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人資與採購必學! AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】 實體
人資與採購必學! AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
・精通如何下好 Prompt 指令,掌握 ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Deepseek, Perplexity, Gamma, NotebookLM 等 AI 工具應用。・深度調查、創意發想、產業資訊更新、行政事務處理、專案進度追蹤、各式報表處理等 20 種職場應用。 ・學會 vibe coding – AI 寫程式!自動處理人事、採購、 Excel 跨檔案資料!大幅減少人工作業!・了解 low code, no code 自動化工具 Make 如何運作,建立你的 LINE AI 聊天機器人! 本課程經過濃縮調整為 6 小時 的精華實戰班,專注於提升非技術背景工作者的行政與數據處理效率。 內容涵蓋 Prompt 指令優化、主流 AI 工具應用、以及 HR 與採購人員最需要的「自動化程式撰寫」與「跨檔案資料處理」。 教學方式強調「做中學」,透過實作演練讓學員能快速上手自動化工具,將重複性的事務工作(如資訊蒐集、報表彙整)交由 AI 處理。
財會 AI 超能力:會計流程 × Apps Script 自動化(上) 線上
財會 AI 超能力:會計流程 × Apps Script 自動化(上)
- 財會流程API串接 - AI協作Apps Script - 跨檔案資料整合 - 全自動化信件通知 【線上課程-企業購買方式】 1.想用「最低成本」讓全公司同仁學習:請參考特約企業會員年度訂閱方案 2.想以「授權」方式放入公司學習平台:請填寫課程諮詢單 3.想以 「團購」方式購買特定人數課程:請填寫團購表單 打造企業的 AI 數位轉型引擎!全方位職能 AI 賦能系列課 因應全球 AI 應用爆發與企業降本增效的需求,我們特別規劃了一系列「全方位職能 AI 賦能課」。 從通用的職場溝通、高效文書,深入到 HR、財會、行政、行銷、業務等核心部門的自動化實戰,幫助企業在缺工浪潮中提升人均產值, 讓員工在數據分析、流程自動化、業務開發等方面具備即戰力, 透過系統化的學習,將 AI 轉化為企業內部的超級生產力,進一步打造高效且具競爭力的數位職場! 打造企業的智慧財務大腦!本課程【財會 AI 超能力:會計流程 × Apps Script 自動化】是專為財會人員設計的實戰必修課。 在數據驅動的時代,財會部門的價值在於提供精準洞察。然而,多數會計仍受困於月底結帳的壓力,耗時在跨檔案人工比對數據、手動篩選延遲付款清單,或是逐一發送催款信件。這些重複性高且容錯率低的工作,不僅消磨熱情,更潛藏人為失誤的風險。 現在,利用 AI 協作撰寫 Google Apps Script,即使不懂程式也能輕鬆打造專屬的自動化工具。本課程將帶您從 API 基礎與數據串接開始,實戰演練「多檔案分析」、「延遲付款自動偵測」及「每日全自動請款提醒」。 透過系統化學習,您將能指揮 AI 處理繁瑣流程,達成帳務處理零時差、催款通知全自動,讓團隊從被動執行轉向高價值的財務分析與策略規劃,真正落實數位轉型。 【財會AI超能力:會計流程×Apps Script自動化(上)】課程內容介紹 一、課程介紹 -課程目標與效益 -常見耗時的財務與會計工作流程 二、API 概念與串接前置作業 -數據來源與自動化需求說明 -API 基本概念與串接前的必要確認事項 三、AI 撰寫 API 資料抓取程式與 App Script 操作 -AI 產生程式碼的方式與資安注意事項 -Google Apps Script 程式執行的五個基本步驟 四、除錯與工作流程全自動化設定 -與 AI 進行除錯溝通的正確方式 -從半自動化到全自動化的觸發條件設定 五、多檔案 AI 自動化前置作業 -多檔案分析與自動化應用情境 -延遲款學員的定義與 AI 前置程式準備 六、多檔案間延遲付款清單資料抓取 -向 AI 清楚說明檔案結構與欄位的重要性 -與 AI 溝通時引號與括號的正確使用方式 七、延遲付款自動化信件通知 -整合多張表單資料產生通知信內容 -信件測試流程與全自動化前的調整設定 八、請款清單與全自動化提醒信 -請款提醒的判斷邏輯與工作流程 -每日時間驅動的全自動化提醒信設定
行政/營運 AI 超能力:行政流程X生管X採購自動化 線上
行政/營運 AI 超能力:行政流程X生管X採購自動化
