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人為何要做自媒體? AI會做就好了
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https://www.youtube.com/shorts/nQGwPbopbyA 你喔現在最怕的不是你不會做自媒體 而是別人早就開始在用AI了 你還在想個人品牌要怎麼定位?要做什麼主題? 而目標族群是誰?腳本、文案、拍攝、剪接怎麼辦? 要用什麼方式變現,才能又久又穩又大? 除了變現方式,AI全部都能幫你做好了 別人都在用AI在幫他賺錢! 你還在想到底要不要露臉? 天下武功,唯快不破 現在不是大魚吃小魚,是快魚吃慢魚 已經錯過了部落格、錯過了長影音 錯過了短影音、錯過了Podcast 這次你真的別再錯過AI了 想要知道怎麼用AI 來讓創業變簡單,賺久、穩、大的收入 留言 "AI講座" 我送你
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行銷中不可或缺的數據分析,優化的最佳武器!5點解析一次看~
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數據分析與行銷社群之間存在密切的關係,這種關係可以帶來多方面的好處,並提供了更有效地執行行銷策略的機會。以下是這兩者之間的關聯性: 1.深入了解目標受眾: 數據分析可以幫助行銷社群更深入地了解目標受眾。通過分析受眾的行為、喜好、偏好和購買行為等數據,行銷社群可以獲得有關受眾的寶貴洞察,從而更好地理解他們的需求和期望,並制定更具針對性的行銷策略。 舉例:一家電子商務公司利用網站分析工具來追蹤訪問者的行為和購買歷史。通過分析這些數據,他們發現大多數訪問者都是年輕的科技愛好者,他們對新技術產品感興趣。這使得該公司可以調整他們的產品和行銷策略,以更好地迎合這個目標受眾的需求。 2.精準定位和個性化行銷: 基於數據分析所獲得的受眾洞察,行銷社群可以進行精準定位和個性化行銷。他們可以通過定制化的內容、優惠和推廣活動,精準地觸及目標受眾,從而提高行銷效果和回報率 舉例:一家咖啡連鎖店利用消費者的歷史購買數據和位置信息,通過手機應用向用戶發送個性化的促銷優惠。如果一位用戶經常在早晨路過該店,他們可能會收到關於早餐優惠的推送訊息,從而提高了促銷活動的轉換率。 3.評估和優化行銷活動: 數據分析可以幫助行銷社群評估和優化他們的行銷活動。通過監測和分析行銷活動的效果,包括點擊率、轉換率、銷售量等指標,行銷社群可以了解哪些活動是成功的,哪些是失敗的,從而及時調整和優化行銷策略。 舉例:一家新創企業使用Google Analytics追蹤他們的網站流量和轉換率。通過比較不同廣告活動的效果,他們發現在社交媒體上投放廣告比在搜索引擎上投放廣告效果更好。這使得該公司可以調整他們的行銷預算,將更多的資源投入到社交媒體廣告中,從而提高了整體的行銷效果。 4.提高行銷ROI: 數據分析可以幫助行銷社群更有效地利用有限的資源,從而提高行銷的回報率。通過精準定位、個性化行銷和優化行銷活動,行銷社群可以更好地實現投資回報,提高行銷的效益和ROI(投資回報率)。 舉例:一家汽車製造商利用銷售數據和行銷費用來計算每個銷售銷售的回報率。通過比較不同行銷渠道的ROI,他們發現在線廣告的ROI比傳統廣告更高。這使得該公司可以重新分配他們的行銷預算,將更多的資源投入到線上廣告中,從而提高了行銷效益。 5.持續學習和改進: 數據分析可以幫助行銷社群持續學習和改進。通過分析不斷變化的市場和消費者數據,行銷社群可以及時了解市場趨勢和受眾需求的變化,並及時調整他們的行銷策略,從而保持競爭優勢。 舉例:一家時尚零售商每月都會分析他們的銷售數據和顧客反饋。通過這些分析,他們發現某個季節的銷售額明顯下降,可能是因為某個流行趨勢過時了。這使得該公司可以及時調整他們的庫存和行銷活動,以應對市場的變化,從而保持競爭優勢。 數據分析為行銷社群提供了寶貴的洞察和工具,幫助他們更好地了解目標受眾、精準定位、評估和優化行銷活動,從而提高行銷效果和回報率。這種密切的關係是現代行銷中不可或缺的一部分。
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雇主須留意大量資遣員工之60日前通報義務
雇主須留意大量資遣員工之60日前通報義務
1月30日媒體報導擁有35年歷史的「巧連智月刊」(我兒子小時候看的優質刊物,停刊甚為可惜)宣布3月起停刊轉型,臺北市政府勞動局表示,巧連智已依法通報將大量解僱全數約200名員工,並表示於1月29日收到巧連智月刊通報的大量解僱計畫書,將從3月31日起分批資遣全數約200名員工。 上篇文章提到就業服務法第33條第1項規定雇主資遣員工之10日前通報義務,何以「巧連智月刊」資遣員工卻不適用就業服務法第33條第1項之規定? 企業人資於處理「大量」員工資遣問題時,應意識到適用對象會是或可能是大量解僱勞工保護法(以下簡稱大解法)有關資遣通報之規定。 首先,雇主須注意的是,在什麼情形下,資遣員工會進入到大解法的適用範圍? 根據大解法第2條規定:「本法所稱大量解僱勞工,指事業單位有勞動基準法第11條所定各款情形之一、或因併購、改組而解僱勞工,且有下列情形之一: 1、同一事業單位之同一廠場僱用勞工人數未滿30人者,於60日內解僱勞工逾10人。2、同一事業單位之同一廠場僱用勞工人數在30人以上未滿200人者,於60日內解僱勞工逾所僱用勞工人數3分之1或單日逾20人。 3、同一事業單位之同一廠場僱用勞工人數在200人以上未滿500人者,於60日內解僱勞工逾所僱用勞工人數4分之1或單日逾50人。 4、同一事業單位之同一廠場僱用勞工人數在500人以上者,於60日內解僱勞工逾所僱用勞工人數5分之1或單日逾80人。 5、同一事業單位於60日內解僱勞工逾200人或單日逾100人。」 當雇主依勞動基準法第11條或因併購、改組而資遣員工之人數符合上述各款情形之一時,雇主即須依大解法第4條第1項規定:「事業單位大量解僱勞工時,應於符合第2條規定情形之日起60日前,將解僱計畫書通知主管機關及相關單位或人員,並公告揭示。但因天災、事變或突發事件,不受60日之限制。」 「巧連智月刊」即是在此情形下,於符合上述大解法解僱人數門檻後,於60日前將解僱計畫書通知臺北市政府勞動局。 實務上,雇主常犯錯誤是以為只須依就業服務法第33條第1項規定於資遣員工之10日前通報即可,而忽略大解法之上述規定。 以臺灣臺北地方法院105年度簡字第272號行政訴訟判決為例: 原告於105年3月份員工投保人數為15人,其以符合勞動基準法第11條第2 款規定「虧損或業務緊縮」為由,先後於105年3月31日、4月20日及 5月5日書面通知被告將於105年4月10日、30日及 5月15日分三批解僱所屬勞工合計11人,已符合大量解僱勞工保護法第2條第1項第1款所稱大量解僱勞工之情形,惟原告未於大量解僱勞工日(即105年5月15日)之60日前,將解僱計畫書通知被告,經被告審認原告涉違反大量解僱勞工保護法第4條第1 項規定,依同法第17條及臺北市政府處理違反大量解僱勞工保護法事件統一裁罰基準第3點等規定,裁處原告新臺幣10萬元罰鍰。 大量解僱勞工保護法之立法目的非在於禁止大量解僱,「而是以時間換取空間」,緩解因大量解僱可能造成勞工失業及社會動盪問題,藉由規範雇主落實告知、協商及通報等義務,使工會、勞方代表或全體勞工於此過程中有預先參與之機會,亦俾利主管機關能及早介入因應,於必要時提供就業服務及職業訓練等相關協助,以保障勞工工作權,進而降低大量解僱事件對社會之衝擊。 詎原告自105年4月10日起至5月15日分三批大量解僱勞工,而其已於105年4月20日知悉其至105年5月15日解僱勞工人數已達11人,其自應於105年4月20日將解僱計畫書通知被告,然原告卻遲至105年5月18日始通知被告,其已違反上開強制之時程規定,要無疑義,被告依同法第17條規定,裁處原告10萬元罰鍰,洵無不當。
蘇宏文 人資法令學習成長班
YouTube機制更新:未來AI影片將自動偵測、貼標!
YouTube機制更新:未來AI影片將自動偵測、貼標!
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
職場力:提升職場競爭力 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
搞定奧客看這篇,4招應對服務業最常見的客訴狀況!
搞定奧客看這篇,4招應對服務業最常見的客訴狀況!
人在服務業、哪有不碰到「奧客」的道理?碰到「奧客」該怎麼應對?不同類型的「奧客」有不同的因應作法,這篇文章要一次分享該如何對症下藥的建議作法。 更新日期:2024/9/6 文/《104職場力》小編 本文目錄(點選連結可快速跳至該章節閱讀) 什麼是「奧客」?放著「奧客」不管,只會折損服務業人才伺候這些常見「奧客」,要對症下藥碰到「秀才遇到兵、有理說不清」型的奧客碰到「情緒起伏超大,抱怨連連」型的奧客碰到「老子花錢,就是要當大爺」型的奧客碰到「搞不懂狀況,一問三不知」型的奧客「奧客」不是針對你,別往心上去最新【門市正職工作】推薦影片:服務業哪有些Tips?! 服務業人員每天面對千奇百怪的狀況,以及來自不同地方的客戶,正所謂「人在江湖闖、哪有不挨刀」,三不五時碰見的戲碼就是得跟上門的那些「奧客」們過招,有些客人情緒不穩定、有些則是態度奇差、有些則是為達目的不擇手段.......每一個「奧客」都有他難搞的理由,到底該如何因應呢? 我們參考網路上的一些前輩經驗、教學文章,整理出以下幾種在服務業當中最常看見的「奧客」,以及職場前輩們建議該如何完美應對、完成對他們的服務,希望能為在第一線辛苦努力的服務業朋友,提供一些協助建議哦! 什麼是「奧客」? 在社會觀念當中,會被稱為「奧客」的人,似乎都是特別容易引人側目,在櫃台前和服務人員爭得面紅耳赤、動輒高喊爭取權益........沒有明確的行為來定義,但總之就是「特別難處理、會造成店家困擾的那一種顧客」。 其實每一個行業、每一間商店,甚至是每個人心中對於「奧客」的定義都不盡相同,有些服務人員對於喋喋不休的客戶比較能容忍、有些服務人員能把難聽話當成標點符號、有些服務人員則一點都不在乎客人高呼「叫你們經理出來!」 其實「奧客」是「漚客」或「拗客」的國語擬音詞,原詞是台語用語,指的是「惡劣的顧客」,《維基百科》當中甚至列出常見的「奧客」行為,如: 順手牽羊:如在旅館隨意取走房間內的物品,或收括飛機餐中的不銹鋼餐具,或是蓄意破壞。 借酒裝瘋:常見於食肆、飛機,借喝醉酒對服務員出言不遜、騷擾其他客人、甚至性騷擾服務員等。 出口成髒。 為個人享受罔顧公德及安全:如於禁止吸菸的場所吸菸。 諸多挑剔:如不斷投訴食品質素要求更換,多次退換自己不喜歡但品質沒有問題的貨品等。 濫用退換貨權利 交易不付錢(以上資訊出自《維基百科》) 放著「奧客」不管,只會折損服務業人才 幾乎所有服務業人員,都有遇過「奧客」的經驗,特別是在臺灣服務業目前極度強調「客制化」、「以客為尊」等服務精神,讓很多客人習慣於享受服務人員所提供的服務,忽略了「每項服務都有價」的觀念,甚至產生「有限消費、無限服務」的失控狀況。 在〈不再被「以客為尊」綁架,每一種客制化服務都有價〉這篇文章當中提到一個觀念:當你我享用客制化服務的同時,請別再視為理所當然。 每一個特別的要求就是一種服務, 而每一個服務等同於勞力的付出, 加上成本的付出,所以都是要錢, 〈不再被「以客為尊」綁架,每一種客制化服務都有價〉 可是除了教育消費者之外,如何解決服務人員的第一線困擾才是當務之急。 根據許多案例的訪談,多數服務業前線人員因為擔心被投訴、或是在反應後可能會遭公司「河蟹」,摸摸頭表示慰問、不會回頭追究顧客的是非對錯,嚴重一點的甚至會因為客訴而遭到處分或解僱,因此多數人會選擇隱忍不說;當負責人或上司沒有發現第一線同仁的委曲時,很容易造成人才的流失折損,無形間更助長了「奧客」的氣燄,影響非常深遠。 Photo by Brooke Cagle on Unsplash 伺候這些常見「奧客」,要對症下藥 當然,對很多心態正向的服務人員來說,客人就是客人,沒有分「好」與「奧」,所有的客人都要用「傾聽」和「同理心」去應對,理解需求和想法並透過專業、產品、服務來協助他們解決問題,這是完成優質服務的大前提。 因此要應對「奧客」,其實也是從這個大前提下去延伸發揮,針為他們各自的問題去「對症下藥」,幫助推動我們的服務流程。 碰到「秀才遇到兵、有理說不清」型的奧客 應對關鍵:承諾紅線 這類型的客人,通常在進門前就有設定好「他想要獲得的事物(或服務)」,因此在交流過程當中會無所不用其極的透過各種藉口、人際關係、哪裡看見的報導,各種五花八門的說詞來跟服務人員爭論,通常不論怎麼開導或解釋,都會繞回同一個點(他們想要獲得的事物)上。 遇上這種客人,最重要的是「直接面對他們想要的需求」,設定服務人員當下所能處理的底線為何,最多是擴大到店經理、店舖最高負責人所能承諾的地方,務必在這個彈性內盡可能滿足他們,但不宜讓他們有機會無限延伸。 小編劃重點:確認對方最主要的需求,劃出可承諾的紅線警戒區,在紅線前一切都有談判空間,越線的一概不處理,既彈性又有原則。 碰到「情緒起伏超大,抱怨連連」型的奧客 應對關鍵:傾聽、同理心 通常情緒化的客戶,他不是針對店家的產品或服務,而是他原本的個性就是如此,似乎永遠都想找人爭論吵架,因此服務人員在面對時要謹記一個原則:「他不是在針對你吵架,千萬少說多聽」。 要滿足這類型的客戶,仔細找到他在抱怨、不順心的事項到底是什麼,透過他們給出的線索去投其所好,適時給予一個笑容或關心的話語,通常能夠快速穩定他們的情緒,並讓他們感受到「其實有人理解我要什麼」、「有人願意聆聽我的委屈」,往往會很快解決現場的難關。 小編劃重點:不要覺得抱怨和情緒化的字眼是針對你,少說多聽、適時給予理解的話語、降低他們的慍火。 碰到「老子花錢,就是要當大爺」型的奧客 應對關鍵:「伸手不打笑臉人」 在臺灣愈來愈講求「客制化」服務之後,這一類型的客人變得非常多,覺得既然自己花了錢就要拿到商品還要得到好服務,所謂的「有限消費、無限服務」通常都來自這種類型的客人,頤指氣使、趾高氣揚的態度更是常讓第一線的服務人員高呼吃不消,轉過頭去就大翻白眼。 治本的作法,當然是希望所有的顧客都能學習消費是買與賣的對等關係,人與人之間理應彼此給予尊重,用友善的態度來溝通;但在等待消費者成長之前,我們也得思考一些治標的作法。 「伸手不打笑臉人」是一個很不錯的作法,善用微笑來擊破他們的傲慢是最常見、又能立馬見效的作法,通常這類型的客人追求的是「被當成貴客」的感覺,我們不可能做到卑躬屈膝的程度,但掛在臉上的微笑將是最好的武器,其次,若具備熟練的專業能力,也能夠「以專業服人」,讓他們的無禮無法在您的專業下逞兇。 小編劃重點:「伸手不打笑臉人」,微笑就是最好的武裝。 碰到「搞不懂狀況,一問三不知」型的奧客 應對關鍵:耐心、耐心、耐心 通常這種類型的客人,最常是長者或是對數位產品不理解也不敏銳的客人,他們往往帶著滿肚子的疑問上門,但搞不懂產品邏輯、使用方法,甚至連說明手冊、購物流程都沒看過(也不會看),會耗盡第一線服務人員的大量解釋時間和體力,卻往往還是無法解決他們的問題。 通常建議,遇上「完全搞不清楚狀況」的客人時,可以先直接確認他要完成的事項是什麼,並且把一些客制化的選項縮減,讓問題從「申論題」變成「選擇題」(甚至是「是非題」),直接幫他們決定、完成該做的項目,既省時也能獲得客人的感謝(通常這類型的客人,態度都不會太強硬,也比較容易感謝您的協助)。 最重要的,是在溝通過程當中千萬不要產生不耐煩的情緒,特別是他們非常有可能什麼都不知道、卻又不斷囉嗦的時候,這時候只是顯示他們內心的著急,因此「耐心」是非常重要的。 小編劃重點:耐心很重要,幫助他們把「申論題」變成「選擇題」或「是非題」,將能最快速的解決問題。 Photo by Joseph Frank on Unsplash 「奧客」不是針對你,別往心上去 以上就是一些針對服務業現場,可以協助大家應對「奧客」的參考作法。 其實沒有什麼作法是絕對有效的,但是若能把第一線的委屈降到最低、又能達到服務客人、解決客戶的問題,才是真正的雙贏局面。當然最大的關鍵還是調整自己的心態,明白「奧客針對的不是服務人員,而是產品或是公司服務」的道理,並且要適時尋求公司、企業對第一線人員的打氣支持,才是長久之計。 希望大家都能愉快的在自己的工作崗位上獲得最好的成果! 最新【門市正職工作】 北北基:http://pcse.pw/9XZP9 桃竹苗:http://pcse.pw/9UNGG 中彰投:http://pcse.pw/9Z32E 雲嘉南:http://pcse.pw/9Z5MU 高屏:http://pcse.pw/95VBY 東部外島:http://pcse.pw/9SRAX 下載104工作快找APP,更快找到門市工讀:https://bnc.lt/m/kCt53JrKXJ 推薦影片:服務業哪有些Tips?! 看更多 服務業 推薦好文 想當門市店員?先了解工作內容,才有機會被錄取! 會吵的孩子有糖吃?那就給壞掉的糖|給奧客的暴走服務 客訴就是轉機!別為了贏得辯論而輸掉生意,讓客人由黑轉粉的獨門心法 不再被「以客為尊」綁架,每一種客制化服務都有價
【104職場力】
根本沒事先討論!跨部門會議上被「突襲硬塞需求」如何不硬槓劃清邊界?
根本沒事先討論!跨部門會議上被「突襲硬塞需求」如何不硬槓劃清邊界?
