。開源 ERP，適合預算有限但要求高彈性的中小企業，強項是模組豐富、可自行擴充，弱項是需要技術團隊或專業導入夥伴。年費約 5 萬到 50 萬。 第八套，紅麗智慧雲 ERP。本土雲端 ERP，價格親民，適合 30 到 100 人公司。年費約 6 萬到 30 萬。 第九套，Workday。HR 與財務整合型雲端 ERP，適合 500 人以上的服務業，強項是人資管理深度。年費約 100 萬以上。 第十套，Acumatica。雲端 ERP 中的黑馬，特色是「按使用量計費」而非按用戶計費，對成長型公司友善。年費約 40 萬到 200 萬。 ──────────────────── 【三、ERP 選型五步驟：避免買錯花大錢】 我看過太多公司花了 300 萬上 ERP，最後員工還是用 Excel——原因都不是 ERP 不好，而是選錯了。給你五個選型步驟： 第一步是「盤點現有流程」。把財務、進銷存、生產、人資、客戶管理的流程畫出來，標註瓶頸與痛點。沒有這份地圖，你跟廠商談需求只會被牽著走。 第二步是「決定上雲還是地端」。如果你有 IT 部門、有客製化需求、產業有特殊資安規範，地端可能還是必要；其他情況，雲端就是首選。 第三步是「鎖定產業屬性」。製造業、零售業、服務業、貿易業，每一種產業有對應的「最佳 ERP」。不要看到大廠就買，要看廠商在「你的產業」有多少案例。 第四步是「比較三家、實機試用」。一定要拿到至少三家報價，並且要求廠商提供「沙盒環境」實際操作。光看簡報跟看廣告片一樣，無法判斷好壞。 第五步是「確認導入夥伴的能力」。ERP 70% 的成敗在導入顧問，不在系統本身。請廠商提供顧問履歷、過往案例、客戶聯絡方式，能親自打電話問前客戶最好。 ──────────────────── 【四、ERP 與 RPA 的整合：2026 年的決勝點】 我必須強調一個重點：單純導入 ERP 已經不夠，2026 年必須是「ERP + RPA」雙軌並行。 ERP 解決「資料儲存與計算」，RPA 解決「流程動作」。比如業務開單，ERP 負責記錄訂單資料，RPA 負責把訂單自動同步到 ERP、寄出確認信、推給生產排程、通知財務開立發票。沒有 RPA，ERP 就是一個更貴的 Excel。 戰國策的客戶中，有一家貿易商把 ERP 與 RPA 整合後，訂單從進來到出貨的時間從原本 3 天縮短到 4 小時，業務同仁從整天輸入單據變成專心開發新客戶。這就是 ERP + RPA 的威力。 如果你正在選 ERP，請務必把「能不能跟 RPA 串接」列為必考項目。問廠商：「你們有 REST API 嗎？支不支援 Webhook？有沒有 n8n / Power Automate 的官方 connector？」這些問題能瞬間篩掉一半不適合的廠商。 ──────────────────── 【五、ERP 導入的隱藏成本：合約沒寫的那些】 預算 100 萬導入 ERP，最後花到 200 萬——這種事我看過太多次。隱藏成本通常來自五個地方： 客製化費用。標準版功能不夠用，客製一個模組 5 到 30 萬，疊起來就是百萬等級。 資料遷移費用。把舊系統的資料搬到新 ERP，看似簡單但需要清洗、對應、驗證，外包通常 10 到 80 萬。 教育訓練費用。新系統要教所有員工怎麼用，廠商給的訓練通常只夠基本操作，深度訓練要另外算錢。 維護費用。上線後每年要付 ERP 原廠的 15% 到 25% 維護費，這筆錢要納入長期預算。 擴充費用。導入後 12 個月內，幾乎一定會發現「還需要某某功能」，這時候廠商的擴充報價往往比導入時高。 避坑方法是：簽約前要求廠商把「導入後 24 個月可能發生的所有費用」列清楚，並且把客製化、訓練、維護、擴充的單價寫進合約。 ──────────────────── 【六、給不同規模公司的 ERP 推薦】 最後給三個常見情境的建議。 30 人以下的新創或服務業：管理王 ERP、Odoo 或紅麗智慧雲 ERP。預算友善、上線快、彈性高。 50 到 200 人的傳統製造或貿易業：正航 ERP 或 SAP Business One。本土深度跟國際擴張，看你的成長軸線。 200 人以上、有多角化經營：Microsoft Dynamics 365 或 Oracle NetSuite。整合性與擴充性都是頂規。 