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台灣長照產業從2.0走向4.0：政策、人才、AI與未來十年的市場商機

台灣長照產業從2.0走向4.0：政策、人才、AI與未來十年的市場商機 「以照顧為初心，以科技為工具，以管理為根基，讓長照成為一項有溫度、有價值、能永續的事業。」從傳統照顧服務到智慧長照平台，重新定義台灣下一個十年的銀髮產業。 前言：長照產業正在迎來一場結構性轉型 台灣已於2025年正式邁入超高齡社會，65歲以上人口占比超過20%，隨著人口老化、少子女化、家庭結構改變，以及勞動人口逐漸減少，長期照顧已不再只是家庭的責任，而是國家政策、社會安全、醫療體系與產業發展共同面對的重要課題。 過去，長照被視為一種社會福利服務，主要任務是協助失能長者獲得基本生活照顧。然而，隨著長照2.0政策推動、長照3.0正式啟動，以及人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、智慧感測與數位管理技術逐漸成熟，長照產業正在從傳統的人力服務模式，轉向科技整合、專業管理及跨區域服務的新型態產業。 我認為，未來十年台灣長照市場最大的改變，不只是長者人數增加，而是整個照顧體系將重新組織，從過去的「有人照顧」，走向「有品質的照顧」；從單一機構經營，走向跨區域服務整合；從依賴人力，走向人力與AI協作，這會是台灣長照產業從2.0走向3.0，並進一步邁向4.0的重要轉型契機。 一、長照2.0：從家庭照顧走向社區化服務 2017年起，台灣正式推動長照2.0，政策核心在於擴大服務對象、增加服務據點、建立社區整體照顧服務體系，以及減輕家庭照顧負擔。 其中最具代表性的制度，就是社區整體照顧服務體系，也就是大家熟悉的ABC模式。 A單位負責社區整合型服務中心及個案管理，B單位提供專業長照服務，C單位則以巷弄長照站及社區照顧資源為主，逐步建立以社區為基礎的服務網絡。 長照2.0帶來幾項重要改變： 1. 居家服務逐漸普及，讓長者能在熟悉的環境中接受照顧。 2. 日間照顧中心增加，提供家庭白天照顧支持。 3. 社區照顧據點逐漸形成，讓長照服務走入生活圈。 4. 失智症照護、喘息服務及家庭照顧者支持逐步擴大。 5. 長照服務人力與民間服務機構持續增加。 依據衛福部資料，截至2024年底，台灣ABC服務據點已達15,051處，長照服務涵蓋率也持續提升。 長照2.0最重要的歷史意義，是讓長照從家庭自行承擔，逐漸發展成為政府、民間機構與社區共同參與的服務體系，然爾，當服務據點逐漸增加，另一個問題也開始浮現：有了服務據點，是否就代表照顧品質、醫療銜接及人力資源都已經完善？ 答案顯然不是，未來長照市場必須進一步解決服務整合、人力短缺、專業分工、經營效率及照護品質等問題。 二、長照3.0：從服務普及走向醫療與照顧整合 2026年，台灣正式進入長照3.0政策階段。 長照3.0延續長照2.0的社區照顧基礎，進一步強化醫療與長照整合、積極復能、家庭支持、智慧照顧及專業人才培育。 其核心願景是：健康老化、在地安老、安寧善終。 長照3.0涵蓋八大政策方向： 1. 營造共生社區，促進健康老化。 2. 醫療照顧整合，推動責任醫療。 3. 完善出院準備，積極長照復能。 4. 提升機構量能，優化住宿品質。 5. 強化家庭支持，擴大照顧支持。 6. 導入智慧照顧，善用科技輔具。 7. 落實安寧善終，尊重生命自主。 8. 發展人力專業，精進多元培訓。 這代表長照政策已不再只關注失能者是否有人照顧，而是開始重視從預防、醫療、復能、生活照顧到生命末期的連續性服務；對產業經營者而言，這將帶來新的市場機會。 未來長照服務不應只經營居家服務、日照中心或住宿式機構其中一種，而應思考如何建立居家、社區、醫療及住宿照護之間的合作網絡，下一階段的競爭不只是據點數量，而是服務整合能力。 三、長照4.0：不是一項政策，而是整個產業的智慧化轉型 首先必須釐清，長照4.0是對未來產業發展方向的策略性描述，並非政府已正式發布的第四版長照十年計畫，我所預測的長照4.0，是以長照3.0的政策及服務體系為基礎，進一步導入AI、數位平台、智慧設備、數據管理及跨區域企業營運模式。 未來長照4.0可以從四個方向發展。 