跨部門會議上,最怕遇到別部門報告到一半,直接把未經討論且無法執行的需求甩過來,甚至在沒打招呼的情況下擅自將你或整個部門列為執行端!本文剖析職場常見的「跨部門突襲」恐怖故事,並提供3個在會議桌上不硬槓也能優雅劃清邊界、甩開空頭支票的回應技巧。 文/《104職場力》 本文導覽 為什麼「先斬後奏」的跨部門合作通常是災難開端?1.癱瘓第一線人力與系統2.資源排擠,重要專案被迫延宕3.辛苦支援,出事可能還背鍋甩開突襲需求!3招優雅拆彈、劃清權責邊界1.先說明「事前沒對過」,再把現場真實狀況拉上檯面2.別急著回答「做或不做」,拋出方案與代價讓大家選3.別一口氣衝!用「先評估、小範圍試做」爭取緩衝期 跨部門會議上,隔壁部門簡報到第15頁時,投影片上突然出現一行醒目的字:「主辦執行單位:OO部門/OOO(你的團隊或你的名字)」。 你坐在台下腦袋當機……這件事完全沒人來找你討論過!裡面的需求以現有人力和系統根本也做不到(或超出工作範圍),但對方卻在大老闆點頭沒發表反對意見的情況下順理成章繼續往下報告…… 這種「沒打招呼就被列為執行端/協助單位」、甚至被硬塞「無法落地的需求」,絕對是職場上最讓人倒抽一口氣的跨部門恐怖突襲。 為什麼「先斬後奏」的跨部門合作通常是災難開端? 別部門之所以會在會議上發動「突襲」,要嘛無心的認知落差,誤以為這只是小功能,不曉得需動用特定人力與系統,也可能單純不懂人情世故,沒做好職場溝通,最怕的是刻意政治操作,想藉由會議現場的群眾及主管壓力,當場逼你吞下需求。 不管對方的出發點如何,這種未經事前評估就「先斬後奏」的合作方式,落到第一線團隊身上通常都會演變成以下3種連鎖災難: 1.癱瘓第一線人力與系統 動動嘴很容易,但執行端的血淚無人知!在舊系統架構不相容、原有的作業流程被打亂、還要處理新爆發的問題時……最後都得靠現場人員天天加班、人工手動貼資料除錯,用血汗去補對方當初在會議上高談的理想漏洞。 2.資源排擠,重要專案被迫延宕 團隊的產能與時間是有限的,突如其來被塞進一個未經排程的需求,勢必會擠壓到團隊原本正在執行的核心任務,結果不只突襲的新需求做得很勉強,原本承諾主管或客戶的既有專案也跟著全面延期,引發組織內的連鎖大卡關。 3.辛苦支援,出事可能還背鍋 未經完整評估的需求,落地時出包機率超級高!一旦後續時程延誤、系統崩潰或客訴暴增,若當初提案的人還把責任甩出來:「我們的企劃很完整,是配合團隊執行不力、進度落後」,那還真的是有苦難言。 想避免後續無窮無盡的麻煩與內耗,最好的防線就是在會議現場即時拉住煞車,這跟配合度高不高無關,看到坑在前方,本就該學習如何協商、為自己或組織爭取轉圜空間。 甩開突襲需求!3招優雅拆彈、劃清權責邊界 眼看那未經討論的需求就要砸到自己頭上,當場開嗆會被扣上「不上進、不配合」的帽子,默默吞下最後又是自己團隊背鍋,在會議桌上,你可以試試以下3個實戰技巧,把責任與風險搬回檯面上重新研議。 1.先說明「事前沒對過」,再把現場真實狀況拉上檯面 就算是事實也不要直接情緒化反駁「這根本做不到」,先溫和澄清「這件事我們之前還沒對過細節,現場的狀況比較複雜,剛好可以趁這個機會評估到底能不能配合 」,接著把現場實務、客觀限制、目前專案輕重緩急通通列出來,直接把問題攤開,讓雙方跟老闆一起面對、決策。  範例一(人力與作業極限):「先跟大家澄清,這部分是我們團隊第一次看到此需求,以客服第一線現況來看,每人每天已滿載處理60件單,若新增此確認步驟,處理時間會翻倍,在未增加人力的前提下,預計有30%的客戶會面臨等候逾時,這部分我們該如何評估?」 範例二(技術與系統限制):「這項功能牽涉到舊系統架構,我們團隊事先並未收到相關範疇進行排程評估,若以目前技術現場來看,API每天有處理上限,若要達到簡報中的即時連線,高峰期系統會有卡死風險,這部分提案團隊有建議的系統對接方案嗎?」 範例三(合規與審查時程):「因為這項需求事前沒有送交我們做合規評估,依據資安與法務規範,使用者資料蒐集需OO天的審查期,若活動真要如期上線,目前的時程落差我們該如何調整?」 2.別急著回答「做或不做」,拋出方案與代價讓大家選 不要當場承諾要或不要接下,二選一就中了對方圈套,建議清楚提出執行所需的真實成本與風險,請主管與提案團隊做選擇,把決策的壓力還給對方。 範例一(排程vs.人力增援):「若評估決定要執行這個新增的需求,現場有兩個執行路徑:方案A是維持現有人力,但先上線核心功能A,此新增項目延後;方案B是功能全上,但需要額外增加人力預算支援開發與除錯,請問主管與提案團隊傾向走哪一個方案?」 範例二(時程vs.預算選擇):「如果要配合在下個月上線這個剛提出的需求,我們有兩種選擇:方案A是由提案團隊撥出預算找外部廠商趕工;方案B是時程順延1個月,由我們團隊進行正常開發評估。請問大家傾向怎麼拿捏?」 範例三(優先順序替換):「這個新增需求若要啟動,會需要我們團隊投入 80% 的資源。目前我們手上正執行老闆交辦的 A 專案,若要插入這個新任務,我們是先把 A 專案暫停,還是將這個需求排在 A 專案完成之後?」 3.別一口氣衝!用「先評估、小範圍試做」爭取緩衝期 就算現場討論看似有了初步共識,也千萬不要在會議衝動承諾「沒問題,我們全面執行」!最安全的作法是採「正式評估」和「分階段測試」,既能展現積極配合的態度,也能幫團隊爭取到時間與空間,最後用客觀數據跟報告來劃清責任。 範例一(拉出評估緩衝期):「因為這項需求我們今天也是第一次聽到,為了確保不會影響現有系統的穩定度,我們沒辦法在現場直接一口答應,建議提案團隊會後先補規格書給我們,我們會在5個工作天內做完可行性評估跟時程試算,再跟主管回報做不做得到。」 範例二(核心MVP分階段試做):「未經測試直接全面上線風險太高,建議我們先切出最核心的功能做MVP,比如找10%的用戶試做兩週,等看過技術數據跟真實反應後,再來評估要不要正式排進團隊的開發時程。」 範例三(單一場域實測):「為了避免新流程一上線就讓現場手忙腳亂,建議正式執行前,先選 1 家門市試跑兩天,測試第一線動線跟結帳時間。等實測數據過關了,我們再來討論全台推廣的時程。」 事先溝通與評估本來就是跨部門合作很重要的流程,但若真的不幸被突襲,不必急著當場翻臉,更不必當默默吞下的苦主,看完文章、掌握好這幾個心法,就算會議上被硬塞需求也能從容應對,當一個真正能保護自己跟團隊的聰明人! 延伸閱讀: 「你覺得方案怎麼樣?」真正想說什麼?4類關鍵詞聽懂弦外之音 「不配合我就CC你老闆!」別把信件副本當武器!3個技巧讓跨部門溝通更順利
【104職場力】
AI時代該如何辨識人才的「簡報溝通力」?HR招募篩選新指標:「台灣簡報認證」
AI時代該如何辨識人才的「簡報溝通力」?HR招募篩選新指標:「台灣簡報認證」
在大量使用AI輔助製作履歷的時代,到底該如何準確的辨識出人才的「簡報溝通力」是真材實料、還是靠AI產出的呢?別擔心!由國內三大簡報專家所打造的「台灣簡報認證」,將透過六大核心面向來做深度的商業觀念檢核,透過這份認證的篩選,可以幫助HR迅速過濾人才的「真實簡報力」,省去來回確認的成本! 文/104學習 本文導覽 解決招募盲點 精準辨識求職者的「簡報溝通力」選錯人才,企業的隱形成本有多高?「台灣簡報認證」建立商業溝通的客觀標準30道測驗題如何測出人才鑑別度? 企業HR招募如何善用「台灣簡報認證」?三個理由,為什麼企業HR迫切需要這項認證? 「無縫接軌104」,一秒辨識實力給HR與用人單位的行動建議!💡行動一:將「台灣簡報認證」加入職缺條件 💡行動二:作為企業內部培訓的「前測健檢」指標從人才辨識到招募落地 重新定義企業篩選標準 根據世界經濟論壇(WEF)發布的《未來工作報告》,高達70%的企業將「分析性思考」視為未來核心技能;知名人才研究機構GMAC的資料也顯示,「溝通能力」穩居企業最重視的技能之一。 視角拉回台灣招募市場,「簡報溝通力」同樣是企業辨識人才的重要軟實力。然而,這項能力往往難以從履歷或面試中客觀判斷。為增加人才辨識依據,企業可透過「台灣簡報認證」一致性的能力檢核標準,篩選具備聽眾分析、邏輯思考與表達觀念的人才。  【免費線上講座】AI時代人才新標準:從看不見的溝通力,到看得見的選才指標當履歷愈來愈難反映真實能力,HR該如何更有效辨識企業真正需要的人才?本場講座邀請王永福(福哥)、謝文憲(憲哥)、葉丙成教授,從求職者、企業主管與教育現場三種視角,探討AI 時代企業真正需要的人才能力,以及如何建立更有效的選才標準。9/17(四)13:30–15:00|線上免費講座👉 立即免費報名:【免費報名】104 talks|AI時代人才新標準-從看不見的溝通力,到看得見的選才指標 解決招募盲點 精準辨識求職者的「簡報溝通力」 選錯人才,企業的隱形成本有多高? 在AI工具普及的時代,求職者只要下對指令,幾秒鐘就能產出排版精美、動畫華麗的履歷與PPT作品集。但他真的具備合格的簡報能力嗎? 如果企業只憑書面資料或短短幾分鐘的面試來評估,一旦錄取後才發現,員工在跨部門溝通時毫無重點、對上報告時支支吾吾,這不僅會大幅增加主管的指導與企業內訓時間,更可能導致專案決策延誤,形成企業難以承受的龐大隱形成本。 「台灣簡報認證」建立商業溝通的客觀標準 為了解決軟實力難以鑑別的困境,由三位頂尖大師—企業簡報教練王永福(福哥)、影響力教練謝文憲(憲哥)、台大簡報大賽創辦人葉丙成教授,聯手創立了「台灣簡報認證」。這項初級認證不考軟體操作技術,而是針對「簡報基本觀念、準備技巧、投影片技巧、表達技巧、邏輯思考、聽眾分析」等六大核心面向,進行深度的商業觀念檢核。  延伸閱讀:「台灣簡報認證」是什麼?為什麼求職者、上班族都該考? 30道測驗題如何測出人才鑑別度?  這項認證絕非「有考就有」的安慰獎,它的鑑別度來自以下四大設計:  濃縮上市公司的實戰精華: 考題並非紙上談兵,而是萃取自創辦人們多年來在各大上市企業的內部培訓與實戰教學精華。  隨機題庫與複合題型:系統會從龐大題庫中隨機抽選 30 題,並結合高度擬真的「情境題」與「複選題」,徹底考驗應試者的臨場判斷力。  極具挑戰性:考題設計極為嚴謹,連教學經驗豐富的大師親自實測,都可能因為輕敵而答錯,確保了證照的含金量。  真正的鑑別在於「觀念對焦」: 測驗的核心不在於背誦理論,而是檢驗求職者的思考軌跡是否與「企業高階主管的決策邏輯」完全對焦。  [course_plugin api_type='course_id' title='台灣簡報認證-初級|104 × 台灣簡報認證' id='39d7b0fe-6384-450f-aee8-eaa8932b544d'] 企業HR招募如何善用「台灣簡報認證」? 導入這項客觀指標,能為企業的招募與培訓流程帶來革命性的效率提升。 三個理由,為什麼企業HR迫切需要這項認證?  協助初步辨識具備商業溝通基礎的人才:通過測驗的求職者,代表其對重點整理、聽眾理解與決策溝通等觀念已有一定掌握,可作為企業評估溝通能力時的參考依據之一。  大幅降低面試成本:就如同「溝通表達界的多益(TOEIC)」,HR 不必再透過冗長的面試來盲測候選人的邏輯,可參考用客觀分數進行第一波履歷過濾。  找出具備「高成長動能」的積極型人才:願意主動投資自己、考取軟實力認證的求職者,通常具備更高的學習意願與自我要求,是企業最渴望的潛力股。  「無縫接軌104」,一秒辨識實力 「台灣簡報認證」已與104人力銀行的服務對接。當求職者通過這項測驗(70 分以上及格),104學習會將認證回傳至求職者的履歷中。因此當HR審閱履歷時,即可一眼看到求職者的「實力證明」,可省去來回確認該名求職者的真實簡報力的溝通成本。  給HR與用人單位的行動建議! 💡行動一:將「台灣簡報認證」加入職缺條件  在104刊登如「專案經理(PM)」、「行銷企劃」、「業務銷售」,甚至是「工程研發」等高度仰賴跨部門溝通的職缺時,建議在「具備證照」的欄位中,明確勾選「台灣簡報認證-初級」。 這不僅能幫HR迅速過濾人才,也能向求職市場明確傳遞企業「重視高效溝通與人才素質」的優質雇主品牌形象。  💡行動二:作為企業內部培訓的「前測健檢」指標 除了對外招募,您也可以將此認證引入企業內部。在安排高階簡報內訓前,讓同仁先進行初級認證檢測,幫助 HR 精準盤點團隊的溝通盲點,讓後續的教育訓練預算花在刀口上。  從人才辨識到招募落地 重新定義企業篩選標準 除了現行初級測驗外,台灣簡報認證將陸續推出以作品審查為主的中級認證,以及採現場檢定的高級測驗,提供更完整的能力分級依據。  對企業而言,將「台灣簡報認證」納入徵才標準,不只是多一項履歷篩選條件,更是建立人才溝通力基準的第一步。無論是招募需要跨部門協作的專案或研發人才,企業都能透過認證結果快速掌握求職者與員工是否具備清晰邏輯、重點表達與說服決策的能力。  面對AI讓履歷與作品集愈來愈容易被包裝的時代,真正能在商業現場創造價值的,仍是能把複雜資訊說清楚、把觀點說服人、把共識往前推進的人才。建議企業即刻將「台灣簡報認證」納入招募與培訓流程,精準篩選具備清晰邏輯與說服力的高效人才,為組織打造更高品質的溝通競爭力。  更多關於【台灣簡報認證】 AI也許能幫你做簡報,但沒辦法替你說服別人!「台灣簡報認證」由企業簡報教練王永福(福哥)、影響力教練謝文憲(憲哥)、台大簡報大賽創辦人葉丙成教授共同發起,是一張標準化的「簡報溝通能力」認證,已對接104證照中心,檢測通過(70分以上)104幫您回傳於個人履歷,認證終身有效,適合求職新鮮人、轉職者、在職工作者、主管報考。 ▶ 台灣職場簡報認證 - 初級|104 × 台灣簡報認證
【104職場力】
「iPAS淨零碳規劃管理師」值得考嗎?2026考試日期、考科、題庫與準備攻略一次看
「iPAS淨零碳規劃管理師」值得考嗎?2026考試日期、考科、題庫與準備攻略一次看
當「淨零」以從口號變成企業的剛性需求,懂碳盤查、CBAM與碳費的「綠領人才」已變成熱門焦點。「iPAS淨零碳規劃管理師」正是可以驗證人才「綠領力」的權威入門證照。本文為您一次盤點2026 最新考試日期、初、中級考科項目、題庫資源與零基礎備考攻略,不論想轉職ESG還是跨領域加值,帶你秒懂這張證照的實質價值與考照路徑! 文/《104學習》 本文導覽 「iPAS淨零碳規劃管理師」是什麼?「iPAS淨零碳規劃管理師」值得考嗎?哪些人適合考「iPAS淨零碳規劃管理師」?「iPAS淨零碳規劃管理師」的考試範圍?「iPAS淨零碳規劃管理師」2026年考試日期整理「iPAS淨零碳規劃管理師」的考試該如何準備?如果不清楚自己的程度到哪?先做免費的模擬試題!其他應考準備重點「iPAS淨零碳規劃管理師」值得考嗎?其實關鍵不在那張證書 ESG、碳盤查、碳費、碳權、CBAM……當「淨零」從企業口號逐漸變成實際營運要求,懂碳管理的人才也開始受到關注。 如果你想轉職ESG、永續管理、碳管理,或原本就在製造、採購、供應鏈、環安衛、財會等領域工作,「iPAS淨零碳規劃管理師」是目前可以用來建立「碳管理基礎能力」的重要證照之一。 但這張證照到底考什麼內容?本身若非理工背景可以考嗎?取得證照對求職真的有幫助嗎? 我們為您整理2026年「iPAS淨零碳規劃管理師初級」、中級考試資訊、準備方式、官方題庫與免費學習資源,幫你一次掌握。 延伸閱讀:「ESG」永續概念是什麼? 近年超夯的「CSR」、「DEI」、「SDGs」能讓雇主品牌加分嗎?企業永續關鍵字一次解 「iPAS淨零碳規劃管理師」是什麼? 「iPAS淨零碳規劃管理師」屬於經濟部推動的「產業人才能力鑑定」體系,目前分為初級與中級。 考試內容聚焦企業面對淨零轉型時需要具備的碳管理知識,包括氣候變遷、淨零政策、溫室氣體盤查、節能減碳與碳管理制度等。 準備過程中,你會接觸到不少企業現在正在面對的問題,例如: 企業的碳排放從哪裡來? 溫室氣體盤查怎麼做? 直接排放與間接排放有什麼不同? ISO 14064-1、ISO 14067是什麼? 活動數據、排放係數如何使用? 碳費、碳權有什麼差異? 企業為什麼需要規劃減碳? 如果過去完全沒有ESG或碳管理背景,可以先從初級開始。 官方資訊可參考: iPAS淨零碳規劃管理師官方網站 iPAS淨零碳規劃管理師考試資訊 iPAS官方學習資源與歷屆試題 延伸閱讀:iPAS淨零碳規劃管理師初級證照:考試如何準備?哪些人適合考? [course_plugin api_type='course_id' title='零基礎也懂的iPAS淨零碳規劃管理師 ' id='cceed99a-91b2-4a0d-83c7-f6fd3f510244'] 「iPAS淨零碳規劃管理師」值得考嗎? 先說結論:如果你的工作或職涯方向與ESG、永續、製造、供應鏈、環安衛或企業轉型有關,這張證照適合拿來建立碳管理基礎;但證照本身不等於取得工作保證。 碳管理正在逐漸成為跨部門議題,例如以下情境: 製造人員可能需要了解製程的碳排放。 採購與供應鏈人員可能要面對客戶或供應商的減碳要求。 環安衛人員可能參與企業溫室氣體盤查。 產品與研發人員可能接觸產品碳足跡。 財會人員可能需要了解碳費與企業碳成本。 企業永續與ESG人員則需要把盤查結果進一步轉化成減碳策略。 因此,「iPAS淨零碳規劃管理師」更適合被理解為「碳管理能力的入門證明」,而不是單純替履歷增加一張證書。 哪些人適合考「iPAS淨零碳規劃管理師」? 以下幾類工作者,可以優先評估: 想轉職ESG、永續管理、碳管理的人 永續、CSR、ESG相關工作者 製造、能源、廠務、環安衛人員 採購、供應鏈與供應商管理人員 品質管理、稽核與ISO相關工作者 財會、風險管理與企業策略人員 想進入綠領工作的學生或社會新鮮人 常見疑問:非理工背景可以考嗎? 可以! 對初級考生來說,最大的挑戰通常不是艱深工程技術,而是第一次遇到大量碳管理名詞、制度、標準與計算邏輯。 因此商管、財會、人資、採購、企劃等背景,只要按照考試範圍建立知識架構,一樣可以準備。 延伸閱讀:文科生的AI時代生存指南:這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」,跨領域轉職必備! 「iPAS淨零碳規劃管理師」的考試範圍? 初級「iPAS淨零碳規劃管理師」考什麼? 以2026年為例,初級共有兩個考科。 科目一:淨零碳規劃管理基礎概論主要建立氣候變遷、淨零政策、企業碳管理與減碳相關基本概念科目二:淨零碳盤查規範與程序概要進一步了解溫室氣體盤查、排放源、盤查流程與相關規範 特別提醒:準備「淨零碳盤查規範與程序概要」時,特別要留意幾組容易混淆的觀念: 直接排放 vs. 間接排放 碳中和 vs. 淨零 組織碳盤查 vs. 產品碳足跡 碳費 vs. 碳權 只背名詞往往不夠,因為考題可能改用實際情境詢問。 中級「iPAS淨零碳規劃管理師」考什麼? 如果已經具備一定碳管理基礎,可以進一步挑戰中級。以2026年為例,中級共有兩個考科。 科目一:節能減碳技術實務著重於工廠、企業或場域的能源效率與減量技術應用科目二:碳管理制度實務聚焦國內外碳管理法規、標準與企業制度導入 與初級相比,中級更進一步進入節能減碳技術及碳管理制度的實務應用,如果過去完全沒有接觸碳管理,建議先把初級基礎打穩,再往中級準備。 「iPAS淨零碳規劃管理師」2026年考試日期整理 依照2026年官方所公佈的考試資訊: 初級「iPAS淨零碳規劃管理師」 第一次2026年5月16日(六)第二次2026年8月15日(六)第三次2026年11月7日(六) 中級「iPAS淨零碳規劃管理師」 第一次2026年4月11日(六)第二次2026年8月22日(六) ★ 如果是2026年下半年才開始準備初級,可留意11月7日的第三次考試。實際報名時間、考區、費用及試場資訊仍應以官方最新公告為準。 「iPAS淨零碳規劃管理師」的考試該如何準備? 與其一開始買一堆教材,更重要的是先建立完整的「考試地圖」。 第一步:先搞懂「淨零」的整體邏輯 可以先理解成:氣候變遷 → 淨零政策 → 企業盤查碳排放 → 找出主要排放來源 → 規劃減碳 → 持續管理 先理解企業「為什麼要做碳管理」,之後再學各種標準與盤查制度會容易許多。 延伸閱讀:國家發展委員會|臺灣2050淨零排放路徑 第二步:搞懂溫室氣體盤查 接著再進入: 排放源 活動數據 排放係數 溫室氣體排放量 相關盤查規範 如果遇到計算題,建議一定要自己完整算一次,一定要記得:「看答案覺得會」和「考場上能自己算出來」,是兩回事。 官方延伸資源:環境部氣候變遷署、事業溫室氣體排放量資訊平台 第三步:開始刷官方歷屆題 「iPAS官方學習資源頁」提供學習指引與歷屆試題,是準備考試非常重要的來源。 iPAS官方學習資源與歷屆試題 做題時不要只記答案,而是要問: 「為什麼這個答案是對的?」 「其他選項錯在哪裡?」 「這題真正考的是哪個觀念?」 把錯題重新連回知識架構,才有辦法處理題目換句話問的情況。 如果不清楚自己的程度到哪?先做免費的模擬試題! 如果不知道自己從哪裡開始,可以先做一次模擬測驗,再決定要補哪些觀念。 淨零碳規劃管理師初級考古題|104學習中級淨零碳規劃管理師模擬試題|104學習 第一次分數不需要太在意,可以先把錯題分成: 名詞不熟 制度搞混 碳盤查概念不清 計算題不熟 題目看得懂,但選項判斷錯 再針對弱點補強,通常比從教材第一頁重新讀到最後一頁有效率。 「完全零基礎」該如何準備才有效率? 如果一看到ISO 14064-1、活動數據、排放係數、碳權、碳費,就覺得資訊太多,可以先透過整理過的課程建立知識架構,再回頭閱讀官方資料。 如果是零基礎考生,建議可以一步步進階準備,譬如:了解證照 → 免費測驗 → 建立知識架構 → 官方教材 → 歷屆試題 → 整理錯題 → 考前複習 104學習相關資源 [course_plugin api_type='course_id' title='零基礎也懂的iPAS淨零碳規劃管理師 ' id='cceed99a-91b2-4a0d-83c7-f6fd3f510244'] [course_plugin api_type='course_id' title='iPAS 淨零碳規劃管理師-初級|考點整理x計算解題x擬真題庫 ' id='d2cf0937-a478-41a6-a69f-8d827f45e2a5'] 比較建議的準備順序是:課程建立架構 → 官方資料補細節 → 歷屆試題驗收 → 錯題集中複習 💡 千萬別只是光看課程、完全不做題目 其他應考準備重點 準備碳管理,碳費、CBAM也值得認識 如果未來真的要進入企業永續或碳管理工作,除了考試內容,也可以開始認識碳費與CBAM等重要制度。 環境部|碳費申報及收費管理平台 環境部氣候變遷署|CBAM專區 由於政策可能持續調整,遇到碳費、自主減量、CBAM等議題時,建議直接查看政府最新公告,不要只依賴舊版筆記。 想轉職ESG,別只想著「換跑道」 考證照的人裡,有不少是希望轉職ESG或永續工作,但ESG並不是單一職業,企業可能需要永續管理、碳管理、能源管理、環安衛、綠色供應鏈、永續報告書、永續金融等不同人才。 對已經有工作經驗的人來說,比起完全放棄原本專業,更值得思考的是:原有專業+碳管理能力 例如: 財會+碳管理 採購+綠色供應鏈 製造+節能減碳 環安衛+溫室氣體盤查 專案管理+企業淨零轉型 人資+ESG人才發展 這種「能力疊加」,往往比完全從零轉職更容易形成差異化。 想進一步了解綠領工作,可以參考: [course_plugin api_type='course_id' title='進擊的綠領 - 碳管理師的養成之路' id='11779bb6-1e21-42cf-bc6f-9010a3c9920c'] [course_plugin api_type='course_id' title='開啟你的綠領職涯 - ESG 永續行業求職準備全解析' id='25cef4a0-cc26-4e34-8ca8-21ae9c957487'] 延伸閱讀:如何用AI準備證照考試?Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析 「iPAS淨零碳規劃管理師」值得考嗎?其實關鍵不在那張證書 如果只是希望履歷多一張證照,取得「iPAS淨零碳規劃管理師」並不代表一定能成功轉職。 但如果你的目標是進入ESG、永續管理、碳管理、綠色供應鏈、製造業減碳、能源管理或環安衛領域,它可以幫助你快速建立一套基礎知識架構。 真正值得帶走的,不只是證書,而是你開始能回答: 企業的碳排放從哪裡來? 為什麼要進行碳盤查? 盤查後可以如何規劃減碳? 碳費與淨零政策如何影響企業? 自己的原有專業,又可以如何和碳管理結合? 當淨零逐漸從企業的永續目標變成實際營運課題,能把原本的工作專業與碳管理能力結合,可能才是這張證照真正能帶給你的職涯價值。 延伸資源 104證照中心|淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定 104證照中心|淨零碳規劃管理師-中級能力鑑定 iPAS淨零碳規劃管理師官方網站 iPAS官方學習資源與歷屆試題
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AI害你被裁員?104資深協理:學會用AI開外掛,未來是你挑公司
AI害你被裁員?104資深協理:學會用AI開外掛,未來是你挑公司
