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MITxTaipei Tech-AI資料科學家/AI工程師 國立臺北科技大學
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學習推薦

林尚能

執行長

4小時前

GPT-5.4 正式發布:AI正在從工具變成「數位員工」,AI 開始能操作電腦
OpenAI 近期正式推出最新模型 GPT-5.4。這次的更新不只是單純的模型升級,而是一個很重要的訊號:AI 正在從「輔助工具」逐漸進化為可以 實際參與工作流程的數位員工,AI 開始能操作電腦
過去幾年,大多數人對 AI 的理解仍停留在幾個功能:寫文章、回答問題、翻譯、寫程式、整理資料。但 GPT-5.4 的推出,代表 AI 已經開始具備真正幫人完成工作的能力。
一、AI開始可以直接操作電腦
GPT-5.4 的一個關鍵突破,是 AI 可以操作電腦與軟體系統。
也就是說,AI 不只是提供建議,而是能夠 直接完成任務。
例如:
* 開啟網站並執行操作
* 填寫線上表單
* 操作 Excel 或企業後台
* 執行程式流程
* 透過畫面理解任務並完成操作
這意味著 AI 的角色正在改變。
從聊天機器人,變成可以 執行工作的 AI代理人(AI Agent)。
二、處理複雜工作的能力提升
GPT-5.4 在企業應用場景上的能力明顯加強,尤其是在資料處理與任務規劃方面。
首先是 長內容理解能力。
新的模型可以同時閱讀與分析大量資料,例如整份研究報告、長篇文件或完整程式碼。
其次是 多步驟任務能力。
AI 可以按照流程完成複雜工作,例如:
* 撰寫完整商業分析
* 建立財務模型
* 整理跨來源資料
* 規劃行銷策略
這使 AI 在企業管理、顧問分析與商業決策上變得更加實用。
三、準確度持續提升
OpenAI 也強調這一代模型在可靠度上的進步。
與上一代模型相比:
* 事實錯誤率降低約 33%
* 整體回答錯誤率降低約 18%
對企業來說,這件事非常重要。
因為 AI 若要真正進入工作流程,最重要的不只是能力,而是 穩定與可靠。
四、不同版本對應不同需求
GPT-5.4 同時推出多種版本:
GPT-5.4
標準通用版本,適合多數應用情境。
GPT-5.4 Thinking
強化推理能力,適合策略分析與複雜問題。
GPT-5.4 Pro
企業級版本,提供更高性能與 API 整合能力。
這些模型也逐步整合進 ChatGPT 與開發者平台。
五、AI產業的競爭正在改變
從 GPT-3 到 GPT-4,再到 GPT-5.4,可以看到一個非常明顯的趨勢。AI 的競爭焦點,已經不是誰比較會聊天。真正的差異會是:
* 誰能用 AI 提升企業效率
* 誰能讓 AI 自動完成工作流程
* 誰能用 AI 建立新的商業模式
未來幾年,AI 產業會圍繞三個關鍵字發展:
AI代理人(AI Agents)
AI自動化(AI Automation)
AI工作流程(AI Workflow)
我的觀察
AI 正在從「輔助工具」走向「生產力引擎」。以前 AI 可能只是幫忙寫一篇文章、做一張簡報。接下來 AI 會開始:
* 自動處理客服
* 自動營運網站
* 自動產生內容
* 自動分析市場
* 自動執行行銷流程
也就是說,AI 不再只是工具,而是 企業的一部分人力。未來幾年的差距不會是誰有 AI。而是誰真的會用 AI。
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林尚能

