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CCNA認證（Cisco Certified Network Associate）是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證。無論是想進一步了解網路基礎概念，還是尋求提升職場競爭力，CCNA都是不可錯過的重要憑證。本文將帶大家認識CCNA認證內容、報考條件、考試準備資源，讓你輕鬆踏上網路專業之路。 CCNA認證是什麼？ CCNA是Cisco Certified Network Associate的縮寫，是Cisco提供的基础網路認證。它重點在基本網路構造、LAN和WAN原理、IP通信和網路安全等基础能力。通過CCNA，您可以認識網路基本運作原理，並增加解決網路問題的能力。 CCNA認證好考嗎？ 雖然CCNA認證在難度上屬於網路專業認證的入門款，但還是需要一定的準備和學習。CCNA考試包括理論和實作兩部分，考生需要熟悉IP網路概念、LAN和WAN構造、VLAN和網路處理功能。對於新手而言，有網路基礎知識背景將會將考試過程簡單化。 CCNA認證好用嗎？ 根據104學習精靈的資料，有近30%的網管工程師職缺要求求職者須具備CCNA認證資格，但除了這張證照之外，工程師的實務操作能力，以及程式語言、資料庫系統架構、框架工具使用技能...等專業技術也至為重要，甚至有的企業會要求專案型的工程師達到CCNP（CCNA再高一級的認證）以上等級，因此，證照技能兩不誤，才能凸顯能力價值。 工程師必備技能課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&jobcat=2007000000 報考CCNA認證需要具備什麼條件？ 報考CCNA認證沒有限制，任何對網路技術有興趣的人都可以參加。不過，具備以下基礎知識會有助於增加過關機率： ● 基本電腦操作知識：熟悉電腦硬體和軟體的基本操作。 ● 網路基礎概念：如IP地址分配、子網路劃分、路由和交換等。 ● IT基礎英語能力：CCNA考試的內容多為英文，理解基本的技術英語是必需的。 如何報考CCNA認證？ 報考CCNA的步驟如下： 1. 註冊Cisco帳號：前往Cisco官方網站（Cisco官方網站）註冊個人帳號。 2. 選擇考試科目：目前CCNA的主要考試代碼為200-301，請確認最新的考試資訊。 3. 選擇考試中心或線上考試：登錄Pearson VUE考試平台，選擇您方便的考試中心或選擇線上遠端監考模式。 4. 支付考試費用：CCNA考試的費用約為300美元，依所在地區可能有所變動，支付後即可完成報名。 5. 準備考試：利用Cisco學習網頁、教材或其他學習資源進行充分準備。 6. 參加考試：在預約的時間和地點參加考試，也可申請遠距考試。 CCNA的考試範圍內容為何？ CCNA考試範圍涵蓋多個網路基礎領域，主要包括以下內容： ● 網路基礎：了解網路運作的基本概念，如OSI模型、IP尋址、子網劃分等。 ● 交換與路由技術：包括VLAN配置、路由協議（如OSPF、EIGRP）及靜態路由的設置。 ● 無線網路基礎：涵蓋無線網路配置與故障排除的基本知識。 ● 網路安全：基礎防火牆配置、訪問控制列表（ACL）的使用及網路威脅防護。 ● 自動化與可程式化網路：基礎網路自動化工具（如Python）和SDN（軟體定義網路）概念。 ● 這些內容結合了理論與實務，旨在提升考生對實際網路操作與問題解決的能力。 因此，CCNA認證是通往網路管理專業的入門證照之一，搭配多樣性的工具技能專才，幫助你在職涯發展上更順利。 CCNA 可以做什麼工作？(104人力銀行統計企業職務要求排行榜) Top1: 網路管理工程師 Top2: 系統工程師 Top3: 資訊設備管制人員 Top4: 網路安全分析師 Top5: MIS / 網管主管 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 相關免費課程影片： https://nabi.104.com.tw/nabisearch/film?keyword=CCNA 需要CCNA的職缺需求： https://bit.ly/3TXgEl4

學生時期，上課難免放空無腦，但在職場上可得用腦來掌握公司裡的一切，讓加入職場之初的你，快速融入並成為主管信任的夥伴! 1. SIA 3步驟 制度流程再複雜也不怕 加入一家公司，你會接觸到各種「制度流程」，當你看到一大堆文件、系統平台、 操作手冊、SOP等，可能會像《紅樓夢》裡的劉姥姥進大觀園「眼花撩亂、目不暇給」，雖然新人訓時有人教過你，但真正用到時，難免會一頭霧水，不知從何開始，總習慣轉頭就問身旁同事？別急，先冷靜一下，建議採用Search查詢、Integrate整合、Ask詢問3步驟，先上公司內網蒐集(Search)相關文件，自行閱讀整合資訊(Integrate)，還是不了解再詢問(Ask)同事，但問的時候可以說你初步了解哪些資訊，相信被你問的同事會很樂意說明 ! 2. GTP 3件事 掌握績效標準試用期Pass 在加入公司前面談，你可能會清楚工作內容，ex.招募專員「幫公司找人才」、行銷專員「辦理產品行銷活動」; 但加入公司後，通常有3個月試用期，主管並非根據「工作內容」而是「績效標準」來觀察你是否適合， ex. 招募專員「3個月內找到30個業務員」、行銷專員「辦行銷活動的滿意度要達到4.5分以上，並在活動結束兩週內完成分析報告」。所以，當接受主管任務時，要問清楚3件事「目標Goal、完成時限Timing、優先順序Priority」才能掌握好「績效標準」，對齊主管的期望，讓你成功通過試用期 ! 3. BTH 3特點 把主管偏好妥妥拿捏住 職場中，你會經常和主管、同事、客戶互動，其中對你職涯有影響關鍵的是「主管」，了解主管的背景、特質、溝通習慣，就有機會與他建立良好的工作關係 背景(Background)：知道主管的背景，像是學校或興趣愛好，可以幫助你更快與他建立連結。 特質(Trait)：有些主管謹慎小心，有些急躁易怒，了解其特質，能幫助你調整與其對應方式、姿態。 溝通習慣(Habit)：有些主管喜歡面對面交流，有些偏好用郵件或LINE訊息; 還有，他期待回饋工作的頻率，是事情有進展再報告，或定期溝通，了解他們的溝通偏好習慣，能提高溝通效率! 想要速速退去「職場菜菜子」標籤，熟悉制度流程、清楚績效標準是基本，想要變成「職場高手」，那要與主管建立良好關係，進而成為他信任的部屬，定能讓你職場生活、工作更順利，甚至還能獲得更多指導和成長的機會 !

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

用AI做YouTube影片的創作者或上班族要注意了！ YouTube於2026年5月27日透過官方部落格宣布兩大更新： 1.改動AI標籤位置 2.導入「AI內容自動偵測機制」 即使創作者沒有主動標示，只要系統判定影片含有「具高度擬真的 AI 使用」，平台就會自動套上AI標籤，且大幅提升標籤的能見度。 這項調整不只衝擊內容創作者，連用AI生成廣告素材的行銷人、品牌端，都會受到影響。 📌 這篇文章幫你一次搞懂： - AI標籤位置怎麼變？為什麼觀眾「一眼就看到」？ - 哪兩種情境，標籤是永久的、創作者無法移除？ - 被自動貼標會不會影響推薦量與營利資格？ - 創作者、行銷、一般民眾該怎麼因應？ 完整解析請見文章 👉https://nabi.104.com.tw/104article/232891

Google 推出了八堂免費的 AI 課程，涵蓋從生成式 AI 基本概念到大語言模型及其應用，助你全面掌握最新技術，解決學習 AI 的困惑與難題。只要完成這堂課，你就可以獲得完課徽章，向大家展示你擁有的新技能。 1. 生成式 AI 基本介紹： 這堂課程主要介紹生成式 AI 的基本概念和應用，如自動文本生成、圖像生成和音頻生成等技術。課程提供了生成式 AI 的基礎知識，並展示了實際應用案例，幫助初學者全面理解生成式 AI 的潛力和用途。 ▍適合人群： ● 對 AI 和機器學習感興趣的初學者 ● 希望了解生成式 AI 應用的非技術背景人士 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 2. 大語言模型介紹 這堂課程深入講解大語言模型的工作原理、訓練方法和應用場景，如 GPT-3 等。課程涵蓋了大語言模型的架構和實際應用，並提供了實驗和實踐機會，讓學習者了解這些模型如何處理和生成自然語言文本。 ▍適合人群： ● 有一定編程基礎的學習者 ● 對自然語言處理（NLP）和大語言模型有興趣的人 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048800 3. 負責任的 AI 介紹 這堂課程聚焦於 AI 開發和應用中的倫理問題，包括公平性、透明性和可解釋性等。課程強調 AI 的責任和道德考量，提供實例和指導原則，幫助學習者理解如何在 AI 開發中考慮道德問題。 ▍適合人群： ● AI 研究人員和開發者 ● 希望了解 AI 道德和社會影響的專業人士 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048801 4. 影像生成介紹 這堂課程講解影像生成技術，包括生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等。課程結合實際案例和技術細節，讓學習者深入了解影像生成的基本原理和應用。 ▍適合人群： ● 對計算機視覺和影像處理有興趣的學習者 ● 希望應用生成技術於實際項目的人 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048807 5. 編碼器-解碼器架構 這堂課程介紹編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構在機器翻譯和文本生成中的應用。課程深入解析編碼器-解碼器模型的結構和工作原理，並提供實驗指導，讓學習者掌握該架構在不同 AI 任務中的應用。 ▍適合人群： ● 有一定機器學習基礎的學習者 ● 對 NLP 和序列到序列模型有興趣的人 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543 6. 注意力機制 這堂課程講解注意力機制的概念和應用，包括自注意力和多頭注意力等技術。課程詳盡解釋注意力機制的數學原理和實際應用，並展示其在各種 AI 任務中的作用，幫助學習者深入了解注意力機制如何提升模型性能。 ▍適合人群： ● 有機器學習和深度學習基礎的學習者 ● 對理解複雜技術有興趣的人 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537 7. 變換器模型和 BERT 模型 這堂課程介紹變換器（Transformer）模型及其衍生模型 BERT，在自然語言處理中的應用。課程深入講解變換器模型的架構和 BERT 的訓練方法，並提供實際案例分析，讓學習者全面掌握這些模型的應用技巧。 ▍適合人群： ● 對變換器技術和 NLP 領域有深入了解需求的學習者 ● 從事 NLP 研究或開發的人士 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538 8. 建立圖像標題模型 這堂課程講解如何構建能夠為圖像生成標題的模型，結合 CNN 和 RNN 技術。課程涵蓋圖像處理和自然語言生成的交叉領域，提供從數據準備到模型訓練的全流程指南，讓學習者全面了解圖像標題生成的技術。 ▍適合人群： ● 對圖像處理和文本生成有興趣的學習者 ● 希望實現圖像標題生成應用的人士 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542 這 8 堂 Google 免費 AI 課程為學習者提供了豐富的學習資源，無論是初學者還是有一定基礎的專業人士，都能找到適合自己的內容。通過這些課程，你將能夠更好地理解和應用 AI 技術，提升自身的技術水平，應對未來的挑戰。立即加入學習行列，掌握最新的 AI 知識，開啟你的智能時代！ ✅ 你的AI知識有幾分? 來挑戰看看👉https://nabi.104.com.tw/assess/5f56741a-2b6a-4201-b504-fafd6a56b11f