但這只是「起手式」。真正的答案，要看你的流程診斷與整合需求。戰國策提供 ERP 評估與工作流程自動化整合服務，從選型、導入到 RPA 串接全程陪你規劃。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：中小企業真的需要上 ERP 嗎？用 Excel 不行嗎？ 30 人以下、流程單純的公司，Excel 還夠用。但只要員工超過 30 人、業務超過兩條線、或開始有跨部門協作需求，Excel 就會成為瓶頸——資料不一致、版本混亂、查詢困難。這時候上 ERP 不是奢侈，是必要。 Q2：ERP 導入大約要多久時間？ 標準導入：雲端 ERP 約 2 到 4 個月，地端 ERP 約 6 到 12 個月。如果是大規模製造業或跨國公司，可能要 12 到 24 個月。實際時程取決於模組數量、客製化深度、資料遷移複雜度。 Q3：ERP 導入失敗率高嗎？怎麼降低風險？ 業界統計 ERP 導入失敗率約 30% 到 50%，原因多半是「需求沒講清楚、員工抗拒、廠商能力不足」。降低風險的方法：先做流程診斷、選對廠商、分階段上線、預留充足訓練時間、有專案 PM 全程主導。 Q4：ERP 跟 CRM、HRM 有什麼差異？ ERP 是企業資源規劃，涵蓋財務、進銷存、生產、採購。CRM 專門管客戶關係與銷售流程。HRM 專門管人資。三者可以獨立，也可以整合。多數中型公司會先上 ERP，再依需求擴充 CRM 與 HRM。 Q5：雲端 ERP 安全嗎？資料會不會外洩？ 主流雲端 ERP 廠商（SAP、Oracle、Microsoft、NetSuite）都通過 ISO 27001、SOC 2 等資安認證，安全性通常高於企業自建機房。重點是看合約：資料主權歸誰、外洩如何賠償、退出時資料如何取回。 Q6：戰國策有提供 ERP 代理或選型顧問嗎？ 我們有自主研發的管理王 ERP（app.ai.com.tw），也提供 ERP 選型評估與工作流程自動化整合服務。如果管理王不符合你的規模或產業，我們會依需求推薦其他合適的 ERP，並負責後續 RPA 整合。 Q7：ERP 上線後員工不會用怎麼辦？ 這是最常見的問題。解法有三：第一，導入時就讓核心員工參與，避免「老闆決定、員工抗拒」；第二，分階段上線，讓員工慢慢適應；第三，建立內部超級用戶（Power User），讓他們成為公司內部的諮詢窗口。 Q8：ERP 跟 RPA 應該先導入哪一個？ 建議先 ERP 再 RPA。因為 RPA 要自動化的「流程」，必須先有 ERP 作為資料底層。但實務上，如果你的流程已經有底（即使是用舊 ERP），可以同步規劃 RPA，讓新 ERP 上線時就直接整合。 Q9：開源 ERP（如 Odoo）真的免費嗎？ 社群版確實免費下載，但需要技術團隊自行部署與維護。企業版要付費，而且就算用社群版，導入顧問費、客製化費、伺服器費都要算進去。實際 TCO 通常不會比商業版便宜多少。 Q10：怎麼開始 ERP 評估？ 最簡單的方式是預約一次 ERP 選型診斷。戰國策的顧問會用大約 60 到 90 分鐘了解你的業務規模、流程痛點、預算範圍，當場給出 2 到 3 套適合的方案建議。沒有壓力，純粹幫你建立選型基準。 ──────────────────── 【戰國策企業一站式管理系統｜業界領導品牌．26+年企業服務資歷】 協助多家企業整合 ERP、CRM、HR、財務、業務全流程 從 ERP 選型、導入、客製化到 RPA 自動化整合一次到位 提供工作流程自動化導入、企業一站式管理系統整合 官方網站：app.ai.com.tw 服務專線：0800-003-191 LINE ID：@119m （戰國策提供 ERP 選型顧問、工作流程自動化導入與企業一站式管理系統建置服務，不提供 SBIR 代辦與陪跑 SOP 服務。）

