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【台中】產品營運規劃師 Product Operations Planner 智生活科技股份有限公司
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詹翔霖

商學院兼任副教授

10小時前

產品創新的四個要領:讓顧客心動的行銷策略(茶飲業範例)
在現今競爭激烈的市場中,單純推出新產品已不足以吸引顧客。真正的創新,必須深刻理解顧客心理與需求,讓產品不僅新穎,更能帶來實際價值。成功的產品創新,通常掌握四個核心要領:創奇、創異、創益、創利。
一、對顧客要有「創奇」—滿足人性對新鮮的渴望
人性有一個天然特性:喜新厭舊。當顧客看到一個與眾不同、意想不到的產品時,會自然產生好奇與興趣。
• 重點:設計上要有「驚喜元素」,或是以新的形式、新的感官體驗吸引注意。
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產品

2025/09/11

【2025 熱點】Amazon Quick Suite 評測與市場前景|AI 代理平台顛覆傳統 AIO 工具
Amazon Quick Suite 在 2025 年正式登場,這款全新 企業 AI 代理平台 被視為 Amazon 進軍生產力市場的重大佈局。與傳統 AIO(如 ChatGPT 類型的 AI 工具) 相比,Quick Suite 不僅能回應指令,更能透過代理人(Agent)自動執行複雜任務、整合企業工具並產生決策報告。隨著「Amazon AI 代理」、「企業 AI 工具」成為熱門搜尋關鍵字,這款產品也快速吸引了科技圈與商業領域的高度關注。
⚙️ Amazon Quick Suite 的核心亮點
工作流程自動化:透過 Quick Flows,只需自然語言即可建立跨部門工作流程。
數據驅動決策:結合 QuickSight 分析 與 Q Business 聊天代理,提供即時研究與決策建議。
客製化代理:企業可針對不同業務建立專屬代理,並跨團隊共享。
深度整合 AWS:安全性與穩定性有 AWS 作為後盾,方便與既有系統串接。
📊 Amazon Quick Suite vs AIO 工具比較
🚀 市場前景與挑戰
機會面:
全球企業對 AI 代理平台 的需求正快速增加,超過 40% 的公司計劃在 2026 年前導入 AI 自動化。
AWS 的雲端與數據優勢,將幫助 Quick Suite 建立生態壁壘。
挑戰面:
權限與資料存取的複雜度,可能成為企業導入時的顧慮。
目前仍在測試階段,穩定性與使用者體驗需要進一步優化。
競爭激烈:Microsoft Copilot、Google Gemini、Salesforce Agent 都已在市場上爭奪份額。
✅ 總結
Amazon Quick Suite 不只是另一個 AI 工具,而是能夠改變企業工作流程的 AI 代理平台。它與傳統 AIO 的最大區別在於 自動化能力與多工具整合性,對追求效率與智慧決策的企業來說,無疑是一個值得關注的新選擇。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

01/06 21:43

聖保羅動物醫院  高壓氧治療策略聯盟合作企劃書
聖保羅動物醫院 高壓氧治療策略聯盟合作企劃書
一、合作醫院正式企劃書
一、企劃緣起
隨著動物醫療進步,高壓氧治療已逐漸應用於
術後修復、神經疾病、缺氧性病變、慢性傷口等輔助療程。
然而,高壓氧設備具備以下特性:
• 設備成本高
• 使用頻率非每日
• 並非每一家動物醫院皆適合設置
高雄市聖保羅動物醫院基於資源共享與區域合作理念,
提出「高壓氧治療策略聯盟計畫」,
期望成為高雄地區之高壓氧治療支援中心。
二、合作目標
對合作醫院/獸醫師
• 無須自行投資高壓氧設備
• 保留原有醫病關係與主治權
• 提供病患更完整的治療選項
對聖保羅動物醫院
• 提升高壓氧設備使用效益
• 建立區域轉介合作網絡
• 強化專科支援角色,而非競爭關係
三、合作對象
• 高雄市合法立案之動物醫院
• 執業獸醫師
• 不限規模、不設排他條款
四、合作原則
1. 所有轉介以醫療專業判斷為前提
2. 原轉介醫師保有主治與醫療建議權
3. 聖保羅僅負責高壓氧治療項目
4. 不挖角、不攔客、不推銷非必要療程
5. 治療資訊全程回饋原轉介醫師
五、高壓氧治療方案與收費
1️.單次治療方案
• 費用:新台幣 1,000 元/次
2️. 套裝療程方案
• 10 次療程,加贈 2 次
• 共計 12 次高壓氧治療
• 適用於需中長期輔助治療之個案
六、合作回饋機制(技術支援回饋)
回饋說明
• 針對「實際完成之高壓氧治療項目」
• 提供合作醫院 40% 技術支援合作回饋
• 性質為設備、技術與療程管理協作回饋
結算方式
• 以月結或季結方式結算
• 提供清楚療程與次數紀錄
• 不與單一診斷或醫療決策掛鉤
七、聖保羅提供之配套支援
1️. 專責高壓氧治療流程
• 標準化操作
• 專人負責
• 完整治療紀錄回傳
2️. 接送服務
• 由聖保羅動物醫院免費安排接送
• 減輕合作醫院與飼主負擔
• 提高治療配合度
3️.資訊回饋機制
• 每次治療紀錄
• 療程結束後摘要回報
• 保持醫療資訊透明
八、結語
聖保羅動物醫院期待透過策略聯盟方式,
建立互信、互補、長期合作的高壓氧治療支援網絡,
讓高雄地區的動物醫療資源能被更有效率地使用。
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吳振興 Jeff 知識長