AI浪潮席捲全球,也劇烈重塑人才市場。從企業徵才、履歷撰寫、面試問答到人才媒合,AI都成為企業與求職者的新助手。深耕人力資源領域的104人力銀行資深協理李明倫認為,未來每個工作者都必須具備AI協作能力,在AI賦能下,跨界門檻也大幅降低,專業人士更有機會發揮創意、學習新技能。 文/劉芮菁 由遠見雜誌城市學授權轉載 本文目錄(點擊可快速前往) AI進駐招募第一線,企業找人才更有效率AI能整理規則,但人要定義好遊戲規則履歷、面試都能幫!快用AI當面試教練善用AI開外掛,更能發揮創意 生成式AI爆炸性成長進入2026年,現在各大企業都積極導入AI科技,從資訊科技起家的「104人力銀行」也不例外。李明倫接受《遠見》專訪時分享,因應這場科技革命,104人力銀行特別成立小組推動AI的基礎建設,將AI應用於人才服務與日常營運流程。 AI進駐招募第一線,企業找人才更有效率 他舉例,AI的大數據分析能力對「人力媒合」非常有幫助,可為人資初步篩選求職者的學經歷是否符合企業需求,特別像台積電這類大企業,會需要一次招募數千人,在AI協助下,篩選效率可大幅提升。 李明倫說:「AI就像一個人,可以閱讀、回饋建議跟看法,而且回覆速度快,回饋品質也比大部分專業工作者來得好。而且AI回覆比較理性,會把人拉回來,告訴你應該怎麼判斷。」 在企業招募上,對於沒有充分資源建立人資部門的小企業,AI也是萬能助力。例如,企業招募常面臨「媒合不精準」的問題,原因在於企業寫的招聘介紹、職位說明不清楚,導致應徵者不符需求。為此,104人力銀行導入AI,協助企業釐清招募需求,並寫清楚徵才資訊,讓企業更容易找到「對的人」。 AI能整理規則,但人要定義好遊戲規則 AI還可以擔任審查履歷的小幫手,提示人資要注意哪些地方。李明倫指出,AI的優點在於協助建立SOP,把徵才需求的規則整理出來。然而,這些經驗跟規則還是在人的腦中,因此與AI協作時,同時也要訓練AI,為AI定義清楚需求與框架。 他強調:「AI只是幫我們把定義的東西快速整理出來,但這些定義還是要人去主導。」 從104人力銀行的經驗出發,對於有意在人資部門導入AI的企業,李明倫建議,首要任務是盤點現況,釐清目前工作流程面臨的問題、哪些環節用AI取代會更有效率,再思考改善方案,這時可以運用AI,和AI一起討論、激盪想法,研擬出較完善的規劃。 值得注意的是,企業導入AI時務必注意資訊安全,尤其人資部門涉及大量人事資料、公司機密,一旦外流恐造成嚴重損害。因此運用AI時最好有資安部門把關,確認AI系統僅用於公司內部。 履歷、面試都能幫!快用AI當面試教練 AI能做的不僅是企業招募,還可協助求職者寫履歷、模擬面試。李明倫建議,求職者不妨隱匿個資後,請AI協助分析履歷與職缺的契合度,現階段優勢、劣勢有哪些,面試時如何介紹自己,甚至可以請AI幫忙模擬面試,提供答題的建議。 他說:「媒合就像婚姻,你要去想對方要談什麼,AI可以告訴你重點在哪裡。」 放眼未來人才趨勢,他認為「與AI協作」已勢不可擋,是每個工作者必備的技能。「使用AI速度一定更快,同樣一件事情,我用AI可以整理200件,你用人工只能整理100件,不用AI一定不行。」 但AI大幅提升工作效率之後,是否迎來裁員潮?對於「AI取代工作」的社會焦慮,李明倫卻抱持樂觀態度。他認為,AI是賦能的角色,當你運用AI後,工作效能提升,公司營運效率更好,理論上不會被裁員。況且,當你的能力比公司強,會是你挑公司,不是公司挑你。 善用AI開外掛,更能發揮創意 不僅如此,AI工具降低了學習門檻,讓人更能跨界挑戰非專業領域。李明倫舉例,他本身不會寫程式,在AI協助下也能做出一個平台,在公司內部使用。如果完全不懂程式,也可以詢問AI,請AI引導入門方法。對於有想法、有專業能力的工作者,在AI工具的協助下,將更有機會發揮創意,實踐腦中想法。從這個角度,AI賦能反而是個利多 因此,李明倫鼓勵社會新鮮人積極運用AI,勇於挑戰不同領域。因為在AI時代,每個人都有機會跨界,變成全方位的工作者。 (原文標題:AI害你被裁員?104資深人資:當你用AI開外掛,是你挑公司不是公司挑你) [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']
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AI產品經理需求5年成長263%!從Chatbot到AI Agent,PM工作正在發生什麼變化?
AI產品經理需求5年成長263%!從Chatbot到AI Agent,PM工作正在發生什麼變化?
生成式AI熱潮即將進入新階段,企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時,多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」;但到了2026年,另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。 文/《104學習》 本文導覽 AI產品經理是什麼?不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一:AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二:從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三:PM不一定要成為工程師,但「做得出來」正在變重要趨勢四:只會Prompt,差異化可能愈來愈小趨勢五:企業不再只看AI使用率,而開始追問ROI趨勢六:AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」,而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域,可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠,實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」,PM競爭正式進入下一階段 根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》,近5年台灣AI人才需求成長 97.6%,明顯高於整體招募市場同期增幅。其中,「專案/產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人,增加至2026年3,453人,5年增幅高達263.1%,是成長幅度最高的職類。 這個數字透露了一個重要訊號:企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」,更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。 而這樣的轉變並不只發生在台灣。 從美國科技業到全球大型企業,AI發展的焦點正在從「模型有多強」,進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題,並產生可以衡量的商業成果」。 產品經理,也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。 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 AI產品經理是什麼?不只是「會用ChatGPT的PM」 「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具,就可以在職稱前面加上「AI」。 簡單來說,AI PM 真正要做的是: 找到值得 AI 化的問題,設計 AI 解決方案,再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。 傳統產品經理需要進行:使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據,以及協調設計與工程團隊。 儘管這些能力到了AI時代仍然重要,但AI產品又多了不少全新的不確定性。 例如: AI回答到什麼程度才算正確? 準確率90%可以上線嗎? 如果AI判斷錯誤,誰負責? 哪些事情可以讓AI自動完成? 什麼時候需要人類確認? 模型使用成本多少才合理? 使用者資料能不能送進大型語言模型? AI產生幻覺時,產品要如何處理? 這些問題已經不單純是工程問題,同時也是產品的問題,因此,AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」,轉向:「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。 延伸閱讀:AI PM紅什麼?!年薪上看150萬! 哪些職類適合轉職成AI產品經理?這5種背景都有機會 你可能會想:「一定要原本就是產品經理,才能成為AI產品經理嗎?」 其實不一定。 AI產品經理需要的並不是單一技能,而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此,不同職務背景的人,都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人,更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。 舉例來說,以下幾類工作者,轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢: 產品經理/專案經理:產品方法與跨部門協作能力最接近。 軟體工程師/資料分析師:懂技術,更容易判斷AI能不能做。 UX/UI/使用者研究:最懂使用者如何與AI互動。. 行銷/營運/商業企劃:最了解市場、流程與ROI。 HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才:Domain Knowledge可以成為最大優勢。 因此,想轉職AI產品經理,不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地,原本累積的產業知識,很可能就是你的轉職籌碼。 真正需要做的,是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」,慢慢形成自己的跨域組合:原本專業 × Product × AI。 未來企業需要的AI PM,很可能不是最會下Prompt的人,而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地,以及最後能不能創造商業價值」的人。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆-AI 產品經理學習營​|緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 趨勢一:AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散 AI發展初期,企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。 但當企業真正開始導入生成式AI,管理者面對的問題就變了。 以前問的是:「我們能不能做AI?」 現在問的是: 「哪些流程最值得 AI 化?」 「這個功能真的有人需要嗎?」 「AI 可以節省多少時間?」 「導入之後能不能增加營收?」 「這筆 AI 投資到底值不值得?」 104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案/產品管理人才需求5年內增加263.1%之外,業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%,行銷相關需求則增加了165.4%,都是非常高的成長曲線。 換言之,AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入:產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。 無獨有偶,世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能,並預估到2030年,現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。 所以未來真正稀缺的,可能不只是 AI 工程師,而是:懂原本專業,又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆-AI 產品經理學習營​|緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 趨勢二:從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代 當2023、2024年AI應用剛起步流行時,多數企業選擇做「生成式AI」,那時候最常見的應用,就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生: 員工問:「公司差假怎麼申請?」 AI從知識庫找到答案後回覆答案。 但現在企業開始往下一個階段前進:「AI Agent」。 不同的是,過去AI Chatbot的主要負責的工作是:「回答問題」,而AI Agent能做到(或想做到)的則是:「完成任務」。 例如:過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作: 讀取訂單 直接執行以下5個SOP → 判斷是否符合退貨資格 → 建立申請 → 通知物流 → 更新 CRM → 回覆顧客 因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」,直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。 不過,根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出,就算企業已開始積極布局Agentic AI,但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差;企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」,逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。 這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰,產品經理必須懂得設計: AI 可以做到哪一步? 什麼時候交回給人? 哪些操作需要再次確認? AI 可以存取哪些資料? Agent 執行錯誤後如何恢復? 如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」,未來很可能還要學會設計:Human × AI × System 的 Agent Workflow。 延伸閱讀:文科生的AI時代生存指南:這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」,跨領域轉職必備! 趨勢三:PM不一定要成為工程師,但「做得出來」正在變重要 AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。 過去 PM 想驗證一個產品概念,常見流程可能是: 需求研究 → Wireframe → Figma Prototype → PRD → 工程開發 → MVP 現在,Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code/Low-code等工具正在壓縮這段流程。 產品經理即使沒有完整工程背景,也開始有機會自己建立: AI Chatbot 簡單Web App AI知識庫 RAG應用 自動化Workflow AI Agent Prototype 未來企業期待 PM 的可能不只是:「你能不能把需求寫清楚?」,而會進一步變成:「你能不能先把想法做出來,證明值得投入?」 雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。 但是當你真正理解基本的技術邏輯(包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程),才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。 延伸閱讀:PM的隱性停滯:你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」? 趨勢四:只會Prompt,差異化可能愈來愈小 生成式 AI 剛出現時,「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升,單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini,會逐漸變成知識工作者的基本能力。 真正拉開 AI PM 差距的問題,不再只是:「Prompt 怎麼下?」,而是:「什麼問題值得交給 AI?」 例如:公司有50個客服流程,哪5個最值得優先 AI 化?AI 自動化率做到多少才有 ROI?如果準確率只有 90%,剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響?哪些情境一定需要 Human-in-the-loop? 這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了,它需要的是:「產品判斷+商業理解+AI知識+產業經驗」。 因此未來有價值的人才組合,很可能會是: 金融 × AI HR × AI 醫療 × AI 製造 × AI 教育 × AI 行銷 × AI 對已經有幾年工作經驗的產品經理而言,原本累積的Domain Knowledge(領域知識)並不會因AI出現而失去價值,反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。 延伸閱讀:AI害你被裁員?104資深協理:學會用AI開外掛,未來是你挑公司 趨勢五:企業不再只看AI使用率,而開始追問ROI 生成式 AI 剛進企業時,許多組織最先觀察的是: 多少員工開始使用AI? 一天用了幾次? 有哪些團隊導Chatbot? 但2026年之後,更重要的問題開始變成:「用了之後,到底產生多少價值?」 根據勤業眾信在2026年的研究顯示,66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升;但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收,但這中間巨大的落差,就是「AI Product Manager」的機會。 OpenAI在2026年談企業AI投資管理時,也提出不應只看Token單價,而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作,包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。 因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標,還可能需要理解: Task Success Rate Accuracy Hallucination Rate Latency Automation Rate Human Intervention Rate Cost per Successful Task 最後回到最核心的問題:這項AI產品,到底替使用者與企業創造了什麼價值? 延伸閱讀: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」 趨勢六:AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍 2026 年另一個值得注意的全球變化,是 AI 法規正式進入執行階段。 歐盟的《AI Act》於2024年生效,多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段,包括特定 AI 系統的透明度義務;部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。 因此做 AI 產品時,PM 未來還需要思考: 使用者知不知道自己正在跟 AI 互動? AI 產出的內容需不需要標示? 產品使用了哪些資料? 哪些事情一定需要人工決策? 系統如何留下紀錄? AI 判斷錯誤後如何追蹤? 特別未來的世界裡,金融、人資、醫療、教育等領域,AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力,需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。 延伸閱讀:AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則 未來可能不是「AI PM變多」,而是「所有PM都要懂AI」 從更長期來看,「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。 就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」,當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後,企業遲早有一天將不再區分:Product Manager、AI Product Manager,而會認為:「產品經理本來就應該理解 AI」。 因此,真正值得產品工作者思考的,可能不是:「我要不要轉職 AI PM?」而是: 「我的 PM 能力,要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力?」 想進入AI產品領域,可以從這4層能力開始 如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖,大致可以分成四層。 第一層|產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層|AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層|AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層|AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用 真正的挑戰,是把這些原本分散的知識串在一起。 因為很多人現在已經「會用AI」,但從使用AI工具,到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程,再做出可以展示的Prototype,中間其實還有不小的距離。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆-AI 產品經理學習營​|緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 光是「知道AI」還不夠,實作才是最重要的一步 如果你原本就是產品經理、專案經理,或者希望往 PM 領域發展,現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。 而是實際練習: 怎麼找到值得用 AI 解決的問題? 怎麼把需求轉成 AI 產品構想? 怎麼和技術團隊討論 AI 解法? 怎麼快速驗證產品? 怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案? 針對這樣的能力轉型,104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」,鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力,以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。 與單純介紹 AI 工具有所不同,如果你的目標是往 AI Product 發展,更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作,把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。 👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營|緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊 從「會用AI」到「管理AI」,PM競爭正式進入下一階段 回頭看這幾年的市場,可以大致看到產品人才能力的變化: 2023,會用 AI,是加分:生成式 AI 與 Prompt 開始普及。 2024,懂 LLM,是稀缺能力:企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。 2025,能做 AI Product,開始受到重視:AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。 2026,能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI,價值快速提升:AI 開始真正進入企業核心工作流程。 放眼望去,下一階段真正稀缺的工作能力組合,很可能是:AI × Product × Domain × Business。 AI 工具的操作門檻只會愈來愈低,真正有價值的,反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品,也知道怎麼衡量成果的人。 所以,對產品經理而言,現在真正值得問的或許不是:「AI會不會取代PM?」 而是:「當AI開始改變所有產品,我是否已經具備下一代PM需要的能力?」 推薦閱讀 AI害你被裁員?104資深協理:學會用AI開外掛,未來是你挑公司 AI代理人時代,勝負不在AI多聰明!林之晨:關鍵在組織消除落地摩擦力 AI拆解傳統職位、重組專業分工:下一批高薪人才長什麼樣?