- 庫存資料清洗與單位換算 - 明星商品與缺貨風險預警 - 依廠商規則自動推算補貨 - 採購單自動生成與發信 【線上課程-企業購買方式】 1.想用「最低成本」讓全公司同仁學習:請參考特約企業會員年度訂閱方案 2.想以「授權」方式放入公司學習平台:請填寫課程諮詢單 3.想以 「團購」方式購買特定人數課程:請填寫團購表單 因應全球 AI 應用爆發與企業降本增效的需求,我們特別規劃了一系列「全方位職能 AI 賦能課」。 從通用的職場溝通、高效文書,深入到 HR、財會、行政、行銷、業務等核心部門的自動化實戰,幫助企業在缺工浪潮中提升人均產值, 讓員工在數據分析、流程自動化、業務開發等方面具備即戰力, 透過系統化的學習,將 AI 轉化為企業內部的超級生產力,進一步打造高效且具競爭力的數位職場! 告別人工盤點與叫貨地獄!本課程【行政/營運 AI 超能力:行政流程X生管X採購自動化】將協助您建立一套 24 小時運作的智慧供應鏈系統。 著重於行政營運中採購、倉庫與資產管理的 AI 自動化應用。行政工作往往包含大量標準化流程(SOP),課程目標在於將這些「有規律」的繁瑣任務(如庫存盤點、自動叫貨)交給 AI 處理,讓行政人員能專注於非標準化的決策工作。學員將學習整合跨檔案資料,包括「銷售量表」、「廠商資訊」與「交貨單模版」。 課程深入探討了行政數據的「清洗」細節,例如利用程式自動處理合併儲存格,或將「停售」、「下架」等文檔描述轉換為數字 0,以利後續運算。 此外,AI 具備強大的單位轉換能力,能自動將混亂的庫存記法(如「2 包 9 個」)根據進貨比例還原為最小單位數值,解決人工盤點時常見的單位誤差。 在自動化分析環節,學員將引導 AI 統計歷年銷量,篩選出「明星商品」與「高缺貨風險清單」。 最關鍵的應用在於「自動採購閉環」:系統會根據預測的建議補貨量,自動抓取對應廠商的聯繫方式,並定位 Google Docs 模版中的「錨點」填入數據,產出正式的 PDF 叫貨單。 最終,學員設定排程讓系統每日自動檢查庫存、生成單據並發信給廠商,完成一套智慧化的供應鏈管理系統。 【行政/營運 AI 超能力:行政流程X生管X採購自動化】課程內容介紹 一、課程介紹 -行政五大面向應用:說明採購、資產、倉庫、日常行政與費用報銷的自動化潛力。 -庫存分析與自動叫貨:本單元重點在於利用 AI 進行庫存預警與自動化產出採購文件。 二、AI 自動化前置作業與技巧 -跨檔案整合準備:練習上傳銷售量表、廠商資訊與交貨單模版,並進行檔案格式轉換與 App Script 環境初始化。 -資料夾連動測試:確保 AI 程式能同時處理跨檔案(銷售表與廠商表)的資料關聯。 三、資料清洗與任務規則細節 -數據清洗(Data Cleaning):請 AI 自動處理重複品項、將文檔中的文字轉為數字 0 以利運算。 -單位轉換邏輯:針對非標準單位(如「2 包 9 個」)透過程式依進貨比例自動還原為最小單位數值。 四、自動化報表計算與多任務同步執行技巧 -銷售總體統計:彙整歷年月份銷售數據,並自動由高到低進行排序。 -明星商品分析:結合售價與成本公式,找出營收前 20% 且利潤(毛利)前 20% 的關鍵明星品項。 五、自動化庫存補貨分析計算 -缺貨風險預警:計算近三個月平均銷量,當現有庫存不足時自動列入「缺貨風險清單」。 -實際補貨單位換算:設定 AI 根據廠商進貨規則(如需以 4 的倍數進貨),自動將「建議補貨量」進位至符合採購單位的數量。 六、自動化廠商叫貨單製作與信件寄送 -自動生成 Google 文件:由系統根據補貨分析結果,自動抓取廠商聯絡資訊並套入 Docs 模版生成叫貨單。 -錨點取代技術:使用 AI 定位模版中的特定文字(錨點),精準填入訂單編號、日期與品項表格。 -PDF 轉檔與寄送:將產生的叫貨單自動轉為 PDF 附件並透過 Gmail 寄送給指定供應商。
行銷/業務 AI 超能力(三):  動態模擬引擎 x 客戶關係自動化系統 線上
行銷/業務 AI 超能力(三): 動態模擬引擎 x 客戶關係自動化系統
AI模擬真實談判演練 自動監控跟進名單 精準時機自動聯繫 建立業務第二大腦 【線上課程-企業購買方式】 1.想用「最低成本」讓全公司同仁學習:請參考特約企業會員年度訂閱方案 2.想以「授權」方式放入公司學習平台:請填寫課程諮詢單 3.想以 「團購」方式購買特定人數課程:請填寫團購表單 打造企業的 AI 數位轉型引擎!全方位職能 AI 賦能系列課 因應全球 AI 應用爆發與企業降本增效的需求,我們特別規劃了一系列「全方位職能 AI 賦能課」。 從通用的職場溝通、高效文書,深入到 HR、財會、行政、行銷、業務等核心部門的自動化實戰,幫助企業在缺工浪潮中提升人均產值, 讓員工在數據分析、流程自動化、業務開發等方面具備即戰力, 透過系統化的學習,將 AI 轉化為企業內部的超級生產力,進一步打造高效且具競爭力的數位職場! 情報速度決定業績勝率!本課程【動態模擬引擎 x 客戶關係自動化系統】將為您打造最強的業務雙引擎。 業務常陷入兩難:面對關鍵大客戶因深怕說錯話而卻步,或因日常名單龐雜而錯過黃金跟進期。 本課程將教您運用 Google AI Studio 打造「動態模擬引擎」,讓 AI 化身最刁鑽的真實客戶,提供零風險的「練兵場」。您能在此設定心理參數、磨練話術,確保上戰場時從容應對。 