因為技術的突破，AI蓬勃發展 公司商業組織在未來要導入AI工具在企業中使用將會面臨一些挑戰 台灣以中小企業為主，大部分公司很難投入太多的資源去訓練自己的AI模型 這時候使用雲端平台的AI工具可能就會是企業的解決方案 剛好遇到了AWS AI 人才就緒計畫 https://pages.awscloud.com/tw-aws-generative-ai-learning-program.html 參加了AWS AI 認證加速營 先看了「生成式 AI 商業應用技能 」 (Generative AI - Business Skill) 證書的相關課程 課後有個小測驗會取得證書，這個算是熱身，不算是太厲害的證照 而課程比起許多國際考試，AWS很友善的以繁體中文錄製 所以對於英文不是太好的考生來說是一項利多 因為我並非相關技術背景，所以選擇商業應用的課程內容 而商業應用的課程內容很大一部份就對應了AIF-C01的考試內容 另外認證加速營也提供了一個Notion筆記可以閱讀 https://fantastic-pipe-fa8.notion.site/11bb781c6a06800bb4eced5aa2838610?v=36c9e1661fe04cf1baeaa659c4623d90 雖然都是英文的內容，但透過翻譯還是可以閱讀使用的 另外還有非官方的Amazon AWS Certified AI Practitioner - AIF-C01免費考試真題：https://www.pdfexamdumps.com/AIF-C01-practice-test.html# 官方的模擬考試有英文也有簡體中文版：Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)：https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/19794/exam-prep-official-practice-question-set-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01-simplified-chinese 以上這些資源都能有效幫助準備AIF-C01的考試 如果英文不是頂呱呱的考生，我推薦報名簡體中文版考試 (目前還沒有繁體中文版) 考試時左上角有個English按鈕可以同時看英文原版的題目內容，就不需要擔心翻譯太爛的問題 以上備考的方式題目真的不夠多，所以我最主要備考刷題的方式是運用ChatGPT 「要進行考取AIF-C01證照的準備，給我十道模擬試題及答案，並逐題詢問我回答後告知是否正確」 考試結束後會有一些簡單的小調查，成績不同於許多國際考試能夠馬上知道成績 而是會另外以Email方式通知，官方告知約4個工作天 但我早上考試，當天晚上就收到Email通知了 接著可以進到官方的Dashboard登入後就能查詢成績單 100-1000分的分數量表，700分以上時為通過 這個考試不算太難，在2025/2/15前考取還會多一個Early Adopter的認證標章 https://aws.amazon.com/tw/blogs/training-and-certification/become-an-ai-ml-early-adopter-with-aws-certification/ 這個標章有什麼用呢，可能單純是爽度問題而已 不過因為參加認證加速營，所以考試半價外，還可以獲得AWS大禮包也就是相關的周邊紀念品 這項考試題目蠻應用面的，能夠檢驗考生是否具備AI的基礎知識 另外對於AWS AI的相關產品是否理解，雖然不是所有企業都會使用AWS的產品 但是瞭解這些產品能夠知道技術面能夠做到什麼程度，未來導入AI應用時對於解決方案也能有足夠的能力辨識

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

在軟體工程領域，擁有專業證照能提升技術實力與職場競爭力。與其他職務相比，軟體工程師對AI相關證照的關注度更高，顯示人工智慧技術在業界的重要性。無論是開發、網路安全、專案管理，各種證照都有助於職業發展。以下是軟體工程類人員最常瀏覽的八大證照，幫助求職者選擇適合的認證。 第一名🟢人工智慧：機器學習 Python 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 ✍️Python程式設計測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/90b01176-e755-467c-aed7-a14a56c8a5db 這項證照專為希望掌握人工智慧與機器學習技術的工程師設計，涵蓋Python程式設計、資料分析、模型訓練等關鍵技術。擁有此證照可幫助求職者進入AI領域。 第二名🟢TOEIC (多益測驗) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/791f4d25-0e7f-41b7-b6fc-453d0fb44696 作為全球廣泛認可的英語能力測試，TOEIC證照在科技產業中極具價值。許多跨國科技公司要求工程師具備良好的英文溝通能力，以便參與國際專案、閱讀技術文件，甚至與國外客戶或團隊合作。 第三名🟢CCNA 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/f3b08867-0882-42c6-bd7a-41eac5959990 CCNA證照是思科（Cisco）提供的網路技術認證，涵蓋網路基礎、路由與交換、網路安全等內容。對於希望進入網路工程領域的軟體工程師來說，這是一項極具價值的證照，可幫助建立穩固的網路技術基礎。 第四名🟢 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7e37d905-b2f6-4de9-a3d8-99ad1f30fafe AI-900是微軟提供的人工智慧基礎認證，適合初學者與有志於AI應用開發的工程師。內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理（NLP）等概念，適合作為進階AI技術的起點。 第五名🟢 Google Analytics (分析) 個人認證資格 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/141cc2fe-394a-4820-8aed-4e8af84d0c3a Google Analytics證照是數據分析與網路行銷領域的重要資格，對於開發數據驅動應用程式的工程師來說至關重要。透過此認證，工程師能夠學習如何有效解讀網站數據優化產品。 第六名🟢ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 ▶️學習課程: https://nabi.104.com.tw/course/acad/b7cfaa80-1ba7-4088-8182-10356906f1ce ISO 27001證照主要關注資訊安全管理，適合希望在企業內部負責資安政策與風險管理的工程師。此證照能夠幫助企業確保資訊系統的安全性，特別適用於從事資安、雲端服務與企業IT管理的專業人士。 第七名🟢SCJP (現為OCPJP) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028055 SCJP（現為OCPJP）是Oracle提供的Java專業認證，專為有一定Java開發經驗的工程師設計，適合希望提升程式設計能力並在Java開發領域深入發展的專業人士。 第八名🟢國際專案管理師 PMP 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/5670bd2b-59f0-4c55-bbfd-f5f7ab785713 PMP（Project Management Professional）是全球最具公信力的專案管理認證，此證照涵蓋專案規劃、風險管理、資源分配等重要技能，能夠提升技術主管與專案負責人的職場競爭力。

為加速人工智慧技術創新應用，數位發展部數位產業署宣佈將推出「AI算力平台」，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源，協助業者加速模型訓練、推論驗證與應用落地，期望讓創新想法更快化為市場競爭力，更蓬勃的推動AI產業的生態發展，這項免費服務自即日起開放申請至115年10月30日止！ 文／《104職場力》 數位發展部數位產業署發布新聞稿說明：為加速人工智慧（AI）技術創新應用，推出AI算力平台，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源，協助業者加速模型訓練、推論驗證與應用落地，讓創新想法更快化為市場競爭力，以推動AI產業生態系發展。 115年度算力服務即日起開放申請至10月30日止，並將於6月辦理說明會與案例分享，歡迎企業踴躍參加。 延伸閱讀：AI力即國家競爭力！政院推「AI人才方舟計畫、指引3.0」，雙軌並進翻新產業生態 數產署指出，115年度申請使用算力平台為線上申請，不僅費用全免，且採隨到隨收、批次審查機制，報名時間不中斷，有利業者依自身研發時程隨時提出申請；今年度通過核定者，將獲得3個月算力使用期限，並可視需求多次申請使用，較去年度相比有更充裕的開發時間；新增Gemma 4及Magistral等多種最新模型，並在訓練模型時可選用No-code環境，不用寫程式碼，即可使用平台預設之大語言模型並上傳數據資料進行訓練。 【AI算力申請資訊】 📌 申請時間：自即日起至 115年 10 月 30 日23時59分截止。 📌 申請方式：採隨到隨收方式，僅接受線上申請，須使用「工商憑證」進行驗證與送件。 📌 申請對象：國內依法登記成立之獨資、合夥、有限合夥事業或公司，申請企業之行業分類（依財政部稅籍登記資料公示查詢之營業項目為準）須屬J582（軟體出版業）、J62（電腦程式設計、諮詢及相關服務業）、J63（資訊服務業）或K6699（第三方支付服務業）之國內依法登記成立之獨資、合夥、有限合夥事業或公司。 📌 申請網址：https://aipower.dginfra.gov.tw 📌 說明會資訊 報名連結：https://s.moda.gov.tw/bujzTYppp73g 線上說明會：115年6月18日上午10時至11時、6月22日下午3時至4時 實體說明會：115年6月25日上午10時至12時，地點：張榮發國際會議中心（臺北市中正區中山南路11號） 📌 申請須知：https://moda.gov.tw/ADI/news/bulletin-board/19822 📌 算力申請諮詢專線：（02）2898-7447 分機 86539、86542 數產署另規劃辦理技術說明會、不定期技術教育訓練支援入選業者，並可優先銜接「加強投資AI新創實施方案」之募資輔導、諮詢評估及募資媒合等服務，支持具有 AI 發展潛力的業者成為臺灣 AI 產業即戰力。 為協助業者充分掌握申請機制與平台操作方式，6月將辦理3場說明會，均有申請流程教學及平台操作示範，其中6月25日實體場次另邀過去成功入選業者及專家委員以「產品化」為核心視角進行深度分享。 數產署說明過去已推動「數位產業跨域軟體基盤暨數位服務躍升計畫」提供算力支援，截至114年底，已提供186家AI新創團隊及資服業者使用算力平台，開發至少266個AI模型或創新應用服務；期望今年度透過政策持續提供AI算力，協助台灣企業掌握AI發展機遇，加速AI技術應用，為台灣數位經濟注入新動能。 [course_plugin api_type='course_id' title='生成式AI｜三證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰' id='ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d'] [course_plugin api_type='course_id' title='商業應用技能 1-1 生成式 AI 如何顛覆您的工作模式' id='553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15']