執行長

4小時前

OpenClaw:開源 AI Agent 的崛起與產業應用新機遇
最近收到一家金控公司的邀請,
將進行一場主題為 「OpenClaw:開源 AI Agent 的崛起與產業應用新機遇」 的專題演講。
這場分享將聚焦在OpenClaw自動化與企業系統整合,內容包含技術架構、產業應用案例,以及未來 AI 自動化市場的發展趨勢。隨著 AI 技術快速成熟,許多大型企業已開始思考如何從「使用 AI 工具」,進一步升級到「打造 AI 生產力系統」,讓 AI 能真正參與企業的營運流程。
本次演講將深入探討幾個核心議題:
一、LLM、Workflow 與 Agent 架構的演進,以及 AI 從問答工具走向自主行動系統的趨勢。
二、OpenClaw 的技術架構解析,包括 Hub-and-Spoke 架構、記憶系統、安全防護與 API 整合。
三、企業導入 AI Agent 的實務部署方式,例如 Docker 容器化、雲端部署與企業系統串接。
四、金融、電商、醫療與企業營運等不同產業的 AI 應用案例。
五、AI 自動化與 Agent Marketplace 未來可能帶來的產業變化。
對我而言,能受邀到金融產業分享 AI Agent 的技術與應用趨勢,也代表大型企業已開始高度關注 AI 自動化與企業數位轉型 的下一個階段。
未來企業的競爭力,很可能不再只是人力與資本,而是 AI 與自動化系統的整合能力。
當 AI 能夠 24 小時運作、協助處理資訊與流程時,企業的效率與決策速度將出現非常大的差異。
如果未來有企業或組織,也希望深入了解 AI Agent、OpenClaw 或企業 AI 自動化導入,
歡迎與我們聯絡,洽談 企業內訓、顧問輔導或專題演講合作。...
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詹翔霖

商學院兼任副教授

13小時前

《長照產業未來10年最賺錢方向》長照產業賺錢模式:創業從0開始
《長照產業未來10年最賺錢方向》長照產業賺錢模式:創業從0開始
未來10年,長照需求會大幅增加。
原因是人口結構快速老化,現在,65歲以上人口比例正在快速上升。
但長照產業真正賺錢的方向,不一定是傳統養老院。
以下是目前業界看好的 5個高成長方向。
1 居家長照服務(成長最快)
未來最大趨勢是:在家養老
很多長者不願意住機構,而希望:
• 在自己家生活
• 由照服員到府服務
服務包括:
• 陪伴
• 清潔
• 洗澡
• 復健
• 餐食
為什麼會爆發
原因:
1.政府政策支持
2.長者希望在家老化
3.成本比機構低
市場潛力
未來很多城市:居家服務需求能翻倍。
2 社區型日照中心
日照中心是 長照2.0政策最重要的一環。
模式:
• 白天照顧
• 晚上回家
提供:
• 復健
• 活動
• 用餐
• 社交
優勢
• 投資比住宿型低
• 政府補助多
• 社區需求大
未來:
很多社區都需要 小型日照中心。
3 失智照護專門機構
失智人口正在快速增加。
例如:
• 阿茲海默症
• 血管型失智
屬於 高需求族群。
失智照護特點
需要:
• 特殊環境設計
• 專業訓練
• 活動療法
因此:
收費通常比一般長照高。
未來趨勢
很多機構會設立:
失智專區
4 智慧長照科技
科技正在進入長照產業。
常見技術:
• 跌倒偵測
• 健康監測
• AI照護系統
• 遠距醫療
例子
智慧設備:
• 睡眠監測
• 心率感測
• 行為分析
這些系統可以:
• 降低人力
• 提高安全
市場機會
未來很多機構會導入:智慧照護系統
5 高端養老社區
另一個成長方向是:高端退休社區
對象:
• 有資產的退休族
• 海外子女家庭
特色
像度假村:
• 健身房
• 餐廳
• 醫療服務
• 社交活動
收費
可能:每月8萬–20萬
這個市場目前在亞洲正在快速成長。
未來10年長照最有潛力的模式
最成功模式是:「長照服務整合」
例如同一品牌提供:
• 居家服務
• 日照中心
• 住宿機構
• 復健服務
形成 長照生態系。
未來長照產業三大趨勢
1 社區化--更多長照服務在社區。
2 科技化--智慧照護設備普及。
3 專業化--失智與復健需求增加。
長照產業:未來不是只有養老院,而是完整的高齡服務產業
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詹翔霖