【104職場力】
商務Email好難回?用Claude Skill建回信SOP,4大類型自動判斷、10秒寫出90分初稿
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商務Email回信好花時間?一封客訴回信斟酌30分鐘?作者示範用Claude Skill建立回信SOP:自動判斷詢價、客訴、合作、會議跟進4大信件類型,10秒生成90分初稿,附SKILL.md完整內容。本文節錄自《10 倍速!AI Skill 全攻略》。 文/曾慶良(阿亮老師) 本文目錄(點擊可快速前往) Email商務溝通Skill4種場景實作案例場景1:詢價回覆場景2:客訴回應場景3:合作洽談場景4:會議跟進 編按:本文作者示範的「商務Email回信Skill」,是運用Anthropic Claude/Claude Code的Skills功能。將常用工作流程寫成SKILL.md檔上傳至Claude後,AI便會依固定步驟與規則自動執行,不必每次重寫提示詞。(claude.ai免費版即可使用;Claude Code需付費訂閱)延伸閱讀:「Skill」和「提示詞」差在哪?6大差異與SKILL.md寫法一次看 商務Email是職場最高頻的溝通工具。一封得體的回信可以加分,一封失禮的回信可能丟掉客戶。 問題是:「得體」很花時間。你要想措辭、想語氣、想格式、想有沒有漏回什麼問題。我們建一個Skill,覆蓋4種最常見的商務Email場景。 任務痛點Skill解法商務Email措辭斟酌、格式調整4種場景模板即寫即發 Email商務溝通Skill 以下為這個Skill的完整內容(SKILL.md): # 商務Email溝通Skill## Description根據來信內容和場景,自動生成得體的商務Email回覆。## Steps ### Step 1:判斷信件類型- 詢價回覆 / 客訴回應 / 合作洽談 / 會議跟進- 判斷語氣(正式 / 友善正式 / 親切)### Step 2:生成回覆- 開頭:感謝+回應主旨- 中段:具體內容(報價/解決方案/合作條件/會議摘要)- 結尾:下一步行動+禮貌收尾### Step 3:格式化- 加上適當的稱謂和簽名檔- 檢查語氣是否一致## Rules- MUST:回覆所有來信中提到的問題- MUST:明確標示下一步行動和時間- NEVER:用過於口語的表達- NEVER:承諾超出權限的事項(標記 [需主管確認])- Check if:有公司簽名檔模板→套用 4種場景實作案例 以下4段為建立Skill後,實際在Claude Code輸入的回信需求範例: 場景1:詢價回覆 客戶來信問SmartCS平台的價格和功能。請回覆,包含:- 三個方案的價格表(基礎版/專業版/企業版)- 每個方案的功能差異- 邀請線上 Demo 場景2:客訴回應 客戶投訴系統在上週五下午當機兩小時,影響到他們的客服運作。請回覆,語氣要誠懇但不卑屈:- 致歉- 說明原因(伺服器維護未提前通知)- 補償方案(延長一個月服務)- 預防措施 場景3:合作洽談 有一家教育科技公司想跟我們合作,把我們的AI客服整合到他們的學習平台裡。請回覆:- 表達合作意願- 提出初步合作模式(API 整合 / 白標 / 分潤)- 邀請下週會議討論細節 場景4:會議跟進 今天跟ABC公司開了一個小時的需求會議。請幫我寫會議跟進信:會議結論:1. 他們選擇專業版方案2. 需要客製CRM串接模組3. 預計下月初啟動4. 下週五前提供正式報價請把這些結論整理成跟進信寄給張副總。 4種場景,4封信,Claude Code每封大概10秒生成。你花2分鐘檢查一下有沒有需要修改的地方,就可以寄出了。以前你可能要花30分鐘斟酌一封客訴回信的措辭—現在AI先給你一個90分的版本,你只需要微調到95分。 節錄自:博碩《10 倍速!AI Skill 全攻略:建立 Skill 驅動 AI 系統,打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》/曾慶良(阿亮老師) 著 推薦閱讀: Claude Skills怎麼用?內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 Claude怎麼用?免費版有什麼限制?Chat、Cowork、Code及實用功能盤點
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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!
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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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不是人資也能考!這張證照一次拿兩證,轉職獵頭、人資超熱門
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【就業服務乙級】2025就服乙級的考試範圍,準備技巧、讀書方法
【就業服務乙級】2025就服乙級的考試範圍,準備技巧、讀書方法
第一章 法規解析 單元一 就業服務法 單元二 聘僱外國人許可及管理辦法 單元三 外國專業人才延攬及僱用法 單元四 私立就服機構許可及管理辦法 單元五 就業促進津貼 單元六 就業保險法 單元七八 勞工保險、職災保險 單元九 勞工退休金條例 單元十 職業訓練法 單元十一 勞動基準法 單元十二 大量解僱 單元十三 勞資爭議處理法 單元十四 身心障礙者權益保障法 單元十五 性別平等工作法 單元十六 個人資料保護法 單元十七 中高齡及高齡者就業促進法 第二章 非法規重點解讀 非法規實務: 重點聚焦在實際工作中需具備的知識與能力: • 就業市場分析與趨勢 • 人才媒合技巧 • 面談技巧與諮詢流程 • 心理學基礎(如霍蘭德職業興趣理論、馬斯洛需求層次理論等) • 特殊族群的就業輔導(如中高齡者、身心障礙者) 3. 移工相關議題: • 移工政策與法規 • 雇主與移工的勞動關係管理 準備技巧 1. 熟悉法規條文,掌握核心要點: • 針對重要條文,製作簡明筆記或條列式摘要。 • 強調關鍵法條,例如:就業服務法中的「保密原則」與「禁止歧視條款」。 2. 理解理論,結合實務應用: • 心理學理論如霍蘭德職業興趣測試,要理解如何運用於職業輔導實務。 • 結合案例練習,提升實務應用能力。 3. 模擬考題,提升答題速度與準確度: • 搜集歷屆試題,進行模擬測驗,了解考試出題方向。 • 練習計算題(如津貼計算)和情境題的解題步驟。 4. 分階段複習,確保全面覆蓋: • 第一階段:快速通讀範圍,建立整體概念。 • 第二階段:針對薄弱環節集中攻克,例如某些法規細節或心理學理論。 • 第三階段:反覆練習試題,強化記憶並檢視錯誤。 讀書方法 1. 時間管理: • 每日固定2~3小時專注學習,將範圍細分到每日計畫中。 • 結合番茄工作法(25分鐘專注+5分鐘休息),提升專注力。 2. 視覺化筆記: • 使用心智圖或圖表整理法規重點,例如不同法規之間的關聯性。 • 記憶心理學理論時,製作對照表或故事化的情境練習。 3. 群組學習: • 與考生組成讀書會,定期討論問題,分享不同的解題觀點。 • 進行模擬面試,熟悉就業輔導實務中的問答情境。 4. 活用數位工具: • 使用法規筆記架構圖查詢重點條文。 • 觀看相關課程影片,加深對心理學與實務的理解。 考取就業服務乙級,不只是證明專業,更是通往職涯新篇章的關鍵一步! 相信自己,透過系統化的準備與持續努力,一定能在考場上發揮實力,獲得理想的成績。今天的努力,將成為未來成長的回憶! 人才學院幫助你走向自己的高光時刻 https://23dreamhome.vip/courses/ONLINE111 「人才學院,成就專業,改變未來!」
林閔政 國家級人資證照(就業服務乙級)輔導教室
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】
人資應徵者,不要再說「因為我喜歡與人互動」了|我要當HR!
人資應徵者,不要再說「因為我喜歡與人互動」了|我要當HR!
【請問您為什麼應徵人資?】 這些年有幸可以協助他人進行人資職涯諮詢,得以一窺大家對於人資這份職業的「想像」,特別是新鮮人、非本科系學生或想要轉職的社會人士,之所以把人資當作求職目標的動機是什麼?其中,最常見卻又最令人困惑的應徵動機,莫過於「因為我喜歡幫助他人」或「因為我喜歡與人互動/相處」了。 ■人資不是慈善事業 人資在組織內的核心任務是「助人」或「與人互動/相處」嗎?恐怕不是。老闆當然不是花錢請人資來「助人」或「與人互動/相處」的。「與人互動/相處」只是執行人資職務時的附隨行為,「助人」只是完成人資職務後的附加效果。身為人資,當然可以將「幫助員工解決問題及成長」當作志業,但這屬於個人志向;從公司的角度,聘用人資的根本用意在於「從人才面協助組織達成營運目標」。 退一步言之,即使應徵者真的是因為嚮往能在工作中「助人」或「與人互動」,那也實在有太多比人資更加合適的職業了。舉凡各種類型的服務人員、導遊領隊、業務、教師、社工……在工作時間接觸人群的比率都比人資高,也都能夠滿足這份嚮往。既然如此,為何一定要選擇人資呢? ■秉持喜歡人的心來當人資,小心被人性背叛 先前的文章也有提到,人資時常是資方與勞方之間的夾心餅乾。有人的地方就有江湖,當事涉個人權益時,人是什麼都做得出來的。無良慣老闆壓榨員工的案例時有所聞,而人資就是老闆的劊子手,這無須多提;反過來說,少數員工也會無所不用其極爭取他們認為理所當然的權益,並且敵視人資。當人資秉持愛心,用協助及解決問題的角度在對待同仁時,換得的是各種不配合、不理性、情緒勒索、協商好的事到最後都反悔不算數……等等。在事情不順利的時期,人資心中「喜歡與人互動」的成分,又會剩下多少呢? (先前的文章看這裡:) https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_dbc55e6f-1f9d-4ab0-9017-e412fdf3149e 當公司決策跟您助人的心意相違背時,您是否能夠將政策貫徹到底?當遭受同仁不合理的要求、對待或漠視時,您是否能夠繼續堅持初衷? ■看不到的是其他幕後工作 人資這項職業有時會區分為許多不同的職務內容,與人互動占工作時間的比重也有所差異。從事招募、訓練、員工關係等功能的人資,比較有機會透過面對面接觸的方式滿足「幫助員工解決問題及成長」的成就感;相對地,從事績效考評與薪酬管理等功能的人資,可能就比較少需要與員工直接互動,甚至礙於職務內容的機密性,盡量不要與同事有太過深入的交流;至於處理勞資事務的人資,更是要面對諸如勞資爭議、申訴或訴訟處理等負向人際問題。因此,並不是每一種人資功能都能享有和諧的人際互動。 此外,「與人互動」的行為只有人資在服務員工(也就是「內部顧客」)時會發生,在人資的日常業務中,有很大一部分的占比是在獨立處理文書業務,視職位不同可能包含人事規章修訂、差勤資料維護、人資系統優化、薪資計算、企畫撰寫、獎項或補助申請等等。對於外向、喜歡與人接觸的人而言,同時也必須能夠耐得住從事縝密的文書工作,才有辦法勝任人資職務。 【什麼是加分的「應徵動機」?】 總而言之,我認為人際互動是身為人資的職業技能,甚至可以作為職能強項,但不該是從業動機。應徵者能夠在履歷或面試呈現的內容很有限,必須字字斟酌、「精準打擊」。假設應徵者能夠端得上檯面的應徵動機只有「喜歡與人互動」,不僅無法達到加分效果,更可能會讓面試官懷疑是否對這份工作有些不切實際的想法。 對於本科系畢業生或原本就是人資從業者而言,撰寫一個合理的應徵動機不是難事,原則上就是發揮本職學能,追求在人資領域想達成的職涯目標;至於非本科系畢業生或想轉職成人資的求職者,如果缺乏具有加分效果的真實應徵動機可供撰寫,建議可從以下角度切入: 1. 與既有能力相結合 說明您原本就具備的能力,在人資領域中看到了什麼切入點,能夠發揮跨領域整合的效果,並且能夠幫助公司達成目標。 例如:「我原本是資訊人員,在了解到人資數位化是未來的趨勢後,希望能透過自己的資訊專長擔任數位人資的角色,協助公司分析人力資源數據、優化人資系統,讓人資部門的決策與業務執行能夠朝向智慧化、效率化發展」或者「我原本是補教老師,過往致力於幫助學生達成學涯目標;得知貴公司正在應徵具備安排教育訓練計畫、擔任內部講師、製作數位教材等能力的教育訓練人員,這些都是我擅長且具備豐富經驗的技能,故希望未來能夠加入貴公司,協助員工提升職能,強化工作表現,進而幫助公司提升業績」。 如果沒有跨域整合事例可以撰寫,也可以找出過去在學涯或職涯過程,有沒有任何與人資職務內容相似的經驗。 2.從個人經驗出發 說明您從什麼地方注意到人資這份職務的價值,進而吸引您願意投入這項職業。 例如:「尚未畢業時,曾經參與校園博覽會,在與企業人資互動過程,深深被人資們招募人才的熱情、為求職者解答問題的服務態度及為公司樹立品牌的專業形象所吸引,我認為招募領域的人資專家可以成為公司的門面,並為公司建立堅實的團隊,這就是我想做的志業,也因此成為招募人員是我的目標」。 【寫在最後:不喜歡與人互動,也可以當一位好人資】 人資這項職業給人的印象就是必須「善於與人相處」,才能夠做好工作。或許正是這樣的印象,使得許多應徵者將「善於與人相處」寫入履歷或在面試中提及,認為這樣很「人資」、很可以加分。 但這些看似天生「人格特質」的因素,其實是能夠透過教育訓練加以具備的「職能」。諸如「對人的敏感度」、「溝通」、「協調性」、「同理心」等等,性格開朗合群的人當然能夠在這些職能單元的表現上占優勢;但性格內向的人一樣可以學習如何具備及運用這些能力。他們不須十分擅長,只須培養到足以應付工作的程度即可,因為他們要把力氣留在他們真正能夠發揮價值的地方,例如對數字的敏感度(人事預算規劃、薪酬管理…)、對法律的掌握(人事規章制定、勞資事務處理…)、對資訊科技的理解(商業分析、系統導入、工作流程自動化…)。在具規模的大型企業中,人資擔任各式各樣的角色,並不是只有擅長人際互動者贏者全拿;只要有相應的一技之長,都有機會貢獻屬於自己的獨特價值。 找出這項獨特價值,作為應徵亮點。不要再說「因為我喜歡與人互動」了! ======================================== ●觀看更多「一起當人資 HR Together」教室文章: https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_be342ab7-e71c-43ad-b519-156714a2247b ●了解更多我在 104 Giver 社群的服務: https://beagiver.104.com.tw/profile/31vTui4X7N?pageTag=overview ●觀看更多我的文章,歡迎到我的個人網站: https://www.chiutengying.com/ ●透過 LinkedIn 與我建立專業聯繫: https://www.linkedin.com/in/chiutengying/ ======================================== 【最後的最後】 ★☆★ 如果喜歡這篇文章,或覺得這篇文章有幫助到您,請不吝大力按下方的「拍手」!!也歡迎多多「分享」與「收藏」,如果有任何心得或想提問的問題也可以「留言」告訴我喔! ★☆★
邱騰穎 Gavin T. Chiu 一起當人資 HR Together
別只會開ChatGPT!寫企劃、查資料、解任務該找誰?全球數據揭職場AI的「真實專長」
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為什麼同一份指令,換個工具效果差這麼多?本文帶你從Similarweb最新全球數據,拆解幾個主流AI的「隱藏性格」與分工邏輯,教大家用最高效率搞定所有職場任務! 文/《104職場力》 本文導覽 數據解密:從「對話習慣」看懂AI的真實定位Claude耐得住性子、能深度思考,最適合當「資深幕僚」ChatGPT是點子多、懂職場又懂生活的「全能特助」Gemini和Copilot講求效率,是很棒的「即時情報員」別忘了還有Perplexity!它是自帶資料來源的專業市調員職場高手用AI工具都採「混合雙打」策略! 打開AI對話框,明明輸入了各種詳細指令卻還是不停碰壁? 叫AI幫忙寫一篇嚴謹的專案企劃,它卻給了一堆空泛的漂亮話? 只是想查個技術名詞或快速對答案,它卻長篇大論回了800字? 寫程式或校對文件時,改到第3輪它就開始邏輯打架、亂燒Token? 當瓶頸過不去,很多人會直接下結論:「AI好難用,根本沒傳說中那麼神!」但扣除Prompt出問題外,還有一種可能是「你一開始就用錯工具」了! 在Similarweb在最新的《2026生成式AI版圖:AI搜尋的演進》研究報告中,分析了全球使用者的對話行為,其中一項數據指出:主流AI平台早已走出各自的「專長分野」,其背後的「受眾特徵到使用習慣」差異非常大。 數據解密:從「對話習慣」看懂AI的真實定位 Similarweb交叉比對了各平台使用者的「提示詞長度(Prompt Length)」與「單次對話的提示詞數量(Prompts per Session)」,繪製出底下這張AI分工圖,打破了「只用ChatGPT就能搞定所有事」的迷思。 圖片來源:Similarweb研究報告 從使用行為來看,不同平台在使用者心目中,早已演化成完全不同的「職場同事角色」。 Claude耐得住性子、能深度思考,最適合當「資深幕僚」 從數據來看,Claude的使用者每次輸入的提示詞長度是所有平台中最長的,而且單次對話的來回次數也直接拿下第一!再看這群人的背景,他們造訪大專院校與學術研究機構的比例,是一般網路用戶的整整25倍,造訪程式開發與商務專業服務網站的頻率也是別人的3倍之多。 這代表全球很多工程師、學者和專業經理人,早就把Claude當成處理燒腦難題的智囊團。 所以如果大家的需求是「架構龐大的年度企劃、消化上萬字的訪談與會議紀錄」,或是「寫複雜程式碼、抓出邏輯漏洞」時,可以使用Claude!它讀長文章跟邏輯推理的能力非常強,就算你一口氣丟給它好幾頁密密麻麻的背景資料和限制條件,它也不容易失憶或亂回答,能陪大家一輪又一輪地精雕細琢出嚴謹的成果。 ChatGPT是點子多、懂職場又懂生活的「全能特助」 觀察ChatGPT的對話數據,會發現它走的是「無所不聊的高頻率互動」路線,在熱門對話主題中,除了科技應用,佔比最高的還有行銷廣告、內容創作與商業法規在內的「專業服務」,接著是教育、娛樂,甚至連心理諮商也榜上有名;另外,它的使用者在生活消費、美食外送與時尚美妝等網站的造訪率,都高出平均2倍以上。 這些數據顯示ChatGPT是目前最深入大眾工作與日常的靈感發想機。 因此,當大家卡在「行銷文案想不出新梗、跨部門提案寫不出吸睛標題」,或是「不知道該如何委婉又得體地回覆一封棘手的客戶抱怨信」時,找ChatGPT來回拋接點子可能最有效率!它的語言組織力與情境適應力不錯,特別適合用在創意發想、快速產出初稿或模擬職場人際溝通的應對場景中。 Gemini和Copilot講求效率,是很棒的「即時情報員」 Gemini和Copilot跟前面兩種AI工具截然不同,它們在數據圖表是落在「提示詞最短、單次對話次數最少」的區間,這表示大家用它們不是為了聊天討論,比較像是丟出某個具體問題,並追求「問完、拿到答案、立刻轉身去執行」的節奏。 細看數據會發現,Gemini的使用者在網頁設計(4.8倍)、電腦資安(3.1倍)及硬體設備(2.2倍)等網站的黏著度特別高,偏向重視效率的科技族群。 這種工具性格,正好能完美搞定辦公室裡的零碎雜事,當職場人開會到一半突然要「快速查個冷門名詞定義、比對兩套軟硬體規格優缺點」,或是需要「搭配Google和微軟工具快速摘要Email與文件重點」時,Gemini和Copilot的優勢最明顯,因為只要指令明確,它不需要冗長的背景鋪陳也能用最快速度幫大家把零碎任務清空。 圖片來源:Similarweb研究報告 別忘了還有Perplexity!它是自帶資料來源的專業市調員 除了上面3種工具,圖表中還有一個不能漏掉的狠角色Perplexity,它的對話長度剛好卡在中間,大家用它也不是為了閒聊,通常都是帶著明確的調查任務來的。 根據報告數據來看,大家用它找最新資料的比例正大幅飆升,尤其在「旅遊規劃、商品比價、金融與市場分析」這類需要最新情報的領域,Perplexity附上即時參考連結的比例最高。 所以當大家需要「做競品調研、找產業最新數據」,或是被主管要求「報告寫的內容要附上可查證的資料來源」時,找Perplexity就對了!這類工具就在回答問題時會直接給參考出處,省去自己到處Google慢慢比對查證的時間。 職場高手用AI工具都採「混合雙打」策略! 看完各家AI的專長,你現在可能在想:「所以我到底該固定用哪一個?」 報告裡給出一個很有意思的現象,其實有高達95%的ChatGPT用戶,平常依然天天狂用Google搜尋;而且在主流AI之間,同時混用好幾款的人非常多!這項數據也點出一個關鍵:職場上的AI高手,都不是只會「死忠」用單一工具的人! 真正的神人都怎樣搭配?可以舉個例子供大家參考: 先開ChatGPT發想5個企劃點子 選定方向後,把架構丟給Claude擴寫成邏輯嚴密的大綱 寫到一半遇到不確定的市場數據,順手開Perplexity抓出正確出處 統整完寄出Email前,用Gemini或Copilot快速檢查重點有沒有漏掉 現在的AI就像各有所長的同事,所以有時比下對Prompt更重要的是「知道何時該派誰上場」!下次工作卡關、覺得AI怎麼又在胡說八道的時候,先別急著生氣,試著換個工具再問一次,也許就能找到正確的神隊友! [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI通用素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] [course_plugin api_type='course_id' title='其他AI應用推薦課程' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24']