2026年的台灣製造業，正處於數位轉型的最關鍵時刻。半導體、電子、機械、汽車組件等產業面臨全球供應鏈重組、勞動力短缺、永續要求與AI技術爆發的挑戰。MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統）已不再是可選工具，而是企業提升產能、降低成本、實現智慧工廠的必備基礎。 MES能即時串聯ERP與現場設備，達成生產追蹤、品質控管、設備管理、物料流動與數據分析等功能，幫助工廠從「經驗管理」轉向「數據驅動」。本文根據台灣市場實際導入案例、廠商在地支援能力、技術成熟度（AIoT、數位孿生、雲端部署）、產業適配性與客戶口碑，整理出台灣七大MES系統廠商推薦排名，供製造業主與數位轉型團隊參考。 選型重點提醒：大型企業偏好全球標準與ERP無縫整合；中小企業重視在地快速支援、彈性客製與CP值；高科技業則看重設備聯網（OT/IT整合）與預測維護能力。 一、MES 是什麼？ MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統），是介於 ERP 與現場設備（機台、人員、製程）之間的關鍵系統，負責把「計畫中的生產指令」真正落實到工廠現場，並即時回收生產過程中的所有數據，讓管理者看得見、管得動、追得到。 如果你曾經遇過「ERP 看起來一切正常，但現場卻天天救火」，那 MES 幾乎就是為了解決這個問題而存在。 在眾多實際輔導製造業數位轉型的經驗中，MES 的價值從來不只是「系統導入」，而是讓工廠從憑經驗管理，轉為憑數據決策。MES 在現場主要扮演以下幾個關鍵角色： 第一：生產即時監控 MES 會直接串接產線、機台、工站，讓你即時看到每張工單目前做到哪一道製程、良率多少、是否延誤。這件事在沒有 MES 的工廠，往往只能靠人工回報或下班後整理報表，等你看到數據時，問題早就發生完了。 第二：製程與品質控管 MES 不只記錄「有沒有做完」，而是完整留下「怎麼做的」。包含參數設定、作業人員、機台狀態、檢驗結果，全部自動留痕。當客戶追溯不良品、內部要做品質分析時，不再是翻紙本、問老員工，而是系統一查就有。 第三：工單與人機料管理。 MES 能清楚掌握「誰、在什麼時間、用哪台機器、做哪一張工單、用了哪些原料」。這對於多品項、少量多樣的工廠尤其重要，因為錯料、插單、急單，往往就是混亂的開始。 第四：數據即時回饋給管理層。 MES 不是只給現場用，而是把即時生產數據往上回饋，讓主管在辦公室就能看到真實產線狀況，而不是只看到美化後的月報。 簡單說，MES 就像工廠的「即時神經系統」，少了它，ERP 再強，現場依然是黑盒子。 二、如何挑選最適合的MES數位轉型夥伴？ 1. 評估自身痛點：是生產透明度不足？品質追溯困難？還是設備稼動率低？ 2. 考量整合性：是否需與現有ERP、PLM或IoT平台串接？ 3. 重視在地服務：台灣廠商通常在客製化速度與售後反應上更有優勢。 4. 未來性：優先選擇支援AI、邊緣運算、雲端混合部署與數位孿生的方案。 建議步驟：先定義需求 → 邀請2-3家進行現場訪談與Demo → 選定1-2家做POC → 簽約導入並分階段上線。 三、台灣七大MES系統廠商推薦排名 1. 鼎華智能：離散製造龍頭，亞太經驗最豐富 鼎華智能源自台灣鼎新電腦，深耕製造業40餘年，在離散型製造（如電子、機械、汽車組件、PCB、半導體後段）市占領先。鼎華智能專注MES與APS解決方案，累積超過2000家離散企業與200多家半導體客戶，涵蓋台灣、中國與東南亞。 核心優勢：AI融合生產排程、IoT數據中台、數位孿生應用；與ERP高度整合；在地服務網絡完整。適合追求全場景數位轉型的中大型製造業，尤其半導體與精密機械領域。2026年其「雅典娜」工業互聯網平台在AI Agent與預測維護上表現突出。 2. SAP：全球企業標準，ERP整合無敵 SAP ME/MII 是許多台灣上市櫃企業與跨國集團的選擇，尤其已導入SAP ERP的組織。適合大型電子、半導體與高科技製造業。 核心優勢：與S/4HANA無縫整合、即時數據分析強大、全球最佳實務模板豐富；支援複雜供應鏈與多廠區管理。缺點是導入成本與週期較高，適合有堅強IT團隊的大型企業。2026年其雲端與AI強化功能持續領先。 3. 西門子（Siemens Opcenter）：自動化與數位孿生專家 西門子憑藉強大的工業自動化背景，在台灣高科技與精密製造市場表現優異。Opcenter MES適合需要深度設備整合與模擬優化的企業。 核心優勢：數位孿生技術成熟、可與Siemens PLC/自動化設備完美結合；邊緣運算與高頻數據處理能力強；適合半導體、面板、汽車等追求零缺陷與預測性維護的產業。2026年在工業4.0生態系中仍具領先地位。 4. 羅克韋爾自動化（Rockwell Automation）：離散製造與效能優化強項 Rockwell在台灣市場成長快速，尤其半導體供應鏈、製藥與傳統產業轉型案。FactoryTalk MES適合注重OEE（整體設備效能）與能源管理的企業。 核心優勢：PLC與MES整合度高、AI節能應用實績亮眼（如鋼鐵、水泥等產業大幅降低用電）；在地團隊支援積極。2026年受惠製造業回流與節能趨勢，台灣業績表現突出。 5 . 台塑網科技：台塑集團實戰智慧，穩定可靠 台塑網是台塑企業的數位轉型核心單位，MES系統來自集團內部大量實戰經驗，特別適合塑膠、化工、機械加工等流程與離散混合產業。 核心優勢：系統穩定性高、成本相對親民；擅長少量多樣生產、排程優化與品質追溯；結合集團大數據分析能力。適合追求務實轉型、已有台塑供應鏈關係的台灣製造業。 6. Honeywell：流程產業與生命科學MES專家，Forge平台AIoT領先 Honeywell在台灣以漢威聯合股份有限公司為在地據點，全球Process Solutions事業部提供專業智能生產管理執行系統（MES），廣泛應用於石化、煉油、製藥、生命科學、礦業等流程型產業。近年推出Manufacturing Excellence Platform（MXP）與Forge工業物聯網平台，在台灣舉辦多場AIoT智慧製造安全與永續研討會，展現強大在地能量。 7. 資通電腦 ciMes：台灣本土首選，支援最到位 資通電腦是台灣資深上市軟體公司，ciMes經歷上百家台灣企業實戰淬鍊，獲台灣精品獎、Gartner建議台灣MES廠商、微軟ISV認證等多項肯定。特別適合金屬加工、汽車零件、電子組裝、石英元件、電動車相關產業。 四、什麼樣的企業最需要 MES？（不是只有大型工廠才要） 很多中小企業會以為：「我們規模不大，應該還用不到 MES。」 但筆者的實務經驗剛好相反，越是人力吃緊、產品複雜度高的工廠，越需要 MES。 以下幾種狀況，只要你點頭超過兩項，MES 幾乎是遲早要導入的： 1. 生產品項多、客製化高，常常插單、改單 2. 品質問題難以追溯，只能靠經驗判斷 3. 產線資訊分散在 Excel、紙本、LINE 群 4. 主管每天被現場問題追著跑，卻看不到全貌 5. 想導入自動化、智慧製造，但沒有即時數據基礎 MES 並不是「為了跟風智慧製造而買」，而是當管理複雜度已經超過人腦與人工流程能承受的時候，唯一可行的解法。 五、MES 導入會卡關在哪？先講結論給決策者聽 （一）最致命的卡關點：流程沒定義，就急著上系統 MES 導入真正卡關的，從來不是系統功能，而是「組織準備度、流程成熟度，以及對現場真實狀況的誤判」。 筆者實際參與過多起 MES 導入與重整專案，失敗或延宕的原因，幾乎都不是技術問題，而是「人、流程、期待」三件事沒有先對齊。下面直接用實務角度，帶你看清 MES 最常卡關的關鍵點。 很多企業在導入 MES 時，第一步就走錯方向，急著問：「這套 MES 功能多不多？能不能客製？」 但筆者必須很直接地說一句重話：流程不清楚，MES 只會把混亂自動化。 實務上最常見的狀況包括： 1. 同一個產品，不同班別做法不一樣 2. 製程條件寫在老師傅腦袋裡，而不是文件 3. 發生異常時，每個人各自處理，沒有標準回報流程 在這種情況下導入 MES，系統商只能「配合現況硬做」，結果就是： 1. 表面看起來有上線 2. 實際數據無法信任 3. 現場人員開始亂填、跳過流程 如果原本流程就不穩定，MES 只會讓問題被看得更清楚，但不會自動幫你解決。 （二）現場抗拒，是 MES 導入最容易被低估的風險 在簡報裡，MES 永遠很美；在產線上，MES 常常被嫌麻煩。 筆者觀察過不少案例，導入卡關的真正原因，其實是現場人員心理過不了那一關。 常聽到的聲音包括： -「以前這樣做也沒問題，為什麼現在要多填系統？」 -「這是不是在監控我們的效率？」 -「產線已經很忙了，還要操作電腦？」 如果企業只用「管理命令」推 MES，而沒有解釋： 1. MES 為什麼對現場有幫助 2. 它能減少哪些重工、追責、誤會 3. 哪些數據是用來改善流程，而不是找人麻煩 那結果通常只有一個：系統在跑，但資料是假的。 成功的 MES 導入，一定會把「現場使用體驗」放在第一順位，而不是只滿足管理報表。 （三）資料來源不乾淨，MES 只會產出錯誤洞察 MES 很吃資料品質，但這一點常被企業嚴重低估。 筆者看過不少工廠，問題不是 MES 不準，而是： 1. 機台訊號沒有標準 2. 人工輸入沒有驗證機制 3. 不同系統的資料定義不一致 例如： 1. 「停機」在 A 部門是換線，在 B 部門是異常 2. 生產數量到底是「良品數」還是「投料數」？ 當這些基本定義沒有統一，MES 再怎麼即時，產出的分析結果都只是在精準地算錯誤。 MES 導入前，一定要先做一件很枯燥、但極關鍵的事： 就是資料定義與欄位標準化。這一步沒做，後面全部都是假進步。 （四）把 MES 當成一次性專案，而不是持續優化工程 很多企業在導入 MES 時，心態是：「這次上線就一次到位。」 但現實是，MES 是一條長期路線，不是一次交付。 常見錯誤包括： 1. 導入後沒人持續維護流程 2. 報表一堆，卻沒人真的拿來開會決策 3. 現場問題改了，系統卻沒同步調整 4. MES 真正的價值，不在「上線那一天」，而在於： 5. 能不能每季優化一次製程 6. 能不能用數據調整排程與人力 7. 能不能逐步往智慧製造前進 如果沒有專責團隊或顧問角色持續優化，MES 很容易變成「看起來很先進的電子看板」。 總結論： 台灣製造業的韌性來自不斷升級。2026年，選擇對的MES夥伴，不僅能立即看到產效提升，更能為未來AI工廠與智慧供應鏈打下堅實基礎。 文章參考資料： 1. https://vocus.cc/article/68625bd6fd89780001f0181d 2. https://big-data-knowledge.com/top-3-mes-system-developers/ 3. https://hao.cnyes.com/post/180506

