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Ragic 從零開始 10 分鐘教學 (12) 自訂動作按鈕
Ragic 從零開始 10 分鐘教學 (12) 自訂動作按鈕
在 Ragic,你可以利用「動作按鈕」功能,把一些企業組織經常得反覆操作的固定流程,如報價單拋轉訂單、訂單出貨時扣庫存、更新訂單狀態...,設定成「按一個鍵,就能啟動」的自動化流程,省心省力。 動作按鈕的設定非常彈性,任何一張表單都可以放上一個或多個動作按鈕,每一個動作按鈕都可以依據不同的需求,選擇要根據哪些判定條件、執行哪些動作。 這次的教學影片將簡單示範 3 個常用的動作按鈕功能,包括: 資料拋轉(報價單轉訂單)https://www.ragic.com/intl/zh-TW/doc/62 更新別張表單欄位值(扣庫存)https://www.ragic.com/intl/zh-TW/doc/65 更新這張表單欄位值(更新狀態)https://www.ragic.com/intl/zh-TW/doc/69 其他按鈕功能如一鍵寄信、開啟特定網址,以及進階功能如合併按鈕、儲存時自動執行等,可以再從我們的說明文件裡參考完整教學說明: https://www.ragic.com/intl/zh-TW/doc/68 更多教學內容請繼續關注 Ragic 官方頻道
Jaykee Chou
這個項目很簡單100分很容易
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每天練習中文打字,其實是一件非常有趣而且實用的事情。只要每天花一點時間,不需要太多,只要二十分鐘左右,就可以讓自己的打字速度變得更快。中文有很多不同的字,有些字筆劃比較多,有些字看起來很像,所以在打字的時候要特別注意,避免打錯字。打字練習不只能讓我們變快,也能幫助我們更熟悉注音或倉頡輸入法。像我自己一開始打字很慢,常常會打錯,但每天慢慢練習後,就越來越順手,現在可以一邊聽音樂一邊打字,感覺非常輕鬆。打字不只是輸入文字,更是一種生活技能,在學校、工作、聊天中都會用到。只要你願意練習,就一定可以進步。別害怕錯字,錯了就改,才會變得更好。
陳尚佑
企業跨境採購 AI 工具 ChatGPT、雲端會議記錄系統等須報繳營業稅
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2025-08-26報導/經濟日報記者胡順惠 由聯合新聞網授權轉載 財政部台北國稅局提醒,企業向境外電商購買AI工具或線上服務,像是ChatGPT、雲端會議記錄系統等電子勞務,須依規定申報、繳納營業稅;若是兼營免稅貨物或勞務的營業人,則應特別留意營業稅計算方式。 延伸閱讀:AI時代的「大裁員潮」開始了嗎?工業革命級的衝擊正在逼近 台北國稅局表示,外國公司若在台灣沒有固定營業場所,也就是所謂的境外電商,若銷售電子勞務給台灣的自然人(B2C交易),則應由境外電商開發票、報繳營業稅;若將電子勞務銷售給台灣企業或組織(即B2B交易),則是由買方依規定在給付時扣稅,並報繳營業稅。 生成式AI大幅改變工作型態,許多企業開始添購AI工具,像是ChatGPT、AI會議記錄工具等,希望提升工作效率,由於屬於向跨境電商採購電子勞務,應依據跨境電商營業稅相關規定處理。 企業購買AI工具營業稅規定 項目內容常見情形公司為提升工作效率,購買ChatGPT、AI會議紀錄工具等規定若向境外電商購買,須由買方扣稅,並報繳營業稅買方為兼營營業人可依比例扣抵法或直接扣抵法計算不可扣抵稅額並申報製表/經濟日報記者胡順惠 聯合新聞網授權轉載 另外,若國內買方屬於兼營應稅與免稅業務的營業人,向境外電商採購時要留意,計算方式分為兩種,包括比例扣抵法或直接扣抵法,若採比例扣抵法,企業必須依照「不得扣抵比例」計算哪些進項稅額不能用來抵銷銷項稅額,再據以申報應納稅額。 舉例來說,甲公司兼營應稅與免稅業務,並採比例扣抵法計算,該公司2025年5月18日向境外電商購買AI會議記錄工具,金額26萬元,公司計算當期(5-6月)不得扣抵比例為40%。 因此,公司必須在7月15日前完成申報,並計算應納營業稅,以26萬元乘上5%營業稅率,再乘上40%不得扣抵比例,不可扣抵稅額為5,200元,應併入當期營業稅一併報繳。 國稅局強調,兼營免稅業務且向境外電商購買勞務的營業人,應依規定及相關時限申報繳稅,否則可能面臨補稅與罰鍰。 不過若企業因不熟悉規定而漏報,仍有補救機會,依《稅捐稽徵法》規定,只要在未經檢舉、未經稽徵機關或財政部指定人員調查前,主動補報並補繳漏報稅額,雖須加計利息,但可免於處罰。 國稅局呼籲,隨著AI工具與雲端服務普及,企業跨境採購電子勞務情況將愈來愈多,財會單位應熟悉相關稅務處理流程,避免因一時疏忽產生不必要風險。
【104職場力】
補習班試教三天,沒有報酬?
補習班試教三天,沒有報酬?
問題: 我在補習班試教了三天,但最終沒被錄取。請問我是否可以請主管給我三天薪水? 解析: 依題意,求職者應徵補習班教師職務並且於補習班試教三日,最終無論有無獲得補習班的正式錄用,求職者皆已有提供勞務的事實,雖然試教是補教業者選任教師是否適任的主要篩選方法,惟是否須到三日始能判斷是否勝任教師職務的適格性,不免也有疑問,建議求職者可與該補習班主管商議可否按實際試教小時數酌給報酬或至少給與車馬費補助。 在此,也提醒有意到補習班任教者,事前應就試教時間多少節數或小時數,以及試教後有無報酬(車馬費)或報酬如何計算等事項向補習班詢問清楚,待雙方皆同意後始展開試教活動,以免事後爭議。
蘇宏文 人資法令學習成長班
【解決問題的方式,單一思維做法就只是讓自己陷入框架】
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過往剛接任主管的時候,曾遇過一種下屬,交辦新工作時會大聲說這個沒有教過他不會做,不然又說這個工作權責沒有定義,不應該屬於他的工作範圍,理直氣壯的強硬態度,造成周遭的同事都不想跟他合作,他也樂得工作輕鬆。 而我一開始的應對做法很單純,就是他說不會就花時間一步步教他,他說權責沒有定義就想辦法定義清楚,改善的過程中確實也讓整個單位規定更明確,每個人也可以更了解自己該負責的項目。 但那位下屬並非就這樣開始變好,而是花更多時間去說明自己還有哪邊不會不懂,以及花更多時間跟我挑戰,那些原本規定的細節內容,但很多時候物極必反,當規定越來越清楚明確,影響的也是限制越來越多,大家越來越去在意規定內容,不僅讓我更忙於去溝通修改規定,也讓團隊氣氛越來越差。 直到有天我突然想起,這樣的改善方法真的是對的嗎? 我會不會已經陷入了思維的框架中?會不會其實有其他好的解法?所以我做了一件事 我把位置直接搬去他的旁邊坐,然後觀察他二週的工作內容,發現了非常多違反公司規定的行為,身為一個開口閉口都談規定跟權責,自己卻在工作中多次違反規定,與人資一起啟動約談機制也是符合規定的。 過程就不贅述,但整個過程是對外保密的,經過那次的約談後,下屬的態度肉眼可視的改變,不僅開始會主動學習需要的項目,也不再繼續拘泥規定的內容,團隊其他人都很訝異一個人竟然可以改變這麼大,也很好奇我到底背後做了些什麼。 而這件事情也讓我更有所成長,很多時候我們遇到問題時,一定會先從合理的角度出發思考,但如果問題無法有效解決,那或許就要跳脫原本的思考框架,重新去檢視這個問題是否還有其他解法,才不會越努力越讓自己一直往死胡同鑽。 就像是障礙賽遇到跳欄,直覺的就會跳高一點跨過去,但是否也有存在鑽過去或是繞過去的可能性,這也是很多管理者所面對的。 最後我也很感謝那位下屬,因為他用自己的行動讓我學到了很多,因為受到挑戰,我自學了很多項目去教他,也對於規定及權責更清楚,更重要的是我了解到一個問題並非就只有一種解法,有時候真正的解法反而是非常的簡單有效。
吳振興 Jeff 傑夫的職涯解題教室
2026年台灣七大MES系統廠商推薦排名,找數位轉型夥伴看這邊!
2026年台灣七大MES系統廠商推薦排名,找數位轉型夥伴看這邊!