第一，服務整合化。 將居家服務、日間照顧、住宿照護、失智照護、復能服務及家庭支持串聯，建立以長者需求為中心的連續照顧模式。 第二，科技智慧化。 利用AI語音紀錄、智慧排班、跌倒偵測、活動監測及照護數據分析，協助照顧人員減少行政負擔，提升安全與服務效率。 第三，企業管理平台化。 透過集團管理系統，整合各據點的人力、財務、服務品質、個案資料及營運績效，讓一家機構的成功經驗可以複製到其他區域。 第四，產業經營多元化。 長照企業除了提供照護服務，也有機會發展智慧照護系統、設備租賃、教育訓練、管理顧問及跨機構合作，未來真正具有規模競爭力的長照企業，將不只是照顧服務提供者，而是能夠整合服務、科技與管理的智慧長照平台。 四、人才問題：未來長照最大的挑戰不是市場，而是人力 長照產業最現實的問題，就是人力，即使市場需求持續增加，如果沒有足夠的照服員、護理人員、社工、個案管理人員、復能專業人員及機構管理人才，服務量就無法有效擴大。 此外，少子女化也使得未來照顧產業面臨勞動力供給不足的挑戰，我認為未來長照人才制度必須從傳統人力招募，轉向人才培育、專業分工與職涯發展。 未來值得發展的五種人才包括： 1. 專業照護人才： 提升失智、失能及中重度照護能力。 2. 智慧照護人才： 熟悉AI系統、智慧設備及數位照護工具。 3. 長照管理人才： 具備財務、人力、品質及營運管理能力。 4. 跨專業整合人才： 能夠協調醫療、社福、長照及家庭資源。 5. 長照科技人才： 具備資訊系統、數據分析及產品整合能力。 尤其值得注意的是，AI不應被視為取代照服員的工具，而應成為照顧人員的工作助手；例如，AI協助整理照護紀錄、安排班表、提醒異常事件，讓照顧人員有更多時間投入真正需要人與人互動的工作。 未來長照企業的競爭力，將取決於能否建立穩定的人才供應鏈，以及讓員工看得到職涯發展。 五、AI與智慧照護：從輔助工具變成產業基礎建設 人工智慧正在改變各行各業，長照也不例外。 未來十年，AI在長照產業可能發揮以下功能： 1. AI照護紀錄 透過語音辨識與自然語言處理，協助照服員將服務內容轉換為電子紀錄，降低重複行政作業。 2. 智慧排班 依據服務區域、照服員工時、專業能力及個案需求，協助管理者安排合理班表。 3. 跌倒及異常監測 透過感測設備及智慧監測技術，協助辨識異常活動，及早提醒照護人員。 4. 個案風險分析 利用長期照護資料，協助專業人員觀察功能變化及潛在照護風險。 5. 集團營運分析 將各據點的營收、人力成本、服務量及品質指標整合，讓經營者能即時掌握企業狀況，科技導入必須建立在個人資料保護、資訊安全、使用者同意及專業判斷的基礎上。 AI可以協助判讀與提醒，但不能取代醫療診斷及照護專業責任；我認為未來最有價值的AI應用，不是打造昂貴的機器人，而是先解決長照產業每天面對的真實問題：人力不足、行政負擔、資訊斷層及管理效率。 六、未來十年長照市場的六大商機 當高齡人口增加，家庭照顧模式改變，長照產業也將出現更多元的商業需求。 我認為未來十年值得關注六大市場。 商機一：居家長照服務整合 在地老化將持續帶動居家服務需求。 未來市場不只是提供基本生活協助，也會延伸到失智照護、家庭支持、復能合作、居家安全及智慧輔具。 具備跨區域服務能力的業者，有機會建立區域型服務網絡。 商機二：日間照顧與社區型照護 日照中心能夠協助長者維持社交、活動及生活功能，也能減輕家庭照顧者白天的負擔。 未來可發展失智友善日照、復能特色日照、社區共融及多元活動服務。 商機三：住宿式長照機構 隨著中重度照護需求及家庭照顧能力改變，住宿式照護仍是長照體系不可或缺的一環。 但住宿型機構屬於資本密集、法規要求高及專業人力需求大的事業，投資者必須審慎評估土地、建物、設立許可、法人架構與長期營運成本。 商機四：智慧照護設備與AI平台 未來智慧床墊、跌倒偵測、智慧感測、照護管理軟體及AI分析服務，都可能形成新的產業市場。 科技業者可以與長照機構合作，透過實際場域驗證產品價值。 商機五：長照人才培育及管理顧問 隨著服務機構增加，主管培訓、照護教育、品質管理、法規輔導及營運顧問需求也將增加。 未來具備實務經驗與管理制度的長照企業，有機會將內部管理能力轉化為外部專業服務。 商機六：銀髮健康與預防照護 長照不應只從失能後開始，健康促進、營養、運動、肌力維持、社會參與及失智預防，都是高齡社會的重要需求。 