如果你是直接要找軟體代購商，歡迎與我們聯絡 【戰國策軟體代購服務｜業界領導品牌．2026 AI軟體代購推薦首選】 不再煩惱海外 AI 工具的訂閱、付款、發票與報帳問題。讓戰國策集團為您的企業打造一站式 AI軟體代購 解決方案。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官網了解更多：https://www.nss.com.tw/ai-purchase 「公司要導入 AI 工具了，但 ChatGPT、Claude、Cursor 的訂閱該怎麼處理？哪家 AI軟體代購 推薦廠商最值得信賴？」——這是 2026 年台灣中小企業老闆與 IT 主管最頻繁諮詢的問題之一。 隨著 AI 工具的爆炸性成長，台灣市場湧現了大量「AI軟體代購」服務商，但品質、合規性、價格透明度差異極大。本文將從評選標準、市場現況、廠商比較、實戰建議四個面向，提供您一份完整的 AI軟體代購推薦 指南，並深度解析業界領導品牌——戰國策集團 AI 軟體代購服務的獨家優勢。 ──────────────────────── 【一、為什麼 AI軟體代購推薦 越來越受企業關注？】 過去三年，台灣企業對 AI 工具的需求從「實驗性嘗試」進入「全公司部署」階段。當訂閱規模從 1-2 個帳號擴展到 30-100 個帳號時，企業才驚覺自行採購的行政成本根本無法承擔。 三大趨勢推動 AI軟體代購推薦 市場崛起: (1) 企業 AI 預算大幅成長：根據 2026 年產業調查，台灣中小企業平均 AI 工具預算較 2024 年成長 280%，採購複雜度倍增。 (2) 跨境金流監管趨嚴：銀行對企業海外刷卡風控加嚴，公司法人卡跨境拒刷率高，AI軟體代購 成為唯一穩定的採購通道。 (3) 稅務合規要求提高：國稅局加強 SaaS 訂閱費用的稽核力度，企業必須取得合格台灣統一發票才能安心入帳。 ──────────────────────── 【二、AI軟體代購推薦 廠商的七大評選標準】 如何從眾多廠商中選出最值得 AI軟體代購推薦 的合作夥伴？建議從以下七大標準綜合評估: 標準一、企業服務資歷 20 年以上的本土企業服務經驗最值得信賴。戰國策集團自 2000 年起服務超過 3 萬家台灣中小企業，是業界資歷最深的領導品牌。 標準二、合格發票開立能力 合格三聯式統一發票是必要條件。若廠商僅能提供收據或代轉海外 invoice，立即排除。 標準三、定價透明度 優質 AI軟體代購推薦 廠商會公開定價公式。戰國策公開「原廠價 × 1.8」公式，無任何隱藏費用。 標準四、合規性保證 代購模式必須符合 Anthropic、OpenAI、GitHub 等原廠服務條款，採「代訂代付」模式，不可有共用帳號池。 標準五、開通速度 24 小時內完成帳號開通是業界基本標準。 標準六、售後支援 包含續訂提醒、價格異動通知、技術支援、帳號管理表單等完整服務。 標準七、生態系延伸能力 能同時提供採購、培訓、顧問、技術導入的「一站式」廠商，是企業 AI 落地的最佳推薦夥伴。 ──────────────────────── 【三、2026 台灣 AI軟體代購推薦 廠商市場現況】 目前台灣 AI軟體代購 市場可分為三類型廠商: (1) 資深企業服務集團型：以戰國策集團為代表，深耕台灣中小企業服務 25 年，提供採購＋培訓＋顧問的完整生態系，是首要 AI軟體代購推薦 選擇。 (2) 新興代購工作室型：成立時間短、規模小、價格相對便宜，但缺乏稅務合規文件、客服支援不穩定、有倒閉斷線風險。 (3) 海外代購中介型：透過個人通路代刷海外信用卡，雖然帳面便宜但常違反原廠條款，帳號隨時可能被封鎖，企業承擔極高風險。 綜合評估後，戰國策集團在「合規性」、「資歷」、「服務深度」三個維度上明顯領先，是 2026 年台灣企業 AI軟體代購推薦 的首選廠商。 ──────────────────────── 【四、為什麼戰國策是業界領導品牌？四大推薦理由】 理由一、25 年企業服務底氣 戰國策集團自 2000 年起服務超過 3 萬家台灣中小企業，熟悉本地公司的會計、採購、稅務細節。「我們知道你的會計部會怎麼問，也知道老闆會擔心什麼。」這份在地深耕的底氣，是新興代購業者難以複製的核心競爭力。 理由二、完整 AI 落地生態系 戰國策旗下擁有「戰勝學院」，提供 AI 應用實戰培訓。買訂閱可以，但真正讓員工會用、敢用、用得好，需要的是方法論。這是 AI軟體代購推薦 市場上少數能同時提供「採購＋培訓＋顧問」三軌服務的領導品牌。 理由三、稅務與合規的最高標準 合格統一發票、清楚的合約條款、可追溯的金流記錄。所有交易經得起會計師、外部稽核、國稅局的隨機檢視，讓財務長安心、老闆放心。 