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
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Excel 2019實力養成暨評量解題秘笈
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客戶都用AI比好規格了,業務還在背型錄?專家:高價值業務要進階「問題顧問」
客戶都用AI比好規格了,業務還在背型錄?專家:高價值業務要進階「問題顧問」
只會背型錄的業務,正在被AI取代!作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家,指出業務的價值已從「介紹產品」轉向「看懂客戶還沒發現的問題」。從一次買筆電遇上兩種業務的經歷看起,並提供B2B業務的3種AI應用提示詞。本文節錄自《90%高級主管出身業務,B2B聖經》。 文/吳育宏 本文目錄(點擊可快速前往) 別做產品專家,要當問題顧問從產品知識到問題洞察,業務角色正在轉變【B2B業務AI應用】AI提示詞範例 別做產品專家,要當問題顧問 網際網路把現今的市場,變成名副其實資訊爆炸的環境。換言之,業務員若是無法從資訊提供者,轉變、升級成為資源整合者,勢必無法彰顯業務工作的價值,終將被市場所淘汰。從另一個角度來說,可以整合資源、做出綜合判斷的業務員,才有能力解決顧客的問題,而不是淪為背誦產品規格的專家,也就是從產品導向進階成為「問題導向」。說的白話一點,就是我們的產品是什麼型號、樣式、規格沒那麼重要,重要的是我們能幫顧客解決什麼問題。 幾年前,我到3C賣場打算增購一臺小筆電。我對個人電腦的了解非常一般,平時也不會花太多時間去研究產品資訊,純粹被小筆電輕巧、方便的特點吸引。所以,出門前我大致瀏覽過各廠牌小筆電的規格,好讓自己在賣場不會顯得太外行。 在3C賣場,我遇到的第一位年輕店員,了解我正尋找小筆電產品後,在不看任何書面資料的情況下,熟練的背出各廠牌的主要規格差異和折扣價格,我確定他是一位下過功夫的產品專家。但我打算找另一家店略做比較後再下決定,這位年輕店員似乎習以為常,他帶著自信告訴我:「歡迎再比較看看,你會知道我們是最划算的。」 到了第二家店,我遇到一位年齡較長的銷售人員,他的溝通方式創造出完全不同的銷售對話。在我表明要找小筆電產品後,他問了我一連串關於:「你為什麼要買小筆電?」的問題,從我預計使用的場合、時間,一直聊到個人使用習慣和偏好,我們的對話情境圍繞在我工作、生活的每一個細節,最後,他給了我一個出乎意料之外的結論:「先生,你不可以買小筆電!」 好極了,這是我第一次帶著新臺幣站在業務員面前,聽到這麼另類的建議。當然, 他並不是要結束這次交易,而是又花更多時間和耐心向我解釋,依照我的使用習慣,若是選擇小筆電,一定會在短時間內後悔。接著,他推薦一臺價格超過小筆電兩倍的筆記型電腦,同時再不厭其煩的說明它的規格,對我實際使用上有何幫助。 那個下午,我很幸運一次遇到兩位專家,一位是「產品專家」,另一位是「問題專家」。產品專家不斷提醒我聚焦在規格和價格,所以我心裡想的是:「不要漏掉其他眾多店家,應該好好的比較一番。」但在問題專家面前,我比較像是接受診斷的人。這些深入我實際需求的問診過程,網路上各種「比價王」,或是能將規格、價格倒背如流的產品專家都無法做到。所以,我沒有拿著他建議的機型,再去求助第三家店。因為他的建議比較像是醫生開的處方箋,而我從來不會和醫生的專業意見討價還價。 我在機械產業銷售空氣壓縮機時,也遇過類似狀況,客戶希望我們提供「氣冷式」機種的報價單,我和工程師看過客戶的工廠配置、使用環境後,很可能建議完全不同的「水冷式」機種(編按:氣冷式空壓機安裝簡單、成本較低,但受環境溫度與通風影響較大;水冷式建置成本較高,但散熱穩定,適合高溫與長時間運轉的工廠環境)。只要你能提供專業、合理的判斷依據,通常客戶都會感謝你提供不同的意見。 這也說明,業務人員在展開銷售對話前,最好先問問自己打算當「產品專家」,還是當「問題專家」。 從產品知識到問題洞察,業務角色正在轉變 過去許多B2B業務員,習慣把大量時間花在熟背產品型錄、規格與功能差異,認為只要夠熟悉產品,就能展現專業、取得客戶信任。但在今天的市場環境裡,這樣的優勢正在快速消失。當客戶3分鐘就能透過ChatGPT查完競品規格、價格區間與市場評價時,「會背型錄」已不再是競爭力。資訊透明後,客戶真正期待的,不再是有人幫他介紹產品,而是有人能幫他看見問題。 但更現實的是,許多業務在客戶經營上,仍停留在人工整理Excel報表、憑經驗判斷客戶關係的階段。客戶快流失了,往往等到訂單消失才發現;想接觸關鍵人物,也只能靠送禮、勤跑客戶,或刻意裝熟建立關係。這些做法最大的問題,不只是效率低,而是業務角色很容易被市場邊緣化,最後淪為單純的資訊轉述者。 AI時代來臨後,真正高價值的業務角色,反而變得更像企業顧問。未來頂尖業務的價值,不在於知道產品,而在於看懂客戶還沒發現的問題。例如,一家電子製造業客戶,近半年訂單高度集中在單一終端品牌,表面上營收成長,但AI若結合公開財報、供應鏈新聞與產業數據分析,就可能提前看出訂單集中風險、海外政策變動、原物料波動,甚至庫存壓力升高。這時候,真正有價值的業務,不是繼續介紹產品,而是主動提醒客戶未來可能面臨的經營風險。 未來的業務工作,將越來越像數據判讀與商業顧問。AI可以協助企業快速分析營收集中度、預測客戶流失風險、找出交叉銷售機會,甚至自動整理競品情報。但真正能拉開差距的,仍然是人的判斷能力。因為AI可以快速整理資訊,但如何解讀數據背後的商業意義、如何協助客戶做出更好的決策,依然是人類最重要的價值。 【B2B業務AI應用】AI提示詞範例 1. 產業風險預警: 我是一名電子零組件業務,主要客戶為〔公司名稱〕。請分析該公司近一年的財報與供應鏈新聞,列出三個它們可能面臨的經營風險(如訂單過度集中、政策影響或原物料波動),並提供三個我能以「顧問身分」提出的對策建議。 2. 競品分析與破解: 客戶目前正同時評估我們與〔競品A〕的〔產品類型〕。請整理〔競品A〕在市場評價中常見的痛點,以及我們的產品相較之下,能如何降低客戶的長期營運風險。 3. 數據洞察摘要: 這是一份客戶〔輸入產業類別〕的市場趨勢報告。請幫我提取出三個會直接影響客戶「成本控制」或「競爭優勢」的關鍵數據,以便我能主動提醒客戶提早應對。 節錄自:大是文化《90%高級主管出身業務,B2B聖經:從跑客戶到利用AI問對問題,這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑!》/吳育宏 著
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台北SEO公司有哪些?10 間名單比較與費用行情
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你手上可能已經有兩、三份 SEO 報價單,數字差了兩三倍,但每一份的服務項目寫起來都差不多:關鍵字研究、內容優化、技術健檢、每月報表。你看不出貴的那家貴在哪,也看不出便宜的那家少做了什麼。 (例如:報價差三倍,是不是貴的那家在賺我不懂的錢?沒有保證排名的公司,是不是就代表沒實力?我人在台北,一定要找台北的 SEO 公司嗎?做不出來我能不能停?) 這篇文章我們不打算再給你一份「每一家都很棒」的名單。我們的角度是:先把判斷標準交給你,再把名單攤開讓你自己對號入座。看完之後,你應該有能力在第一次開會的 30 分鐘內,判斷這家 SEO 公司懂不懂你的產業、報價結構合不合理,以及你到底該找代操、找顧問,還是根本先不要外包。 台北SEO公司怎麼挑?先看這 5 件事就夠了 如果你趕時間,先記住這五個評估方向。能同時通過這五關的 SEO 公司,在台北市場大概不到一半。 一、他能說出「怎麼做」,而不只是「做到什麼」 多數簡報會給你成果:某某客戶排名從第 5 頁進到第 1 名、自然流量成長三倍。這些數字沒有錯,但無法讓你判斷專業度。 真正該追問的是方法。艾斯伊歐 在自家的挑選指南中就直接建議,與其只問客戶案例的成果,不如進一步詢問對方執行 SEO 的方法;如果大量使用黑帽手法,看到的都是短期假象,反之若對方重視網站內容品質與網站體質改善,並且依據來源是 Google 官方手冊或 ahrefs、Moz、Search Engine Land 這類大型 SEO 媒體,代表策略偏向白帽。 坦白說,這一條就能刷掉不少廠商。一家講不出執行邏輯、只會秀截圖的公司,通常是因為執行的人不在提案現場。 二、他願意告訴你「什麼他不做」 這聽起來像是缺點,其實是最強的信任訊號。 會明確說「我們不做外連買賣」「我們不接一個月一萬元的專案,因為做不出來」「你這個網站架構不改,做 SEO 是浪費錢」的公司,代表他有自己的執行標準。反過來說,什麼都說可以、什麼預算都能配合的公司,通常是把你的案子丟進標準流程跑一遍。 三、報價結構可以拆解 好的報價單至少要能拆成三塊:技術與架構調整、內容產出、成效追蹤與調整。如果對方只給你一個總價、一個月費數字,卻說不清楚這筆錢裡有幾篇文章、幾次技術修正、誰負責改網站,那你等於在買一個黑盒子。 (費用結構我們會在後面的「SEO 費用怎麼算」段落詳細拆開說明。) 四、有你這個產業的實作經驗 SEO 的技術原則是共通的,但關鍵字意圖不是。醫療、法律、B2B 工業品、電商、在地服務業,這五種產業的搜尋行為差距極大,連該不該寫部落格文章的答案都不一樣。 要注意的是,「有做過你的產業」不等於「有做過你的競爭對手」。後者反而要小心,先問清楚利益衝突怎麼處理。 五、成效追蹤看的是詢問量,不是排名截圖 排名是過程指標,詢問與成交才是結果指標。一份只給你關鍵字排名表、不談自然搜尋帶來多少表單或來電的報告,代表對方沒有真的接到你的商業目標。 這份名單怎麼來的?我們的評選標準與利益揭露 先說清楚一件事:網路上大多數的「SEO 公司推薦」名單,是由名單裡的公司自己發布的。 這不必然代表內容有問題,但你有權知道排序是怎麼來的。 本文名單的處理原則如下: 1. 排序不代表優劣。 名單依既定順序呈現,不做第一名到第十名的評比,因為在沒有統一受測條件的情況下,任何排名都是主觀的。 2. 公司資訊優先採用官方網站的公開敘述,並標註查核日期。若某項資訊只能從第三方文章取得,會明確標示「官方資料待確認」。 3. 