商學院兼任副教授

03/04 21:50

沁霖餐飲集團 員工「未來股權價值」報告
沁霖餐飲集團 員工「未來股權價值」報告
讓每位員工合夥人清楚看到:
• 股權隨公司成長的價值
• 成熟期與分紅時間點
• 個人努力如何與公司收益綁定
一、前提條件
• 公司目標:50家門市,未來上市
• 單店平均淨利:300萬/年
• 五年總淨利:15,000萬
• 上市估值本益比(PE):20
• 員工股權池總計:20%
• 分紅池比例:15%
二、職級持股比例
職級 持股比例 五年上市市值 分紅池份額(年)
區經理 2% 6,000萬 270萬
高階主管 1.5% 4,500萬 202.5萬
資深店長 1% 3,000萬 135萬
店長 0.6% 1,800萬 81萬
以五年上市市值 30億計算
分紅池年分紅 = 年淨利 × 15% × (個人持股 ÷ 總股權池20%)
三、成熟期與分紅時間表
職級 總持股 成熟年限 每年成熟比例 說明
區經理 2% 3年 30% / 30% / 40% 逐年解鎖
高階主管 1.5% 4年 20% / 20% / 30% / 30% 限制型股票RSU
店長 0.6% 3年 30% / 30% / 40% 績效達標可加碼
四、五年股權價值視覺化
區經理 2% 股權
第1年成熟 30% → 6,000萬 × 30% = 1,800萬
第2年成熟 30% → 6,000萬 × 30% = 1,800萬
第3年成熟 40% → 6,000萬 × 40% = 2,400萬
總股權價值 6,000萬
店長 0.6% 股權
第1年成熟 30% → 1,800萬 × 30% = 540萬
第2年成熟 30% → 1,800萬 × 30% = 540萬
第3年成熟 40% → 1,800萬 × 40% = 720萬
總股權價值 1,800萬
五、分紅收益視覺化(每年分紅)
以五年淨利 15,000萬,分紅池 15% = 2,250萬:
職級 持股比例 分紅池份額 分紅說明
區經理 2% 270萬 年度分紅
高階主管 1.5% 202.5萬 年度分紅
店長 0.6% 81萬 年度分紅
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林尚能

執行長

03/03 09:00

凌晨12點,客戶傳來詢問 由AI客服自動回覆
凌晨12點,客戶傳來詢問。
不用加班、不用輪班。
AI 客服自動回覆,專業、即時、不中斷。
很多企業沒算清楚一件事—
每一次人工客服回覆,其實都在消耗成本。
我們實際拆解過:
一則客服回覆的綜合成本(薪資+時間+管理)約 200~300 元。
如果一個月 AI 協助回覆 100 次:
200 元 × 100 次 × 12 個月 = 240,000 元
300 元 × 100 次 × 12 個月 = 360,000 元
一年至少省下 24~36 萬元。
而這還只是保守估算。
更重要的是—
AI 客服 365 天全年無休。
半夜秒回、假日不漏接、出國也能自動運作。
當別人還在等上班時間,你已經完成第一輪溝通與名單蒐集。
導入 AI 客服可以為企業帶來:
✔ 即時回覆,提高成交率
✔ 節省人力成本,讓團隊專注高價值任務
✔ 話術標準化,品牌專業度提升
✔ 自動蒐集名單,串接行銷與銷售流程
✔ 建立可複製、可放大的營收系統
這不是工具升級,而是營運模式升級。
我把完整的 AI 客服導入流程、實戰案例、成本試算模型、話術設計邏輯,
全部放進我的 AI 經營實戰課程。
重點來了—
104 邀請我們在台中開了一堂 AI 課程。只要報名AI課程,直接贈送一套 AI 客服系統(價值 25,000 元)。
不是試用版,是可真正上線運作的一套系統。
等於你來上課,現場就幫你把系統架好。
學會方法+拿到工具+直接落地。
不是聽完回去自己摸索。
如果你是老闆、主管,或想讓自己具備 AI 競爭力的人,
這會是你今年最關鍵的一次升級。
想讓 AI 開始替你工作,直接報名 AI 課程。
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