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ChatGPT怎麼整理Excel資料?清理欄位、統一格式,樞紐分析不出錯|8組提示詞範本
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Excel或Google Sheets的欄位內容沒統一,樞紐分析被拆成好幾類、加總還算不出來?本文分享使用ChatGPT檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式,並將混亂資料轉換成一致格式,附8組可直接複製的提示詞範本,同樣適用。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。 文/施威銘研究室 本文目錄(點擊可快速前往) 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式輸入指令請ChatGPT做檢查範例:清理訂單資料中的欄位與格式檢查資料、給予清理規則產生清理公式常見清理任務的指令範本:檢查欄位、金額、統一日期格式使用ChatGPT外掛時的注意事項 【在Excel或Google Sheets使用ChatGPT外掛】 工具:Excel或Google Sheets 外掛:ChatGPT for Excel/ChatGPT for Google Sheets Excel安裝:常用→增益集→ 搜尋ChatGPT→ 新增 Google Sheets安裝:擴充功能→外掛程式→取得外掛程式→ 搜尋ChatGPT→安裝 登入:用OpenAI帳號登入。免費版及各訂閱方案皆可使用 注意:類似的外掛程式很多,下載時請確認公司名稱為「OpenAI」(圖/104職場力小編截圖) 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式 資料表在進行排序、篩選、加總、查找或樞紐分析前,通常需要先確認欄位與格式是否一致。即使資料看起來可以閱讀,只要欄位內容不統一,後續分析就可能出現錯誤。例如,同一欄地區中同時出現「台北」、「臺北市」、「Taipei」;同一欄日期中混用「2026/1/5」、「1月5日」、「2026-0105」;同一欄金額中同時出現「1200」、「1,200」、「$1,200」、「1200元」。這些內容對人來說容易理解,但在試算表中可能被判斷為不同分類、不同格式,甚至不同資料型態。 ChatGPT可以協助使用者檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式,並將混亂資料轉換成一致格式。用在資料整理的前置階段,幫助使用者判斷哪些欄位需要統一、哪些內容可能會影響計算,以及應該採用哪些功能來處理。 輸入指令請ChatGPT做檢查 使用這項功能時,可以先選取需要檢查的資料範圍,例如A1:F20,再於ChatGPT外掛中輸入清理指令。比較穩定的做法是先請外掛檢查問題,再請它建立規則,最後才請它產生公式或建議處理方式。可以在外掛中輸入: 【提示詞】請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題。請用表格列出欄位名稱、問題類型、可能影響與建議清理方式。請特別檢查日期、金額、分類名稱、空格與付款狀態是否一致。 如果已經知道要清理的欄位,也可以更精準地輸入: 【提示詞】金額欄位在(自行選取或填寫)欄,內容可能包含 $、,、元 等符號。請提供一個可以放在新欄位的公式,將這些內容轉成可加總的純數字。 先檢查問題以避免ChatGPT誤改資料;再建立清理規則可以讓我們確認標準;最後產生公式,則能把清理結果放在新欄位中檢查,而不是直接覆蓋原始資料。 範例:清理訂單資料中的欄位與格式 檢查資料、給予清理規則 假設工作表中有一份簡單的訂單資料: 訂單編號地區訂單日期金額付款狀態商品類別A001台北2026/01/051200已付款辦公用品A002臺北市1月6日850元已付辦公用品A003Taipei2026-01-07$2,300Paid電腦週邊A004新北2026.01.081,500未付款電腦週邊 這張表看起來仍然可以閱讀,但若要做統計,會出現幾個問題。地區欄位中「台北」、「臺北市」、「Taipei」可能代表同一地區,但在樞紐分析中會被拆成不同分類。訂單日期欄位混用斜線、中文日期、短橫線與句點格式,可能影響排序與月份統計。金額欄位混入「元」、「$」與逗號,可能造成加總失敗。付款狀態中的「已付款」、「已付」、「Paid」也需要統一。商品類別中的「電腦週邊」與「電腦周邊」雖然意思接近,但試算表會將它們視為不同類別。我們可以先選取這份資料,然後在ChatGPT外掛中輸入: 【提示詞】請檢查目前選取的訂單表有哪些資料清理問題。請用表格列出欄位、問題類型、可能影響與建議處理方式。請不要直接修改資料,先提出清理建議。 外掛可能回傳類似以下內容: 欄位問題類型可能影響建議處理方式地區同一地區有多種寫法樞紐分析或篩選時會被拆成不同分類建立對照表,將台北、臺北市、Taipei統一為臺北市訂單日期日期格式不一致可能無法正確排序、依月份統計或製作趨勢圖統一為 yyyy-mm-dd 格式金額數字混入符號與文字加總、平均或比較時可能出錯移除 $、,、元 後轉為純數字付款狀態分類命名不一致篩選與統計時結果分散將已付款、已付、Paid 統一為已付款商品類別同義分類用字不同分類統計會被拆成兩組將電腦週邊與電腦周邊統一為同一標準名稱 接著,可以在外掛中請ChatGPT建立清理規則: 【提示詞】請根據剛才檢查出的問題,建立一張清理規則表。欄位請包含:原始欄位、標準格式、建議方法、是否需要人工確認。 ChatGPT可能會回傳: 原始欄位標準格式建議方法是否需要人工確認地區台北市、新北市等標準縣市名稱建立對照表,再用XLOOKUP或VLOOKUP轉換是訂單日期yyyy-mm-dd使用日期轉換公式或先統一分隔符號部分需要金額純數字使用SUBSTITUTE、VALUE或REGEXREPLACE清除符號否付款狀態已付款、未付款建立對照表或使用SWITCH / IF統一否商品類別固定分類名稱建立對照表或使用取代功能是 這張規則表可以放在工作表旁邊,作為後續清理依據。需要人工確認的項目,通常是分類標準或語意判斷。例如「Taipei」是否一定要轉成「台北市」,要看資料來源是否可能包含「台北地區」或其他更寬的區域定義;「電腦週邊」與「電腦周邊」是否統一,也要看團隊採用哪一種標準用字。 產生清理公式 確認清理規則後,可以請ChatGPT 外掛針對特定欄位產生公式。比較推薦的做法,是在原始欄位旁新增「清理後」欄位,而不是直接覆蓋原始資料。例如可以新增「清理後金額」、「標準付款狀態」、「標準地區」等欄位,方便檢查公式結果是否正確。我們在這邊以「統一金額格式」、「統一付款狀態」為例子做示範。 1. 統一金額格式:若金額在D欄,可以在外掛中輸入: 【提示詞】金額欄位在D欄,可能出現1200、850元、$2,300、1,500這幾種格式。請提供一個可放在新欄位的公式,將它轉成可以加總的純數字。 Excel可能會出現以下公式: =VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(D2,"$",""),"元",""),",","")) 這個公式用多層SUBSTITUTE逐一移除$、元與逗號,再用VALUE轉成數字。它的優點是容易理解,缺點是每新增一種要移除的符號,就需要增加一層替換。如果資料來源長期會出現不同格式,使用對照表、PowerQuery或更進階的清理工具可能更適合。 2. 統一付款狀態:原始資料中可能有「已付」「Paid」「未繳」「Unpaid」,我們希望統一成「已付款」或「未付款」。這時就可以先請ChatGPT建立一張對照表,再讓ChatGPT提供函數,把原始值轉成標準值。 【提示詞】請在原始資料旁建立一份「付款狀態對照表」,包含「原始值」與「標準值」兩個欄位,並依照下列規則填入:●「已付款」、「已付」、「Paid」統一對應為「已付款」。●「未付款」、「未付」、「Unpaid」統一對應為「未付款」。請保留原始資料,不要直接修改或覆蓋原欄位。 先請ChatGPT建立付款狀態的對照表(圖/旗標科技) 接著,請ChatGPT依照對照表寫的轉換規則,在原始資料旁新增「整理後的付款狀態」欄位,將E欄中格式不一致的付款狀態統一為標準值。對照表位於H2:I7,其中H欄為原始值,I欄為對應的標準值。 【提示詞】E欄為「付款狀態」,其中包含多種不同寫法。請參考H2:I7的對照表,提供一個可填入新欄位的公式,將 E 欄的付款狀態轉換為對應的標準值。若找不到相符的原始值,請顯示 "需確認"。 本次實際測試中,ChatGPT提供的公式如下: =IFERROR(VLOOKUP(E2,$H$2:$I$7,2,FALSE),"需確認") 這個公式會先讀取E2儲存格中的付款狀態,並到H2:I7的對照表中尋找完全相同的原始值。找到後,會回傳對照表第二欄的標準值,例如將「已付」或「Paid」轉換成「已付款」。公式中的$用來固定對照表範圍,因此向下複製公式時,查找範圍不會跟著移動。如果找不到相符的付款狀態,IFERROR就會讓儲存格顯示「需確認」。 可以看到ChatGPT已經在G欄新增一個欄位,用來顯示統一判斷後的付款狀態(圖/旗標科技) 若使用的是Microsoft365或新版Excel,也可以使用XLOOKUP: =XLOOKUP(E2,$H$2:$H$7,$I$2:$I$7,"需確認",0) 這個公式會取得E2的付款狀態,並在H2的「原始值」中尋找完全相同的內容;找到後,回傳同一列I2中的「標準值」。若找不到相符內容,就顯示「需確認」。最後的0代表必須完全符合,而$則用來固定對照表範圍,讓公式向下複製時不會移動。但是部分舊版Excel還有Google Sheets都不支援XLOOKUP,假如出現 #NAME?,就得改用VLOOKUP版本。 常見清理任務的指令範本:檢查欄位、金額、統一日期格式 在Excel或GoogleSheets中使用ChatGPT外掛清理資料時,可以依照問題類型輸入不同指令。若資料問題不明確,先要求外掛檢查;若問題已經明確,再要求它產生公式或清理規則。 使用需求可輸入到外掛的指令檢查欄位問題請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題,並指出哪些問題會影響排序、篩選、加總或樞紐分析建立清理規則請根據目前表格建立一份欄位清理規則表,包含欄位名稱、問題類型、標準格式與建議處理方法統一分類名稱請檢查目前選取欄位中哪些值可能代表同一意思,並建立標準化對照表。若不確定,請標註需要人工確認清理金額欄位請提供Excel與Google Sheets公式,將目前金額欄位中含有貨幣符號、逗號與文字單位的內容轉成純數字清理日期欄位請檢查目前日期欄位有哪些格式不一致,並建議如何統一為yyyy-mm-dd。若部分資料缺少年份,請標註需要補充規則清除多餘空格請提供公式,清除目前文字欄位中的前後空格、連續空格與不可見字元拆分混合欄位請根據目前欄位內容,判斷是否需要拆分成多個欄位,並提供Excel與Google Sheets可用方法檢查重複資料請根據目前表格欄位,建議應該用哪些欄位判斷重複紀錄,並說明理由 這些指令可以依表格內容調整。若外掛輸出的解法說明不明確,可以要求它「引用具體欄位名稱與範例值」;假如公式出錯又不知道怎麼調整,可以用「先用輔助欄位分步處理,再提供合併公式」提示詞處理。 使用ChatGPT外掛時的注意事項 使用ChatGPT 外掛清理欄位與格式時,應先保留原始資料。比較安全的做法,是新增「清理後」欄位,或另存一份工作表,再將公式結果放入新欄位中檢查。若直接覆蓋原始欄位,一旦清理規則有誤,就不容易回頭確認資料原貌。這一點在金額、日期、客戶資料、庫存資料與交易紀錄中特別重要。 清理後也建議進行抽樣比對。可以挑選幾筆正常資料、空白資料、格式特殊資料與找不到對應值的資料,檢查清理前後是否符合預期。例如付款狀態使用對照表轉換時,若某個原始值沒有出現在對照表中,公式最好顯示「需確認」,而不是直接保留原值或顯示空白。這樣可以讓尚未被清理規則涵蓋的資料浮現出來,方便後續補充對照表。 清理公式也需要測試,尤其是日期與金額欄位,只要資料中有少數特殊格式,公式就可能失效。例如金額欄位如果出現負數、括號表示負值、百分比、小數點或不同幣別,原本只移除符號的公式可能不夠用。日期欄位若出現缺少年份、民國年、西元年混用,或文字日期與數字日期混雜,也需要先確認轉換規則,不能只依賴單一公式。 如果試算表裡的資料會定期更新,建議把清理規則整理在工作表中,例如建立一張「對照表」或「清理規則」工作表,記錄原始值、標準值、處理方法與是否需要人工確認。ChatGPT外掛可以協助產生規則與公式,但清理規則最好留在試算表內,方便日後重複使用、檢查與交接。 節錄自:旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》/施威銘研究室 著
【104職場力】
考上就業服務乙級證照的五大用途
考上就業服務乙級證照的五大用途
(1)想要轉行或是進入企業人資工作入門磚 ex.人力資源專員、招募管理師、人才發展管理師、人士行政人員等相關工作 (2)想進入人力資源相關產業加分題 ex.人力銀行、獵才派遣公司、企管顧問、勞動法講師 (3)想進入外勞仲介相關工作必備證照 ex外勞專案管理師、人力仲介業務專員、外勞事務管理員、外勞宿舍管理員... (4)想進入政府就業服務單位或就業服務基金會、職訓就服單位 ex,就業服務員、就業輔導員、身心障礙就業服務員、職業訓練師、社工 (5)企業工會、產業工會、職業工會的勞動關係管理師、勞動法規遵循專員、勞資爭議調解委員等.... 完整內容: https://www.youtube.com/watch?v=tonEtovtDK4
Jomei 【乙級就業服務技術士】考照共學團
不用再從第一頁讀到最後一頁!手把手教你用Gemini Notebook準備「iPAS AI應用規劃師」考試筆記
不用再從第一頁讀到最後一頁!手把手教你用Gemini Notebook準備「iPAS AI應用規劃師」考試筆記