此外,我們將利用Make 串接 Google Sheets,構建「自動化名單監控系統」。 讓系統成為您的第二大腦,全天候檢查聯繫排程,並在最佳時機自動觸發 LINE 提醒或寄發 Email。 告別低效的人工檢查與複製貼上,將寶貴時間專注於真正需要人類智慧的談判與成交策略上。 【行銷/業務 AI 超能力(三): 動態模擬引擎 x 客戶關係自動化系統】課程內容介紹 一、前言 -解析B2B業務「不敢打」與「打不完」的常見痛點 -介紹動態模擬引擎與自動化系統的運作架構 二、動態模擬演練  -利用AI扮演真實客戶創造零風險的試錯環境 -設定心理參數與情境模擬出最刁鑽的談判對手 三、自動化名單監控  -串接Google Sheets自動比對預計聯繫日期 -篩選待發送狀態解決人工檢查漏失問題 四、AI自動通知與排程 -依據設定時間觸發LINE提醒或Gmail寄信 -實現精準時機的多管道自動化客戶跟進 五、建立業務第二大腦 -讓系統接管繁瑣的行政流程釋放業務腦力 -專注於高價值的談判策略與異議處理優化

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【AI證照】不會寫程式也能考!GitHub 推出給 PM、商務人的 AI 代理證照 GH-700,預計 12 月正式上線

你是 PM、專案經理或商業分析師,每天和工程師一起用 GitHub 開議題、追進度,也開始用 Copilot 幫忙寫文件、整理需求,卻苦於沒有一張證照能證明「我會用 AI 代理把工作流程跑起來」? 微軟與 GitHub 在 10/20 宣布新證照「GitHub Certified: Agentic AI Business Professional」,考科代號 GH-700,專為商務角色設計,官方明說不需要深厚的程式背景。 📊 GH-700 基本資訊(官方頁面查證) .證照名稱:GitHub Certified: Agentic AI Business Professional .考科:Exam GH-700「Enhancing Operational Efficiency with Agentic AI」 .等級:中級(Intermediate),由微軟提供考試、GitHub 維護證照 .適合對象:產品經理、專案經理、技術專案經理、商業分析師等商務角色 .考試時間:100 分鐘 .及格分數:700 分 .語言:目前只有英文 .報名:透過 Pearson VUE 安排考試,需監考 .費用:官方頁面寫「依應考國家或地區計價」,未公布台灣價格 .目前狀態:Beta 測試中,官方部落格表示「預計 2026 年 12 月正式上線」 ✅ 考什麼?4 大範圍與配分 1️⃣ 使用 GitHub 平台功能(20–25%) .GitHub 管理原則、規劃與管理工作、追蹤與記錄工作 2️⃣ 用 GitHub Copilot 提升生產力(20–25%) .和 Copilot 對話、寫出能產生穩定成果的指令與提示詞、建立自訂代理 3️⃣ 設計與建置代理式工作流程與自動化(25–30%,配分最高) .設計與實作代理工作流程、建立自動化、整合技能(skills)與 MCP 伺服器 4️⃣ 由人把關 AI 工作流程(20–25%) .設計人工審核與驗證機制、和代理流程互動、監督與監控執行狀況 官方建議的背景:用過生成式 AI,熟悉 GitHub 功能會有幫助,並有在商業情境中管理專案、產品或流程的經驗。不需要先考過其他證照。 📅 準備時程建議 .現在~11 月底:讀官方學習指南(Study guide),對照 4 大範圍找出不熟的部分 .12 月:關注正式版上線公告,確認台灣價格與可報名日期 .報名前:用自己的 GitHub 帳號實際操作 Issues、Projects、Copilot,練習把一個小流程自動化 ⚠️ 3 個常見誤解 1️⃣ 「這是工程師證照」 不是。官方設定的對象是 PM、專案經理、商業分析師等商務角色,重點是規劃、管理與把關,而不是寫程式。 2️⃣ 「現在報名還有 Beta 優惠」 Beta 期間確實有「前 300 名打 2 折(80% off)」的優惠,但期限是 11/9,已經結束。 3️⃣ 「Microsoft Learn 有完整免費課程可上」 目前官方頁面寫「No training available for this exam」,還沒有專屬學習路徑。官方建議看學習指南,加上 GitHub 部落格、社群討論與實際操作。 📝 自我檢測:你準備好了嗎? .你能用 GitHub Issues 和 Projects 規劃一個專案的工作嗎? .你能寫出一段讓 Copilot 每次都產出穩定格式的指令嗎? .你知道 AI 代理跑完的成果,哪些地方一定要人工確認嗎? 三題中有兩題答不出來,建議先從 AI 基礎和 Git 入門補起。 