未來銀髮市場將逐漸從被動照顧，延伸至主動健康管理與預防性服務。 值得注意的是，這些商機不代表所有項目都具有相同的投資報酬率。各市場仍須依政策支付制度、民眾自費能力、競爭程度及人力成本進行評估。 七、長照企業的下一個競爭模式：服務＋科技＋管理 如果從企業經營角度觀察，我認為未來長照產業最重要的商業模式，是建立三層整合架構。 第一層：長照服務（Service） 經營居家、日照、住宿及相關專業服務，建立服務品牌與客戶信任，創造核心營收。 第二層：智慧科技（Smart） 導入AI照護紀錄、智慧排班、個案管理、異常監測及經營分析，降低管理成本並提升服務效率。 第三層：集團管理（System） 建立財務、人力、法遵、教育訓練、品質管理及展店制度，讓成功的服務模式可以跨區域複製。 這三層結合後，長照企業就有機會從單一機構經營，轉型為跨區域服務整合平台；未來甚至可以發展外部機構管理顧問、智慧系統訂閱及人才培訓等新收入來源。 但企業必須確保各項服務依法取得所需許可，並建立清楚的財務與管理責任。 八、未來十年的企業布局：從區域經營走向全台整合 對於有意投入長照產業的創業者，我建議不要一開始就追求全台展店，而應採取分階段布局。 第一階段：2026年至2027年，建立示範營運中心。 先選擇具有長照需求、服務資源及人力條件的區域，建立居家服務與日照中心，導入基本AI管理系統，驗證單一據點的營運模式。 第二階段：2028年至2029年，建立區域服務網絡。 擴展鄰近縣市，建立多據點管理、人才培育及智慧照護平台，逐步形成區域品牌。 第三階段：2030年至2032年，推動跨區域集團化。 依據市場條件進入中部及北部，評估住宿式照護、策略合作及專業管理輸出。 第四階段：2033年至2036年，發展智慧長照平台。 將成熟的服務、科技與管理制度整合，發展外部機構合作、AI系統服務及跨區域照護網絡。 這不是對市場成長速度的保證，而是一套可依營運成果逐步調整的企業發展路徑。 九、結語：下一個十年，長照產業的價值將重新定義 台灣長照產業正在經歷重要轉型。 長照2.0建立了社區服務網絡，長照3.0進一步強化醫療照顧整合、智慧照顧及人才發展，而長照4.0則代表未來產業朝向數位化、智慧化、整合化與集團化的發展方向，未來十年，長照不只是社會福利，更是結合醫療、科技、人才、管理及生活服務的綜合型產業。 但我們也必須理解，長照產業與一般商業不同，企業不能只追求營收與規模，更必須重視長者尊嚴、照護品質、員工權益及家庭需求。 真正有競爭力的長照企業，應該同時具備三種能力： • 以專業服務創造照護價值。 • 以智慧科技提升工作效率。 • 以企業管理建立長期經營能力。 未來長照產業的競爭，不是誰擁有最多的床位，而是誰能整合最多有效的照護資源；不是誰投入最多科技，而是誰能真正讓科技改善照顧品質；也不是誰開設最多據點，而是誰能建立一套可以持續複製、穩健經營的服務模式。 從長照2.0走向3.0，再邁向4.0，這不只是政策的演進，更是台灣長照產業重新定義市場價值的十年，下一個十年，長照產業的機會，不只在於照顧更多長者，而在於如何讓每一位長者活得更有尊嚴，讓每一位照顧者工作得更有價值，並讓整個照顧體系走向永續，這將是台灣長照產業最值得投入，也最需要共同努力的未來。 專欄文章的政策資料依據 為確保文章具備政策可信度，建議正式刊登時附上以下資料來源： 1. 衛生福利部：《長期照顧十年計畫3.0》——2025年12月31日核定，2026年正式實施，包含八大政策目標。 2. 行政院：《長
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【AI證照】微軟AI 基礎認證 AI-901 考試心得與備考攻略