「以AI制AI」是可行的嗎?過去在準備證照考試時,很多人的困擾不是沒有教材,而是「資料太多、根本讀不完」,光是課程講義、歷屆試題、前人的學習經驗與筆記、學習指引......,往往讓人愈讀愈徬徨,不知該從何準備起。但既然我們身處AI時代,難道不能讓AI來幫我們一把嗎? 文/《104學習》 本文導覽 Gemini Notebook是什麼?開始前,先準備哪些資料?步驟一:建立iPAS專屬學習筆記本步驟二:先做診斷,不要急著從第一章開始讀步驟三:把複雜章節拆成短課程步驟四:建立考前必背「Flashcards」步驟五:用「Mind Map」建立整體架構步驟六:用語音摘要,把通勤時間變成複習時間如何產生語音摘要?小訣竅:不要一次把全部教材做成一集iPAS語音摘要提示詞範例把語音摘要變成主動學習步驟七:用歷屆題目建立錯題本步驟八:用影片摘要進行視覺化複習藉由Gemini Notebook建立可執行的兩週「14天衝刺備考流程」最後,3個使用Gemini Notebook備考重要小提醒!一、AI整理的內容不一定完全正確二、不要上傳公司機密或敏感資料三、不要只看摘要或只聽語音「以AI制AI」,讓AI從答案產生器,變成備考教練!補充資料:6組實用提示詞更多相關網站與官方資源 準備證照考試時,最讓人困擾的往往不是沒有教材,而是資料太多。 官方學習指引、課程講義、歷屆試題與自己的筆記散落在不同地方。讀了幾天後,仍然不知道哪些觀念已經掌握、哪些內容容易混淆,也不知道下一步應該優先複習什麼。 現在,可以利用 Gemini Notebook 把備考資料集中在同一個空間,協助自己整理教材、找出知識缺口、產生練習題、建立閃卡與心智圖,甚至將教材轉換成語音摘要,在通勤或做家事時複習。 以下以「iPAS AI 應用規劃師初級」為例,帶你一步一步建立自己的AI備考系統。 應考「iPAS AI 應用規劃師初級」的準備8步驟 步驟一:建立iPAS專屬學習筆記本步驟二:先做診斷,不要急著從第一章開始讀步驟三:把複雜章節拆成短課程步驟四:建立考前必背「Flashcards」步驟五:用「Mind Map」建立整體架構步驟六:用語音摘要,把通勤時間變成複習時間步驟七:用歷屆題目建立錯題本步驟八:用影片摘要進行視覺化複習 Gemini Notebook是什麼? Gemini Notebook原名NotebookLM。Google於2026年7月16日宣布將NotebookLM更名為Gemini Notebook,產品仍維持獨立服務,並進一步與Gemini應用程式及其他Google服務整合。 使用者可以將PDF、網站、YouTube影片、音訊、Google文件、Google簡報與自己輸入的文字加入筆記本,再針對這些來源提問或產生不同形式的學習內容。Gemini Notebook目前提供語音摘要、心智圖、閃卡、測驗、影片摘要、資訊圖表與簡報等功能。 延伸閱讀:Gemini Notebook簡報可直接修改了!6招編輯方法改AI簡報,轉PPTX、線上都行 若從Gemini網頁版建立「Study and learn」學習筆記本,還可以使用: 診斷測驗:找出目前的強項與知識缺口。 個人化課程:依照測驗結果產生短篇互動課程。 進度追蹤:根據後續作答表現更新學習建議。 目前學習筆記本可在Gemini網頁版建立,並會與Gemini Notebook同步。 對準備證照考試的人來說,它不只是摘要工具,更像是一位可以根據指定教材協助出題、解釋與安排複習順序的AI讀書助教。 [course_plugin api_type='course_id' title='【2026年-考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級' id='07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61'] 開始前,先準備哪些資料? 以「iPAS AI 應用規劃師初級」為例,目前考試包含兩個科目: 科目一:人工智慧基礎概論 科目二:生成式AI應用與規劃 根據官方的考試資訊的說明:若同時報考初級全部科目,兩科平均須達70分,且每科不得低於60分;若不是同時報考,則每一科都須達70分。 因此在建立「個人化的AI筆記本」前,建議先準備: iPAS官方學習指引 官方評鑑內容範圍 考試簡章 官方公告試題或歷屆考題 課程講義與上課筆記 自己整理的重點 練習時產生的錯題 AI倫理、個資、著作權與資訊安全資料 iPAS官方學習資源頁提供學習指引、考試樣題、歷屆考題與參考書目,建議可以優先將這些官方資料加入筆記本,再補充自己的課程講義與筆記。 不需要一開始就把所有資料找齊。可以先加入兩科官方學習指引及最近幾次公告試題,之後再逐步補充。 步驟一:建立iPAS專屬學習筆記本 使用個人Google帳號登入Gemini網頁版後,可以依照以下方式建立: 開啟左上角側欄。 選擇「New notebook/新增筆記本」。 選擇「Study and learn/讀書與學習」。 輸入學習目標。 加入官方教材、筆記及考題。 建立時可以輸入: 「我要準備iPAS AI應用規劃師初級考試,考試科目為人工智慧基礎概論及生成式AI應用與規劃。請根據我加入的官方資料,先進行程度診斷,再針對我的弱項安排課程與練習。」 目標越具體,產生的內容越符合需求。可以再補充: 預計考試日期 每天可以讀書的時間 是否具有資訊或AI背景 想優先加強的科目 希望使用繁體中文 希望題目接近正式考試難度 💡 例如:「距離考試還有四週。我是沒有程式背景的上班族,平日每天可以讀40分鐘,週末可以讀兩小時。請使用繁體中文,將內容拆成每次20分鐘可以完成的課程。」 步驟二:先做診斷,不要急著從第一章開始讀 許多人準備考試時,會習慣從教材直接從第一頁一路讀到最後一頁。 但你可能已經熟悉其中一部分。真正影響考試分數的,通常是少數理解不完整、名詞混淆或不會判斷應用情境的主題。 加入教材後,可以先輸入: 「請根據iPAS AI應用規劃師初級兩科的評鑑範圍,設計一份30題的程度診斷測驗。題目難度請接近正式考試。先不要公布答案,等我完成後,再分析我的強項、弱項及建議複習順序。」 完成測驗後,再要求: 「請分析我的錯題,將錯誤原因分成觀念不熟、名詞混淆、情境判斷錯誤及粗心四類,並列出最需要優先補強的五個主題。」 也可以請Gemini建立能力清單: 「請根據這次測驗,把考試範圍分成已掌握、需要加強及尚未開始三類,並安排建議學習順序。」 💡 這一步的目的,是先找出真正的知識缺口,再決定時間應該花在哪裡。 步驟三:把複雜章節拆成短課程 「iPAS AI 應用規劃師初級」的考試範圍涵蓋人工智慧基本概念、資料處理、機器學習、生成式AI、提示設計、企業導入、倫理風險與資訊安全等內容。 如果一次閱讀整章容易失去專注,可以請Gemini將內容拆成15至20分鐘的小課程。 例如: 「我不熟悉監督式學習、非監督式學習與強化學習。請根據官方教材,安排一堂20分鐘的入門課程,使用生活化案例說明三者差異,最後提供5題測驗。」 或是: 「請用企業導入生成式AI的案例,說明如何從需求盤點、工具評估、風險分析到成效衡量,並整理容易出現在情境題中的判斷重點。」 還可以指定教學方式: 「先用沒有技術背景的人也能理解的方式解釋,再補充考試需要記住的正式名詞。」 「每說明一個觀念,就提供一個企業應用案例及一個常見錯誤觀念。」 「完成教學後,請提供5題由簡單到困難的練習題。」 [course_plugin api_type='course_id' title='【2026年-考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級' id='07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61'] 步驟四:建立考前必背「Flashcards」 需要記憶或比較的觀念,可以交給Gemini Notebook製作「Flashcards」(閃卡),例如: 人工智慧、機器學習與深度學習 監督式、非監督式與強化學習 訓練資料、驗證資料與測試資料 精確率、召回率與F1分數 大型語言模型基本概念 RAG、模型微調與提示工程 模型幻覺與內容查證 AI治理及風險類型 個人資料、著作權與資訊安全 開啟Gemini Notebook後,在Studio面板選擇「Flashcards」,即可設定難度、數量及希望聚焦的內容。 可以輸入: 「請根據科目一教材製作40張繁體中文閃卡。正面放名詞、問題或應用情境,背面提供定義、簡單案例,以及一個容易混淆的相近概念。」 也可以要求: 「請優先整理歷屆考題曾經出現,以及我在診斷測驗中答錯的觀念。」 Gemini Notebook的「Flashcards」可以標示為答對或答錯,系統會保留練習進度,完成後也能只重做答錯的卡片。測驗則可以查看解釋、複習或重新作答。 比起重複閱讀,「Flashcards」會要求自己先回想答案,更容易發現是真的理解,還是只是看到內容時覺得熟悉。 步驟五:用「Mind Map」建立整體架構 有些考生記住了許多零散名詞,卻不清楚不同觀念之間的關係。 這時可以使用Gemini Notebook的「Mind Map」功能,將教材整理成視覺化架構。心智圖會顯示資料中的主要主題、分支與關聯,也可以展開節點,針對特定概念繼續提問。 例如可以分別製作: 人工智慧、機器學習與深度學習關係圖 監督式、非監督式與強化學習比較圖 資料蒐集、清理、訓練、評估與部署流程圖 生成式AI企業導入流程圖 提示工程、RAG與模型微調關係圖 AI倫理、隱私、著作權與資安關係圖 可以輸入: 「請將科目二教材整理成一張Mind Map,以生成式AI導入流程為主幹,分成需求盤點、資料準備、工具選擇、提示設計、風險控管及成效評估六個分支。」 產生後,再繼續要求: 「請找出Mind Map中最容易混淆的五組觀念,並分別整理成比較表。」 💡需要注意的是,AI產生的心智圖仍可能出現錯誤,重要定義應回到官方教材確認。 步驟六:用語音摘要,把通勤時間變成複習時間 準備考試不一定只能坐在書桌前閱讀教材。 Gemini Notebook的「Audio Overview/語音摘要」可以根據選取的教材,產生類似Podcast的AI語音內容。它不是單純朗讀原文,而是將不同來源重新整理,說明重點、比較概念差異,並串聯資料之間的關係。 語音摘要適合用在: 上下班通勤 運動或散步 做家事 睡前輕量複習 前往考場途中 如何產生語音摘要? 開啟準備iPAS考試的筆記本。 在來源區選取要使用的教材。 進入Studio工作區。 選擇「Audio Overview」。 設定語言及希望聚焦的內容。 產生後即可播放。 Gemini Notebook可設定輸出語言,語音摘要、學習內容與對話會依照選擇的語言產生。 小訣竅:不要一次把全部教材做成一集 如果將兩個科目的所有內容一次轉換成語音摘要,範圍可能太大,聽完後反而抓不到重點。 建議依照主題分成多集: 人工智慧、機器學習與深度學習 監督式、非監督式與強化學習 資料處理與模型評估 生成式AI與大型語言模型 提示工程與提示詞設計 RAG、模型微調與知識庫 企業導入生成式AI的流程 AI倫理、個資、著作權與資訊安全 歷屆試題常見錯誤觀念 每一集只處理一個主題,比製作一集涵蓋全部範圍的長篇內容,更適合反覆收聽。 iPAS語音摘要提示詞範例 準備科目一時,可以輸入: 「請根據我選取的iPAS AI應用規劃師官方學習指引,製作一段繁體中文語音摘要。聽眾是沒有程式背景的上班族,請用生活化案例解釋人工智慧、機器學習與深度學習的差異,並提醒考試中容易混淆的觀念。」 準備生成式AI相關內容時,可以輸入: 「請製作一段適合通勤時收聽的考前複習語音,聚焦提示工程、RAG、模型微調與模型幻覺。請比較這些概念的用途、差異與企業應用情境,並整理五個考試常見陷阱。」 準備AI風險相關內容時,可以輸入: 「請根據官方教材,以企業導入生成式AI為情境,說明個人資料、營業秘密、著作權、資訊安全及模型幻覺可能造成的風險,並整理情境題的判斷原則。」 考前最後一週可以輸入: 「請根據我的錯題紀錄與官方教材,製作一段iPAS AI應用規劃師考前語音複習。請優先說明我重複答錯的觀念,不需要完整介紹所有章節。每一個觀念都要包含定義、常見誤解與判斷技巧。」 把語音摘要變成主動學習 只聽語音,容易產生「好像聽懂了」的錯覺。 聽完後,可以回到Notebook輸入: 「請根據剛才語音摘要的主題,出10題不公布答案的快速測驗,確認我是否真的理解內容。」 或是: 「請列出這個主題的10個核心觀念,讓我先用自己的話解釋,再逐一檢查是否正確。」 💡 建議採用以下循環:先聽語音摘要 → 關閉內容自行回想 → 完成測驗 → 查看錯題 → 再聽弱項主題 ★ 使用Gemini Notebook手機版時,可以收聽語音摘要,並將內容下載後離線播放,也能在行動裝置上使用「Flashcards」與測驗。 [course_plugin api_type='course_id' title='AI超效文檔助手-NotebookLM × Gamma × Napkin 全攻略' id='7939f696-b499-49f7-9677-417ccd54f29a'] 步驟七:用歷屆題目建立錯題本 歷屆題目不應只做一次,對完答案就結束。 更有效的方法,是把每次答錯的題目轉換成可以追蹤的錯題資料。 可以輸入: 「以下是我答錯的題目、我的答案及正確答案。請不要只告訴我答案,請分析我可能誤解的觀念,並引用我加入的官方資料進行說明。」 接著再要求: 「請根據這些錯題重新設計10題相似但情境不同的題目,避免直接改寫原題。先不要公布答案,等我全部作答後再批改。」 錯題本可以包含: 題目主題 我的答案 正確答案 錯誤原因 對應教材章節 容易混淆的觀念 建議複習方式 相似練習題 每週再請Gemini統整: 「整理我本週所有錯題,列出重複出錯的觀念、錯誤次數、改善情況,以及下週應優先複習的三個主題。」 如此一來,錯題本不只是題目集合,而會逐漸變成個人的弱點地圖。 💡 讓Gemini Notebook變成你的私人「考前一對一衝刺家教」! 步驟八:用影片摘要進行視覺化複習 除了文字、「Flashcards」與語音,Gemini Notebook也能將來源製作成Video Overview影片摘要。 影片摘要會將複雜內容整理成具有解說與視覺畫面的影片,適合用來理解: 人工智慧技術分類 機器學習流程 生成式AI運作方式 RAG處理流程 企業導入AI的步驟 AI風險與治理架構 可以輸入: 「請製作一段iPAS AI應用規劃師考前複習影片,聚焦生成式AI導入流程、提示工程、RAG、模型幻覺、資料隱私及著作權風險。不要逐章摘要,請優先整理容易混淆及適合出情境題的內容。」 Gemini Notebook的影片摘要可設定影片形式、語言、視覺風格與自訂要求;其中解說型影片支援繁體中文,但部分影片形式目前可能僅支援英文。 影片適合建立整體理解,但仍不能取代官方教材與實際作答。 藉由Gemini Notebook建立可執行的兩週「14天衝刺備考流程」 建立Notebook後,可以按照以下方式安排兩週衝刺: 時間備考內容第1天:整理資料與程度診斷加入學習指引、考試範圍及歷屆試題,完成兩科診斷測驗,找出弱項。第2至5天:補強科目一每天選擇一至兩個弱項,完成:● 一堂15至20分鐘短課程● 一組閃卡● 10題練習● 一段當日主題語音摘要第6至9天:補強科目二集中練習:● 生成式AI● 大型語言模型● 提示詞設計● RAG與模型微調● 企業AI應用● 倫理、個資、著作權與資安每天通勤時收聽一個主題的語音摘要,晚上再完成測驗與錯題分析。第10至11天:歷屆試題演練按照正式考試節奏完成題目,不要邊做邊查答案。完成後,將錯誤分成:● 觀念不熟● 名詞混淆● 情境判斷錯誤● 粗心失分第12天:弱項回補請Gemini根據累積的作答紀錄,安排優先複習課程。同時製作一段「個人弱項語音摘要」,只複習反覆答錯的內容。第13天:完整模擬測驗進行跨科模擬,檢查:● 答題速度● 各科分數● 容易失誤的題型● 是否能在沒有提示的情況下判斷答案第14天:考前輕量複習不要再大量增加新教材,以免造成記憶混亂。只複習:● 錯題● 「Flashcards」● 「Mind Map」● 考前語音摘要 最後,3個使用Gemini Notebook備考重要小提醒! 一、AI整理的內容不一定完全正確 Gemini Notebook會根據加入的資料產生回答、題目、心智圖、語音與影片,但仍可能出現錯誤或音訊異常。Google也提醒,AI生成的回答與學習內容應再次確認。 考試範圍、名詞定義及標準答案,應以iPAS官方簡章、評鑑內容範圍、學習指引與勘誤表為準。 二、不要上傳公司機密或敏感資料 若使用工作資料作為案例,應先確認是否包含: 個人資料 客戶資料 未公開營運資訊 公司機密 帳號密碼 內部系統畫面 準備證照時,使用公開教材及個人筆記即可,不需要把敏感工作資料加入筆記本。 三、不要只看摘要或只聽語音 只看摘要或收聽Podcast式內容,容易產生「我已經會了」的錯覺。 真正能提升考試表現的,是持續進行: 學習觀念 → 主動回想 → 完成測驗 → 分析錯誤 → 再次練習 語音摘要、影片、閃卡與心智圖都是輔助工具,最後仍要透過實際作答,確認自己能不能在沒有提示的情況下選出正確答案。 「以AI制AI」,讓AI從答案產生器,變成備考教練! Gemini Notebook最有價值的地方,不只是幫你縮短教材或快速產生題目,而是能將分散的備考資料,轉換成一套依照個人弱點持續調整的學習流程。 準備「iPAS AI 應用規劃師初級」時,可以先從三件事開始: 加入官方學習指引與歷屆試題。 完成一次程度診斷。 建立第一份錯題清單。 接著,再逐步加入短課程、學習卡、心智圖、語音摘要、影片摘要與模擬測驗。 閱讀教材時建立理解,透過測驗找出弱項,再利用語音摘要把通勤與零碎時間轉換成複習時間。 與其每天煩惱「今天該讀哪一章」,不如讓AI根據實際表現,協助你找出下一個最值得投入時間的學習重點。 補充資料:6組實用提示詞 建立讀書計畫:「距離iPAS AI應用規劃師初級考試還有四週,我平日每天可以讀40分鐘,週末每天可以讀兩小時。請根據官方評鑑範圍、診斷結果及歷屆題目,安排每週學習主題、練習題量、語音複習及總複習日。」 解釋陌生觀念:「請根據加入的官方教材,用沒有程式背景的上班族也能理解的方式,說明RAG、模型微調與提示工程的差異,並各舉一個企業應用案例。」 練習情境題:「請針對企業導入生成式AI時的資料隱私、著作權、資訊安全及模型幻覺,設計10題四選一情境題。選項需要有迷惑性,但答案必須能從官方教材判斷。」 分析錯題:「請分析這次測驗中的錯題,不只說明正確答案,也要指出其他選項錯在哪裡,並整理我可能混淆的觀念。」 產生語音摘要:「請根據我選取的官方教材與錯題紀錄,製作繁體中文語音摘要。內容以沒有技術背景的上班族為對象,聚焦我最容易答錯的五個觀念,並使用企業情境協助理解。」 考前總複習:「請根據我的歷次測驗與錯題紀錄,整理考前最需要複習的20個觀念。每個觀念包含一句定義、一個常見陷阱及一道快速自我檢查題。」 更多相關網站與官方資源 Gemini Notebook相關網站 Gemini Notebook網頁版:建立筆記本、加入教材,並使用語音摘要、閃卡、測驗及心智圖。https://notebooklm.google.com/ Google Gemini網頁版:建立Study and learn學習筆記本及設定學習目標。https://gemini.google.com/ Gemini Notebook官方說明中心:查詢最新功能與操作方式。https://support.google.com/gemininotebook/ Gemini Notebook語音摘要說明:在 Gemini Notebook 中生成語音摘要 Gemini Notebook學習卡與測驗說明:在 Gemini Notebook 生成學習卡或測驗 Gemini Notebook心智圖說明:在 Gemini Notebook 中使用心智圖 Gemini Notebook影片摘要說明:在 Gemini Notebook 中生成影片摘要 Gemini Notebook手機版說明:開始使用 Gemini Notebook 行動應用程式 iPAS AI應用規劃師相關網站 iPAS AI應用規劃師考試資訊:查詢考試科目、日期、地區、獲證標準與考試簡章。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/exam-info iPAS AI應用規劃師學習資源:下載官方學習指引、公告試題、參考書目與相關資料。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/learning-resources iPAS AI應用規劃師考試報名:查詢各梯次報名時間與注意事項。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/exam-registration iPAS考生服務與線上報名系統:::經濟部產業人才能力鑑定暨培訓產業推動網::: ★ 考試日期、報名期限、評鑑範圍與Gemini Notebook功能都可能持續調整,正式準備及報考前,應再次確認官方網站的最新公告。
【104職場力】
AI生成簡報別直接拿上台!5招擺脫「AI腔」,把報告變自己的
AI生成簡報別直接拿上台!5招擺脫「AI腔」,把報告變自己的