管理主管

2025/12/26

【當剛剛好成為主流,為什麼職場反而需要over quality?】
在製造現場與流程管理裡,「over quality」長期來說都被視為一種浪費。因為品質只要符合規格,做得再多再好,往往只是徒增成本,甚至影響效率。
這樣的邏輯沒有問題,卻也讓不少人會不自覺地把同一套標準,直接套用到職場表現上,事情做到「剛好符合新水能交差就好」,多一分也不行,因為這樣才是保護自己最安全的選擇。
但從組織運作與管理決策的角度來看,這種「只做剛剛好」的文化,往往正是很多人才難以被看見的關鍵原因。
【產品世界講規格,職場世界講的是「認知差距」】
在產品管理中,品質是否達標,可以被量化、被檢驗;但在職場中,「表現是否到位」其實是高度仰賴主管的主觀判斷。尤其是管理者在評估一個人時,很少只看內容本身,而是同時觀察三件事:
1. 這個人是否理解到這件事情真正的重點
2. 他能否站在決策者的視角思考,並嘗試解決問題
3. 當不確定性出現時,他是不是能夠去降低風險的人。
而這些判斷標準,很多人都可能聽主管說過,但很多人也往往會把他理解成「反正就是用這句話,來要我去多做一些」,誤解 over quality是把事情做到滿、資料做到多、細節做到極致。
但從不同的角度來看,真正有價值的 over quality,反而是能夠幫助讓主管「少想一點」。
例如,在重要專案簡報中,與其堆疊展示大量精美數據資料,不如可以先替決策者整理出清楚的邏輯,以利進行後續判斷
這樣的 over quality就不是過剩品質,而是一種清楚判斷力的展現。因為它傳遞的訊息很清楚:我不只完成這個任務,同時也理解這件事在整個系統中的位置及重要性。
【為什麼「關鍵項目」中,over quality更容易讓自己被看見?】
在組織中那些能夠建立印象,並且影響主管對你評價的事件,往往不是那些日復一日的例行工作,而是高重要+高影響+且充滿不確定性的任務。
在這些情境下,管理者最在意的不是要花多少時間及努力,而是先獲得安心感。誰能讓這件複雜的事情變得可控,誰就更容易被記住。也因此over quality 並非適用於自己所有工作項目上,而是一種「選擇性使用」的能力。
●用對場景,它是大大加分;用錯地方,反而是成為自己工作負擔。
【從管理視角看什麼樣的 over quality 才有價值?】
綜合實務觀察,有效的 over quality 通常具備三個特徵:
1. 降低決策時間成本,而不是增加主管閱讀時間成本
2. 提前分析及說明強調風險,而不是漠視問題然後再事後補救
3. 提出我們有哪些選擇方向,而不是強調自己在過程中的辛苦努力
簡單來說,over quality 讓人誤解的不是要你多做,而是要避免「沒有重點的努力多做」。如果想要讓 over quality 成為可被複製的能力,可以從三個問題開始:
① 先問清楚:這件事的「重點觀眾」是誰?
是主管?客戶?跨部門?不同對象,要強調的主題重點完全不同。
② 建立「會被別人記住的關鍵要點」
不用很多,2-3個就好:可能是清楚的結論圖、風險提醒、或是替對方先想好的選項。
③ 把over quality 用在「讓人省時間」的地方
不是單純花時間去做更多精美的資料,而是花時間讓接收者的理解成本更低,決策者的決策時間更短。
④ 報告玩完後要收集回饋,來修正思考方向
通常報告中被問的問題少了,通常代表你當下是做對了,但每次類似的場景可能會有不同的需求,所以同樣要收集與會者的回饋,作為改善的建議參考。
【最後我想說:剛剛好的作法只是起點,不是努力的終點】
可以理解「既然可以做到達標就好,為什麼我還要多做?」但在職場上,達標只是讓你留下來,記憶點才會讓你往前往上走。
我們並不用吹毛求疵,將每一件事都做到滿,但至少要有一兩次,你要清楚地告訴自己:「這一次,我要讓人能夠記住我。」
● 例行性工作:求穩定、求準時、求不出錯,比 over quality更重要
● 高曝光專案:可以適度 over quality,強化報告重點與脈絡
● 長官決策用資料:一定要 over quality,但關鍵重點是「好理解易決策」
● 個人表現舞台:選一兩個關鍵點放大讓人記住就好,而不是全面過度用力
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周建誠

資深法務經理

2025/12/23

人工智慧基本法立法通過
人工智慧基本法立法通過
這部法律,象徵台灣正式回應「AI 已不再只是技術問題,而是治理問題」的關鍵一步。
從定義人工智慧、揭示其自主運行與演算法決策的本質,到明確揭櫫七大治理原則——人類自主、隱私保護、透明可解釋、公平不歧視、問責等——可以看出立法者已試圖將科技發展拉回「以人為本」的軸線之上。
並且這部基本法並未停留在宣示價值,而是開始觸及「高風險 AI」的標示、責任歸屬、救濟補償、資料治理與風險評估等實務議題。
這些條文,正是企業與政府未來在導入 AI 時,無法再迴避的法令遵循與風險控制問題。
不過 法律通過,只是開始,真正困難的是後續的配套、指引、審查標準,以及是否能與國際風險分類與規範順利接軌。
《人工智慧基本法》目前看起來 並非完美完善之法律規範,但是是一個必要的起點。
也在提醒政府、企業與每一位使用者:在追求創新與競爭力的同時,必須同步思考責任、風險與邊界。
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