📚 想準備 AI 與 GitHub 相關技能,推薦這幾堂 104學習課程 .Git 速成攻略:2.5 小時變身版本控制達人 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/20a2bbd6-ee21-4d92-8899-18e59ea3b97f .AI助理GitHub Copilot|提升前端開發效率 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c4795096-ae10-43a5-b5e3-2a6548c30e8c .【免費課程】AI工作術 第4堂|用AI審提案 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd .【免費課程】生成式AI辦公室應用能力認證入門系列 第1堂|5分鐘認識生成式AI辦公室應用能力認證 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/1559f384-8707-4557-8ad4-706a6e29ac26 💬 你會想考 GH-700 嗎?如果你是 PM 或專案經理,你的團隊已經在用 AI 代理處理哪些工作?留言分享! 📎 資料來源 .Microsoft Tech Community Skills Hub Blog〈New GitHub Certified: Agentic AI Business Professional〉(2026/10/20) techcommunity.microsoft.com/blog/skills-hub-blog/new-github-certified-agentic-ai-business-professional/4564534 .Microsoft Learn 證照頁面(Beta) learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/agentic-ai-business-professional/ .Exam GH-700 學習指南 learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/gh-700 說明:「12 月正式上線」出自官方部落格,證照頁面尚未公布正式日期;題數、台灣價格、證照效期官方頁面都還沒寫明。考試資訊以 Microsoft Learn 官方公告為準。
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Claude 新模型 Fable 5.2 上線!什麼工作才值得用?一張表看懂 Opus、Fable 怎麼選

Anthropic 11/9 推出新模型 Claude Fable 5.2,是目前開放給一般用戶最強的 Claude 模型。很多人第一個念頭是:「最強的,那以後都切 Fable 就好?」官方的建議剛好相反:多數日常工作先用 Opus 5.5,真的很難、很開放的任務再換 Fable。而且 Pro 和 Team 標準席位只有上市這一週能用方案額度試 Fable,11/16 之後就要另外付用量費。這篇幫你看懂它強在哪、貴在哪、什麼時候值得用。 📊 Fable 5.2 重點 .發布日:2026/11/9,claude.ai 與 API 同步推出 .誰能用:Pro、Max、Ultra、Team、Enterprise 付費方案;免費方案不能用 .Enterprise:預設關閉,要管理員開啟 .速度:輸出比 Fable 5.1 快最多 30%,另有快速模式(最多快 2.5 倍,但更貴) .API 價格:每百萬 token 輸入 8 美元、輸出 40 美元,是 Opus 5.5(4 美元/20 美元)的 2 倍;比 Fable 5.1(10 美元/50 美元)便宜 .安全機制:資安攻擊、研究型生物學等高風險請求會被擋下,改由其他 Claude 模型回答 📈 跟 Opus 5.5 比,強多少?(官方評測) .商務流程自動化 AutomationBench:Fable 5.2 51.4%/Opus 5.5 42.5% .知識工作 AA-Briefcase:Fable 5.2 66.1%/Opus 5.5 61.2% .圖表判讀 Chartography:Fable 5.2 73.4%/Opus 5.5 64.4% .跨工具長任務 Remote Labor Index:Fable 5.2 41.3%/Opus 5.5 21.3% → 長而複雜的任務差距最大;日常文書、知識工作差距就小很多。另外,AutomationBench 這項 Google 的 Gemini 4 Carbon 是 53.9%,比 Fable 5.2 還高,Fable 不是每一項都第一。 💡 一張表看懂:Opus 5.5 還是 Fable 5.2? .寫信、改文案、整理會議紀錄、摘要文件 → Opus 5.5 .一般資料分析、寫企劃初稿、日常寫程式 → Opus 5.5 .要跑很久、很多步驟的代理任務(跨檔案、跨工具自動做完一件事)→ Fable 5.2 .