不列出我們無法查證的客戶案例、成效數字與報價。你在別的名單文看到的「幫某客戶流量成長 500%」,多半無法追溯,本文不採用。 4. 每一家都會寫「可能不適合的情況」。只寫優點的名單,對你做決定沒有幫助。 資料限制:以下各家的服務內容、據點與費用資訊,均以 2026 年 8 月 18 日可公開查得的資料為準。SEO 產業人員與服務組合異動頻繁,實際合作前請以官方報價與條款為準。 台北SEO公司推薦名單:10 間服務型態與適合對象比較 以下 10 家為本文整理的名單,涵蓋代操型、顧問型、網站整合型與工具平台型四種不同型態。 1. 艾斯伊歐行銷公司 艾斯伊歐是一家以 SEO 為核心、同時延伸到 GEO 與廣告投放的網路行銷公司,創辦人為 Morris。從官網公開資訊來看,他們的服務不侷限在關鍵字排名,而是把網站架構、頁面標題、內容規劃、內部連結與技術優化視為一套整體,並且明確把「生成式搜尋能見度」列為獨立服務項目,處理品牌在 ChatGPT、Google AI Overview、Perplexity、Copilot 等環境的曝光機會。對於同時要顧搜尋排名與 AI 搜尋的品牌來說,這種一站式的組合可以少發包一次。 服務特色:SEO 與 GEO 並行規劃;依產業特性與搜尋意圖配置網站架構 服務項目:SEO、GEO、數位廣告投放(Google/Meta/YouTube)、網站設計、品牌行銷 適合對象:想把自然搜尋、AI 搜尋與付費廣告一起規劃的中小企業與品牌 官網:aiseo.com.tw 2. MTMG SEO MTMG 是「More Traffic, More Growth」的縮寫,這家公司的定位就寫在名字裡:把流量成長當成主要交付物。他們的 SEO 服務拆成網站結構優化、內容 SEO 與技術 SEO 三個方案面向,另外也提供 PPC 廣告投放、SEO 網頁設計、品牌行銷、口碑行銷與社群行銷,屬於服務範圍較廣的整合型公司。 比較值得注意的是他們公開揭露的收費機制:官網說明所有服務內容不會因為達成目標後或合約外因素產生額外費用,以及當關鍵字達到 Google 搜尋結果第一頁之後,才開始收取尾款。 服務特色:關鍵字達第一頁後才收尾款的階段性計費機制 服務項目:SEO、GEO、PPC 數位廣告、SEO 網頁設計、品牌行銷、口碑行銷、社群行銷 適合對象:以關鍵字排名為主要 KPI、希望付款與成果掛鉤的企業 官網:mtmgseo.com 3. 台灣SEO公司 台灣SEO公司從品牌名稱可以看出定位,主要訴求為台灣在地市場的 SEO 服務。依第三方產業文章的描述,其強項在本地 SEO 行銷,較著重理解台灣市場需求並制定客製化策略,海外市場方案則相對不是主力。 服務特色:以台灣在地市場為主的 SEO 策略 服務項目:SEO 優化、關鍵字排名相關服務 適合對象:客群集中在台灣本地的企業 官網:taiwanseocompany.com 4. 達文西數位科技 達文西數位科技成立於 2005 年,是名單中資歷最長的一家,核心特色是「網站設計與 SEO 整合」。他們堅持專業分工,網頁設計、程式設計、網站行銷、SEO 與主機代管都能獨立執行。 服務特色:網站架設階段即導入 SEO 架構,設計與優化不分家 服務項目:網頁設計、SEO 關鍵字排名 適合對象:正要建站或改版、希望一次解決架構問題的企業 5. 排名行銷公司 排名行銷公司的定位偏向「SEO 加上整合行銷」,依公開產業文章的描述,服務除了搜尋引擎優化之外,也涵蓋數位廣告投放、網站設計、社群行銷與行銷策略顧問,提供免費的 30 分鐘網路行銷諮詢。 服務特色:SEO 與廣告、社群整合;提供免費初步諮詢 服務項目:SEO 優化、數位廣告投放、網站設計、社群行銷、行銷策略顧問 適合對象:想同時處理自然搜尋與付費流量的中小企業 官網:https://seomtmg.com/ 6. HARRIS 先生(顧問輔導型) HARRIS 先生在這份名單中屬於明顯不同的一類:他們不是代操,是顧問。 依公開資料,這是一個以 SEO 顧問諮詢與企業內訓為主的團隊,服務內容偏向網站數據分析與策略輔導,第三方報導也將其定位為來自台北的 SEO 顧問團隊。 服務特色:顧問輔導與企業內訓,知識內化在你的團隊 服務項目:SEO 顧問諮詢、網站數據分析、企業 SEO 內訓、策略規劃 適合對象:內部已有行銷或工程人力、需要方法與方向的企業 7. 將能數位行銷 將能數位行銷創立於 2009 年,總部位於台北並在台中設有分部,由 SEO 領域資深顧問連啓佑創立。服務項目涵蓋 SEO、內容行銷、全版位推廣(含 Google 廣告與商家優化)、網站架設,另外還有公開課與企業內訓。收費模式為客製化規劃。 服務特色:顧問輔導、代操與教育訓練並行;明確布局 AI 搜尋行銷 服務項目:SEO、內容行銷、公開課與內訓 適合對象:想同時外包執行與培養內部能力的中大型企業 8. awoo 阿物科技 awoo 阿物科技是名單中規模最大、也最偏向「工具平台+顧問」模式的一家。依官方資料,awoo 深耕 AI SEO 與電商 AI 解決方案領域逾十年,他們也推出結合顧問與 AI 工具的 AI電商解決方案。 服務特色:AI 工具平台與顧問服務結合;電商大量頁面的系統化處理能力 服務項目:AI SEO、電商 AI 行銷解決方案 適合對象:SKU 數量龐大的電商、需要規模化內容與關鍵字佈局的品牌 9. 集客數據行銷 集客數據行銷是一家總部位於台北市中山區的數位顧問公司,依公開資料,累積協助超過 1,500 家企業進行 SEO 與內容整合策略,涵蓋超過 12 種產業別。 服務特色:自有網站分析工具;SEO 與內容策略整合 服務項目:SEO 策略規劃、關鍵字研究與優化、數據分析報告 適合對象:預算有限、希望穩步建立自然流量基礎的中小企業 10. 一路科技 一路科技的服務組合明顯偏向「中小企業與在地商家的整包網路行銷」。依官網公開的服務列表,涵蓋網路行銷整合規劃、客製化網站設計、企業行銷文案撰寫、SEO 搜尋優化、Google 商家與口碑行銷。 服務特色:SEO 與 Google 商家、口碑行銷整合;內容教學資源豐富 服務項目:SEO、網站設計、行銷文案、Google 商家與口碑行銷、社群經營 適合對象:在地服務業、需要整包網路行銷的中小企業 SEO 費用怎麼算?三種計價方式與你該問的問題 台灣 SEO 市場沒有統一定價,同樣的需求報價差三倍是常態,而且不一定代表其中一家在坑你。 差異多半來自三件事:內容產出的量與品質、技術修正是否包含在內、以及對方投入的人力層級。 模式一:月費制 常被引用的月費區間約在新台幣一萬八千元至六萬元之間,另有部分方案初期費用自三萬元起。 模式二:專案制 針對特定任務報價,例如網站 SEO 健檢、網站改版的架構規劃、內容策略藍圖。金額一次性,範圍明確。 模式三:成效計費/關鍵字計費 依關鍵字是否達標計費,或達標後才收取尾款。名單中的 MTMG SEO 即公開揭露當關鍵字達到 Google 第一頁後才收取尾款的機制。 常見問題 Q1. 舊網站需要先改版再做 SEO 嗎? 不一定。判斷點在於現有網站的技術限制有多嚴重:如果網址結構混亂、無法自訂標題與描述、行動裝置體驗差、載入速度極慢,那麼先改版通常比較划算。 Q2. SEO 和 Google 廣告,預算有限該選哪個? 如果你需要的是「這個月就要有詢問」,先投廣告;如果你要的是「一年後不必再一直花錢買流量」,做 SEO。兩者的差別在於,廣告停了流量就停,SEO 的內容資產會留下來。實務上多數企業會先用廣告驗證哪些關鍵字真的會帶來成交,再把預算移到 SEO。 Q3:一定要每個月寫很多文章嗎? 不一定。內容的數量不是目的,覆蓋搜尋意圖才是重點。 最後的總結 挑台北的 SEO 公司,最容易犯的錯不是選錯家,而是在還沒想清楚自己需要什麼之前就開始比價。 希望這篇文章能幫你避開一些冤枉路。如果看完還是不確定自己的網站現況適合哪一種服務,也歡迎直接留言討論哦 作者介紹: 你好我是數位行銷百科行銷總監「Angel」具備超過300件以上的網路行銷、SEO 搜尋引擎優化與 GEO 生成式引擎優化實戰經驗。擅長協助企業規劃網站架構、內容策略、關鍵字布局、技術 SEO 與 AI 搜尋與引用可見度提升。
ANGEL 數位知識百科
如何自動調整儲存格的文字大小
如何自動調整儲存格的文字大小
你還在一個一個手動調整儲存格的欄寬嗎?今天要分享一個小技巧,讓文字可以隨著儲存格一起變大變小,完全不需要再手動處理了! 調整欄寬的基礎篇:全選表格後,在上方出現黑色箭劍頭後,雙擊兩下。 這個調整方式一定是大家最常使用來快速的符合文字內容大小的辦法,但是無法避免的如果文字內容太長,還是會出現井字號的錯誤狀況,所以今天要跟大家分享另一個辦法,就可以完全避免這個問題,操作步驟: 1.全選表格 2.在常用工具列中,開啟設定儲存格格式 3.在對齊方式的文字控制中,勾選縮小字型以適合欄寬 4.按下確定 這個小小的動作完成後,大家可以再試試看,文字非常神奇的就隨著欄寬進行變動了!
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SEO文章和一般文章、新聞稿差在哪?10招優化SEO文章
SEO文章和一般文章、新聞稿差在哪?10招優化SEO文章