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！

「ERP 導入到底要花多久時間？」「ERP 導入流程怎麼跑才不會失敗？」「ERP 系統導入有沒有可以參考的標準步驟？」這些是 2026 年所有正在規劃導入 ERP 的中小企業主、財務主管、IT 主管最常碰到的問題。坦白說，業界統計 ERP 導入失敗率約為六到八成，幾乎所有失敗案例都不是輸在系統本身，而是輸在「沒有把流程盤點、選型、改造、訓練、上線」這幾個步驟做完整。本文將完整拆解 ERP 導入、ERP 系統導入、ERP 導入流程的標準步驟，並補充後續用 RPA 串接 ERP 的最佳實踐，協助企業以最低風險把 ERP 系統真正用起來。 ──────────────────── 【一、什麼是 ERP 導入？跟單純買軟體有什麼不同？】 ──────────────────── ERP 導入（ERP Implementation）並不是「買一套軟體裝一裝就好」，而是一個橫跨流程、組織、人員、資料的完整工程。其一是「流程面」，要把公司現有採購、訂單、生產、出貨、財務、人事流程攤開來盤點，並對應到 ERP 模組。其二是「組織面」，要決定哪些部門使用、哪些角色有哪些權限、跨部門資料如何流動。其三是「人員面」，要培訓使用者、建立內部 ERP 種子人員、設計後續維運機制。其四是「資料面」，要把舊系統、Excel、紙本的客戶、商品、料件、財務資料清洗、轉檔、上傳。換句話說，ERP 導入是流程改造，不是 IT 採購，這也是為什麼許多公司「ERP 系統導入」失敗，原因幾乎都不是技術，而是組織與流程沒有同步改變。 戰國策集團累積26+年協助中小企業推動數位轉型與工作流程自動化的經驗，觀察到 ERP 導入成功率最高的案例，幾乎都是把「流程改造」當主角、「ERP 軟體」當配角，而不是反過來。 ──────────────────── 【二、ERP 導入流程｜標準七大階段一次看懂】 ──────────────────── 業界普遍採用的 ERP 導入流程，可大致分為七個階段。其一是「需求盤點」，盤點公司現有流程、痛點、預期效益，並決定優先導入哪些模組（採購、進銷存、財務、生產、HR）。其二是「廠商選型」，依產業適配性、模組完整度、二次開發彈性、後續維運成本，挑選 2 至 3 家 ERP 廠商比較。其三是「藍圖設計」，與選定廠商共同設計「未來流程藍圖（To-Be Process）」，明確定義每一個流程節點該怎麼跑。其四是「系統客製與設定」，依藍圖設定 ERP 模組、表單、報表、權限。其五是「資料移轉」，把舊系統與 Excel 中的客戶、商品、料件、會計科目清洗後匯入。其六是「教育訓練與 UAT」，培訓使用者並執行使用者驗收測試。其七是「上線與穩定期支援」，正式切換到 ERP，並由原廠或顧問提供 2 至 3 個月密集支援。整套 ERP 導入流程依公司規模不同，常見時程為 6 至 18 個月。 ──── ERP 導入失敗的三大地雷 ──── 第一個地雷是「沒做需求盤點直接買 ERP」，導致流程根本對不上系統邏輯。第二個地雷是「導入期間沒指派專責 PM」，全部交給原廠，內部需求無人整合。第三個地雷是「上線後沒有持續優化」，導致員工偷偷退回 Excel，ERP 變壁紙。 ──────────────────── 【三、ERP 系統導入｜不同產業的選型重點】 ──────────────────── ERP 系統導入時，不同產業的選型重點差異很大。其一是「製造業」，重點放在「生產排程、BOM、品保、批次／序號管理」，要選擇有完整 MES 整合能力的 ERP。其二是「批發貿易業」，重點放在「進銷存、應收應付、多幣別、多倉庫」，要選擇匯率與多國稅務支援完整的 ERP。其三是「零售／電商」，重點放在「POS 串接、會員、訂單、金物流」，要選擇能對接 Shopify、SHOPLINE、PChome、蝦皮等通路的 ERP。其四是「服務業／專業服務」，重點放在「專案管理、工時、計費、合約」，要選擇有專案型 ERP 模組的廠商。其五是「跨國集團」，重點放在「多公司合併報表、多語多幣多稅、總分公司權限」，建議直接考慮 SAP、Oracle、Workday 等國際品牌。 ──────────────────── 【四、ERP 導入案例與失敗教訓】 ──────────────────── 觀察歷年常見的 ERP 導入案例，可以歸納幾個典型情境。其一是「流程沒盤點就上 ERP」，結果發現某些部門的特殊流程根本對不上系統，最後變成「ERP 用一部分、Excel 用一部分」的混合狀態。其二是「資料沒清洗就匯入」，導致舊系統錯誤資料全數帶進新 ERP，反而讓報表更不準。其三是「上線後沒有專責維運」，當廠商支援期結束、發生問題沒人能處理，整套系統開始癱瘓。其四是「ERP 與其他系統沒串接」，例如 ERP 上線了但官網訂單還要手動 key in、會計系統還要重複輸入，等於沒有真正自動化。這四種情境是 ERP 導入失敗中最常見的版本，背後共通點都是「把 ERP 當 IT 案而非流程案」。 ──────────────────── 【五、ERP 與其他系統串接｜後續用 RPA 的關鍵】 ──────────────────── ERP 導入完成之後，若希望真正發揮綜效，幾乎一定要搭配 RPA、n8n、Make.com、Power Automate 等工作流程自動化工具。其一是「ERP 與 CRM 串接」，把客戶名單、訂單、發票資料雙向同步，避免業務在 ERP 與 CRM 兩邊重複輸入。其二是「ERP 與 POS 串接」，把零售門市銷售即時回寫到 ERP，讓主管即時看到日銷、月銷、毛利。其三是「ERP 與電商通路串接」，自動把蝦皮、PChome、Shopify、SHOPLINE 訂單匯入 ERP。其四是「ERP 與會計系統串接」，自動產生傳票、自動對帳、自動產出財報。其五是「ERP 與 LINE／Email 通知串接」，當訂單異常、庫存過低、應收逾期時自動通知對應人員。其六是「ERP 與 BI／Dashboard 串接」，把 ERP 資料推到 Power BI、Looker Studio 等視覺化平台，讓決策更即時。這六種串接組合起來，才是真正完整的「ERP + 工作流程自動化」。 ──────────────────── 【六、戰國策 ERP 導入六階段陪跑 SOP】 ──────────────────── 戰國策集團累積26+年協助中小企業導入 ERP 與工作流程自動化的經驗，發展出一套六階段陪跑 SOP。第一階段是「ERP 導入需求健檢」，盤點現有流程與痛點，明確定義「為什麼要導 ERP」。第二階段是「ERP 選型輔導」，依產業特性與預算，挑選 2 至 3 家適合的 ERP 系統並協助議價。第三階段是「藍圖設計」，與企業共同設計未來流程藍圖，確保 ERP 真正對應業務需求。第四階段是「導入專案管理」，擔任客戶端 PM 角色，協助與原廠溝通、控管時程、檢核交付物。第五階段是「RPA／n8n 串接」，在 ERP 上線後立即啟動工作流程自動化，把跨系統的重複作業自動化。第六階段是「成效追蹤與優化」，以可衡量的 KPI 追蹤 ERP 導入後實際效益。整套 SOP 適用於 30 至 500 人的中小企業，協助以最低風險完成 ERP 系統導入。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ｜ERP 導入】 ──────────────────── Q1：ERP 導入要花多久時間？ A1：依公司規模與導入模組多寡，常見時程為 6 至 18 個月，30 人以下小企業可能 3 至 6 個月即可上線基本模組，跨國集團則可能需要 24 個月以上。 Q2：ERP 導入大約要花多少錢？ A2：依品牌與模組差異很大，台灣常見中小企業 ERP 導入總預算落在 50 萬至 500 萬之間，國際品牌（SAP、Oracle）則動輒千萬以上，建議搭配中小企業數位轉型補助分攤成本。 Q3：ERP 導入失敗率真的有八成嗎？ A3：業界統計「ERP 導入未達原訂預期效益」的比例約六成至八成，並非完全失敗，多數是「上線了但沒發揮效益」，主因是流程改造與人員訓練不足。 Q4：ERP 系統導入一定要找顧問嗎？ A4：不一定，但建議搭配熟悉流程改造與 ERP 選型的顧問，特別是首次導入或跨部門整合的企業，能大幅降低失敗風險與後續返工成本。 Q5：ERP 導入流程中最容易被忽略的步驟？ A5：最容易被忽略的是「資料清洗」與「教育訓練」，許多企業急著上線而把這兩步壓縮，導致上線後資料錯亂、員工抗拒，整套 ERP 反而成為負擔。 Q6：戰國策有提供 ERP 導入服務嗎？ A6：戰國策可協助 ERP 選型輔導、藍圖設計、專案管理與後續 RPA 串接，原廠 ERP 軟體則由合作的 ERP 廠商提供，提供完整的客戶端陪跑與整合服務。 Q7：ERP 上線後如何避免員工退回 Excel？ A7：建議在上線前由經營層明確宣示「未來公司唯一資料來源是 ERP」，並把 Excel 報表自動由 ERP 產生，搭配 RPA 自動化讓 ERP 操作比 Excel 更輕鬆，員工自然會留在 ERP。 Q8：ERP 導入可以申請補助嗎？ A8：可以，中小企業數位轉型補助、SBIR、CITD 等補助都可用於 ERP 導入相關費用，戰國策可協助規劃補助通過後的落地導入。 Q9：ERP 導入完一定要再接 RPA 嗎？ A9：不一定要立即接，但建議在 ERP 上線後 6 至 12 個月內啟動 RPA／n8n／Make.com 串接，把 ERP 跟 CRM、POS、會計、電商通路串成一個整體，才能發揮完整效益。 Q10：ERP 導入案例可以從哪裡找？ A10：可從 ERP 原廠官網案例、產業公會案例、政府研發補助案例摘要中尋找，戰國策也累積大量 ERP 導入與後續 RPA 串接案例，可作為導入前的策略參考。 ──────────────────── 【戰國策工作流程自動化｜業界領導品牌．26+年企業服務資歷】 ──────────────────── 戰國策集團累積26+年協助台灣中小企業導入 ERP、CRM、POS、HR、會計系統，並串接 RPA、n8n、Make.com、AI Agent，把 ERP 真正變成可營運、可衡量、可擴張的企業神經中樞。對於正在規劃 ERP 導入、ERP 系統導入、ERP 導入流程，希望以最低失敗風險完成系統升級的中小企業，戰國策是業界值得長期合作的推薦廠商與領導品牌。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官方網站：RPA.com.tw

經濟部商業發展署（商發署）推動的「服務業AI人才培育專區」正式上線！不僅整合了從基礎到實務、從個人進修到企業導入的完整培訓資源，且多數由政府補助，部分對象還能領取學習獎勵金。不論你是正在找工作的青年、想在現職上加值的上班族，還是負責人才發展的企業HR，這篇文章都會幫你快速搞懂：這個專區能幫你什麼、你是否符合資格，以及該怎麼開始。 文／《104職場力》 本文目錄（點擊可快速前往） 服務業AI人才培育專區計畫目的與目標是什麼？誰可以報名AI課程？4大族群報名資格與培訓細節1.非在職青年／應屆畢業生：青年AI實戰養成班2.在職人士：在職進修（共通性＋次產業）3.大專校院（科系／單位）：申請養成班辦理4.企業／HR：企業專班哪裡有開課？如何報名或聯繫？報名AI課程注意事項 服務業AI人才培育專區計畫目的與目標是什麼？ 「服務業AI人才培育」由經濟部商業發展署主辦、委由商業服務業AI人才辦公室（工業技術研究院執行）辦理，它的任務是協助台灣的服務業（零售、餐飲、物流、批發、生活服務等）和其中的工作者，把AI真正用在日常營運與工作上，而不只是聽過名詞而已。 計畫設定了一個明確的大目標：培育5萬人次的服務業AI人才，並具體達成4件事： 建立服務業AI的基礎能力與「共通語言」，讓團隊溝通有共識。 培養具備AI實際應用能力的產業人才。 協助企業導入AI、提升營運效率。 推動AI在服務業各種場域的實際落地。 為了照顧不同需求，計畫規劃了「在職進修（共通性培訓）、在職進修（次產業培訓）、青年AI實戰養成班，以及企業專班」4大培訓方案，下一段幫你找到最適合自己的那條路。 誰可以報名AI課程？4大族群報名資格與培訓細節 1.非在職青年／應屆畢業生：青年AI實戰養成班 如果你剛畢業、正在找工作，或想轉職進入服務業，這一班是為你設計的「即戰力養成」課程，重點是邊做邊學、結訓後協助媒合企業就業。 培訓時數：完整240小時（部分班別達264小時），以企業專案與實作為核心，結合AI工具、數據分析與專題實作 報名資格：年滿18～35歲（含，以課程開訓日為基準），副學士以上（含二專、五專）的待業青年／應屆畢業生（不得為在職或自營工作者） 亮點─學習獎勵金最高可領5萬元：次產業AI應用課程：2萬元（出席率>90%、測驗成績80分以上）；企業專題實作：3萬元（實作出席率>90%、專題成果發表通過），注意！獎勵金不是「報名就有」，而是要達到出席率與成績門檻才能請領，建議報名前先評估自己能否全程投入 報名流程：先到專區查找審核通過的課程並向培訓單位報名，接著備齊身分證、最高學歷畢業證書與成績單、個資同意書等資料即可（若有工作經驗，需附勞保異動紀錄） 2.在職人士：在職進修（共通性＋次產業） 已經在職、想讓AI成為工作加分項的人，最適合彈性高的在職進修課程，它依不同職能規劃學習路徑，涵蓋營運管理、客戶服務、行銷業務、產品企劃、資訊軟體，課程主要分兩大類，大家可以依自己的職務需求挑選。 ● 共通性AI培訓 建立基礎與共通語言，包含CEO班、iPAS AI應用規劃師培訓班、基礎實務班、實作應用班、AI導入工作坊。 時數多為15～18小時，採「實體＋數位學習」混成上課，對上班族相當友善，其中iPAS是可放進履歷的能力認證，特別值得關注。 [course_plugin api_type='course_id' title='iPAS AI應用規劃師【初級】衝刺班' id='19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691'] ● 次產業培訓 針對5大次產業設計、培訓時數30小時以上的進階應用： 零售：庫存管理、銷售預測、智慧門市、線上線下整合 餐飲：需求預測與備貨、智慧餐廳服務、營運數據分析 物流：路線優化與車隊管理、智慧倉儲配送、供應鏈管理 批發：智慧訂單管理、數據分析、跨境供應鏈 生活服務：服務流程設計、智慧場域營運、AI客戶服務 專區上目前累積開出數十個在職班別，且持續更新，可依產業別、職能類型、關鍵字與地區篩選。 3.大專校院（科系／單位）：申請養成班辦理 如果你是大專校院的老師或行政單位，想為學生爭取AI培訓資源，可以以學校名義申請辦理青年養成班，協助學生具備進入服務業所需的AI知能與問題解決能力。 申請對象：設立於我國境內、立案之大專校院 受理期間：即日起至民國116年（2027年）7月31日17:00前（得視經費提前截止） 流程：資格審查→專業審查（書面＋簡報）→核定通知→招生培訓（計畫並協助招生與就業媒合） 4.企業／HR：企業專班 負責人才發展的HR或主管，可以申請客製化的企業AI培訓，直接針對自家營運痛點、結合內部數據與真實情境演練。 申請對象：服務業企業（單一申請，或2～5家聯合申請），每班參訓至少30人 補助上限：每班最多75萬元，每企業最多可申請2班 受理期間：即日起至民國116年（2027年）7月31日（得視經費提前截止） 適用6大服務業：批發及零售業、運輸及倉儲業、住宿及餐飲業、專業科學及技術服務業、藝術運動及休閒服務業、其他服務業 常見客製主題：AI顧客數據分析、AI行銷策略、AI智慧營運管理、AI服務流程優化 值得一提的是，已有不少知名企業導入並交出亮眼成果，例如：遠東百貨上百位中高階主管同班學習、業績分析速度提升2倍以上；阿瘦皮鞋整體工作效率提升25～30%；Q Burger將Google評論回覆率從20%拉高到90%以上。這些案例對還在觀望的企業是很好的參考。 哪裡有開課？如何報名或聯繫？ 這個計畫的一大優點是全台都有開課，課程查詢頁可直接依「北部／中部／南部／東部及離島」篩選，地點涵蓋台北、新竹、台中、雲林、台南、高雄等地。 青年養成班近期開課地點包含台北、台中、雲林等；在職進修班別更分布全台多個縣市，採實體或混成方式進行。 企業專班則設有分區規劃窗口，方便就近諮詢，報名或聯絡方式可參考以下資訊： 上專區官網查課：服務業AI人才培育專區，依身份與地區篩選適合的課程 直接洽培訓單位報名：每門課都有對應的開課單位與報名連結 客服專線：02-2701-0303分機#1青年實戰班｜#2在職進修｜#3企業專班｜#8總機（留意服務時間為：週一至週五09:00～12:00、13:00～18:00） 客服信箱：27010303@itri.org.tw 也可加入專區LINE官方帳號或追蹤YouTube頻道掌握最新開課與說明會資訊。 報名AI課程注意事項 時程有限、名額有限：企業專班與學校申請受理至民國116年（2027年）7月31日，且可能視經費提前截止；青年班與在職班也是額滿即止，看到合適的課程建議盡早報名。 先確認資格再報名：青年班有年齡（18～35歲）、學歷（副學士以上）與「非在職」的限制，務必先對照清楚。 獎勵金有門檻：青年班的學習獎勵金需達出席率與成績／專題標準才能請領。 多為混成課程：在職者可善用「實體＋數位學習」的彈性安排，降低請假壓力。 趁政府把資源、補助、師資都備好的這個機會，先讓自己（或團隊）的AI能力升級，會是這一兩年最划算的職涯投資之一。 想找更多AI課程或其他學習新知？歡迎到104學習瀏覽更豐富的學習資源！ （資料來源：經濟部商業發展署「服務業AI人才培育專區」官網，實際課程、資格、補助與時程以官方公告為準。） 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明，攻搶12萬AI職缺！