複雜圖表判讀、需要深度推理的研究題 → Fable 5.2 .Opus 5.5 調到最高思考深度還是做不好的題目 → 再換 Fable 5.2 .資安滲透測試、研究型生物學 → Fable 會擋,不適合 官方原則:「多數程式與知識工作,先從 Opus 5.5 開始,需要時再換模型」。 ✅ Pro/Team 用戶:上市週的額度規則 1️⃣ 上市優惠期間:11/9 到 11/16 晚上 11:59(美西時間,約台灣 11/17 下午 3:59) 2️⃣ Pro 與 Team 標準席位:這一週所有 Fable 模型最多可用掉每週額度的 50%,另外送一次 Fable 額度重置 3️⃣ 優惠結束後:Pro 與 Team 標準席位的 Fable 不再包含在方案額度裡,要用「用量點數」另外付費 4️⃣ Max、Ultra、Team 進階席位:Fable 本來就在方案額度內(最多每週額度的 50%),上市另送 1–3 次重置,依訂閱時間長短,用到 2027/3/8 5️⃣ 資格:11/9 上午 10 點(美西時間)前已有付費方案 ⚠️ 三個常見誤解 1️⃣ 以為最新最強的模型,什麼工作都該用它 → 官方明說日常工作先用 Opus 5.5。Fable 的 API 價格是 Opus 的 2 倍,在 claude.ai 上也更快吃掉額度;寫信、摘要這類工作用 Fable,多花錢、差異卻不大。 2️⃣ 以為 Pro 方案以後都能用額度跑 Fable → 只有上市這一週(到台灣 11/17 下午)可以。之後 Pro 和 Team 標準席位要用 Fable,就得開用量點數另外付費。想試,這幾天就是免費試用的時機。 3️⃣ 以為 Fable 在每一項評測都是第一 → 官方評測表裡,商務流程自動化 AutomationBench 是 Gemini 4 Carbon 最高(53.9%)。評測是參考,最準的還是拿你自己的工作來比。 📝 小練習:用你的工作自己比一次 .挑一件「Opus 做起來還不夠好」的真實工作,例如整理 3 份報表後寫分析、讀一張複雜圖表找異常 .同一段提示詞,分別用 Opus 5.5 和 Fable 5.2 各跑一次 .比 3 件事:答案正確嗎?少改幾次?花了多少額度? .差距不大的工作,就固定用 Opus;差很多的,記下來,之後遇到同類任務才換 Fable 📚 104學習相關課程 .免費課|5分鐘學會挑選Claude模式:依任務選對模型與思考深度 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/47f0bb26-3b67-4f8c-80f4-39dd215c0d01 .免費課|AI工作術 第2堂:用AI做研究 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d .免費課|AI工作術 第3堂:用AI看數據 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43 .別把 Claude 當純聊天!60 分鐘無痛上手的 Claude 實戰入門課 https://nabi.104.com.tw/course/happystudyrj/db31981e-b12c-490d-9c7c-83565121f134 💬 你這週試過 Fable 5.2 了嗎?哪一種工作讓你覺得「真的值得換」?留言分享你的比較結果! 📎 資料來源 .Anthropic:Introducing Claude Fable 5.2 and Claude Mythos 5.2(2026/11/9) https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2 .Claude 開發者文件:模型總覽(選模型建議) https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview .Claude 開發者文件:API 價格 https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing .Claude 說明中心:Claude Fable 5.2 上市優惠 https://support.claude.com/en/articles/17506494 .Claude 說明中心:各方案的 Fable 模型使用規則 https://support.claude.com/en/articles/15424964-claude-fable-models-on-your-plan ※ 評測分數為官方公布結果(多數為各模型最高思考深度);額度規則、價格與優惠期間以 Anthropic 官方最新公告為準。
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免費學 AI 影音行銷近 500 小時!台北職訓兩班招 50 人,12/2 報名截止