SEO文章的架構與一般文章或新聞稿的文案有許多不一樣的地方。在許多接案平台會發現,會寫文案的專業寫手,不一定會寫SEO文章;而SEO文章則多半都是具有網站技術、SEO優化技巧的人所提出的特定專業,那麼究竟差在哪? 主要是:SEO終究還是先寫給google看的。google要先看了開心,再給使用者看! SEO文章 v.s. 一般文章 的差異? 簡單來說,我會把他們分成以下兩種功能: SEO文章 → 給google看的 一般文章 → 給人看的 所以通常一般文章的排名不會比SEO文章高,因為SEO文章就是先寫給google爬蟲看,獲得好排名之後才讓讀者搜尋並點擊。 大家可能有疑問:google現在不是重視內容原創與相關性嗎?怎麼排名前面的還是農場文章呢? 大家試想一下,如何建立「內容相關性」?當然還是要讓文章內產生相關的關鍵字內容,才能讓google的爬蟲判斷到相關性。 所以雖然google聲稱未來將打擊內容農場,讓認真努力產內容的原創者擁有好排名,但現行狀況仍然是關鍵字相關性高的文章排名會在前面。內容農場就是一群懂SEO文章的專業寫手拼命堆疊關鍵字,所以他們即使被懲罰仍然有一定的競爭力。 所以不要鐵齒,好好學習SEO基本觀念,更能有效佔據好名次! SEO文章、一般文章、新聞稿文案,各自扮演的角色? SEO文章、一般文章、新聞稿文案,在實戰上定義不太一樣,著重的寫法也不同。 SEO文章 顧名思義,它的主要功能就是拿來拚google關鍵字排名,藉此獲得自然搜尋流量的。 所以它必須要符合google的SEO優化原則,要讓google的爬蟲看的懂,需要讓文章高度符合以下原則: (1) 字數在少則600-800字、多則1500-1萬以上(依關鍵字競爭度) (2) 有明確的meta title、meta description關鍵字設定 (3) 至少1張以上的圖片(需設定alt) (4) 2-3段明確的分段與標題、- html分段設定 (5) 重點目錄(Table of contents) (6) 文章架構注重原理說明、執行過程、結論、驗證資料及資料來源網址 (7) GA觀看時間落在2-3分鐘 (8) 跳出率落在70-90% (9) 需被google蒐錄足夠時間(至少長於2個月) (10) 夠多的自然來源流量、較高的點擊率 以下段落,我們將會有針對這10項更完整的解釋! 一般文章 主要可能作為品牌文案、商品文案,以消費者吸睛停留為主要目標,可長可短。通常是利用社群媒體作為傳播管道,也較能夠使用ㄧ些時下常用的流行梗、術語做為內容使用。(相較之下,SEO文章若使用流行梗作為標題,可能導致搜尋量過少而導致後繼無自然流量導入。) 主要拿來營造品牌形象、增加商品信任感以及細節介紹、設定行銷漏斗讓讀者閱讀後激起購買慾望而成交,提高轉換率是這類文案最重要的事情。 新聞稿文案 主要作為事件使用,像是實體店開幕、品牌商品上市、正面形象塑造、負面形象危機處理…等,作為公開資訊傳播。 通常是在特定期間,配合各大新聞媒體平台、主流民間媒體來做短期而密集的曝光,目標是在短期內快速創造聲量、塑造氣勢與權威形象。通常新聞稿的效期非常短暫,也因為時效性的關係在時間拉長後通常不會再有作用。 但我必須要說,現在(2022年後)的網路新聞稿,效益已經大不如前。 更多內容.... 完整文章:https://www.hantis-style.com/seo-article-different/ 來源:漢提斯網路行銷工作室
朱韋縉 朱先生的實戰行銷
【完成進度總是比別人慢,9個可能的問題檢視】
【完成進度總是比別人慢,9個可能的問題檢視】
1. 分析拆解工作流程 首先,花點時間仔細分析自己的工作流程。看看每一步驟是否都必要,是否有重複或可以簡化的部分。你可能會發現一些可以省略或合併的步驟,從而節省時間。 2. 專注於處理單一任務 【同時間多任務處理】往往會降低效率。如果你發現自己常常被多個任務分散注意力,試著一次只專注於一個任務。將注意力集中在當前的工作上,這樣可以更快地完成並且質量更高。 3. 尋求外部培訓與學習 參加一些專業培訓或工作坊,學習如何更有效地完成工作任務。這些培訓不僅能提供新技能,還能介紹一些高效的工作方法和工具,幫助你提升工作速度。 4. 加入定期休息與放鬆 有時候動作慢是因為我們過於疲憊。確保自己有足夠的休息時間,每隔一段時間就給自己5分鐘短暫的休息。這不僅能讓你的大腦得到放鬆,也能提高接下來的工作效率。 5. 減少低重要性決策,簡化決策過程 在工作中決策過程往往會耗費大量時間。當你發現自己在做決策時猶豫不決,試著簡化這個過程,這樣在面對類似情況時,你能更快速地做出決定。像是有些名人有固定穿著或作息,也可以減少一些決策機會及能量。 6. 利用AI自動化技術工具輔助工作 現代科技提供了許多高效的工具來幫助我們完成工作。像是使用自動化工具來處理一些重複性任務,或者使用時間管理應用來跟蹤和優化你的工作時間。 7. 建立互相支持系統 與同事建立良好的合作關係,讓他們了解你的狀況並給予支持。當你遇到困難時,不要猶豫向他們請教或尋求幫助。這不僅能加快你的工作速度,也能提升團隊的整體效率。 8. 養成每日反思習慣 每天結束工作前,花幾分鐘反思今天的工作。總結成功之處和需要改進的地方,並為明天制定簡單的計劃。這種反思和計劃的過程能幫助你不斷調整和改進,提高工作效率。 9. 找到內在向上動力 完成進度慢有時是因為缺乏工作熱情及動力。找出自己真正熱愛的部分,並讓這份熱情驅動你。當你對工作充滿熱情時,自然會提升速度和效率。 面對完成進度慢的問題,不必過於焦慮。通過以上這些建議,你可以逐步找到適合自己的方法來提升速度,增強自信。記住,改變是需要時間的,給自己一些耐心和鼓勵,相信自己一定可以做得更好。
吳振興 Jeff 傑夫的職涯解題教室
【實體訪談都是禮貌的假話,網路論壇才是真槍實彈 🔥】
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傳統的面對面訪談,往往只是一個禮貌場合 消費者的痛點,只會在匿名網路上真實爆發 👉 揭開市場真相,了解 AiPR 智能公關:https://bit.ly/4pF2XoB Arete 亞瑞特數位社群行銷 CEO Steven 黃逸旻 直指傳統市調盲點 在 AI 時代,別把預算浪費在收集「禮貌答案」上 導入 Arete 亞瑞特數位社群行銷 建立的 AiPR(AI 智能公關) 替你爬取論壇大數據,挖出消費者不敢對你說的真心話 精準找到最具殺傷力的市場切入點 💡 透過以下三招,幫你將數據精準落地 1️⃣ 繪製「競品抱怨地圖」 2️⃣ 打造「神級內容鉤子」與 AISEO 佈局 3️⃣ 反推「產品與服務優化」 用最前沿的 AiPR 技術 幫你撕開市場的客氣偽裝 聽見真正能幫你賺錢的聲音 審稿人 - 亞瑞特數位社群行銷 CEO / AI智能公關 AiPR 專家 Steven黃逸旻
黃逸旻 Steven AI 數位社群行銷研究室
Excel函數教學|如何使用 UNIQUE 函數提取「不重複的值」與「只出現過一次的值」?
Excel函數教學|如何使用 UNIQUE 函數提取「不重複的值」與「只出現過一次的值」?
UNIQUE 函數可以用來創建不重複的選項列表,方便進行數據驗證,也可以從大型數據中過濾出重複項目,只留下唯一值,這樣就能更清楚地看到不同的數據項目。學會使用這個函數,會讓你的數據處理工作更加高效和精確。以下是UNIQUE的介紹: UNIQUE函數 ➤功能:提取不重複的值 ➤語法:=UNIQUE(範圍,以下第二欄位說明) 第二個欄位說明 - 以「欄」比較(垂直的):False / 0 / 不輸入 - 以「列」比較(水平的):True / 1 ➤舉例:=UNIQUE(C3:C9,FALSE)代表在C3到C9的範圍中,傳回唯一欄,也就是提取不重複的值 UNIQUE函數 ➤功能:只出現過一次的值 ➤語法:=UNIQUE(範圍,第二個欄位說明,第三個欄位說明) 第二、三個欄位說明 - 以「欄」比較(垂直的):False / 0 / 不輸入 - 以「列」比較(水平的):True / 1 ➤舉例:=UNIQUE(C3:C9,FALSE,TRUE)代表在C3到C9的範圍中,傳回只顯示一次的項目 圖一(左)、不重複的值 圖二(右)、只出現過一次的值 🔍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 ✨如果喜歡這篇文,也歡迎免費加入共學✨
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Excel 函數 COUNT、COUNTA、COUNTIF 差在哪?用法、語法、範例一次看懂!
Excel 函數 COUNT、COUNTA、COUNTIF 差在哪?用法、語法、範例一次看懂!
你是不是經常搞混 Excel 的 COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 函數?其實這三個都是非常實用的「計數函數代碼」,只要弄懂它們的差異與使用情境,就能大幅提升資料整理的效率! 本篇文章將用白話文帶你掌握這三個 Excel 函數的差別與範例應用,幫助你快速上手!(2025/3/25更新) 【COUNT 函數|用來計算「數字」個數】 ✔ 函數說明: COUNT 只會計算範圍中「包含數字」的儲存格,不含文字或空白。 ✔ 適用情境: 需要統計分數、數量、金額等純數字資料時使用。 📌 例如統計幾位學生參加考試、有多少筆銷售記錄等。 ✔ 範例說明: 範圍 A1~A10 包含:(""代表空格) 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 👉 使用公式 =COUNT(A1:A10) 結果是 7(共7個數字儲存格) 【COUNTA 函數|用來計算「非空白」儲存格】 ✔ 函數說明: COUNTA 計算所有非空白的儲存格,包括文字、數字、錯誤值。 ✔ 適用情境: 當你要統計填寫率或問卷回覆情況,COUNTA 就非常好用。 ✔ 範例說明: 同樣範圍 A1~A10: 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 👉 使用公式 =COUNTA(A1:A10) 結果是 8(因為有 8 格有內容) 【COUNTIF 函數|根據條件「有彈性地」計數】 ✔ 函數說明: COUNTIF 根據你設定的條件來計算儲存格數量,支援數字、文字、邏輯比較。 ✔ 適用情境: 統計「大於某數」、「符合某文字」等條件時特別好用。 ✔ 範例一:計算大於 80 的分數數量 同樣範圍 A1~A10: 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 公式:=COUNTIF(A1:A10, ">80") 👉 結果為 5,因為範圍內有 5 個數字大於 80。 ✔ 範例二:找出指定文字 "ABC" 出現幾次 公式:=COUNTIF(A1:A10, "ABC") 👉 結果為 1,因為 "ABC" 出現了一次。 ✔ 範例三:統計小於 80 的數字個數 公式:=COUNTIF(A1:A10, "<80") 👉 結果為 2,因為有 2 個數字小於 80。 📌 補充小提醒: COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 是 Excel 初學者必學的 3 大函數之一,搭配 IF、SUM、AVERAGE 等常用函數一起學習效果更好! 📥 想更快上手 Excel 函數嗎? 收藏這篇文章,或搭配實際練習讓你熟能生巧!