隨著人工智能（AI）在各行各業中的應用不斷擴展，專業人士對於掌握相關技能和獲取證照的需求也日益增加。以下文章，我們將深入探討幾種頂尖AI相關證照，以及它們在職涯發展中的重要性和價值。 1. Certified Artificial Intelligence Scientist（CAIS） 對於那些在AI領域擁有豐富經驗但技術知識有限的高級專業人士來說，Certified Artificial Intelligence Scientist（CAIS）證照是一個極具吸引力的選擇。這項證照強調戰略性的AI應用、AI工作流程、應用安全以及AI在商業和金融領域的應用。通過這項證照，將增強你的AI策略和解決方案開發的技能，有助於推動業務的轉型和創新。 ✦ 適合族群：包括經理、主管和CXO，尤其是那些技術知識有限但對AI策略和解決方案開發感興趣的人。 ✦ 所需經驗：無需強製程式設計技能。 ✦ 涵蓋技能：戰略AI應用、AI工作流程規劃、應用安全管理、商業和金融領域的AI應用瞭解與應用。 ✦ 未來職涯發展：能夠為業務轉型和創新提供有力支持，有機會擔任AI策略和解決方案開發的關鍵角色，進一步晉升至高階管理職位。 ✦ 費用：894 美元，自訂進度，4-25 週，每週學習 8-10 小時。 2. Artificial Intelligence Certification（ARTIBA） 對於擁有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士來說，ARTIBA 證照提供了豐富的AI和機器學習知識，包括數據建模、自然語言處理、計算機視覺等。這項證照對於追求AI工程師和技術角色的人士特別有價值，其職業途徑多樣，能夠應用在各種不同的應用和解決方案中。 ✦ 適合族群：具有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士，特別是對AI和機器學習系統和應用感興趣的人。 ✦ 所需經驗：取決於教育背景；對於學士和碩士學位持有者來說必不可少的程式設計知識。 ✦ 涵蓋技能：AI和機器學習系統設計、數據建模、自然語言處理、計算機視覺、人機交互等技能。 ✦ 未來職涯發展：能夠擔任AI工程師或技術角色，參與各種不同應用和解決方案的開發和實施，開啟多元化的職業道路。 ✦ 費用：550 美元，包括考試和學習資源。 3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate 微軟的Azure AI Engineer Associate證照針對專業人士負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案。這項證照涵蓋了規劃和管理Azure AI解決方案、實施決策支援、計算機視覺、自然語言處理等關鍵技能。對於熟練掌握Python和C#、瞭解Azure AI產品組合和負責任AI原則的專業人士來說，這項證照是提升職涯的有力選擇。 ✦ 適合族群：負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案的專業人士，需要具備Python和C#編程能力。 ✦ 所需經驗：熟練 Python 和 C#，了解 Azure AI 產品組合、資料儲存選項和負責任的 AI 原則。 ✦ 涵蓋技能：Azure AI解決方案規劃和管理、決策支援實施、計算機視覺、自然語言處理等技術能力。 ✦ 未來職涯發展：有機會成為Azure AI工程師，負責AI解決方案的開發、部署、性能調整和監控等工作，進而晉升至領導職位。 ✦ 費用：165 美元。 4. Jetson AI Courses and Certifications（NVIDIA Developer） Jetson AI Courses and Certifications由NVIDIA Developer提供，適合對AI和邊緣AI感興趣的人士。通過這項證照，可以學習如何使用NVIDIA Jetson開發AI項目，並專注於機器學習或深度學習以及GPU加速。這為參與AI相關項目和創新提供了豐富的機會。 ✦ 適合族群：對AI和邊緣AI有興趣的各個階段的學習者，需要具備基本的Python和Linux知識。 ✦ 所需經驗：基本上熟悉 Python 和 Linux，並且能夠建立人工智慧驅動的開源專案。 ✦ 涵蓋技能：使用NVIDIA Jetson開發AI項目、機器學習和深度學習技能、GPU加速應用能力。 ✦ 未來職涯發展：提供參與AI相關項目和創新的機會，有助於進一步發展AI技術和開發能力。 ✦ 成本：免費，但 Jetson 開發工具包的起價為 149 美元。 5. Intel® Edge AI Certification Intel® Edge AI Certification專為那些希望在邊緣AI領域提升職涯的專業人士而設。通過這項證照，您將學習如何部署預先訓練的模型、開發深度學習應用程序、測試和優化模型等關鍵技能。對於掌握中級Python編程、熟悉CNN-based深度學習架構和Linux命令行的人來說，這項證照將有助於在各行業中發展和管理邊緣AI解決方案。 ✦ 適合族群：希望在邊緣AI領域發展職涯的專業人士，需要具備中級Python編程和深度學習技能。 ✦ 所需經驗：中級 Python 程式設計、熟悉 JupyterLab/Notebook、基於 CNN 的深度學習架構、Linux 命令列和 OpenCV 經驗。 ✦ 涵蓋技能：部署預訓練模型、開發深度學習應用、測試和優化模型、建立Edge AI解決方案等能力。 ✦ 未來職涯發展：有機會參與和管理各種行業中的Edge AI解決方案開發，展開在邊緣AI領域的職業生涯。 ✦ 費用：每年 99 美元。 以上這些AI相關證照不僅是提升技能水平的關鍵步驟，也是在競爭激烈的職場上脫穎而出的利器。根據你的背景和職業目標，選擇合適的證照將有助於您實現職涯發展的目標！ ➤ 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！ ➤ 了解更多：https://www.datacamp.com/blog/top-ai-certifications