最近剛離職、正在找方向,又想把 AI 短影音、社群行銷學扎實的人,這則可以先存起來。 臺北市職能發展學院 116 年上半年的職前訓練開放報名,其中有兩班跟 AI 影音、行銷直接相關:全程免費、平日全天上課、每班只收 25 人。報名到 12/2 截止,郵寄以郵戳為憑。 📊 兩班重點一次看 1️⃣ AI媒體專才×行銷自動化 .時數:520 小時(116/1/12~4/22,週一到週五 08:30–17:05) .內容:多模態 AI 圖文影音生成、短影音平台應用、知識型 Chatbot 與 RAG 入門、Podcast 與直播、FB/IG/LINE OA/YouTube 經營、SEO 與廣告文案、GA4 數據分析、行銷流程自動化 .另有 iPAS AI 應用規劃師考照輔導 .需自備手機與網路 2️⃣ AI新媒體運營影音實戰 .時數:480 小時(116/1/12~4/15,週一到週五 08:30–17:05) .內容:企劃文案、AI 提示工程、數位行銷、商業攝影與 AI 修圖、圖文設計、影音拍攝製作、Podcast 錄製、綜合實習 💡 簡單分:想做「跨平台經營+數據+自動化」選 1️⃣;想多練「拍攝、修圖、剪輯、錄音」選 2️⃣。 ✅ 報名到甄試的時程 .郵寄報名:即日起~12/2(掛號寄到臺北市士林區士東路 301 號,信封註明報名的班名,郵戳為憑) .現場報名:只有 11/30、12/1 兩天,09:00–12:00、13:30–16:30 .缺的附件:最晚在截止日後 2 個工作日內「送達」學院(這裡不是以郵戳為準) .甄試:預訂 12/15(二),筆試 40%+口試 60% .錄訓名單:甄試後 8 個工作日內公告 📝 筆試考什麼?兩班範圍不同 .AI媒體專才×行銷自動化:iPAS AI 應用規劃師(初級)學習指引—科目 1「人工智慧基礎概論」 .AI新媒體運營影音實戰:技能檢定中心「攝影」丙級學科測試參考資料,範圍是「作業準備」 .筆試是紙筆單(複)選題,開考 15 分鐘後就不能進場;記得帶身分證明正本與藍黑筆 口試占 60%,會問參訓動機、想做什麼工作、訓後的就業規劃。與其臨時想,不如先把「我結訓後要投哪一類職缺」講清楚。 ⚠️ 三個常見誤解 1️⃣「兩班都報,增加錄取機會」 簡章寫明:每人限報 1 個班別,查到報兩班一律不符資格。整份 116 年上半年簡章的所有課程都適用這條。 2️⃣「我還在上班,想先報名卡位」 在職勞工、自營作業者、公司負責人、日間部在學學生都不符合報名資格,這兩班是給失業、待業者的職前訓練。一年內已參加過全日制職訓的人也要注意限制(有例外條件,請看簡章)。 3️⃣「非自願離職,直接寄報名表就好」 如果你是就業保險的非自願離職者,簡章要求優先用這個身分報名,而且要在報名截止前先到公立就業服務機構求職登記、做職訓諮詢,拿到「職業訓練推介單」與生活津貼申請文件再報名,推介的班名要和報名的一樣。這一步沒做,生活津貼可能就申請不了。 🧩 小練習:報名前先回答這 3 題 .我比較想做「經營與數據」還是「拍攝與製作」? .結訓後我想投的 3 個職稱是什麼?(例如社群小編、數位行銷專員、影音內容創作者) .我能不能接受 3 個多月、平日全天在士林上課? 三題都答得出來,口試就有一半的內容了。 📚 104學習相關課程(可先暖身) .【免費報名】第二屆 AI 行銷學習營開課說明會:先看看 AI 行銷工作流長什麼樣子 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ef99edcb-2865-4826-9cf2-2b215210c36b .iPAS AI 應用規劃師【初級】衝刺班:行銷班筆試範圍正是初級科目 1 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 .AI 內容企劃力實戰課:文案、視覺、簡報、影音生成一次練 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/51189062-5156-4dec-9153-8464c6732b13 .行銷速成班:從新手到高手的入門指南(求職準備) https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/17aae292-8e68-4c20-b652-9d03b3d35ae0 💬 你會選哪一班?如果你上過公部門的職訓,也歡迎留言分享甄試經驗和上課心得,給正在猶豫的人參考。 📎 資料來源 .臺北市勞動大學課程頁:AI媒體專才×行銷自動化 https://lc.arpa.bola.gov.taipei/web/LaborCollege/Course_26092913143084227 .臺北市勞動大學課程頁:AI新媒體運營影音實戰 https://lc.arpa.bola.gov.taipei/web/LaborCollege/Course_26092914305901466 .臺北市職能發展學院 116 年度上半年職能培育課程招生簡章(第 5、14、22–24、36 頁)、116 年度上半年職能培育課程筆試範圍 https://www.tvdi.gov.taipei ※ 報名資格、日期與甄試安排以臺北市職能發展學院官方公告為準。行銷班分機 269、影音班分機 324(02-2872-1940)。