用AI生成的簡報「看起來很OK」,但千萬別直接上台報告!作者教你最後檢核內容,包括檢查數據、邏輯通順,以及調整簡報節奏、丟掉「AI腔」,把AI生成的簡報變成自己的樣子。本文節錄自《超有料!職場第一實用的AI簡報術》。 文/廖韋評 本文目錄(點擊可快速前往) 上台之前的簡報磨合練習檢核篇:錯誤內容的最後一道防線1. 檢查所有數據是否有明確出處2. 檢查內容是否符合MECE(不重疊、不遺漏)原則3. 檢查簡報前後邏輯是否通順調整篇:讓簡報變成自己的樣子1. 丟掉「AI腔」,讓簡報和自己語氣同步2. 調整簡報節奏與訊息密度 上台之前的簡報磨合練習 經過前面的大量努力,我們已經得到一份完全符合需求、視覺精緻、插圖到位、邏輯完整的簡報。這時候,千萬不要因為「看起來很OK」就直接拿去上台。我們還需要再花一點時間和這份AI簡報「磨合」,讓內容真正成為你的專屬語言。 編按:為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容,作者建議先定義簡報需求,做資料蒐集及資料彙整之後,透過投影片大綱規劃模組,生成完整投影片大綱,再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀:AI生成簡報工具怎麼選?Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦 檢核篇:錯誤內容的最後一道防線 1. 檢查所有數據是否有明確出處 無論事前再怎麼防範,只要有AI經手就有可能有幻覺的存在。所以我通常是到了這個階段,才會手動檢查過一遍所有AI可能造成的幻覺。避免花費了大量力氣檢查資料,最後卻幾乎都沒用上的情形。 這個階段的概念就是寧可錯殺、不能放過。任何引用圖表、案例、研究報告,只要找不到明確出處的內容,最好就是直接刪除或更換! 重點檢查對象 產品規格與功能:不能講錯規格或給予出格的承諾。 時間相關的描述:要額外確認過時間軸是否符合。 數據或研究報告:一定要有具體的日期、規範。 2. 檢查內容是否符合MECE(不重疊、不遺漏)原則 AI在生成內容時,有時會把同一件事情在不同段落中重複引用:比如說在業績回報時就已經提及「成績下跌是因為競品降價競爭」,結果後續在「競品近期策略」的單元中又講了差不多的內容,這時候聽眾就需要困惑兩段資訊的不同之處,反而更疲憊。 或者AI是受限於文字輸出上限,導致沒能把所有該提到的內容都放在簡報中。可能會漏掉執行時程、KPI、前提假設這類的必放資訊。 檢查方式 拿出「簡報關鍵內容清單」,對比是否有漏掉清單上的內容? 試講的時候特別注意,是否有重複提到前面提過的內容? 3. 檢查簡報前後邏輯是否通順 最後,我們要檢查整個簡報是否能夠流暢的串連起來。AI生成投影片內容,並不會去思考投影片之間如何串接,所以容易出現「每一頁拆開看起來都合理,但講起來就是卡卡的」的狀況。 這是我每次上台前會花80%時間反覆練習的環節:「能否在切換到下一頁之前,就替下一頁的內容做一個預告。」 我的原則很簡單:每一張投影片的出現,都應該是回應上一頁提出的問題、或自然推進觀眾的思考。如果有一頁你不知道為什麼要放在這裡,或是不知道它回答了什麼問題,那這頁很可能就是冗餘或邏輯斷層。 調整篇:讓簡報變成自己的樣子 1. 丟掉「AI腔」,讓簡報和自己語氣同步 正因為AI能把資訊寫得很完整,所以常常寫得「不像人」。有時明明是你的簡報,念起來卻像是別人替你講話:語氣太正式、句子太長、每一段都在說理而不是說話。這就所謂的「AI腔 」。 簡報上常見的AI腔: 過度裝飾:「高度情境化的喚醒訊息,在用戶旅程的關鍵節點持續傳遞價值。」 連續兩句講同樣的意思:「這能大幅減少分心的情況,提升你的工作效率。」 通用的固定句法:「本報告中,我們將探討 … 的影響因素……」 過於強烈的情緒意圖:「夥伴們,讓我們一起掀起這波科技浪潮吧!」 添加人味的調整方式: 刻意用比較直接的語氣,來讓人感受到這份簡報有「手作感」。 加入一些迷因梗圖、互動問答、或者是有趣的案例。 上傳自己過往簡報,請AI將你的簡報語氣轉化為提示詞。 限定標題和內文的字數,迫使AI必須精煉語言。 將常用的固定句法設為禁止提到的字詞,強迫AI必須重新組織語言。 2. 調整簡報節奏與訊息密度 AI在設計投影片的時候,並沒有辦法很直觀的想像聽眾的心理與注意力變化。所以大部分時候AI產出的投影片內容都是滿滿當當的,如果我們直接沿用就會讓整場簡報訊息過載、講者跟聽眾都會疲憊。 調整訊息密度的方法: 針對重要的環節,將內容拆分成多張投影片並透過遮罩淡化。 刻意添加提問頁、金句頁、章節頁、複習頁,讓觀眾的大腦喘息。 適當加入額外的多媒體(影片、音樂)或者是實體互動打斷注意力週期。 正向的內容和負面的內容交互安排,透過情緒波動維持專注。 節錄自:旗標《超有料!職場第一實用的 AI 簡報術:用對工具讓生產力全面進化!》/廖韋評 著 ★ 104學習推薦:建立「職場簡報力」標準,讓你的能力被看見 ★重量級講師王永福、謝文憲、葉丙成共同發起認證+考前影片:▶ 台灣簡報認證 - 初級|通過認證回傳104履歷
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Word刪除空白頁怎麼這麼難?5種神招一次搞定!(2025最新版)
Word刪除空白頁怎麼這麼難?5種神招一次搞定!(2025最新版)
Word空白頁怎麼刪除?在使用 Microsoft Word 編輯文件的過程中,經常會碰到Word空白頁無法刪除的情況。這些空白頁可能來自多餘的段落、分頁符號或格式設定錯誤,不但影響文件排版與整體美觀,也可能造成列印與分享時的困擾。 別擔心,這篇文章將教你Word刪除空白頁的五種實用方法,幫助你快速清理不需要的頁面,讓文件更加專業整潔。(2025/3/25更新) ✅方法一:手動刪除空白頁內容 這是最直覺的Word刪除空白頁方法,適用於簡單的空白頁情況。 操作步驟: 1. 將游標放在空白頁的開頭。 2. 按下鍵盤上的「Delete」或「Backspace」鍵,刪除空白段落或符號。 ✅方法二:利用段落與分頁符號調整 有時空白頁是由分頁符號或段落設定造成,這時可以透過段落調整來刪除 Word空白頁。 操作步驟: 1. 將游標置於空白頁前一段的末尾或空白頁後一段的開頭。 2. 插入或刪除「Ctrl + Enter」所產生的分頁符號。 3. 或在空白段落的開頭按「Backspace」鍵移除多餘段落。 ✅方法三:使用「隱藏段落」技巧 當你無法直接刪除空白頁時,可以將其內容設定為隱藏,達到視覺上的 Word刪除空白頁 效果。 操作步驟: 1. 選取空白頁的段落。 2. 右鍵點選並選擇「段落」設定。 3. 在「字型」對話框中勾選「隱藏文字」。 4. 確認後,該段落將不再顯示於文件中。 ✅方法四:透過尋找與替換功能 若文件中存在多個分頁符號導致空白頁,可用尋找與替換的方式快速處理Word刪除空白頁問題。 操作步驟: 1. 按下「Ctrl + H」開啟尋找與替換。 2. 在「尋找內容」欄位輸入 ^m^p(表示分頁符號+段落符號)。 3. 將「取代為」欄位留空。 4.,點選「全部取代」,快速清除空白頁來源。 ✅方法五:調整頁邊距與行距 有些 Word空白頁 是因為頁邊距設定過大導致內容無法顯示完整,這時可透過調整頁面配置來解決。 操作步驟: 1. 使用「Ctrl + A」選取整篇文件。 2. 點擊「版面配置」→「邊界」→「自訂邊界」。 3. 調整「上」與「下」邊界為較小值(例如 0 或 0.5 公分)。 4. 確認後空白頁通常就會被自動移除。 📌 用對方法,Word刪除空白頁輕鬆搞定! 無論是因段落符號、分頁符號或版面設定造成的Word空白頁,只要掌握上述五 Word刪除空白頁方法,就能有效提升文件品質,節省修改時間。趕快動手試試,讓你的Word文件更加完美吧! 🔍特別推薦:Word文書處理密技 教你活用Office https://nabi.104.com.tw/course/tibame/123b977e-a18a-4e1b-bc96-2ea41acdbb4e
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人資職涯起點怎麼選?大、中、小公司完整分析|我要當HR!
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【公司規模對人資職涯的影響】 同樣是人資,在不同規模的公司工作,無論是任務範圍、深廣度、乃至於職涯走向,都會有截然不同的體驗。 在這篇文章,我們不以員工人數,而是透過人資人員編制的多寡,說明公司規模為人資人員發展帶來的差異與優劣勢: →大型公司:有明確分工,每種功能別或任務別都由專門人員甚至是團隊來負責。 →中型公司:有初步分工,一位人資人員可能要負責辦理一到兩項功能別的職務。 →小型公司:只有一位專責人資,有時甚至需身兼總務、財會、行政等其他職務。 ■大型公司 |特徵 ●公司發展相對穩定。 ●通常具備成熟的人資體系,有完整的規章制度和作業流程。 ●人資分工非常細緻,能把一項任務做到非常深入。 |優點 ●擴展眼界:有機會接觸一流的人資實務與完整的人資體系,以及諸如組織發展、跨國人才管理等規模夠大的公司才可能存在的職務內容。 ●專業深度:在細緻的分工下,能夠深度鑽研與優化所負責的職務內容。 ●發展機會:複雜的組織架構與充足的資源,能提供更大的晉升、輪調、調薪成長空間。 |缺點 ●專業廣度:由於職掌相對狹隘,如果又缺乏輪調機會,將難以歷練其他功能實務。 ●晉升速度:對新人而言,即使表現再優異,前面可能已經有很多前輩排隊等待晉升管理職,因此需要時間與機會。 |職涯 ●擔任主管職,有機會成為知名企業的「人資長」。 ●擔任專業職,有機會成為特定產業/特定功能別的「人資專家」。 ■中型公司 |特徵 ●公司人數與制度成熟度介於大、小企業之間。 ●人資職能有初步分工,但仍需肩負多樣任務。 ●通常正在建立或優化人資制度,變動與學習機會並存。 |優點 ●體系建構:有機會參與公司制度的建置與優化,是從0到1的重要推手。 ●功能整合:可能負責一到兩項職能,能比大型公司更快熟悉跨功能協作模式。 ●發展彈性:公司規模尚未定型,給予人資發揮創意與嘗試新作法的空間。 |缺點 ●角色拉鋸:在分工未定型的情況下,容易遇到職責模糊、溝通界線不清等挑戰。 ●晉升空間:晉升的職位數量較大型公司少,且組織編制很可能並沒有專屬人資的高階職位,必須與財會、行政等後勤人員共同競爭綜合管理的主管職。 |職涯 ●擔任主管職,視組織編制情形,有機會成為「人資主管」或「行政主管」。 ●擔任專業職,透過統整多項功能,有機會成為「策略型人力資源管理者」。 ■小型公司 |特徵 ●公司可能是新創、微型企業或家族事業,發展相對不穩定。 ●通常沒有人資體系,也缺乏完整的規章制度和作業流程,執行方式充滿彈性。 ●只有一位人資,所以事事必須親力親為,甚至可能兼任其他非人資職責。 |優點 ●專業廣度:能夠快速累積全方位實戰經驗。 ●晉升速度:假如加入創業前期的公司,有機會透過優異的表現獲得破格晉升。 ●高自由度:小型企業相對沒有框架或窠臼,可以嘗試許多創新人資管理措施。 |缺點 ●資源限制:因為員工人數少,比較沒有機會從事複雜的專案;同時,能夠提供人資的薪酬或培訓都相對有限,整體而言比較容易碰觸到職涯天花板。 ●專業深度:全方位意味著難以深度耕耘每項職責的執行層次,容易導致廣而不精。 |職涯 ●擔任主管職,有機會成為綜管行政、總務、採購等後勤單位的「行政主管」。 ●擔任專業職,有機會成為「全方位人資管理者(俗稱Full-function HR)」。 【每一種選擇都會是最好的起點】 新人想選擇哪一種規模的公司做為職涯起點都可以,並沒有好壞對錯之分,反而與自己嚮往的工作型態更加相關。 ■工作型態適配度 →大型公司:適合希望累積專業深度、喜歡制度化的環境、想穩中求勝的人。 →中型公司:適合希望快速熟悉人資功能各面向、體驗架構與彈性並存的人。 →小型公司:適合希望自由度高、從零開始、快速累積全方位實戰經驗的人。 ■職涯轉換可行性 小型公司人資,可以在累積全方位經驗後,找到想要深度耕耘或特別擅長的功能別,跳到中大型公司從事單一功能的職務;中大型公司人資,也可以在了解成熟的人資體系與運作模式後,跳到小型公司幫忙建構人資體系,創造價值。 需要留意的是,在轉換規模時,必須適應不同文化與管理邏輯。從小公司跳到大公司,要習慣繁瑣的流程、規範與辦公室政治;從大公司跳到小公司,則要承擔更高的獨立作業壓力與多工模式。 因此,並沒有一定要選擇哪一種公司規模才是好的,這因人而異;也不是一選擇待在特定規模的公司後,就從此無法轉換。更重要的是,透過不斷摸索與嘗試,找出自己偏好與擅長的工作型態,然後投入對應規模的公司。選擇最適合自己的工作環境,才能發揮最大的價值,進而實現自我。 無論你現在或未來想為哪一種規模的公司工作,都可以把每一段經歷,當作成為「理想人資」的重要階段。 ======================================== ●觀看更多「一起當人資 HR Together」教室文章: https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_be342ab7-e71c-43ad-b519-156714a2247b ●了解更多我在 104 Giver 社群的服務: https://beagiver.104.com.tw/profile/31vTui4X7N?pageTag=overview ●觀看更多我的文章,歡迎到我的個人網站: https://www.chiutengying.com/ ●透過 LinkedIn 與我建立專業聯繫: https://www.linkedin.com/in/chiutengying/ ======================================== 【最後的最後】 ★☆★ 如果喜歡這篇文章,或覺得這篇文章有幫助到您,請不吝大力按下方的「拍手」!!也歡迎多多「分享」與「收藏」,如果有任何心得或想提問的問題也可以「留言」告訴我喔! ★☆★
邱騰穎 Gavin T. Chiu 一起當人資 HR Together
能力相同,憑什麼升遷的是他?一場簡報竟成為職場勝負關鍵!
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埋頭苦幹做了90分,卻因為簡報只呈現60分被奪走升遷機會?本文拆解3大報告盲點,教大家用4個關鍵技巧,把辛苦產出的專案價值完好呈現,讓你的專業不再被埋沒! 文/《104職場力》 本文導覽 上台簡報時,明明底子硬、實力卻打折?掌握3個溝通關鍵,精準呈現你的專業!讓簡報力成為帶得走的跨領域競爭力 一場高層會議簡報後,某職位升遷人選終於定案!AB這兩位年資相當、能力與績效皆不相上下的候選人,一度讓選拔陷入膠著,但最終由A拔得頭籌,原因是:他會議上簡報講得有聲有色! 這時有同事心想,B雖然「憨慢講話但很實在,且苦幹實幹」,A只是比較「能言善道、會做簡報包裝成就」,難道最終還是要靠耍嘴皮子才能勝出嗎? 有點殘酷,但現實就是如此!專業能力只是決定一個人的下限,而簡報力、溝通表達等軟實力往往是決定一個人能往上爬多高的關鍵!尤其當兩個人硬實力旗鼓相當時,能不能把複雜的成果和想法精準傳達,就成了決定勝負的臨門一腳。 上台簡報時,明明底子硬、實力卻打折? 很多優秀的職場人(尤其技術強者)常會陷入一個迷思:「只要我專案做好、發揮超強技術,主管自然看得見/一定會懂我的優勢!」 但主管老闆的工作節奏很快,加上組織高手雲集,只知道能擠進候選名單的人能力都很好,根本無法擠出時間、精力好好比對專案細節或候選人之間的差別,最終他們評估一個人的能力+決定誰出線的依歸,就是來自會議上15分鐘簡報內所展現的溝通效率。 同樣都是報告,若A講得舌燦蓮花、讓主管們聚精會神(可能還有互動);B不功不過,卻總是無法打動人(也許主管們聽到一半還恍神),最終會由A勝出好像也不是這麼意外。 簡報力相對弱的人容易吃什麼虧? 一場簡報成不成功,其實開講5分鐘看台下的人是彌留還是振奮狀態就知道,通常會不小心召喚睡魔的講者都卡在以下這幾個盲點: 陷入「流水帳迷思」,簡報資訊抓不到重點 把簡報當工作日誌在寫,塞了所有執行步驟,過度沉溺於過程與工序細節,在缺乏資訊篩選與結構整理情況下,導致內容雜亂無章,聽眾看半天只覺得是一堆文字大雜燴,完全抓不到核心重點,更別提有什麼結論。 視覺圖表太複雜,畫面呈現讓人「看得很問號」 以為把數據表格直接截圖貼上就是視覺化,結果字體過小、顏色太花、重點數據沒標出來,聽眾花時間盯著螢幕,卻看不懂圖表想表達什麼趨勢,視覺不僅沒幫內容加分,反而增加閱讀理解的障礙。 只講自己的專業語言,忽略聽眾聽不聽得懂 習慣用自己部門的專業術語或執行視角報告,沒有針對聽眾換位思考,例如:對財務講技術名詞、對營運講Bug,沒有把內容「翻譯」成對方聽得懂且在意的語言(如成本、效益或風險),導致講者口沫橫飛、聽眾對不上焦。 這3個盲點最後都會走向無效溝通,把你平常辛苦累積的100分實力大打折扣,因為老闆主管根本聽不出你的價值在哪裡! 掌握3個溝通關鍵,精準呈現你的專業! 簡報力的重要性不分位階,我們永遠不曉得這項能力什麼時候會帶來實質影響,想在關鍵時刻展現無可取代的職場影響力?不妨練習調整簡報的底層思維: 讓「結論先行」,精準篩選資訊 捨棄照單全收的紀錄式報告,改用「倒金字塔架構」,在開頭直接給出結論與核心建議,再層層展開關鍵數據與理由,讓聽眾在第一秒就抓住重點,不必在資訊大海裡猜你的意圖。 →延伸閱讀:謝文憲教簡報:先說結論再講細節,一開場就要直球對決 善用「視覺導引」,讓圖表一目了然 好的視覺不是花俏,而是「降低理解成本」,善用對比色凸顯關鍵數字,刪除投影片上非必要的雜訊與滿版文字,確保聽眾一眼看過去就能讀懂圖表背後的趨勢與觀點,不必邊聽邊瞇著眼猜字。 →延伸閱讀:PPT簡報編排的5招資訊設計技巧,設計師教你成為簡報大師 練習「換位翻譯」,用聽眾的語言對話 簡報前先問自己:這場會議的聽眾是誰?他們最關心的是成本、時程還是風險?收起自己部門的內部術語,將技術與執行細節「翻譯」成聽眾聽得懂、在意的商業語言(如果熟知決策者在乎什麼重點,可以加強表述),才能真正打動對方並促成決策。 →延伸閱讀:你上台是要做「簡報、授課還是演講」?福哥:搞懂2大因素再開PPT 「控場表達」,展現臨場專業度 口語演繹決定了你的專業氣場!試著戒掉「然後、那個、基本上」等冗餘口頭禪,善用適度停頓來強調關鍵訊息,面對會議上的突發質疑時,先認同對方的疑慮,再引導至備用方案,展現從容的抗壓與應變能力。 →延伸閱讀:告別死背簡報講稿!5步驟練習「像賈伯斯一樣演講」 掌握這4個關鍵,不僅能大幅降低對方的理解成本,更能讓你辛苦產出的專案成果不再被埋沒,在每一次爭取信任與升遷的關鍵時刻,順利取得先機。 讓簡報力成為帶得走的跨領域競爭力 想知道自己的簡報實力是否足夠?或是明明超會用PPT匯報、溝通,充分掌握了邏輯構思、視覺設計與溝通策略,卻無人知曉、求職轉職時也苦惱無法呈現? 20分鐘完成「台灣簡報認證」!讓實力具象化 如果你希望系統化檢視並提升自己的簡報說服力,不妨考慮104與3位簡報大師王永福、謝文憲、葉丙成聯手打造的「台灣簡報認證」! 這項簡報認證不考操作、不考上台口條,單純針對「簡報邏輯、架構、說服思維」設計標準化的線上測驗,完全為懂邏輯的求職者量身打造,只要約20分鐘,通過認證後104會協助回寫履歷增加亮點,讓企業搜尋人才時能快速辨識。  現在就把實力化為證明,讓企業更容易看見你吧! ★點擊按鈕,立即認證簡報力★ 即日起報名台灣簡報認證─初級即免費贈送《初級證照考前說明》影片! ▶ 台灣職場簡報認證 - 初級|104 × 台灣簡報認證 延伸閱讀: 一場簡報讓默默無名的業助驚艷董座!謝文憲:簡報,是職場最不公平的競賽 我簡報講不好,怎麼想都是聽眾的錯?千萬講師:重點不是誰錯,而是如何改善 「台灣簡報認證」是什麼?為什麼求職者、上班族都該考? PPT做超美,但一開口就破功?3個簡報壞習慣暴露出你根本沒邏輯! 