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【當擁有一個完全聽話的AI下屬:考驗的卻是管理能力?】
【當擁有一個完全聽話的AI下屬:考驗的卻是管理能力?】
以前在工作時,曾經期望要是我有個能力很強的下屬,一定可以事事輕輕鬆鬆遊刃有餘,而隨著AI的出現及大量的被應用,其實也進入了這個全民用AI的環境,但在這一兩年開始大量使用AI之後,我自己有一個很深的感受。 以前遇到問題,第一個反應通常是自己想,接著找資料、問同事、跟主管討論,最後慢慢整理出一個方向。 但現在很多時候,第一個反應變成:「不管3721先問AI看看。」 我問了一個問題、AI給了一個很合邏輯的回覆,然後我接受。因為職場很多事情,本來就沒有標準答案。但這樣的用法就是正確的嗎? 【如果AI是你的下屬,一個AI就能包山包海?】 相信很多人用AI會出現一種方式,不管怎樣的需求,都是用一個AI硬扛,然後開始覺得是AI沒有想像的聰明厲害,又或是覺得自己Prompt下不好,開始研究如何把它變成全能,但其實不同的AI工具,在研究、文字、分析、程式、圖片、資料整理等工作上,本來就各有所長。 只用一個AI雖然很方便,但也會受AI的能力限制,先了解這次的工作類型特性,選擇合適的AI,有時候同樣的Prompt就可以創造出,更驚人的工作效果。 就像今天公司裡有幾個下屬。 一個很會分析數據。 一個很會寫報告。 一個很會做簡報。 一個很會整理大量資料。 有的主管想要簡單方便,選擇全部讓其中一個員工做到死,然後怪他能力不足要改進,有個主管會開始選擇切工作分給不同的同仁,最後結果再由一個員工進行整合,就算都是用AI,相同的時間產出的品質也可能天差地遠。 【不要期待你隨便的一句Prompt,就得到100分的答案】 另外一個很有趣的地方是,很多人研究AI時,會很在意Prompt。一個好的Prompt確實重要,尤其是AI需要您的訊息才能夠繼續往下做 但很多主管這時就會開始擺起架子,給了一個模糊粗糙的Prompt後,又開始怪AI怎麼連簡單的問題都回答不了,但哪有一個下屬第一次聽主管交代工作,就可以完全知道主管心裡想要什麼? 通常都是主管先講需求-->AI先做-->主管看了之後說哪裡不對-->AI再調整做第二次-->透過一段時間的持續磨合,才能慢慢知道彼此的工作方式及默契。 第一次產出的結果不好,有時候是自己沒有把背景講清楚。又或是目標沒有講清楚。更別說有時候甚至連自己,真正想要什麼都還沒有想清楚。 所以與其一直追求一個「完美神級AI+萬用Prompt」,我反而比較建議把AI當成一個需要磨合的工作夥伴。當你越了解它的習慣,它同時也越了解你的工作方式。 這個過程,其實跟主管帶人非常像。 【最危險的不是AI給錯資料,而是「自己看不出哪裡有錯」】 這是我目前自己使用AI後,最需要提醒自己的地方。因為AI現在產出的東西,很多時候已經邏輯完整到讓人很容易相信。 文章完整+架構清楚+分析有條理+甚至引經據典、數字都有憑有據。 但問題就在這裡。AI做的越好,越容易讓人忘記它還需要被檢查。如果今天你是一個主管,當一個新人把報告交給你,通常都會再看一次。那麼AI交出來的東西,是不是反而更應該再確認幾次? 因為AI可以幫忙整理資訊,但它不一定知道公司細部的執行情況,也不一定理解這個決策背後真正的風險。這樣的報告是有很大的資訊風險。 所以我會把AI產出的內容分成兩個階段,先讓AI幫忙產出,然後自己要負責跟AI一起確認驗收。尤其是重要的報告、數據、管理決策,更不能因為內容看起來很專業,就直接丟給主管。 畢竟最後如果老闆問一句:「這個數字是怎麼來的?」 總不能回答:「是AI通靈後告訴我的。」 【最容易發生的事情,是我們開始把「思考」也交出去】 這可能是主管真正最需要小心的地方。 以前不知道答案,會找資料、會跟同事討論,或是自己去想。在錯誤中得到經驗,累積的這些成為自己成長的養分。 現在不知道答案,問AI。 如果問AI得不到想要的答案,那就請朋友問他的AI。 只要最後AI能給出答案,我就不用再想了,AI到底給了什麼也不是那麼重要,就讓老闆去確認。 可是在職場很多時候,很多問題關鍵的並不是「哪個答案看起來很正確」。因為那些答案都是建立在特定的環境及下的Prompt完整性下。 老闆往往問的是這個方案的風險是什麼?如果換一個角度呢?對不同的人,會產生什麼影響? 當你只是轉述AI下屬給的答案,自己其實是很難有想法的。 【AI下屬可以幫你做事,但不能替你負責】 今天下屬把資料整理錯了,主管不能跟老闆說:「這是我的下屬做的。」 因為最後報告負責的人還是主管。 AI也是一樣。 你可以請AI幫忙找資料。 你可以請AI整理數據。 你可以請AI分析。 你可以請AI提出好幾個不同方案。 你可以讓AI用不同角度邏輯打臉自己 甚至最後要不要採用,也都是自己的決定。所以決定了之後,責任當然也是在自己身上。 所以真正好的AI管理方式,是「我知道哪些事情可以交給AI,哪些事情一定要自己判斷,因為最後跟老闆報告的人是我,AI只是我的幫手。」這個界線越清楚,AI才越容易真正成為自己的助力。 【為何有些人會擔心被AI取代】 以前大家會說,隔行如隔山、術業有專攻,尤其是那些專業的前輩,往往都有很多江湖一點訣,但在AI的加入後其實這個界限越來越模糊,與其說是怕一個大家都有,大家每天都有在用的APP,倒不如說我們真的怕的應該是,被那些很會用AI的人,做到技術彎道超車,甚至是剛到職的人,工作能力狠狠甩自己幾條街,就因為自己還不太會用AI。 在這個AI時代,我們真正需要提升的是「AI管理能力」,把AI當成下屬, 選擇哪個AI,是專業分工。 怎麼下指令,是任務溝通。 來回做修正,是作法磨合。 檢查其結果,是成果負責。 最後決定權,是主管責任。 這跟管理一個團隊,其實好像也差不了太多。 當人在使用AI的過程裡,開始習慣: 不想了。 不查了。 不懷疑了。 AI說什麼,那我就接受什麼。 這時候覺得真正需要去擔心的,並不是「AI會不會取代人」。 「AI是不是已經開始在取代你了」 AI可以是很好的下屬,但好的主管,永遠要知道什麼事情可以交出去,什麼事情不能。所以我覺得AI真正帶給職場人的挑戰,不只是「會不會使用AI」。而是當工具的能力越來越強,我們還能不能保有自己的專業及判斷力? 不要讓AI變成自己的主要大腦,然後遇到什麼事都無腦全A 要讓它成為自己的智能幫手,才能達到人機協作管理能力
吳振興 Jeff 傑夫的職涯解題教室
養生村教育訓練教材暨新進人員訓練手冊 文件名稱: 新進人員教育訓練手冊
養生村教育訓練教材暨新進人員訓練手冊 文件名稱: 新進人員教育訓練手冊
養生村教育訓練教材暨新進人員訓練手冊 文件名稱: 新進人員教育訓練手冊 適用對象: 全體新進員工(行政、客服、照顧服務員、護理、餐飲、房務、機電、保全、清潔、社工及活動企劃等) 訓練時數: 40 小時(5 天) 第一章 機構理念 一、願景 打造安全、健康、尊嚴、幸福的高齡生活社區。 二、使命 提供專業、溫暖、尊重且值得信賴的生活服務,協助住民維持自主生活與健康促進。 三、核心價值 • 尊重(Respect) • 關懷(Care) • 專業(Professional) • 安全(Safety) • 誠信(Integrity) • 團隊合作(Teamwork) 第二章 新進員工報到流程 第一天應完成: • 人事資料建檔 • 勞動契約簽署 • 員工證製作 • 制服及識別證領用 • 工作環境介紹 • 部門主管面談 • 導師(Mentor)指派 • 教育訓練說明 第三章 員工基本行為規範 每位員工應做到: 五主動 • 主動問候 • 主動關懷 • 主動巡視 • 主動回報 • 主動協助 五禁止 • 不與住民爭辯 • 不批評住民 • 不忽視求助 • 不散播個人隱私 • 不接受住民不當饋贈 第四章 服務禮儀 儀容規範 • 制服整潔 • 配戴識別證 • 指甲保持乾淨 • 不配戴影響工作的飾品 • 保持良好個人衛生 接待標準 三公尺微笑 一公尺問候 主動詢問:「您好,請問有需要我協助的地方嗎?」 第五章 高齡者服務技巧 理解高齡者可能出現: • 視力下降 • 聽力退化 • 行動速度較慢 • 記憶力下降 • 情緒敏感 服務時應: • 放慢說話速度 • 使用簡單易懂的語句 • 保持眼神接觸 • 一次說明一件事情 • 給予足夠反應時間 避免: • 大聲責備 • 命令式語氣 • 打斷住民 • 催促或替住民做決定 第六章 溝通技巧 有效溝通四步驟 1. 傾聽 2. 理解 3. 回應 4. 確認 例如: 住民:「今天不太舒服。」 員工:「謝謝您告訴我,我先了解您的狀況,再協助您聯繫護理人員。」 第七章 顧客服務 服務流程: 迎接↓ 傾聽↓ 確認需求↓ 提供服務↓ 確認滿意↓ 追蹤改善 服務口訣:看到、聽到、做到、回報到。 第八章 住民安全管理 每日檢查: • 地面乾燥 • 扶手穩固 • 照明正常 • 緊急鈴可使用 • 無障礙通道暢通 • 電梯正常運作 第九章 跌倒預防 辨識高風險: • 使用助行器 • 曾跌倒 • 頭暈 • 肌力不足 • 視力退化 預防措施: • 主動提醒 • 協助行走 • 保持走道淨空 • 清除障礙物 第十章 感染管制 標準流程: 接觸前洗手 ↓ 接觸後洗手 ↓ 配戴適當防護裝備 ↓ 清潔消毒 ↓ 正確廢棄物處理 手部衛生五時機: • 接觸住民前 • 執行清潔或照護前 • 接觸體液風險後 • 接觸住民後 • 接觸住民周圍環境後 第十一章 緊急事件應變 火災 • 啟動通報 • 協助避難 • 引導疏散 • 清點人數 • 配合消防單位 跌倒 • 評估意識 • 避免立即扶起 • 通知護理人員 • 完成事件紀錄 心肺功能異常 • 呼叫支援 • 啟動緊急應變流程 • 視受訓情況施行 CPR 或 AED • 通知家屬 第十二章 個人資料保護 不得: • 拍攝住民照片並任意分享 • 將住民資料帶離工作場所 • 與無關人員討論住民病情 • 在社群媒體公開住民資訊 第十三章 工作倫理 員工應: • 誠信 • 守密 • 尊重 • 公平 • 專業 利益衝突: • 不接受回扣 • 不代管住民財物(除依制度辦理) • 不私下收費 第十四章 客訴處理 步驟: 1. 傾聽 2. 致歉 3. 記錄 4. 通報 5. 改善 6. 回覆 原則: • 不爭辯 • 不推責 • 不隱瞞 • 不拖延 第十五章 各部門在職訓練 行政部: • 文件管理 • 接待流程 • 文書系統 客服部: • 櫃台服務 • 電話禮儀 • 客訴應對 護理部: • 健康評估 • 慢性病照護 • 緊急處置 照顧服務部: • 日常生活協助 • 移位技巧 • 陪伴技巧 餐飲部: • 食品安全 • 特殊飲食 • 餐點配送 房務部: • 客房整理 • 消毒流程 • 備品管理 保全部: • 巡邏 • 門禁管理 • 緊急應變 機電部: • 設備巡檢 • 維修保養 • 能源管理 第十六章 考核制度 新人考核: 第一週: • 基本服務 第二週: • 部門實作 第三週: • 情境演練 第四週: • 綜合考核 考核方式: • 筆試(30%) • 技能操作(40%) • 工作態度(20%) • 出勤紀律(10%) 總成績達 80 分以上始得完成新人訓練。 第十七章 年度教育訓練 每年至少完成: • 感染管制 • 消防安全 • CPR 與 AED • 跌倒預防 • 失智友善照護 • 長者溝通技巧 • 顧客服務 • 個資保護 • 職業安全衛生 • 性騷擾防治 • 職場暴力預防 • 緊急災害應變 第十八章 情境演練 案例一:住民情緒激動 目標: • 安撫情緒 • 降低衝突 • 通報主管 案例二:住民跌倒 目標: • 正確評估 • 保護現場 • 啟動醫療流程 案例三:家屬抱怨 目標: • 積極傾聽 • 提供改善方案 • 完成追蹤 第十九章 新人結訓標準 須完成: • 全部課程 • 部門實習 • 技能考核 • 情境演練 • 主管面談
詹翔霖 管理知識學院 詹翔霖
加班的英文怎麼說?詳解「Overtime」的用法,大家常說的 OT 原來是這樣來的!
加班的英文怎麼說?詳解「Overtime」的用法,大家常說的 OT 原來是這樣來的!