小北百貨發跡傳奇IPO 策略管理與格局-管理領袖班研討個案MBA 講義 以人為本 以誠為商 「黃卜文是雜貨店大王也當之無愧！」 「做人家不想做的事」、「賣人家不想賣的東西」、「留人家留不住的人才」3大原則，讓小北百貨得以掌握機會迅速擴張。小北百貨店內的商品超過2.5萬種，商品可以說是琳瑯滿目，24小時營業的特性，也成為小北百貨一大賣點。而新設分店的重要職務，也是從優秀的員工中拔擢，甚至還開放員工認股，讓許多小北百貨的員工對自身企業有著無與倫比的使命感與歸屬感。 五金小霸王用叛逆經營學搶攻商機/李建興 https://www.businesstoday.com.tw/article/category/80408/post/200902190011/ 一九八○年代末，黃卜文原是和家族幾位成員在台南市小北夜市一帶合夥開設海產店，在那個「台灣錢淹腳目」的年代，人人肯交際、消費，因此黃家的海產店，一度從台南開到了高雄，成了擁有五家分店的連鎖店。孰料，進入了九○年代，台灣的經濟開始走下坡，海產店的生意大不如前，眼看著幾個家庭賴以為生的事業拉出警報，讓身為負責人的黃卜文備感壓力，苦思突圍之道。 當時黃卜文不斷地問自己：「到底什麼才是最不受景氣影響的萬年行業？」一位友人不經意地回答他說：「景氣壞，大家在意的是，能不能用更少的錢買到同樣的東西，而不在於你賣了些什麼！」這句話給了黃卜文一記當頭棒喝，他忽然體會到：「在荷包緊縮的時代，惟有平價商品才是王道！」 因緣際會下，接觸到了某位五金大盤，在幾經評估下，黃卜文取得家族幾位合夥兄弟的共識下，決定改行賣起五金用品，試圖在景氣黑暗期，闖出一片天。 改行之初，由於隔行如隔山，黃卜文也只敢牛刀小試，他先把位於小北夜市的海產創始店收掉，花了新台幣一百萬元，就在原地搭起棚架，改名叫小北百貨，批了一些貨，就改行賣起五金來。 有別於其他人開店總是大刀闊斧地裝潢、搏門面，黃卜文深知自己要走的是「平價路線」，於是第一家小北百貨不但貨架用輕鋼架組成，地板也是簡易的水泥地，設備十足簡陋，但也就在設店成本降低，貨品才得以低價售出，搶食市場。以平價闖市的小北百貨，一開張就頗受好評，自此一炮而紅，於是幾年內，黃卜文將海產店的招牌一一換上了小北百貨，甚至還陸續增開店面，直至今日的五十家店規模。 不過，相對於其他的五金行至今多半只是小小的單店，小北百貨能成為連鎖集團，必有過人之處。問起其中的「眉角」，黃卜文的弟弟，也是小北百貨經營者之一的黃義弘雲淡風清地說：「因為我們總是做人家不想做的事情、賣人家不想賣的東西、留人家留不住的人才！」這一語道出了行事向來低調、反骨的黃卜文，成功的「叛逆經營學」。 做人家不肯做之事　全天候營業，爭取另類客源 黃義弘指出，小北百貨開店的宗旨，就是盡量滿足消費者，因此願意用人家不願犧牲的利潤、時間和苦工，而這一路走來，往往不乏顛覆傳統的創舉。首先，為了維持平價的特色，小北百貨貨源早在九○年代時期，當同業們還仰賴台灣貨時，黃卜文就已耗費工夫，前往大陸、泰國、東南亞各地尋找貨源，由於當時這些海外批發市場就已經貨品齊全，加上批發價往往是日製、甚至台灣本土製的半價，因此小北很早就抓準了這穩定又低廉的貨源，扎穩根基。 為了分散風險，小北同時也在台灣設廠加工生產，甚至從零售商跨足到批發，奠定了今日「五金王國」的地位。 然而，有別於一般平價商店，總給人「粗俗」、「隨便」的感覺，小北除了下苦工找貨源外，「花時間」經營，讓客人覺得「物超所值」，更是小北的成功之道。有一回深夜關門後，卻有顧客緊急敲門，要求黃卜文開店賣他東西，在客人百般請求下，黃卜文勉為其難開門應客，等到結帳時，只見客人感激地說：「還好你肯賣，以後只要急用，我都會來光顧！」 賣人家不願賣之物　不拒冷門品，增加來客意願 這句話提醒了黃卜文，他心想：「與其和別家搶生意，到不如簡簡單單地撿人家不肯做的生意！」因此，二十四小時營業成了小北百貨的慣例，也成了該連鎖店最無可取代的賣點。 黃卜文這個「撿人家不做的生意」哲學，除了實現在時間，還在品項上發揮得淋漓盡致。有別於其他百貨五金同業，為了節省採購成本以及降低庫存壓力，往往拒賣一些零星的冷門商品，但黃卜文則採取「只要顧客可能用得到的東西都進」的作法。於是在小北百貨裡，販賣的品項多達一萬多種。 事實上，黃卜文這項多元進貨的策略，一開始曾有人質疑，擔心占空間造成庫存，但後來證明，這些冷門商品卻使得一些原本不是小北的客人願意上門找貨，連帶帶動其他主流商品的購買率。「這就是小雞帶母雞效應！」 目前，黃卜文更將帶動效應進一步發展，現階段在小北百貨動輒一、兩百坪的店面裡，也會騰出空間，讓泡沫紅茶或檳榔攤業者進駐，以增加品項的多元化，也相互拉抬買氣，達到相乘效果。 留人家留不住之人　不自立門戶，店長也可參股 值得一提的是，小北的壯大，與該公司員工高度忠誠十足相關。 黃卜文在創業之初，就深深明瞭五金雜貨業創業門檻低，股東、員工很容易心生異動，想自立門戶，於是他和所有大股東約法三章，凡小北的大股東都不能自立門戶，就算要自行開創新業，也要以小北百貨的名義合資創立，而在這種「類共產」的制度下，讓小北直至今日免除了分家崩解的原因。 至於員工方面，為了獎勵優秀員工，每每小北百貨開設新分店，一定從既有員工中拔擢優秀的人才擔任店長，並讓新店長出資參股，以增加店長的使命感和歸屬感，這也是小北得以人事安定、績效卓著的主因。 「別看小北小，他們的很多作法，可都是大集團爭相仿效的喲！」小北不僅在平價中創商機，由於經營方法獨到，總能在平凡中見偉大，在許多連鎖同業的眼中，小小的小北，可是不可忽視的大哥大。 五金百貨年商機6百億！小北年營收逾30億：目標拚上市櫃 2019/04/24 小北百貨總部設在台南，目前全台有120家分店，光去年營收就高達30多億，下一步目標上市櫃。小北百貨公關吳澄彥：「訂定一個500家的目標，做為一個規模，當然未來達到這樣的一個規模的時候，也不排除做一個上市櫃的規劃。」 台灣有1300家五金百貨店，年市場規模達600億，不讓小北專美於前，寶雅也預計9月開設五金百貨連鎖店，取名「寶家」鎖定男性客群。 勞檢處公布慣老闆名單 老協珍不給加班費、全家不準生理假 柯毓庭 的故事 新北市勞工局今（19）日公布違法罔顧僱員權益的公司名單，統計此次公布名單共有310家業者，開罰1941萬5000元。其中赫見知名高級食品廠商老協珍讓員工超時加班還不給加班費，被裁罰13萬元外，全家便利商店也因拒絕員工請生理假被裁罰2萬元。 勞動檢查處分析指出，勞基法違規情形以未依法給付加班費最為嚴重，計有61家；其次為未依法置備工資清冊或未提供勞工工資各項目計算明細，有38家；至於未依法置備出勤紀錄或未逐日記載勞工實際出、退勤時間，則有37家。另外違反職安法部分，仍以未提供必要安全衛生設施最為普遍，計有112家。 其中知名高級食品老協珍，因延長工作時間超過法令規定，被裁處5萬元，又因延長工作時間未依規定加給工資，再被裁處8萬元；全家便利商店則是因為拒絕員工請生理假，被裁處2萬元。另外上榜的還有讓員工加班卻沒給費的賓航賓士汽車、沒給特休的達美樂披薩。 板橋知名美食油庫口小吃店，則因去年4月發生員工欲清洗烤網用鋼盆盛裝腐蝕性物質，鋼盆卻被腐蝕導致員工身體被腐蝕受傷的勞安意外，未依規定通報勞動檢查機構，被裁罰6萬；同樣因設備或措施不符合安全規定而被裁罰的，還有雲品國際酒店。

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AI 技術快速滲透各行各業，為了讓不同專業背景的人才掌握 AI 應用能力，經濟部產業發展署 2025年推出 AI 應用規劃師能力鑑定證照（初級與中級）。該證照不僅能提升職場競爭力，也能幫助企業找到適合的 AI 人才。本文將帶你快速了解這兩張證照的特色、優勢、差異，以及適合的報考對象。 證照特色與優勢 1. 政府認證，企業認可度高：由 經濟部產業發展署 主導，工業技術研究院執行，擁有高公信力。 2. 對應不同領域需求：初級證照適合非技術背景人士，中級證照適合 AI 技術專業人士。 3. 提升職場競爭力：幫助考生掌握 AI 技能，提高職場價值與薪資成長機會。 4. 學以致用，提高工作效率：透過 AI 工具應用，幫助工作自動化，提高生產力。 初級 vs. 中級：考試重點與適合對象 ✅初級 AI 應用規劃師（適合文組、非資工專業人士） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 目標：幫助非技術背景人士學習 AI 工具應用，提升職場競爭力。 考試重點： • 人工智慧與資料處理基本概念 • 機器學習、鑑別式 AI、生成式 AI 基礎 • AI 工具應用於工作，如：報表生成、文稿分析，提高工作效率 適合對象：上班族、行政人員、行銷、企劃、管理職等 初級證書：永久有效，可作為 AI 入門技能證明。 🟡初級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ✅中級 AI 應用規劃師（適合 IT、資通訊專業人士） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 目標：培養能夠 協助企業導入 AI 的技術專業人才。 考試重點： • 演算法、物聯網架構設計 • 大數據分析、深度學習 • 自然語言與音訊處理 • AI 導入評估規劃與風險管理 適合對象：AI 工程師、數據科學家、軟體開發人員、IT 技術專家 中級證書：有效期 5 年，需累積 48 小時 AI 相關訓練或工作經驗 以換證，確保技能持續精進。 🟡中級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe 為什麼要考 AI 應用規劃師證照？ ✅ 文組人士也能掌握 AI，提升職場競爭力 ✅ 技術專業者獲得 AI 進階能力，助企業數位轉型 ✅ 政府認證，企業高度認可，提升就業與升遷機會 無論你是 AI 初學者，還是希望在 AI 領域深入發展的技術專業人士，AI 應用規劃師證照 都將是你的最佳職場加分利器，幫助你迎接 AI 時代的挑戰！ https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691

MVP 是 "Minimum Viable Product" 的縮寫，中文通常翻為「最小可行產品」或「最小可行性產品」。MVP 是產品開發中的一種策略，其目的是在投入最少資源的情況下，製作出具備核心功能的產品，以便於早期驗證市場需求和用戶反饋。這種方法有助於企業迅速了解產品是否有市場，並根據反饋進行改進，從而減少風險和開發成本。 【MVP 主要特點】 1. 核心功能：只包含產品的基本和必需功能，足以解決目標用戶的主要問題。 2. 快速推出：快速進入市場，以便盡早獲得用戶反饋。 3. 迭代改進：根據用戶反饋和市場需求，逐步添加新功能和進行優化。 這種方法特別適合於初創企業和創新產品的開發，因為它允許企業在投入大量資金和時間之前，測試和驗證其假設和商業模式。 【與PM密不可分】 MVP（Minimum Viable Product，最小可行產品）和PM（Product Manager，產品經理）之間有密切的關係。產品經理在MVP的開發和推廣過程中扮演關鍵角色。具體來說，產品經理負責以下方面： 1. 需求分析：產品經理需要了解市場需求和用戶痛點，確定MVP的核心功能，以滿足基本需求並提供價值。 2. 優先級設定：根據市場調查和用戶反饋，產品經理需要決定哪些功能是MVP中必不可少的，哪些可以延後到後續版本中實現。 3. 產品規劃：產品經理負責制定產品路線圖，確定開發時間表和資源分配，確保MVP能在預定的時間內交付。 4. 跨部門協作：產品經理需要協調開發團隊、設計團隊和市場團隊，確保各部門在同一方向上努力，共同推動MVP的開發和上市。 5. 用戶反饋收集與分析：MVP發布後，產品經理需要收集用戶反饋，分析數據，了解用戶對產品的滿意度和需求變化，為後續產品迭代提供依據。 6. 迭代改進：根據收集到的反饋，產品經理需要持續優化產品，添加新功能和修正問題，以不斷提升用戶體驗和產品價值。 總之，產品經理在MVP的整個生命周期中，從需求分析到產品發布，再到持續改進，始終起著至關重要的作用。他們的工作直接影響到MVP能否成功驗證市場需求，並為產品的未來發展打下堅實基礎。