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BMW 優退員工方案的企業效應分析:從人力成本、組織轉型到產業競爭

BMW 優退員工方案的企業效應分析:從人力成本、組織轉型到產業競爭 當一家世界級企業,願意付出高額代價讓員工自願離開,代表企業可能正在重新定義未來需要什麼樣的人才、組織及競爭能力;這件事對企業經營者、人力資源主管、員工,甚至台灣製造業,都有值得借鏡的地方。 先從事件本身開始。 一、BMW 優退事件的背景與核心事實 根據 2026 年 7 月至 10 月的相關報導: • BMW 計畫在 2027 年底前縮減約 8,000 個職位。 • 主要針對行政、研發、規劃及其他非直接生產部門。 • 生產線員工不在此次主要優退範圍。 • 公司希望透過自願離職及自然人員流失,降低組織規模。 • 公司與員工代表協商後,採取優退方案,而非直接大規模強制裁員。 更值得注意的是,10 月方案推出後,員工對個人優退金額的查詢非常踴躍,甚至造成內部系統一度無法正常運作。 德國《商報》(Handelsblatt)10 月 16 日報導,部分個案的優退金額據稱超過 65 萬歐元,但這不是每位員工都能取得的標準金額,實際金額依個人條件而異。 後續報導指出,因申請意願過於踴躍,BMW 已提前停止接受新的申請,進入審核階段。這也提醒我們:有意願了解方案,不代表每個人最後都會獲准離職。 管理判斷:這不只是企業想減少員工,而是員工與企業雙方都在重新計算繼續合作的價值。 二、為什麼員工會如此支持優退?從員工心理分析 我建議把員工的反應分成五個層面來看。 1. 經濟利益:一次取得多年工作的報酬 對資深員工而言,如果企業提供相當優渥的優退金,員工可能會認為: • 一次領取一筆可觀資金。 • 可以提前退休,享受生活。 • 可以償還房貸或安排家庭財務。 • 可以轉換跑道、創業或從事其他工作。 • 不必等到企業未來進一步縮編,才面臨不確定性。 換句話說,員工可能把優退視為一次重新安排人生資產的機會。 2. 心理因素:工作與生活的價值重新排序 資深員工工作二、三十年後,可能已經累積足夠的財富與工作經驗。 他們開始思考: 「我還需要繼續為公司工作十年嗎?」 「如果現在離開,可以換取多少人生自由?」 這是現代企業管理很重要的現象: 員工不再只追求薪資,也開始追求時間、自由及生活品質。 3. 對企業未來的信心產生變化 如果員工認為公司未來將持續面臨市場競爭、組織調整或工作內容改變,就可能傾向接受眼前確定的利益。 這裡有一個值得注意的管理訊號: 當優退方案推出後,員工大量關注,可能反映的不只是金額吸引力,也可能是員工對未來職涯的不確定感。 不過,不能僅憑申請熱度,就認定員工對 BMW 失去信心。 4. 年齡與職涯階段不同,選擇也不同 員工類型 可能的考量 接近退休年齡 提前退休、財務保障 資深主管 高額優退金、重新規劃人生 中生代員工 轉職、創業、家庭財務 年輕員工 未來升遷空間、職涯發展 核心技術人才 專業價值、外部就業機會 這代表企業不能只看總離職人數,還必須了解離開的是哪些人。 5. 高額優退可能產生示範效應 當員工看到同事獲得優渥條件離開,其他員工可能開始重新評估自己的工作價值。 形成一種心理變化:原本沒有離職打算的人,也開始思考是否應該把握機會, 這可能造成企業原本預期之外的人才流失。 三、BMW 優退方案可能帶來的六大企業效應 這是我認為最值得企業經營者研究的部分。 效應一:短期財務壓力增加,長期人事成本下降 公司必須先支付大筆優退金,短期現金流及重整費用可能增加,但未來薪資、獎金、福利、退休金及管理成本有機會下降。 效應二:組織扁平化,管理層級減少 如果優退集中在行政與管理部門,可以減少重複職務、縮短決策流程,提升組織效率。 效應三:人才結構重新洗牌 傳統職能與新興技術職能的比例可能改變。企業可以重新配置資源,但也可能失去多年累積的技術經驗。 效應四:加速自動化與數位轉型 減少重複性行政工作,導入 AI、數位工具及流程自動化,可能成為組織轉型的一部分。 效應五:企業文化與員工士氣改變 留任員工可能感受到公司正在轉型,也可能擔憂未來工作量增加、升遷機會改變,甚至擔心下一波縮編。 效應六:產業競爭策略重新調整 BMW 必須面對中國車廠競爭、美國關稅、電動車轉型成本,以及中國市場需求變化。人力調整只是整體競爭策略的一環。 四、從時間軸分析:短期、中期、長期效應 時間 可能發生的效應 經營者應觀察什麼 短期:0~1年 優退支出增加、員工離職、組織震盪 現金流、離職人數、關鍵人才流失 中期:1~3年 管理層級縮減、流程整合、數位化 生產力、人均產值、營運效率 長期:3~5年 組織競爭力重新定位 市占率、獲利能力、創新能力 重要觀念:裁員成功,不代表企業轉型成功。 