加班的英文是 overtime,在職場場合中,不論是正式還是口語,overtime 都是常用的詞,本篇文章要介紹有關加班的英文! ▍work overtime ⇨ 在這裡overtime 當副詞修飾work 動詞 • 例句:I'm willing to work overtime to meet the project deadline. 為了達到專案的截止日期,我願意加班。 • 例句:Our team may need to work some overtime this month due to increased workload. 由於工作量增加,我們團隊這個月可能需要加班。 ▍Work extra hours • 例句:To complete the project on time, I may need to work extra hours this week. 為了按時完成專案,我這週可能需要多加幾個小時的班。 • 例句:She’s been working extra hours to handle the increased workload. 為了應付增加的工作量,她一直在加班。 ▍OT是overtime的縮寫 ⇨ 「OT」是「overtime」的縮寫,適合同事間的口語對話。 • 例句:Looks like I'll be doing some OT tonight. 看來今晚我要加班了。 • 例句:We're a bit behind schedule, so I'll probably have to do some OT this weekend. 我們的進度有點落後,所以我這週末可能要加班。 ▍Stay late ⇨ 「Stay late」語氣更隨和口語! • 例句:I stayed late last night to finish the report. 我昨晚待到很晚才完成報告。 • 例句:I had to stay late last night to prepare for today's presentation. 我昨晚必須加班到很晚,準備今天的簡報。 ▍Pulling a late one ⇨ 「Pulling a late one」是一種非正式的說法,通常用來開玩笑地描述自己加班到很晚。 • 例句:Guess I’m pulling another late one today. 看來今天我又要熬夜加班了。 • 例句:With all these deadlines coming up, I’ll be pulling a late one again tonight. 隨著這麼多截止日期快到,我今晚又要熬夜加班了。 ▍小整理 • 正式用法推薦:work overtime • 口語用法推薦:OT ⇨ 既簡短又能在同事間輕鬆表達加班的情況。 以上是這次的分享!希望大家都能準時下班!
知識貓星球 職場英文力,你的超能力✨
「影子跟讀法」介紹:提升英語聽力和英文口語的高效策略法!
「影子跟讀法」介紹:提升英語聽力和英文口語的高效策略法!
在英語學習中,聽力和口語能力的提升對於達到流利交流至關重要。影子跟讀法是一種被廣泛認可的練習方法,它不僅能增強聽力理解,還能有效提升說話的流暢性和自然度。本文將探討影子跟讀法的概念、實踐步驟和實際效益。 ⭐影子跟讀法的概念: 影子跟讀法,即Shadowing,是一種語言學習技巧,學習者在聽到英語發音的同時,立即模仿說出聽到的內容。這種方法由日本語言學家井上敏明在1980年代提出,旨在透過同時的聽和說練習,加強語音和語調的吸收和再現。 ⭐如何實施影子跟讀: - 選擇素材:選擇適合自己當前語言水平的聽力素材,如短篇新聞、播客或對話。 - 預先聽熟:先聽幾遍材料,熟悉內容和發音。 - 跟讀練習:播放材料,用正常或略快於平常的速度跟讀,盡量模仿講者的語調和發音。 - 反覆練習:反覆進行跟讀,直到你可以自然而流暢地重復語句。 ⭐影子跟讀的好處: - 提升聽力理解:通過不斷聽和重復,你可以更好地捕捉到單詞的發音和語句的節奏。 - 增強語調感:模仿母語者的語調,有助於改善你的英語語調,使之更自然。 - 加強口語反應速度:此法訓練你的大腦快速處理英語聽覺和口頭信息,提高反應速度。 - 建立語言信心:熟練掌握語句的表達會增加在真實對話中使用英語的信心。 ⭐適合影子跟讀的素材 (程度約多益850) 1. NPR (National Public Radio) - 提供多種節目,包括新聞、科技、文化等,語速適中,發音清晰。 - 網址: https://www.npr.org 2. BBC Learning English - 專門提供學習英語的節目,例如6 Minute English,適合各級英語學習者。 - 網址: https://www.bbc.co.uk/learningenglish 3. TED Talks - 涵蓋廣泛主題的TED演講,講者多為母語是英語的專家,清晰度高。 - 網址: https://www.ted.com/talks 4. VOA Learning English - 美國之音學習英語頻道提供新聞報道和故事,語速稍慢,易於理解。 - 網址: https://learningenglish.voanews.com 5. Scientific American Podcasts - 提供豐富的科學話題討論,適合對科學感興趣的學習者。 - 網址: https://www.scientificamerican.com/podcast/ 6. The Economist Audio Edition - 音頻版文章朗讀,適合對商業和經濟感興趣的學習者。 - 網址: https://www.economist.com/audio-edition 這些資源不僅提供豐富的語言輸入,還能幫助你練習影子跟讀,同時深入了解不同的領域知識。選擇與你的興趣相關的內容,將使學習過程更加愉快和有效。
104學習 職場必備英文:實力、戰力,生存力
【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
在現今數位行銷領域,Google Analytics (GA) 證照已成為行銷專業人士必備的技能之一。無論你是行銷新手還是數據分析專家,通過Google Analytics認證都能顯著提升你的職場競爭力。本篇文章將為你提供【2025最新】Google Analytics證照考取資訊,包括GA考照連結、GA4線上課程推薦、以及完整的學習資源一覽表,幫助你迅速掌握GA技能,輕鬆取得證照。 1. Google 官方學習資源 - GA 4堂課的學習連結 - 從入門到進階的完整學習路徑 這是Google官方提供的四堂免費GA學習課程,無論你是剛接觸Google Analytics的新手,還是已經有一定基礎的使用者,都能找到適合自己的學習路徑。這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容,幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。 https://support.google.com/analytics/answer/15068052#zippy=,get-started-using-google-analytics-introduction,go-further-with-advanced-features-in-google-analytics-advanced,answer-business-questions-with-google-analytics-intermediate,use-google-analytics-for-your-business-beginner 2. GA證照考試連結 - 75分鐘內完成,迅速取得認證 透過這個連結,你可以參加由Google官方提供的證照考試,75分鐘內要完成。這個證照是數位行銷領域中公認的專業證明,通過考試可以大幅提升你的職場競爭力。 https://skillshop.docebosaas.com/learn/courses/14810/google-analytics-certification 3. Google Analytics 官方YouTube頻道 - 最新功能、操作指南影片 這是Google Analytics的官方YouTube頻道,頻道內容涵蓋了GA的最新功能介紹、詳細的操作指南以及實用的使用技巧。適合想要隨時更新GA知識並獲取實用操作的使用者。 https://www.youtube.com/@GoogleAnalytics 4. GA4 中文線上課程 - GA4+GTM網站數據分析實戰課 這是由TiBaMe提供的GA4中文線上課程。課程以中文講解GA4的各項功能,並通過實際操作和案例分析,幫助學員快速掌握GA4的操作技巧,是想要用母語學習GA4的最佳選擇。 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba 5.如果你Google Analytics很多自學,但都無法有效考到證照!那不要錯過7月開班喔!否則可能要等到9月喔! 🔴兩天週日實訓班 🔴協助您完課考取證照 除了行銷外,現在很多職類有該證照特別加分,例如:產品經理(PM)、業務、電商,即便小編也很加分! https://nabi.104.com.tw/course/tibame/a68eecc5-7d1c-4210-8266-bd3d37354dfe 這些資源可以幫助你全面提升Google Analytics的知識和技能,無論是準備考試還是實際應用,都能事半功倍!
104學習 PM雜學相談室-新手轉職PM交流區🙌
【職場人際-2】遇到只會罵的前輩,根本就來不及學會要怎麼辦?
【職場人際-2】遇到只會罵的前輩,根本就來不及學會要怎麼辦?
【遇到問題】 我剛到一家新的包裝工廠做一個月,剛進去什麼都不會,可是要包裝的種類很多,2~3天就要換一個,每個包裝步驟又不一樣,這麼多東西根本就記不起來。然後帶我的前輩對我態度很差,每次只要有忘記或不小心做錯,他就會罵我說【教這麼多次了怎麼還記不住】。或者是【你到底有沒有用心在學】,啊我就還不熟阿,還好我跟另一個前輩還不錯,有時還可以問她,只是不知道要怎麼做才能學好。 -------------------------------------------------------------- 【建議方向】 在工廠中因為訂單的需求,常常會頻繁需要做規格的切換,不同於那些做好幾年的資深前輩,以您還在學習的狀況來說,不熟練或搞錯是可以體諒的,因為自己也有碰過同樣的問題,當時是用做筆記的方式去克服,也提供給您參考。 【學習當下,先簡單紀錄作法】 因為每個人的記憶力不同,年紀越大也會有受到影響,想要靠腦袋記住所有的項目,真的是很困難的方式,所以我通常在學新東西時,會先拿一張白紙快速記下項目及簡單的作法,您可以參考以下的方式進行紀錄 日期:3/26 項目:123456 作法:放4瓶、貼2張標籤、封膠帶、??? 【寫筆記真的有用嗎?】 我相信很多人心中都有這個問題,因為在工廠中很多前輩都很急,常常會遇到筆記來不及抄或是抄一半的情況,這樣根本就沒有用,所以乾脆就不做了,但其實做一半也沒關係,以您文章中有提到跟另一個前輩不錯,您可以在休息時,拿著筆記去請教她補缺漏的部分,或是相關的注意重點,這樣就可以把筆記寫的完整,自己也才能看懂。 【筆記是需要複習的】 有很多夥伴可能會有這個狀況,筆記雖然當下有記,但下班後就都沒在看,等到要用的時候要馬找不到記在哪邊,不然就是寫的也看不懂。其實您剛做的時候印象最深刻,在這個時候進行複習,一方面可以把內容補得更完整,另外也可以記錄有疑問的問題請教別人,這樣不僅能夠加深自己的印象,等到下次要用到時可以快速找到,才能真正達到筆記的功效。 日期:3/26 項目:規格編號-123456 作法:把4瓶放入小箱->左邊貼A標示->右邊貼B標示->小箱上下都要用膠帶封起來->紙箱上面還要貼C標示 注意:左右AB標示不能貼顛倒,上方C標示不能漏貼,膠帶不能漏貼或有歪斜 【筆記是一直要做下去的嗎?】 看到上面的夥伴,對於筆記的用法應該比較有概念了,但還是會想說,這樣做真的很麻煩,難道要一直做下去嗎?其實作筆記的人是自己,如果您今天透過筆記的方式,已經越來越有經驗,也熟悉更多的流程,那當然就可以挑需要的去做,主要還是看您自己學習的進度。 【筆記的概念是需要的】 在職場中會接觸到很多新的內容,包含(人、機台、物料、工作內容、環境),短時間要記住這麼多東西不太可能,但透過筆記的整理+複習,可以有效縮短學習的時間,也能減少很多不必要的錯誤,所以善用與您關係好的前輩協助您整理筆記,一定是個好方法,供您參考。 文章連結:https://pse.is/444per -------------------------------------------------------------- 【相關文章】 【職場人際-1】遇到前輩的教法跟帶法不同,那我到底該怎麼辦? https://pse.is/3yjlx5 -------------------------------------------------------------- 【職涯發展-1】工作年資久,就會變成有經驗的專家? https://is.gd/nnLF8k 【職涯發展-2】想請問技術員未來的職涯發展會是如何? https://is.gd/tU52JZ 【職涯發展-3】要走資訊科技產業一定要往上讀研究所嗎? https://is.gd/ACpWks 【職涯發展-4】我是簡報新手!報告如何讓老闆買單? https://pse.is/42j5rt 【職涯發展-5】我天生動作慢,到底要如何才能達成設定的目標? https://pse.is/3x423s -------------------------------------------------------------- 【求職-31】我講話結巴,反應不夠迅速,我適合什麼樣的工作? https://pse.is/42ztrk
吳振興 Jeff 傑夫的職涯解題教室
ex.和e.g.差在哪?i.e.和viz又是什麼意思?學會四個「例子」的英文縮寫!
ex.和e.g.差在哪?i.e.和viz又是什麼意思?學會四個「例子」的英文縮寫!