2026 年，Microsoft AI 基礎認證迎來改版。AI-900 已於 2026 年 6 月 30 日退場，接棒的是 AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals。新版更重視 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI Agent、多模態，以及 Python、SDK 與 REST API 的應用。 關於MS AI-901證照介紹：https://nabi.104.com.tw/ability/10049446 官方綱要與應考重點： 💡 領域一：識別 AI 概念與能力（40～45%） 重點包括負責任 AI（Responsible AI）六大原則，並能從情境判斷適用原則。 也要理解生成式 AI、模型部署與各類 AI 工作負載。 🛠️ 領域二：使用 Microsoft Foundry 實作 AI 解決方案（55～60%） 這是 AI-901 的重頭戲，包含模型部署、Prompt、單一 Agent，以及 Python、SDK、REST API 與 CLI 的基礎應用。 微軟 AI 認證如何計分？ AI-901 採量尺分數（Scaled Score），1～1,000 分，700 分以上及格，但不等於答對 70%。Microsoft 認證考試通常約 40～60 題；小編這次遇到 42 題。答錯不倒扣，結果通常在考後數分鐘內顯示。 小編先前已通過 AI-900，這次約花一週準備。最大的感受是：AI-900 比較像問「這是什麼？」；AI-901 更常問「遇到這個情境，你會怎麼用？」 ※本文只分享考試範圍與準備方向，不涉及考題；內容以 Microsoft 官方公告為準。 小編實際考完，AI-901 哪些地方最值得畫重點？ 1. 自然語言處理（NLP）：熟悉情感分析、實體偵測、關鍵字擷取與摘要，並能從題目需求判斷應使用哪一項文字分析能力。 2. Microsoft Foundry／Playground：了解模型選擇、部署與 Prompt。題目可能提供不同輸入，要求判斷適用的模型或 Foundry Tool，因此不能只背「支援多模態」。 3. Python 程式碼辨識能力：要看得懂 SDK 與語音輸出的組合。遇到程式題，可依序找出 import speechsdk、服務設定、輸出設定、合成器與執行方法。例如 AudioOutputConfig(filename="output.wav") 代表將語音存成檔案；SpeechSynthesizer 會接收 speech_config 與 audio_config；speak_text_async(...).get() 則執行文字轉語音並取得結果。若程式缺少輸出設定或未把 audio_config 傳入合成器，就要能判斷輸出行為會受影響。 4. 電腦視覺（Computer Vision） 與 OCR：影像分類判斷圖片類別，物件偵測找出物件與位置，OCR 讀取圖片文字；視覺理解可回答圖片問題，影像生成則依 Prompt 建立新圖片。 5. 負責任的AI（Responsible AI）：六大原則要用情境理解。例如自動駕駛在異常環境仍須安全運作，對應可靠性與安全性；避免模型對不同族群不公平，則對應公平性。 6. Azure Speech：此處專注在能力與情境判斷。Speech-to-Text 是語音轉文字，Text-to-Speech／Speech Synthesis 是文字轉語音；看到會議錄音轉逐字稿、語音助理朗讀回覆等需求，要能選出正確功能。 7. REST API：看懂 Endpoint、Authentication、Request 與 Response；流程可想成「程式 → Client／API → AI 模型 → Response」。SDK 是方便的程式封裝。 8. Model Catalog／模型選擇：依文字、圖片或語音等輸入模態、模型能力與部署需求選擇，不能只記模型名稱。 9. Multimodal 多模態 AI：理解文字、圖片、語音與影片如何成為輸入，並區分「理解既有內容」與「生成新內容」。 10. 系統提示詞（System Prompt）：又稱 System Message，用來設定助理在整段對話中應遵守的角色、任務、語氣、輸出格式、範圍與安全界線；一般的 User Prompt 則是使用者當下提出的問題或任務。考題若要求 AI「固定扮演客服」「只回答公司政策」「一律輸出 JSON」「超出範圍時拒答」，應設定 System Prompt；若只是「摘要這段文字」「翻譯這封信」或詢問單次問題，則屬於 User Prompt。