假設 BMW 減少 8,000 個職位,但未來產品開發速度下降、創新能力減弱,甚至市場競爭力繼續衰退,那麼優退就只是降低成本,而不是提升競爭力。 真正的成功,是減少不必要的成本,同時提高企業創造價值的能力。 五、特別提醒企業注意的四個風險 風險 可能產生的問題 核心人才流失 技術、經驗與客戶關係無法順利傳承 留任員工負擔增加 工作量增加,造成第二波離職 組織知識斷層 資深員工離開,隱性知識消失 短期成本迷思 只追求降低人事費用,忽略營收與創新能力 尤其是第三項,值得高度重視。 製造業許多重要知識並不完全存在於 SOP,而是存在資深工程師、技術員、主管的經驗裡。 例如: • 某台設備異常時,如何快速判斷問題。 • 某個製程為什麼必須採取特殊操作。 • 某些客戶為什麼有特殊品質要求。 • 某種產品問題,過去曾經如何解決。 這些知識如果沒有在員工離職前完成移轉,企業付出優退金後,還可能失去真正重要的競爭資產。 六、對台灣企業有什麼啟示? 台灣許多傳統製造業目前也面臨類似問題: • 資深員工年齡逐漸增加。 • 人事成本持續上升。 • 年輕人不願意投入傳統產業。 • 管理層級過多,決策速度不夠快。 • 自動化、AI 與數位轉型需求增加。 • 企業需要新技能,卻又不能失去原有技術經驗。 我會建議台灣企業從五個方向借鏡。 1. 不要把優退當作單純節省成本的工具 優退應該與企業未來三至五年的經營策略結合。 例如: • 哪些工作將被 AI 取代? • 哪些工作需要自動化? • 哪些部門存在重複性職務? • 哪些職位必須保留? • 哪些人才需要重新培養? 先確定未來組織,再決定人力調整。 2. 建立人才分類制度 我建議將員工分成四類: 分類 管理策略 核心人才 留任、獎勵、培養接班人 高潛力人才 訓練、輪調、授權 可轉型人才 再教育、技能提升 職務重複或逐漸消失者 轉調、退休或自願優退 這樣才不會因為想減少人事費用,反而把企業最重要的人才送走。 3. 建立資深員工知識傳承機制 如果員工接受優退,企業必須在離職前做好: • 技術文件化。 • 作業標準化。 • 師徒傳承。 • 關鍵設備經驗移轉。 • 客戶與供應商關係交接。 我甚至建議將知識傳承完成度納入優退交接管理指標。 4. 將節省下來的成本投入新能力 假設企業每年節省 1 億元人事成本,不應全部視為獲利。 可以考慮將部分資源投入: • AI 與自動化。 • 新產品開發。 • 數位管理系統。 • 年輕人才培育。 • 高附加價值產品。 這樣才能形成真正的正向循環。 5. 留任員工也必須獲得保障 企業不能只照顧離職員工,卻忽略留下來的人。 應該明確告訴留任員工: • 未來組織如何調整? • 工作內容是否改變? • 是否增加工作負擔? • 有哪些新的升遷機會? • 公司將如何投資員工能力? 否則優退結束後,可能又產生另一波人才流失。 七、如何評估 BMW 這項決策是否成功? 建立一套管理評估儀表板,而不是只看裁減多少人。 企業優退成效評估指標 以下為建議的管理指標,並非 BMW 已公布的實際績效數字。 財務效益25% 優退回收期、年度人事成本節省、現金流 營運效率25% 人均產值、管理費用率、決策時間 人才品質20% 核心人才留任率、接班完成率、關鍵職位缺口 創新能力15% 新產品開發速度、研發成果、數位化程度 員工穩定度15% 留任員工滿意度、離職率、組織信任度 特別觀察三個問題: 1. 優退後,企業是否真的降低固定成本? 2. 人數減少後,人均產值是否提升? 3. 三年後,企業的獲利與競爭力是否比優退前更好? 如果這三項都有改善,才算真正成功。 八、進一步提升:把 BMW 案例轉化成企業經營的策略思考 我會把這件事情提升到三個經營層次: 第一層:成本思維 企業如何降低人事成本? 第二層:組織思維 企業如何建立更精簡、更有效率的組織? 第三層:競爭思維 企業如何利用組織調整,取得未來五至十年的競爭優勢? 我認為第三層才是最重要的。 BMW 真正面對的並不是單純的人事問題,而是全球汽車產業競爭模式的改變。 過去,企業可能依靠龐大的組織、資深人力及長期經驗取得優勢。 未來,企業可能更需要: • 更精簡的組織。 • 更快速的決策。 • 更高的自動化程度。 • 更強的數位與 AI 能力。 • 更有價值的創新人才。 這是一場企業競爭能力的重新配置。 九、我會用一句話總結 BMW 這件事: 企業優退不是結束一批員工的職涯,而是企業重新選擇未來競爭方式的一項重大決策。 不要只看到 BMW 願意支付高額優退金,以及員工踴躍申請。 更值得研究的是: 1. 為什麼企業寧願付出高額優退金,也要調整人力? 2. 為什麼員工願意接受這樣的安排? 3. 企業如何避免優秀人才與關鍵技術一起流失? 4. 優退所節省的成本,能否轉化成新的競爭優勢? 5. 這套模式能否適用於台灣企業? 這五個問題,才是管理者應該從 BMW 案例帶走的知識。
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