許多人會混淆ex.和e.g.這兩個縮寫的使用,但其實它們在正式性和應用場景上有所不同,這篇文章說明ex.、e.g.、i.e.和viz.四個常用英文縮寫的適用場合和例句,讓你更加了解這些「例子」! 一、 Ex. vs. E.g. 的區別 ▍ Ex. :example 的簡寫,多用於自己的筆記中 ● 例句: We can improve customer satisfaction by offering additional services, ex. extended warranties or free returns. 我們可以透過提供額外服務來提高顧客滿意度,例如延長保修期或免費退貨。 ▍ E.g.:來自拉丁文 exempli gratia(例如) 較為正式,常見於學術寫作、正式報告、或專業的文章中。 ● 例句: To increase productivity, we should adopt new project management tools, e.g., Trello or Asana. 為了提高生產力,我們應該採用新的專案管理工具,例如 Trello 或 Asana。 二、其他常用縮寫 ▍ i.e. (that is):來自拉丁文id est,i.e. 的翻譯是「即」或「也就是」 ● 例句:We need to focus on the primary market, i.e., the North American region. 我們需要專注於主要市場,也就是北美地區。 ▍ viz. (namely):來自拉丁文videlicet,意思是「即」或「就是」 ● 例句:Our department handles various operations, viz., sales, customer service, and logistics. 我們部門負責多項業務,即銷售、客戶服務和物流。 Ex. 和e.g.取決於寫作的對象,日常寫作和筆記用ex. 較為簡便,但正式場合記得用e.g. 或i.e.,會更加精確喔!
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只有我覺得Adobe越來越複雜嗎😢?
只有我覺得Adobe越來越複雜嗎😢?
Hi大家好,我是阿萍仔,一位平面設計師。 從在學時期就開始接觸繪圖軟體,慢慢從coreIDRAW轉為illustrator的使用者。 20年前的繪圖軟體,還處於發展階段,所以,如踏入設計領域,擁有這項一技之長的技能,是具有一定優勢的能力。而美編設計相關的工作,我們最常使用的作業軟體,多為coreIDRAW、illustrator、Photoshop,當時的Adobe尚未獨佔市場🤨。 認真說起來比較有感的是,設計者所使用的電腦系統偏MAC居多,因設計重視顏色的準確度,如與PC螢幕顯色相比來說,MAC螢幕較無色差,且電腦外型符合美學,還有人性簡化的使用操作,一直以來深受設計師們的喜愛。 15年前,我進了廣告公司,當時是使用QuarkXPress設計軟體來排版,後來,Quark似乎不再提升使用工具的優化,公司同仁開始轉換使用indesign,再搭配illustrator的應用,來提升做稿的效率。也因二者都是Adobe旗下軟體,有了更高的相容性,進而取代Quark格式的不便之處。 就這樣,Adobe積極的開發更多款,設計、多媒體相關的系列軟體,在不是很普及的設計領域中,有了一席之位,逐漸脫穎而出!如今,已成為眾所皆知的繪圖軟體了。 6年前,開始接觸自媒體,踏入YouTube經營,會需要影片剪輯,我直覺聯想到Adobe Premiere。於是,熟悉Adobe介面的我,開始摸索影片串接、上字幕、做特效...功能,基本上,同一間公司所開發的軟體,在工具的使用邏輯不會相差太多,但每次剪完片,總得要花個三天三夜,耗費了我極大的產出心力!我想,應該是我沒有深入了解使用操作的原因吧?!可是,又不知該從何調整,才能加快影片的製作流程。 後來我發現,大家很推薦「剪映」軟體來剪輯影片,於是決定離開舒適圈,來嘗試一下。哇!一用下去不得了,這操作介面也太好入手了,特別是最讓我頭痛的上字幕,竟然可用「識別字幕」的功能,把我影片中的語音,自動識別生成字幕,大大提升了執行的效率,天啊~真心覺得,用過就回不去了啦!😍 別說我沒給Premiere機會,但它近期推出的「AI 語音辨識」讓我非常的失望!是的,有比較就會有傷害,此時我明白了,「選擇」適合的工具,比「努力」深入了解更重要🤣。 這幾年,踏入設計教學中,有越來越多人使用Canva美編排版,因為它有提供多樣的版型,便於使用者可直接套用,輕鬆解決不會美化版面的困擾,深受初學者的喜愛。 那...你想喔!Canva已可以解決基礎的圖文美編了,除非需要再執行更專業客製的設計,illustrator才會派上用場,否則對新手來說,一開始接觸非親民的Adobe軟體時,肯定會滿頭問號到懷疑人生🥲。 好吧!其實這篇文,是要抱怨Adobe的。 我可以理解,購買方案改成「訂閱制」,是商業模式的策略之一,想要抓住使用者的心,也得不斷投入在版本升級的優化更新。只是我發現,Adobe增加越多的新功能,我感受到的是一堆更複雜的介面和工具,讓人不知該從何著手,更無感於提升工作的效率。 沒錯,Adobe加入了一些AI的工具,如:Photoshop「生成式填色」、illustrator「AI向量生成器」、「Retype自動辨識字型」…可是,卻忽略了直覺使用的初衷,唉!原本的簡單變那麼複雜,又沒有執行斷捨離的精神,我很為它擔憂🥲。 最夯的UIUX,意指“使用者介面與使用者體驗”,本為使用者設計為出發點,這才是對症下藥的核心,所以你看!為什麼大家都拋棄Adobe XD,反而是使用Figma。 我們活生生感受到科技帶來的改變,然而不變的是👉符合人性之所需。 對呀!那你覺得呢?
阿萍仔 設計診聊室|甘苦談交流區🥹
怎麼樣才能成為IC設計工程師?電路設計、創新知識 4大條件缺一不可
怎麼樣才能成為IC設計工程師?電路設計、創新知識 4大條件缺一不可
IC設計工程師主要是設計科技產品背後最為關鍵、核心的人物,負責開發設計電路晶片,必須擁有強大的電子工程相關知識、設計能力,足以滿足現在科技產品的需求,而國內頂級的IC設計大廠包含聯發科、聯詠、瑞昱,以及輝達等。 想成為IC設計工程師,除了大學、研究所科系上以電子、電機工程為主外,必備條件分為4大項。 1. 電路設計知識:精通數位電路與類比電路設計是必須的,這包括VLSI(超大型積體電路)技術。 2. 程式設計能力:具備Verilog、VHDL等硬體描述語言的熟練操作能力是IC設計工程師的基本功,這有助於他們進行晶片設計與模擬。 3. 創新與問題解決能力:在面對電路設計挑戰時,工程師必須具備創造性思維和快速解決問題的能力。 4. 良好的溝通與團隊合作:IC設計是一個需要團隊協作的工作,能有效溝通並理解需求至關重要。 想知道更多工作機會請點選~ https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?utm_source=104&utm_medium=nabi_post
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Google文件格式跑掉不再是問題!段落、字體樣式調整與瀏覽器測試指南
Google文件格式跑掉不再是問題!段落、字體樣式調整與瀏覽器測試指南
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。
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85%員工上完課卻不會用!AI時代真正的危機不是失業,而是你的「技能已過期」
85%員工上完課卻不會用!AI時代真正的危機不是失業,而是你的「技能已過期」
你想過嗎?AI對職場最大的威脅其實並非普遍認為的「工作被取代」,而是你的「職場技能來不及更新」。根據外媒調查報導,有高達85%的員工無法將AI訓練的內容實際應用於工作。若回頭看向台灣企業,這個警訊特別重要:中小企業占比高、人資編制精簡、教育訓練預算有限,若不正視「技能情報落差」,極有可能最終讓公司的競爭力在AI轉型的賽局中被慢慢拖垮,而工作者也必須警覺,當代職場「AI技能」已非加分題,而是必備的職場技能! 文/《104職場力》 本文導覽 為什麼「技能過期」比「工作消失」更值得緊張為什麼企業明明在推動AI應用,卻不容易成功?多數企業不知道自家公司內的「AI技能庫」AI並沒有舒緩問題,是讓問題更被突顯擺錯重點:更多的訓練、不如廣建更多基礎設施為何台灣職場現況,更該留意這個警訊?中小企業占多數、教育訓練資源天生吃緊教育訓練預算,常被視為「先砍項目」大量導入AI工具,但職務內容卻停滯不前人才市場對「AI應用能力」的要求正快速升高台灣企業與HR部門可以做的四件事第一步:先做內部「技能盤點」、而不是急著加開課程第二步:把「AI學習」嵌進實際工作任務中第三步:將「AI應用能力」寫進職位說明與績效考核當中第四步:善有既有的訓練資源與補助管道給工作者的提醒:別坐等公司安排,要主動追蹤自己的「技能保鮮期」 AI浪潮衝擊職場後,不少知名科技公司的CEO都高聲警告「人工智慧恐怕會衝擊就業市場」,但目前看來,真正的問題似乎不是「工作機會減少」,更迫切的危機可能是「職場技能的快速過時」。 隨著國內外的大企業都大量部署人工智慧工具,許多企業已經開始發現「員工的AI技能和使用頻率跟不上」,真正需要應對的風險恐怕是:職位的快速發展和需求技能,已經遠遠超出現有員工的能力範圍。 就業市場很難找到「快速精通新技能的人才」、現有員工成長有限,於是「技能過期」的危機浮上了檯面。 💡 30 秒看懂本文關鍵: 危機轉向:AI浪潮下真正的威脅不是「失業」,而是員工手上的「技能過期速度」遠超企業想像。 培訓斷層:85%員工無法將AI培訓落實於日常工作,盲目加開課程不如建立「技能基礎設施」。 台灣警訊:中小企業資源吃緊、HR常兼任訓練,若不改寫職務說明與考核,更容易被技能落差拖垮。 延伸閱讀:不再只看影片!AI如何顛覆企業培訓?「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學 為什麼「技能過期」比「工作消失」更值得緊張 過去兩三年,關於AI衝擊職場的討論幾乎都圍繞在同一個問題:「AI會不會讓我失業?」但根據《Fobes》在日前所刊出的專欄文章中指出:這個提問可能問錯了方向。 