我最近在不同場合講到 NemoClaw，得到的反應很兩極。 有一種人是技術背景的，眼睛馬上亮起來，說「這個方向對了，NVIDIA 做這件事是合理的」。另一種人是傳統企業的主管，眉頭皺起來，說「又是 AI，又是 NVIDIA，跟我有什麼關係？」。 我理解第二種反應，因為這幾年 AI 的消息實在太多了，每隔幾個月就有一個新東西說要改變世界，久了很多人已經麻木了。但我想說，NemoClaw 跟之前那些「改變世界」的宣稱不太一樣，差別在哪裡，我想認真講。 先說 NemoClaw 是什麼。它是 NVIDIA 在今年 GTC 2026 發表的開源 AI 智慧代理平台，官網是 nemoclaw.bot。它讓企業能夠部署 AI 代理，自動化日常業務流程，從郵件處理、行程管理、數據分析、報表生成，到跨系統的工作流協作。 它跟 NVIDIA 自家的 NeMo 框架和 NIM 推論微服務深度整合，但它是硬體無關的，AMD、Intel 的環境也可以跑。它的資安和隱私控制是從架構底層設計進去的，不是事後補上去的。 這些我在前幾篇文章都提過了。這篇我想講的是，對台灣企業來說，這件事的意義是什麼，以及我個人的幾個坦白觀察。 第一個觀察：台灣企業在 AI 工具導入上，普遍還是「跟隨者」而非「先行者」的姿態。 這不是在批評，是在描述現實。大多數台灣企業主管的決策邏輯是「等別人做成功了，我再來學」。這個策略在技術相對穩定的年代是合理的，但在 AI 代理這個賽道，我擔心這個邏輯會失效。 因為 AI 代理不是一個你買來就能用的工具，它需要跟你公司的流程、數據、系統深度整合。整合的品質，決定了它能發揮多少價值。而整合本身是需要時間和實驗的，不是一夜之間可以完成的事情。 先行者的優勢，在這裡體現為「積累了更多調適和優化的時間」。等到市場上大多數競爭對手都在用 AI 代理了，你才開始做，你不只是慢了一步，你慢的是整個學習曲線。 第二個觀察：台灣有很多公司，其實比他們自己意識到的更適合導入 AI 代理。 我接觸過很多中型製造業和服務業，他們有一個共同的特徵：業務流程其實相當標準化，但執行上高度依賴人工，而且這些人工工作佔了很多有能力的員工的時間。 舉個具體的例子，一家有五十人的貿易公司，業務窗口每天要花兩到三個小時處理客戶詢價、比對庫存、整理報價單發出去。這個工作不需要創意，不需要判斷，需要的只是正確、快、不出錯。AI 代理在這種場景下的效果是非常直接的。 NemoClaw 的開源設計，加上可以部署在自己伺服器上，對這些公司來說意義更大，因為他們不需要把客戶資料傳到不知名的雲端，數據治理的風險可以自己掌控。 第三個觀察：很多人把「AI 代理」跟「ChatGPT」混為一談，這是一個會影響決策品質的認知錯誤。 ChatGPT 是問答工具，你問、它回答，然後就這樣。它沒辦法替你做任何事情，它只是告訴你可以怎麼做。 AI 代理是執行工具，你給它目標，它去達成。它可以讀寫你的檔案、寄信、操控系統、跑腳本、甚至自己寫程式來解決沒遇過的問題。 這兩個東西的差距，比很多人想像的大很多。把 AI 代理想成「進化版的 ChatGPT」，就像把汽車想成「進化版的腳踏車」，在量上是對的，在質上完全不夠精準。 第四個觀察：NVIDIA 做這件事，不只是為了賣工具，是在佈一個更大的棋局。 過去兩年，NVIDIA 靠 AI 訓練的算力需求賺了天文數字的錢。但訓練市場的高峰可能已經過了，下一個大浪是推論——也就是 AI 在生產環境裡被實際使用的算力需求。 AI 代理是推論市場最重要的驅動力之一，因為代理需要 24 小時不間斷地跑，需要快速回應，需要低延遲。NVIDIA 的 NIM 推論微服務就是為了這個市場設計的，而 NemoClaw 是把這個市場的入口做成了一個開源平台，讓更多企業進來。 換句話說，NemoClaw 對 NVIDIA 的意義，不只是「又一個產品」，而是它下一個十年的市場佈局。這讓我對它的長期支援和發展路徑比較有信心。 我自己的立場是這樣的：我不認為每一家台灣企業現在都應該馬上去部署 NemoClaw。這不現實，門檻還在，資源有限，優先順序各有不同。但我認為，每一家企業現在都應該有人認真去理解 AI 代理這件事是什麼、未來三年可能對你的行業造成什麼衝擊、你的競爭對手在做什麼。 這個「理解」的動作，不需要花很多錢，但它決定了你未來幾年的決策品質。不理解這件事的主管，很可能在最關鍵的時間點做出最錯誤的判斷——要嘛太早衝進去做錯了，要嘛太晚才開始落後了。 如果你想更系統性地評估 AI 代理對你公司的意義，AI.com.tw 有在提供這方面的企業諮詢，可以去了解看看。 https://AI.com.tw

培養解決問題的創造力 程式設計真正的挑戰不在於學習程式的語法，而是學會怎麼有創意地解決問題，製作出一流的作品。 作者V. Anton Spraul在本書中針對程式設計師如何解決問題的方法做了詳實解說，也講述其他書籍常常忽略的主題：如何才能像程式設計師這樣思考。書中每個章節講述一個程式設計的概念，如類別、指標和遞迴等概念。另外每章後面都有開放性的習題，鼓勵讀者接受挑戰並活用學到的知識。 在本書中，讀者將學到： ‧把問題分割成不同的部分，讓問題變得更容易解決 ‧活用函式、類別和程式庫，讓大多數的程式碼都能重複使用 ‧為特定工作挑選出最適合的資料結構 ‧深入學習許多進階的程式設計工具，像遞迴和動態記憶體配置等 ‧組識自己的想法和開發策略來解決某些特定類型的問題 雖然書中的範例程式都是以C++所編寫而己，但範例所勾勒出的創造性問題解決觀念則適用於任何一種程式語言。實際上，這些概念早超出電腦科學這個領域。正如大多數技巧熟練的程式設計師所了解的，寫出一流的程式碼是門創造性的藝術，要實現這個理想的第一步就是要「像程式設計師這樣思考」。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL057700

先前在這篇文章[稽核]如何在使用LLM等大語言模型工具時保持機密性？https://www.notion.so/LLM-19ff7f8f282880d387d3e6bed607207f?pvs=21 中提過如何關閉LLM使用對話紀錄來訓練模型 其中，Anthropic的Claude是預設不使用對話紀錄來訓練模型的 現在Anthropic宣佈自2025/9/28起，用戶進入Claude時須決定是否允許提供對話紀錄給Claude做訓練 若用戶允許用於模型訓練，則資料將被保存五年。 如果選擇不共享資料，則繼續維持 30 天的保存政策。 以下是官方的通知信內容： 1. 允許我們使用您的聊天和編碼會話來改進我們的模型，以幫助改進 Claude 在您允許的情況下，我們將使用您的聊天記錄和程式設計會話來訓練和改進我們的 AI 模型。如果您在 9 月 28 日之前接受更新的消費者條款，您的偏好設定將立即生效。 如果您選擇允許我們使用您的資料進行模型訓練，這將幫助我們： 改進我們的 AI 模型，讓 Claude 對每個人都更有用、更準確 制定更強有力的保障措施，防止濫用 Claude 我們只會使用您授權後發起或恢復的聊天和程式設計會話。您可以隨時在「隱私設定」中變更您的偏好設定。 2. 資料保留更新－您的選擇與控制 如果您選擇允許我們將您的資料用於模型訓練，我們將保留這些資料 5 年。這使我們能夠透過如上所述的更深入的模型訓練來改進 Claude，同時隨著時間的推移增強我們的安全系統。您可以完全控制我們如何使用您的資料：如果您更改訓練偏好、刪除單一聊天記錄或刪除您的帳戶，我們將從未來的模型訓練中排除您的資料。點擊此處了解更多關於我們資料保留實踐的資訊。 Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/Claude-261f7f8f28288013a710d456fe2d02ee

在 Outlook 中，你可以利用「規則」功能來自動歸類郵件，幫助你更有效地管理收件匣。隨著郵件數量的增加，管理收件匣變得愈發困難。經常需要花費大量時間來整理和處理郵件，這不僅降低了工作效率，也可能導致重要郵件被忽視。為了解決這一問題，我們將介紹「規則」的功能，幫助用戶自動歸類郵件，從而簡化郵件管理流程。以下是如何建立規則，使郵件自動歸類的步驟： 步驟一、開啟 Outlook： 打開 Outlook 應用程式或登入網頁版 Outlook。 步驟二、選擇郵件： 在收件匣中，選擇你希望為其建立規則的郵件。 步驟三、建立規則： 在 Outlook 桌面版：右鍵點擊郵件，選擇「規則」中的「建立規則」。 ▍在 Outlook 網頁版： 步驟一、點擊右上角的設定圖標 步驟二、選擇「檢視所有 Outlook 設定」。 步驟三、在「郵件」選項中，選擇「規則」，設置規則條件，在彈出的對話框中，你可以設置規則條件。 步驟四、選擇你希望 Outlook 對符合條件的郵件執行的動作 步驟五、完成規則設置，確認所有條件和動作後，點擊「確定」或「保存」來完成規則的設置。 規則示範： ▍將某寄件人的郵件移動到指定資料夾： 1.條件：如果郵件來自 specific@example.com 2.動作：將郵件移動到「重要郵件」資料夾 ▍只保留最新一封郵件，其餘自動封存： 1.條件：如果郵件來自 specific@example.com 2.動作：僅保留最新一封郵件，將其他郵件移動到「封存」資料夾 ▍刪除超過10天的郵件： 1.條件：如果郵件來自 specific@example.com 且日期早於 10 天前 2.動作：刪除郵件 通過設置這些規則，Outlook 將自動幫助你管理和歸類郵件，使你能更專注於重要工作。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧！