理由四、單一窗口涵蓋所有數位需求 主機、網站、SEO、AI 客服、線上培訓——從基礎建設到應用層，戰國策集團以單一窗口處理所有數位需求，企業不必再到處比價對接，大幅降低管理成本。 ──────────────────────── 【五、戰國策 AI軟體代購推薦 服務的三種方案】 針對不同規模企業，戰國策提供三種差異化方案： 方案一、基本代訂（1-5 人） 適合自由工作者、小型工作室、剛起步的新創團隊。原廠價 × 1.8，三聯式發票、年繳、24 小時內帳號到位、續訂自動提醒。 方案二、企業協作（5-30 人） 適合有正式採購流程、需要報帳憑證、員工數成長中的公司行號。三聯式發票進項稅可扣抵、專人窗口協助、帳號統一管理表單、批量採購可協商折扣。 方案三、客製規劃（30+ 人） 適合上市公司、政府機關、學校單位。倍率可低於 1.8、支援 SLA 合約規格、政府採購流程、導入培訓與顧問服務。 ──────────────────────── 【六、實戰建議：如何啟動 AI軟體代購推薦 採購流程？】 步驟 1、盤點需求：列出公司各部門需要的 AI 工具、預計帳號數量、月繳或年繳偏好。 步驟 2、聯繫廠商：透過 LINE（@119m）、電話（0800-003-191）或官網表單聯繫戰國策。 步驟 3、收取報價：戰國策 24 小時內寄出正式報價單，明確標示新台幣金額、稅金、付款方式。 步驟 4、確認下單：以銀行匯款、ATM 轉帳、企業信用卡完成付款。 步驟 5、帳號開通：收到款項當日內完成所有帳號開通與授權設定。 步驟 6、發票寄達：當月開立合格台灣電子發票，自動寄送或手動下載皆可。 整個流程從詢價到開通，3 個工作天內完成，徹底解決企業導入 AI 的行政瓶頸。 ──────────────────────── 【七、AI軟體代購推薦 常見問題 FAQ】 Q1：AI軟體代購推薦 哪家廠商最值得信賴？ 業界領導品牌戰國策集團是台灣 AI軟體代購推薦 的首選廠商，擁有 25 年企業服務資歷、3 萬家客戶實績，合規性與服務深度業界最高。 Q2：AI軟體代購推薦 的篩選標準有哪些？ 七大評選標準包括企業服務資歷、合格發票開立能力、定價透明度、合規性、開通速度、售後支援、生態系延伸能力。 Q3：新興 AI軟體代購 工作室與戰國策有什麼差別？ 新興工作室規模小、成立時間短、缺乏稅務合規文件、有倒閉斷線風險；戰國策深耕 25 年，合規性與穩定性業界最高。 Q4：AI軟體代購推薦 需要花多少時間完成採購？ 透過戰國策 AI軟體代購，從詢價到帳號開通完整 3 個工作天內完成。 Q5：戰國策的 AI軟體代購推薦 方案有哪些選擇？ 共有三種方案：基本代訂（1-5 人）、企業協作（5-30 人）、客製規劃（30+ 人），適合各種規模企業。 Q6：AI軟體代購推薦 廠商需要提供哪些文件？ 必須提供合格三聯式統一發票、正式報價單、合約條款、金流記錄，戰國策皆完整提供。 ──────────────────────── 【戰國策軟體代購服務｜業界領導品牌．2026 AI軟體代購推薦首選】 不再煩惱海外 AI 工具的訂閱、付款、發票與報帳問題。讓戰國策集團為您的企業打造一站式 AI軟體代購 解決方案。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官網了解更多：https://www.nss.com.tw/ai-purchase

Vibe coding（氛圍編程）是一種新興的 AI 輔助程式設計方式，由 OpenAI 聯合創辦人暨前特斯拉 AI 領導者 Andrej Karpathy 於 2025 年 2 月提出。程式設計師不再逐行撰寫程式碼，而是透過自然語言或對話形式，向大型語言模型（LLM）描述需求，由 AI 負責產生程式碼，程式設計師則引導、測試、優化和調整：如他所言：「完全順應感覺（vibes）、忘記程式碼的存在」。 這種方法讓使用者不需專精程式語法，只需以生活語言表達想法，AI 自動生成原始碼，開發者將更多精力集中在創意與需求上。 然而，Vibe coding的優點與缺點是什麼？程式設計師會被取代嗎？還是能變成一種新的混合模式加速開發？ 來看看以下這篇文章吧！👇 https://www.xschoolkh.com/post/what-is-vibe-coding