【104職場力】
AI破牆,硬知識貶值了!拆解「2種智力」決定你被取代還是被放大
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當AI成為每個人都能用的外掛,獲取專業能力的成本就發生了斷崖式下跌。台灣大哥大總經理林之晨與資訊長蔡祈岩指出,生成式AI終結傳統分工邏輯,唯有翻轉晶體智力、全面轉向流體智力,才能不讓自己變成被組織埋葬的零件。本文節錄自《逆分工》。 文/林之晨、蔡祈岩 本文目錄(點擊可快速前往) AI為什麼是那個「破牆者」?AI帶來的改變:專業能力邊界消失硬知識貶值了,活腦袋才是王道 既然分工早就開始出問題了,為什麼我們以前不談逆分工?為什麼個人電腦和網路都發明了,人類也登上月球了,公司裡的分工卻還是愈切愈細? 原因很簡單:過去做不到。 過去所有科技發明,像是電腦、網路、雲端、協作軟體,其實大多只是延伸了我們的手腳、記憶或通訊能力。它們幫我們算得更快、存得更多、傳得更遠,但它們沒有真正擴展我們的大腦容量。 你的大腦裝不下所有知識,一個人不可能精通所有專業。所以,隨著人類知識體系愈來愈大、每個學科愈來愈深,每個人從求學到職場,只能愈來愈專;公司的部門也只能愈來愈多,職能體系愈來愈膨脹。 直到生成式AI出現,情況才徹底改變。它像是一個能夠擴展我們大腦容量的底層引擎,讓我們第一次有力量打破不同專業之間的壁壘。 AI為什麼是那個「破牆者」? 要理解逆分工為何在此刻爆發,我們得先面對一個現實:人的大腦容量是有限的。 根據常被引用的一萬小時定律,你要花大量時間,才能成為某個領域的專家。你花10年學寫程式,就很難再精通商業法律;你把青春奉獻給視覺設計,可能就對財務會計一竅不通;你長期做業務,就很難同時成為資料科學家。 我們需要部門和專才,說到底,就是因為一個人的大腦裝不下所有知識,但大型語言模型改變了這個遊戲規則。 AI不是一個簡單的資料庫,它更像是一位真正讀完了全人類各行各業深度知識的「超級博士」──它讀過大量書籍、論文、文件、開源程式碼與各種人類知識材料,能把不同領域的語言翻譯成彼此看得懂的形式。 它不會讓非專家一夜之間變成真正專家,但它能讓非專家第一次跨過專業領域的第一道門檻,取得初步理解、草稿、選項、框架與可討論的成果。 這件事之所以重要,是因為大部分組織內部的卡點,不是每件事都需要世界級專家,而是大量任務連第一版草稿、第一輪分析、第一個可討論版本都生不出來。 AI讓這件事變了。 AI帶來的改變:專業能力邊界消失 當AI成為每個人都能使用的通用外掛,獲取專業能力的成本就發生了斷崖式下跌。 這不是說專業不重要,真正重要的專業,仍然需要人類專家把關。合約最後要法務審,程式最後要工程師看,設計最後要品牌與市場判斷。 但在AI之前,大量工作卡在「我根本不知道怎麼開始」或「進入新的領域時要先花費巨大的學習成本」。 在AI之後,更多人可以先做出第一版,讓事情進入討論與迭代,而且這個第一版是有模有樣、有所依據的。 這就是為什麼像台灣大哥大這樣的公司,會將全員導入AI提升生產力的計畫命名為「超人計畫」。 「超人」不是說每個人都突然變成天才,而是說每個人都應該有機會,把自己原本的能力放大。 硬知識貶值了,活腦袋才是王道 我們接著談智力。 這裡可以挪用心理學家雷蒙德.卡特爾(Raymond Cattell)的概念:晶體智力與流體智力。 我們並不是完全套用原本的心理學理論,只是借這個理論的名詞,而且略微改變其定義,把人的智力粗略分成兩種。 第1種:晶體智力 你可以把它想像成你腦中的硬碟資料庫和肌肉記憶,它指的是運用過去累積的知識、經驗和標準化技能來解決問題的能力。 例如律師背誦法條、醫師根據症狀診斷常見疾病、會計師熟練查帳、資深員工熟悉公司SOP。 這是傳統職場常說「愈老愈吃香」的原因,因為這些知識會隨著年齡與經驗累積。 第2種:流體智力 它更像是你大腦的中央處理器,負責運算速度和靈活性。 它處理的是全新、陌生、混亂,甚至從未見過的情境。它考驗的是邏輯推理、模式識別、問題拆解與適應能力,跟你背了多少書沒有直接關係。 例如創業家在混沌市場中尋找新的商業模式,或是工程師面對一個從未見過的系統故障時,快速找出可能原因。 殘酷的事實是:AI已經是這個星球上最強大的晶體智力載體之一,它讀過大量法典、醫學期刊、財報標準、程式碼範例與商業文件,它不會忘記,也不會疲倦。 如果人類還想在職場上跟AI比記憶力、比誰的知識更廣、比誰操作標準流程更快,那我們完全沒有勝算,而且差距只會愈來愈大。在晶體智力的賽道上,人類已經被超越。所以,人類的戰場必須全面轉向流體智力。 未來的競爭,不再是比誰的腦袋裡裝的知識多,而是比誰能更快釐清混亂局勢;不再是比誰能給出標準答案,而是比誰能向AI提出最一針見血的好問題。 當每個普通員工都能透過AI這個強大引擎,瞬間具備跨越研發、行銷、法務、設計與資料分析的能力,那些原本為了協調他們而存在的經理、總監與各種跨部門會議,也必然會被重新檢視。 節錄自:天下雜誌出版《逆分工:AI 時代的生產力革命,重構組織、市場到經濟的生存新賽局》/林之晨、蔡祈岩 著
【104職場力】
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【2026證照排行】考什麼證照對工作有幫助?AI證照登頂、職類熱搜排行
【2026證照排行】考什麼證照對工作有幫助?AI證照登頂、職類熱搜排行
考什麼證照對工作有幫助?該考什麼AI證照?本文整理104學習的熱門證照排行榜,解析2026年最受關注的證照方向,包括AI、ESG、語言、長照類等,並整理6大職類的熱搜證照,不論是新鮮人想找可以加分的入門證照,或是轉職者需要具體的證照推薦,幫助加強職場競爭力! ※更新日期:2026/07/02 文/104學習、104職場力整理 本文目錄(點擊可快速前往) 年度熱門證照排行榜TOP102026年3大趨勢證照推薦職類熱搜證照排行TOP 5證照相關常見問題 年度熱門證照排行榜TOP10 根據「104學習」2025年度熱門證照榜單,顯示兩個趨勢:「AI從專業技術變成各行業標配技能」及「雲端能力成為IT基本門檻」。生成式AI認證登頂,反映AI已從專業技術變成通用技能,並重塑不同職務的工作模式,例如行銷用AI寫文案、設計用AI輔助創作、業務用AI分析數據。非技術背景者,建議從免費的生成式AI課程認證入門。 而AWS的4項認證同時進榜,則顯示雲端技能形成完整的職涯路徑:建議從「雲端從業人員-基礎級」建立整體概念,再進階「開發人員-助理級」學習實際開發部署,最後往「機器學習工程師-助理級」與「人工智慧從業人員-基礎級」深化AI/ML專門能力。 ※點擊證照名稱可查看詳細資訊 排名證照名稱發證單位適合對象1生成式AI課程認證Google免費線上課程,通過測驗即獲完課徽章,無技術背景也能入門2公共工程品質管理人員行政院公共工程委員會適合土木工程師、營造業從業人員適用,面試邀約提升約3倍3丙級會計事務技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心會計助理、出納、報稅人員適用,面試邀約提升1.4倍4AWS認證的雲端從業人員-基礎級 AWS Certified Cloud Practitioner – FoundationalAWS雲端入門首選,無IT背景也能考5TOEIC多益測驗ETS美國教育測驗服務社適合業務、貿易、海外職缺或需英文實力的職缺;700分以上者,獲得面試邀約機率平均可提升20%以上6AWS認證的人工智慧從業人員-基礎級 AWS Certified AI Practitioner – FoundationalAWSAI領域初學者友善,適合行銷、產品、教育等非技術職。考試內容包括機器學習、生成式AI、倫理與應用場警7丙級中餐(葷食)烹調技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心廚師、餐飲人員適用,面試邀約提升99%8AWS認證的機器學習工程師-助理級 AWS Certified Machine Learning Engineer – AssociateAWS驗證在AWS上建置、訓練與部署ML模型的能力9AWS認證的開發人員-助理級 AWS Certified Developer – AssociateAWS適合一年以上開發經驗者,考核使用AWS服務進行應用程式開發與部署能力,雲端工程師與後端開發者加分認證10乙級職業安全衛生管理員勞動部勞動力發展署技能檢定中心環安衛人員必備,面試邀約提升近4倍資料來源:104學習2025年度統計 【104證照中心】看更多熱門證照 2026年3大趨勢證照推薦 1. 【AI】證照 104人力銀行統計,AI相關職缺年增38%。如果不是工程技術背景,有哪些證照可以考?零基礎可以先考免費的「生成式AI課程認證」;而「iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(初級)」則是非技術職最具代表性的AI能力認證。從零基礎到技術進階都有對應選擇: ※點擊證照名稱可查看詳細資訊 證照名稱發證單位適合對象生成式AI課程認證GoogleAI初學者、各職類無需技術背景,認證免費iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(初級) iPAS經濟部產業人才能力鑑定行銷、人資、行政、PM等非技術職,無需程式能力iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(中級) iPAS經濟部產業人才能力鑑定已具資訊、數據或產品開發背景者的進階選擇資策會生成式AI能力認證財團法人資訊工業策進會想精進Prompt工程與AI辦公實戰的在職者Microsoft Azure AI-900註:已由Microsoft Azure AI-901取代Microsoft專為剛開始開發AI解決方案的科技專業人士設計。新版AI-901要求了解Azure AI概念,並能用Microsoft Foundry做出AI解決方案AWS 認證的人工智慧從業人員-基礎級認證 AWS Certified AI PractitionerAWS具基本技術背景、想投入雲端AI應用的工程師與產品人員 2. 【ESG 綠領】證照 因應淨零排放趨勢,104數據顯示,有「環境部淨零綠領人才培育課程合格證明」的求職者,面試邀約較未勾選前增5.4倍;而「廢水處理專責人員」則是綠領職缺中企業要求數第一名的證照,環安衛職類必備。 ※點擊證照名稱可查看詳細資訊 證照名稱發證單位適合對象環境部淨零綠領人才培育課程合格證明環境部任何職類皆可跨域,文組、非理工背景均適合廢水處理專責人員合格證書環境部化工、環工、製造業從業人員,或想轉型環安衛職類者空氣污染防制專責人員合格證書環境部製造業、煉油、半導體廠環安衛人員ISO 14064 溫室氣體盤查員各ISO認證訓練機構ESG專員、永續顧問、供應鏈管理、負責CSR報告者 3. 【語文/數位行銷/長照】證照 3張證照橫跨不同職涯方向,共同點是「加值型」:適合想在原職類基礎上疊加競爭力,或想跨領域的工作者。其中若持有「多益」金色證書(860分以上)在跨國職缺中優勢明顯;GA4則是數位行銷與網站經營者的必備分析工具認證;由於高齡化加上長照3.0政策推動,照護人力缺口持續擴大,通過「照顧服務員單一(丙)級技術士」就業保障高。 ※點擊證照名稱可查看詳細資訊 證照名稱發證單位適合對象TOEIC 多益測驗ETS想進外商、跨國集團,或有海外派駐需求者Google Analytics (分析) 個人認證資格(GA4)Google數位行銷、電商營運、社群小編、品牌企劃照顧服務員單一(丙)級技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心想投入長照機構、居家照護、日照服務者 職類熱搜證照排行TOP 5 以下各職類證照資料為「104證照中心」2026年7月最新熱搜: 【行銷/廣告/企劃】熱搜證照TOP 5 排名證照名稱發證單位1Google Analytics (分析) 個人認證資格(GA4)Google2Google Adwords 認證Google3TQC-OA-中文輸入財團法人中華民國電腦技能基金會4TIMS行銷企劃證照台灣行銷科學學會5CMP行銷企劃師認證中華國際人才培訓與發展協會 看更多【企劃】類證照 > 【會計/財金/保險/不動產】熱搜證照TOP 5 排名證照名稱發證單位1不動產經紀營業員內政部2丙級會計事務技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心3證券商業務員財團法人中華民國證券暨期貨市場發展基金會4人身保險業務員人壽保險商業同業公會5證券商高級業務員財團法人中華民國證券暨期貨市場發展基金會 看更多【金融】類證照 > 【電腦/資訊/工程師】熱搜證照TOP 5 排名證照名稱發證單位1CCNACisco2ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員中華民國全國商業總會3丙級電腦硬體裝修技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心4CCNA Security 網路安全認證Cisco5丙級電腦軟體設計技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心 看更多【資訊】類證照 > 【設計】熱搜證照TOP 5 排名證照名稱發證單位1AutoCAD 國際認證Autodesk2Adobe IllustratorAdobe3乙級建築物室內裝修工程管理技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心4室內設計專業人員財團法人中華民國電腦技能基金會5InDesign 證照Adobe 看更多【設計】類證照 > 【餐飲/旅遊/服務】熱搜證照TOP 5 排名證照名稱發證單位1丙級中餐(葷食)烹調技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心2丙級西餐烹調技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心3丙級烘焙食品技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心4乙級中餐(葷食)烹調技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心5丙級飲料調製技術士勞動部勞動力發展署技能檢定中心 看更多【餐旅】類證照 > 【人資】熱搜證照 TOP 5 排名證照名稱發證單位1全方位基礎人力資源管理師認證社團法人中華人力資源管理協會2勞動法令管理師認證社團法人中華人力資源管理協會3勞健保暨勞基法管理師認證社團法人中華人力資源管理協會4人資專案管理師認證社團法人中華人力資源管理協會5員工薪酬管理師認證社團法人中華人力資源管理協會 看更多【人資】類證照 > 證照相關常見問題 1. 考AI證照需要程式背景嗎? 不一定。生成式AI課程認證、iPAS+ AI應用規劃師(初級)都是為非技術背景設計,行銷、人資、行政職都能考;有技術背景者則可以選擇iPAS+ 中級、AWS AI Practitioner等進階認證。 【我的職務需要哪些AI技能?】熱門AI技能、課程、證照 ⮕ 至104學習【AI專區】看更多 [course_plugin api_type='course_id' title='AI相關課程' id='3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e, 122fbd25-1ad3-4caf-a3b7-d7beabdc75b9, 51189062-5156-4dec-9153-8464c6732b13'] 2. ESG綠領證照是什麼?要選哪張入門? 綠領證照泛指淨零排放、環境保護、ESG永續相關的專業認證。入門可以選擇「環境部淨零綠領人才培育課程合格證明」,不限科系背景都能跨域取得,且104數據顯示持有者面試邀約增5.4倍。 3. 想轉職或提升技能,怎麼判斷該考哪張證照? 先到「104證照中心」查詢目標職務類型最常要求的證照、技能,比對自己的背景選擇入門或進階級別。 (資料來源:104學習-104證照中心)
【104職場力】
台灣簡報認證是什麼?為什麼求職者、上班族都該考?
台灣簡報認證是什麼?為什麼求職者、上班族都該考?
台灣簡報認證由企業簡報教練王永福(福哥)、影響力教練謝文憲(憲哥)、台大簡報大賽創辦人葉丙成教授共同發起,是一張標準化的「簡報溝通能力」認證,已對接104證照中心,檢測通過(70分以上)104幫您回傳於個人履歷,認證終身有效,適合求職新鮮人、轉職者、在職工作者、主管報考 ❇️Q1:這張認證為什麼會出現? 三位發起人長年在企業內訓與大學教學中發現:求職市場上幾乎每份履歷都寫「擅長簡報」,但口說無憑,企業得靠面試、試用期慢慢驗證,成本高又不客觀,因此三位老師決定將抽象的簡報能力「標準化、具像化」,讓它像語文檢定一樣,成為可攜帶、可驗證的職場能力指標 ❇️Q2:這跟微軟MOS PowerPoint證照有什麼不同? 很多人有軟體操作證照,卻仍做出字體密麻、邏輯不清的簡報,上台依然無法說服人,MOS考的是「會不會用軟體」;台灣簡報認證考的是「懂不懂得用簡報改變聽眾想法、談成生意、通過提案」,這才是企業真正重視的溝通軟實力 ❇️Q3:誰最適合參加? • 應屆畢業生/轉職者:履歷缺乏亮點時,用客觀指標補強第一關篩選競爭力 • 在職上班族:校正「邊想內容邊調字體」的低效習慣,減少加班重做 • 主管/企業主:作為內訓前的實力體檢,盤點團隊溝通盲點 ❇️Q4:台灣簡報認證-初級考什麼? 不考操作、不考上台演練,只檢核「簡報觀念」,涵蓋簡報觀念、簡報準備、投影片技巧、表達技巧、邏輯結構、群眾分析等六大核心能力。線上測驗,單選加複選共30題,70分及格,約20分鐘完成,即報即考不限時間地點 ❇️Q5:通過後能得到什麼?現在考划算嗎? 證照終身有效,不需展延複檢,且已對接104證照中心,測驗通過後104幫您直接回傳履歷,讓企業搜尋人才時能快速辨識你的溝通實力。初級只是起點,未來還可挑戰中級(作品審查)、高級(實體上台,由福哥、憲哥親自評定),現在考等於提早卡位,建立跟其他求職者的差距 現在就用20分鐘,換一張終身有效、企業真正看得懂的簡報實力證明 立即報名台灣簡報認證-初級,讓你的能力被看見 ▶️ https://104bc.pse.is/9az4hx
104學習 職場熱門證照排行榜
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
【104職場力】