研究發現逾6成上班族誇大自己的AI能力，面試敢當場實作給HR看的求職者甚至不到4成，本文拆解灌水背後的心態，並告訴大家如何確實提升AI實力，並把履歷寫得誠實又有競爭力。 文／《104職場力》 本文導覽 研究顯示，職場上有半數以上的工作者在AI能力上灌水！所以那些誇大自己AI能力的人在想什麼？如何成為真正的AI人才？3步驟增進實力！那履歷到底該怎麼寫？3個原則，不膨風也能贏！ 更新履歷時，看到大家都寫「精通ChatGPT」、「熟練Midjourney圖像生成」、「善用AI分析並產製報表」，你猶豫了3秒，也把這些關鍵字通通塞進去，讓履歷看起來無懈可擊。 但萬一面試時HR或用人主管突然端來一台筆電，微笑著對你說：「太好了！那我們現場操作一下你都如何用AI分析數據好嗎？」你會不會因為怕被看破手腳而瞬間背脊發涼？ 研究顯示，職場上有半數以上的工作者在AI能力上灌水！ 根據背景調查公司GCheck 2026年的《Automation Anxiety Report》指出，在履歷上宣稱有AI技能的候選人裡，竟然只有34%敢當場示範而已！也就表示每10個自稱懂AI的求職菁英裡，有大約7個人會心虛。 報告數據還顯示，高達63%的工作者承認曾誇大或謊報過自己的AI能力，其中Z世代員工的比例高達80%、千禧世代佔70%、X世代佔55%、嬰兒潮世代佔53%；而男性員工的比例為70%、女性為55%。 此外，有40%的人承認會刻意在會議上自信滿滿地談論AI，以彰顯自己AI領域的博學；33%的人則展現過頭，實際沒這麼高的能耐；另還有31%的人誇大了他們使用AI工具的經驗。 但報告提到，這種膨風的行為不同於惡意說謊的心理狀態，有些人甚至是逼不得已？到底發生什麼情況？讓我們往下聊聊。 所以那些誇大自己AI能力的人在想什麼？ 只看上一段的數據，可能會以為臉皮厚、愛吹牛的人越來越多，但GCheck把這群「坦承自己有灌水」的人攤開來看，卻發現他們的內心小劇場其實頗複雜，報告內列出的8個原因大致可以歸類成以下4種心態： 心態1：我之後真的會學起來啦！ 最普遍（76%）的想法是：就算現在稍微膨風一點也沒關係，因為自己是真心打算把這些技能都學起來，甚至還備有學習計畫。 這乍聽之下很上進，但大部分的人小看了自己的惰性，以至於這張「之後再學」的支票多半永遠不會兌現。 心態2：反正大家都在演 70%的人覺得，同行其實也都在誇大自己的AI功力，別人能演我當然也可以！ 當整個環境都在演，想老實承認「我還不太會」的人就會顯得很弱又很虧，所以在壓力越來越大的情況下，有57%的人就算明知自己實力還沒到位，也「必須表現出看起來很懂AI」的樣子。 心態3：不裝，我可能就沒飯碗了 這組數字可說是上述壓力的極致化，背後的恐懼來源相當一致： 53%的人覺得就業市場太難混，怕自己沒有足夠強的AI技能就會丟工作。 52%覺得自己根本沒得選，不跟上就會立刻變成「可被取代的人」。 46%是很擔心「沒有AI技能就會被開除」。 對這群人來說，灌水的原因很無奈，僅僅是為了保住飯碗這麼單純而已。 心態4：公司又沒教、也沒在查，先寫再說 52%的人表示，自己所屬的公司根本沒提供像樣的訓練或支援，想學也沒門路；還有48%認為公司其實沒一套可靠的方法可驗證員工的AI能力，既然沒人會查，那「先寫上去再說」的風險自然就低了。 把這4種心態擺一起看，會發現這根本是一場由焦慮、同儕壓力、生存恐懼，加上制度缺口共同催生出來的現象，灌水不見得會出事，但不灌水就會輸在起跑點，所以每個人都先填了，其他未來再說。 當「先說再學」變成全民運動，HR與企業主遲早會想出一套應對的檢驗機制，不論是面試時出考題請候選人當場示範，或是口頭講解操作邏輯與經驗等，這些都可能戳破履歷上的謊言；就算僥倖通過面試，入職後被同事主管發現根本做不出你宣稱熟練的報表時，可能處境還會更尷尬。 如何成為真正的AI人才？3步驟增進實力！ 想擺脫這種邊吹牛、邊心虛的AI焦慮？最簡單的方法就是：真的去學！建議遵照以下3步驟，幫自己補能力又增進自信： 1.先搞清楚「該補什麼」，別亂槍打鳥 很多人焦慮一襲來就狂報課、亂買工具，結果學了一堆沒人在意的東西，破財還完全沒加分；建議先看清楚自己想發展的職業或職位需要哪些技能，把精力、時間跟金錢花在刀口上。 2.找對路徑，真的把它學起來 知道方向之後，可以上104學習尋找資源，一步步把能力補上，而不是停在規劃階段，或催眠自己「之後再學」。 點擊前往104學習 3.把學到的東西變成「證據」 這一步是關鍵，也是能跟其他灌水的求職者拉開距離的地方，學習時的習作、學習後的成果驗收、測驗後的證書等，都是有憑有據的能力證明，比起履歷上短短一行「精通ChatGPT」，直接放上成果或測驗成績會更有說服力。 【同場加映】想知道自己的AI素養多高？需持續學習，還是能獨當一面？歡迎上104學習檢測！→AI 素養級認證 模擬試題→104 AI通用素養檢測 那履歷到底該怎麼寫？3個原則，不膨風也能贏！ 那要怎麼寫才能既誠實、又不會輸給那些灌水的人呢？ 原則1.誠實盤點，分清楚「已經會」和「正在學」 寫履歷前，先把你的AI技能分成兩疊：一疊是「現在叫我做，我做得出來」，另一疊是「我正在學、還沒到位」。 兩種都可以寫，但千萬別混為一談，篇幅盡量著重在前者，充分展現自己的能力。 原則2.正在學的部分，撰寫「進程」就好 還沒具備的能力，與其硬用言語包裝，不如老實交代預計怎麼學習就好，比如：「正在進修AI數據分析，預計Q2考取iPAS AI應用規劃師初級」。 這樣寫一點都不丟臉，反而傳達出幾個訊息：你有自覺自己缺乏什麼、而且你正在動、未來會習得這技能，而企業其實相當吃這套。 原則3：寧可寫少，但每一項都敢被當場考 與其塞滿10項你只摸過一兩次的工具，不如只留2、3項你真的能打開電腦實作給對方看的，這樣面試當天就算HR要求示範，你也能輕輕鬆鬆、游刃有餘通過考驗。 在這個人人都在灌水的年代，一份誠實、又拿得出證據的履歷，才能獲得最終青睞，希望這篇文章能幫助正陷在AI焦慮的求職者，並祝福大家都能成功上岸！ 延伸閱讀： 【新鮮人AI素養】為什麼我履歷填了AI技能，卻還是被刷掉？ AI實力超群卻沒面試邀約？如何讓企業一眼看見你的高階AI素養？

如果你在創業，如果你的收入跟經營人的關系有關 你最近應該常滑到這3句 : 別人眼中的你，不是你 你眼中的自己，也不是你 你眼中的別人，才是你 明白真正意思的人少之又少，甚至好多人誤會他 這段話指出了所有修行、心理學，甚至宗教的終極哲理 這段話是法國哲學家沙特說的，多數人直覺反應這句話有毛病 難道我看到一個很自私的人，代表我很自私嗎? 其實他談的是心理學的防衛機制叫做的分裂，佛家說的分別心 你看到一個人很自私，不是說你很自私，而是你對自私和利他，有很強的分別心 這就是你要修行的課題 因為這個分別心，會讓你不自覺地對一個自私的人，充滿抱怨、憤怒不諒解 甚至你會去跟其他人說，哎這個人不好，他很自私 就在這瞬間，你沒有在利他，你也變得自私了 你討厭自私，就會把它埋在內心的陰影面，你會對所有自私的人、自私的行為充滿惡意 當你埋葬自私以後，你就很難活出跟自私有關的美好 可能你沒有辦法為自己而活、可能你沒有辦法坦蕩的面對自己內心的欲望、可能你總是委屈自己、難以拒絕別人 如果你能夠把自私和利他，整合在你的生命裡 你就不會犧牲自己、委屈自己、你的邊界感很清晰 做自己愛的事、交自己愛的朋友、拒絕不喜歡的邀約 在你能力之內的做到共好雙贏 真正的利他也有分等級的，通透這點你就沒有分別心 你會允許好和壞，允許自私和利他同時存在 當我看見一個人自私，不是我自私，是我對自己的自私有分別心 當我看到一個人刻薄，不是我刻薄，是我討厭刻薄，我也失去了相關的精準、犀利、銳利的特質 當我看到一個人憤怒，是我對憤怒有分別心，我也同時失去了力量感、捍衛感、篤定感 用這段話提醒自己 我一眼望去，沒有別人，只有自己 芸芸眾生，都是千萬個我，是我的千萬面相 很多高人在面對任何人，都能耐心接納去點化對方，因為他們沒有分別心 文學家說 : 你對我百般的註解和解讀，構不成萬分之一的我，卻是一覽無遺的你 佛家說 : 未開悟之前，我以為我渡眾生，開悟之後，才發現眾生渡我 道家說 : 知人者智，自知者明 陽明心學說 : 心無外物，心外無理 願你我面對生命中的每段關系 都能夠檢視自己、學無止境、修成正果 https://www.youtube.com/watch?v=pgzrTXaECfU

求職新鮮人看到公司寫上職缺的英文職稱別緊張！本篇將詳細介紹10個常見的職場英文職稱，快速了解R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC等工作內容與職責，在找工作時可別投錯履歷了！ ▍R&D（Research and Development）研發工程師 ● 職位解析：研發部門負責新產品和技術的開發，創新是其核心工作。 ● 職責：研發團隊致力於開發新產品、改良現有產品，以及進行技術研究。 ● 常見職稱： R&D Manager (研發經理)：負責領導研發團隊，規劃技術策略。 R&D Engineer (研發工程師)：專注於產品設計、技術測試及創新。 ▍ MA（Management Associate） ● 職位解析：管理培訓生，參與公司不同部門的工作，了解整體業務運作，並為未來的管理職位做準備。 ● 職責：輪調至公司內不同部門進行學習和實踐，積累管理經驗並發展領導能力。 ● 常見職稱： Management Associate （管理培訓生）：通過工作輪調深入了解公司運營，參與項目並負責管理任務。 Senior Management Associate （高級管理培訓生）：完成一定階段的培訓後，開始承擔更多責任並領導小型團隊。 ▍MT（Management Trainee） ● 職位解析：管理培訓生，通常是為未來的管理職位而進行培養，參與不同部門的工作輪調。 ● 職責：學習公司業務運營，參與各種部門的項目及管理流程，準備未來擔任管理職位。 ● 常見職稱： Management Trainee (管理培訓生)：通過不同部門的輪調，獲得全局視野。 ▍HR（Human Resources）人力資源 ● 職位解析：人力資源部門負責招聘、員工管理、薪酬和福利，以及員工發展。 ● 職責：制定人力資源政策、處理員工關係、管理招聘流程。 ● 常見職稱： HR Manager (人力資源經理)：負責公司人力資源戰略的制定與實施。 HR Specialist (人力資源專員)：專注於招聘、培訓、薪酬等特定領域。 ▍IT（Information Technology） ● 職位解析：資訊技術部門負責公司內部的技術基礎設施、網絡安全和系統管理。 ● 職責：維護公司電腦系統、解決技術問題、確保網絡安全。 ● 常見職稱： IT Manager (資訊技術經理)：管理公司的技術系統和基礎設施。 IT Support Specialist (IT支援專員)：解決員工技術問題，提供技術支持。 ▍PM（Project Manager） ● 職位解析：項目經理負責規劃、執行和監控具體項目，確保按時完成。 ● 職責：制定項目計劃、管理資源、時間和預算，確保項目目標達成。 ● 常見職稱： Project Manager（項目經理）：負責全面領導項目團隊，確保項目按計劃推進。 ▍PM（Product Manager）產品經理 ● 職位解析：產品經理負責產品的全生命周期管理，從產品構思到開發、上市和持續改進。他們是產品的擁有者，協調不同部門如研發、行銷、銷售和客戶支持，以確保產品符合市場需求和業務目標。 ● 職責： 1. 市場研究：了解客戶需求和市場趨勢，分析競爭產品。 2. 產品策略：制定產品路線圖和策略，確保產品符合公司的長期目標。 3. 跨部門協調：與研發、設計、行銷和銷售團隊合作，確保產品開發和推廣順利進行。 4. 產品規劃和管理：定義產品功能、技術規格和開發進度，確保項目按時完成。 5. 監測和優化：跟踪產品上市後的表現，根據市場反饋進行改進。 ● 常見職稱： Associate Product Manager（助理產品經理）：負責部分產品線或支持資深產品經理，通常是初階角色。 Product Manager（產品經理）：全權負責一個或多個產品的管理，制定產品策略並推動產品發展。 Senior Product Manager（高級產品經理）：管理更複雜的產品或多個產品線，並具有更多的決策權。 Head of Product（產品總監）：領導整個產品團隊，負責產品部門的運營和策略制定。 ▍QA（Quality Assurance） ● 職位解析：品質保證部門負責產品和服務質量的監控，確保符合標準。 ● 職責：實施質量檢查流程，找出並改進產品或服務中的問題。 ● 常見職稱： QA Manager（品質保證經理）：負責制定和實施質量控制流程。 QA Specialist（品質專員）：檢測產品並確保其符合公司質量標準。 ▍PR（Public Relations） ● 職位解析：公關部門負責公司形象和品牌聲譽的管理，並與媒體保持良好關係。 ● 職責：制定公司對外公關策略，處理媒體關係，管理公司的公共形象。 ● 常見職稱： PR Manager（公關經理）：領導公司對外公關活動，制定溝通策略。 PR Specialist（公關專員）：負責日常的媒體聯絡和新聞稿撰寫。 ▍BD（Business Development） ● 職位解析：商業拓展部門負責開發新的商業機會，建立夥伴關係和推動業務增長。 ● 職責：尋找新市場、開發新客戶，推動公司收入增長。 ● 常見職稱： Business Development Manager（商業拓展經理）：負責制定和實施商業拓展計劃。 Business Development Executive（商業拓展專員）：執行商業拓展活動，聯繫潛在客戶。 ▍QC（Quality Control） ● 職位解析：品質控制部門專注於生產過程中的質量檢測，確保產品符合規範和標準。 ● 職責：對產品進行檢測和監控，確保其符合既定質量標準。 ● 常見職稱： QC Manager（品質控制經理）：監督生產過程中的質量控制工作。 QC Inspector（品質檢測員）：執行產品的檢測工作，確保品質合格。 這些職位涵蓋了不同的專業領域，從管理層到專業技術人員，都是公司運營中的重要角色，了解不同職務的專業和英文縮寫，下次與對方往來就不會感到陌生了，也記得別搞錯職稱造成誤會留下不好的印象喔！ 工作機會點這裡⬇️ https://user275376.pse.is/6gzu5f