文中提及,以美國的職場現象來觀察,多數企業並非突然大砍職位,而是陷入一種更隱性、更難察覺的困境:組織內部完全不清楚員工目前實際具備哪些技能,而AI工具導入的速度,又遠遠超過員工建立起相對應熟練度的速度。換句話說,不是「沒有工作可做」,而是「員工手上的技能組合,跟不上工作內容變化的速度」。 根據BCG(波士頓顧問集團)在2025年的人工智慧研究報告指出,在大量投入AI工具與系統的企業中,只有大約5%真正實現了顯著的財務效益,而絕大多數企業砸錢導入AI,換來的卻是效益停滯不前,問題往往不是出在工具,而是企業內的「人」跟不上工具。 以Docebo公司所執行的另一項針對2000位工作者的調查《AI Readiness Gap Report 2026》,報告中更揭露兩個令人警醒的數字: 85%的員工表示,自己無法將AI相關培訓內容實際應用到日常工作上 78%的員工表示,多數的學習仍然發生在企業正式提供的工具與系統之外 若將這兩組數字組合,《Fobes》的報導中勾勒出一個清晰的畫面:企業辦了訓練課程,員工也去上了課,但這些「學習」與員工每天實際要處理的工作之間,存在一道看不見的斷層。培訓變成了「做完就結案」的形式,而非真正嵌入工作流程的能力建構。 學習做了、AI用了,但跟實際的日常工作還是無法結合。 為什麼企業明明在推動AI應用,卻不容易成功? 多數企業不知道自家公司內的「AI技能庫」 台灣多數企業的HR系統、績效考核紀錄,往往記錄的是員工的職稱與年資,而不是員工實際具備的能力細節。 因此當管理層被問到:「我們團隊裡誰真正懂得如何使用生成式AI優化流程」時,其實很多主管是完全答不上來、只能憑感覺和印象說出個大概,原因在於多數公司至今仍未建立即時、顆粒度夠細的「技能檔案系統」來登載員工的職場技能、AI應用成果等等。 AI並沒有舒緩問題,是讓問題更被突顯 《Fobes》的報導原文當中針對這個現象提出非常犀利的評論。多數人認為「有了AI工具、應該能更有效率的處理事情」,包括自動化流程、處理瑣事,理所當然應該讓「企業員工多了更多時間去補上技能落差」對吧? 但實際的職場觀察恰恰相反:由於AI工具更新迭代的速度極快,新功能、新工作流程幾乎是以月為單位在變化,這代表員工技能「過期」的速度也隨之加快。 很多企業還用著過去的步調,如每半年、一年一度檢核一次員工的技能、教育訓練規劃,這樣的節奏對於改變現狀於事無補,往往回過頭來才驚覺:「我們竟然已經落後世界這麼多了?!」 擺錯重點:更多的訓練、不如廣建更多基礎設施 報導指出,如果企業把AI人才培育當成一份「只要按表操課、完成清單即可」的行事曆,例如:安排幾堂線上課、辦幾場工作坊,然後打勾結案,將完全無法解決問題。 企業真正該做的是讓「AI技能融入日常執行的工作」,方向包括: 建立能即時掌握員工能力現況的技能情報系統。 把學習內嵌進日常工作流程中(而不是額外抽時間去上課)。 將技能發展寫進職位說明與績效面談之中。 系統性地為員工保留專門用於能力建構的時間。 千萬不要仰賴員工「有空再自行學習」。 [course_plugin api_type='course_id' title='【推薦課程】別再談AI素養了!HR必修的AI實戰演練' id='a1605b71-b2a3-468a-b715-b5bcb3670648'] 為何台灣職場現況,更該留意這個警訊? 如果把《Fobes》觀察到的「AI現況」投射回當前的台灣職場,會發現因為我們的產業特性、企業屬性,導致出現幾個結構性因素讓「技能過期危機」,在台灣可能比許多歐美大型企業更容易被放大。 中小企業占多數、教育訓練資源天生吃緊 由於台灣企業直至今日,仍有不少中小企業,多數公司不但沒有專職的學習發展(L&D)團隊,教育訓練多半是直接由負責招募的HR來身兼數職處理,頂多在當年度舉辦幾場零散、外包給外部團隊的研習、講座課程。 因此,當國外媒體在大聲疾呼「企業應該建立系統性的AI技能基礎設施」時,對資源有限的台灣中小企業來說,聽起來就像是天方夜譚、是遙不可及、只有大型、跨國企業有資本、有人力才玩得起的遊戲。 但這正是我們更應該正視問題的地方:當企業規模越小、越缺乏正式訓練體系,員工技能與工作需求之間產生的落差更大,最後容易在毫無自覺的情況下惡化,直到某個專案失敗或客戶流失時才驚覺不妙。 教育訓練預算,常被視為「先砍項目」 中小企業在營運時,當景氣波動或成本壓力上升時,「教育訓練預算」往往是最優先被縮減的項目之一,理由是「這不是可立即產生營收的支出」,甚至會有「為何要花資源培養可能不會持續追隨公司的人」這種激進想法。 但若「技能落差才是拖累AI投資報酬率的真正瓶頸」,一旦我們從未開始投注培育、養成的教育預算,其實是在殺雞取卵、犧牲本來「AI工具」可能能為公司創造的效益成果,形同「本末倒置」的成本控管邏輯。 大量導入AI工具,但職務內容卻停滯不前 根據104人力銀行所發表的最新《2026員工C.E.O.調查報告》指出,有68%的在職者曾在工作中使用生成式AI,比起前一年已成長了15個百分點。我們也同時發現不少台灣企業在近一兩年積极導入AI工具處理行銷文案、客服應答、資料分析、招募篩選履歷等工作。 但AI工具導入,在職務工作內容、績效考核指標、甚至教育訓練規劃,多數都還是停留在AI導入前的版本。這正好呼應《Fobes》文章中所提及的「企業不知道員工實際具備哪些技能」的核心觀察。 當工具已經換了,但衡量與培養員工能力的方式沒有跟著換,你不知道員工有何技能、遑論要如何應用。 人才市場對「AI應用能力」的要求正快速升高 從人力資源與招募的第一線觀察可以感受到,當前已經越來越多職缺直接在條件欄位中明確要求「熟悉AI工具應用」、「具備AI協作經驗」,但企業內部既有員工是否真的具備、或者能否被有效培養出這些能力,多半是一個問號。 這也讓「技能過期」不只是個人職涯風險,更直接牽動企業在人才市場上的競爭力與招募效率。 [course_plugin api_type='course_id' title='用AI+Google Sheet建立自動化工具,提升工作效率' id='122fbd25-1ad3-4caf-a3b7-d7beabdc75b9'] 台灣企業與HR部門可以做的四件事 在《104職場力》此前的專文中曾提及,國際大廠目前積極針對「AI技能」的培訓轉型,企業當前如果要做出調整,務必得從「制度」和「工具」雙管齊下改進。參考《Fobes》原文所提出的解決和調整方式,我們試著依照台灣企業的實際條件與狀況,整理出以下不需要龐大預算就能啟動的具體做法,歡迎參考利用: 第一步:先做內部「技能盤點」、而不是急著加開課程 在投入任何新的訓練資源之前,HR部門可以先透過簡單的問卷、部門主管訪談、或既有的績效面談機制,盤點公司內部目前「用得上、卻相對缺乏」、「實際上一定會用到」的AI相關能力。 💡 這一步的重點在於不追求馬上開課、打造系統,而是先讓全公司明白:「我們的團隊現在到底會什麼、不會什麼」,不再只是憑印象假設。 第二步:把「AI學習」嵌進實際工作任務中 與其安排員工另外抽出工作時間去上一堂獨立的「AI課程」,期望他們在2-3小時的課程中「掌握技巧、馬上就會」,更直接而有效的做法其實是「直接在既有工作任務中示範、共同操作、並提供即時回饋」。例如讓熟悉AI工具的同仁直接以「導師制」或「共同作業」的模式,帶領同事在實際的工作任務中學會使用。 💡 這種做法特別適合資源有限、無法另外編列大筆訓練預算的中小企業。 第三步:將「AI應用能力」寫進職位說明與績效考核當中 很多企業的職務說明已多年未更新(說明該職務應具備哪些技能),每年的績效面談也還在討論過時、傳統的工作產出指標。HR可主動與各部門主管合作,把當前「是否能有效運用AI工具完成本職工作」納入職位說明的更新與定期績效考核對談話中,讓AI能力從「額外加分項」變成「工作的一部分」。 💡 AI能力不是「加分項」,要漸漸朝「必備項目」調整。 第四步:善有既有的訓練資源與補助管道 相較於從零建置一套龐大的內部學習系統,企業也可優先盤點現有的公部門訓練資源與補助方案(例如各類產業數位轉型、人才培育相關計畫),或是善用外部學習平台與企業內部「技能盤點的結果」對接,將有限的預算,精準投入在真正有落差、又能幫助公司成長的能力項目上,而不是一體適用地安排所有人都去上同一套課程。 💡 資源花在刀口上,請慎選「真正能夠幫助公司營運」的項目投注資源,而不是跟風追流行。 傳統觀念(舊思維)2026實戰解方(新解法)全公司一體適用報名AI工作坊先做內部「技能盤點」,搞懂大家不會什麼期望員工利用「空餘時間」線上上課將「AI學習」直接嵌入日常工作任務並建立導師制將AI視為履歷上的「加分項目」視為「職務必備技能」並列入與定期績效考核指標 [course_plugin api_type='course_id' title='HR x AI 數位力|多元AI智能化招募任用全攻略' id='6fc1b5d4-eede-4565-b596-16592a621773'] 給工作者的提醒:別坐等公司安排,要主動追蹤自己的「技能保鮮期」 儘管《Fobes》的原文主要是從企業管理的角度出發,但是當前的職場其實不容任何工作者輕忽「職場技能過期」這個議題。 身為工作者,處於當前的職場技能重新大洗牌時,與其被動等待公司安排訓練、學習新技能,更務實且主動的做法,應該是直接盤點自己在「目前工作內容」中,哪些部分已經可以、或即將可以透過AI工具大幅提升效率,並且優先在這些領域累積實際操作經驗,並且直接在實務上嘗試應用。 千萬不要只讓自己僅止於「使用過」、「碰過AI」,或是上過幾堂概念性的AI課程,就認為自己已經「接觸過AI、會用AI工具」,但卻從未真正應用在日常工作產出上。 不論是公司營運或是個人職場管理,「職場技能是否過期」,最終還是要回到「能不能實際用得出來」這個檢驗標準。 [course_plugin api_type='course_id' title='104 AI通用素養檢測|104獨家AI測驗認證' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] 總而言之,《Fobes》這篇專文對台灣不論是企業還是工作者,都是敲響一記警鐘:AI時代真正該擔心的,或許不是某一天工作被AI取代,而是我們的職場技能在不知不覺中悄悄「過期」。 千萬不要等到自己發現AI能力不足、或發現自己已經漸漸無法掌握市場上的主流技能、面臨「被市場淘汰」時,才驚覺大事嚴重,但問題累積已久、難在一時半刻獲得解決,徒增職場遺憾。 每個工作者或許都該自問:你真正掌握的AI相關技能,到底是什麼? 本文參考《Forbes》相關報導,經整理改寫。
【104職場力】