也要知道系統提示詞只能引導模型，不能保證完全遵守，仍須搭配測試與安全措施。 準備 AI-901，推薦掌握兩個重點 1. 使用官方「AI技能導航器」刷題 Microsoft 已將 AI-901 的官方練習評量整合至 AI技能導航器https://aiskillsnavigator.microsoft.com/credentials/cert-83587e0a0754cfee561ade3e27d9fa1cdaf15ae03be52d2413b2b858d1b4eda4 登入後即可進行模擬練習，一次模擬包含 50 題，介面與題型和真正考試情境相同，作答過程中可以查看答案與解析，適合用來熟悉專有名詞、確認觀念並累積知識題的判斷經驗。 不過，截至本文撰稿為止時，AI技能導航器模擬練習題僅提供英文內容，但正式考試可選擇繁體中文。若閱讀英文題幹或解析較吃力，可以搭配 AI 協助翻譯，再用自己的話重新說明題目考點；同時保留並記住重要英文關鍵字，例如 speech synthesis對應「語音合成」、fairness對應「公平性」。透過中英文對照，不只比較容易理解題意，也能加深對 AI 專有名詞的記憶，避免正式考試或閱讀技術文件時，因中英文用語不同而判斷失誤。 另外也要特別提醒：AI技能導航器的題目並不是正式考題，也不能完全代表正式考試的題數與難度。它對知識題的複習很有幫助，但正式考試的情境題通常需要更多判斷。因此刷題時不要只記選項或背答案，而要進一步理解：題目描述的是哪一種 AI 工作負載？為什麼這個模型、服務或工具最適合？其他選項又錯在哪裡？能說清楚背後的理論與應用情境，才算真正掌握。 2. 搭配官方課程進行實務模組練習 不是每位備考者都有實際操作 Azure 與 Microsoft Foundry 的經驗，但官方學習路徑的部分單元附有引導式練習，可以先透過瀏覽器熟悉操作概念。 以 Microsoft Learn 的「探索自然語言處理概念」https://learn.microsoft.com/zh-tw/training/modules/introduction-language 單元為例，可進入 Microsoft Learning 的 「探索文本分析」https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-concepts/Instructions/exercises/03-language.html 頁面，依照步驟開啟 Chat Playground，設定 Instructions、輸入 Prompt，並使用生成式 AI 模型將文章摘要成指定格式。接著還能操作 Language Playground，練習語言偵測與個人識別資訊（PII）擷取，將課本中的 NLP 名詞轉化為實際操作經驗。 這些瀏覽器式 Playground 是依 Microsoft Foundry 入口網站概念製作的簡化練習環境，不等同於實際 Azure 資源或正式 Foundry 專案；但對沒有雲端操作經驗的考生來說，已足以建立「輸入資料、設定指示、執行分析、檢視輸出」的基本流程。完成練習後，再回頭閱讀 Microsoft Learn 的服務說明與程式碼範例，會比只看文字更容易理解題目情境。 小編怎麼用一週準備 AI-901？ 因為小編已通過 AI-900，所以把時間集中在 AI-901 加深的實作內容。 如果只有七天，可以這樣安排：第 1 天看考綱並做一次 AI技能導航器模擬練習題，找出弱項；第 2 天複習負責任的AI（Responsible AI）、生成式 AI 與常見工作負載；第 3 天操作 Foundry，練習選模型、部署與 Prompt；第 4 天讀文字分析、語音與相關 SDK；第 5 天準備電腦視覺、影像生成與 Content Understanding；第 6 天集中閱讀 Python、REST API 與 Agent 範例；第 7 天重做錯題、複習英文術語，並操作AI技能導航器熟悉介面與標記題目的方式。 也可把官方教材整理進 AI 工具，請它依AI-901的核心考點出情境題，但答案仍要回 Microsoft Learn 核對。有效的循環應是「閱讀 → 理解 → 測驗 → 找出弱點 → 回官方文件複習」，而不是只背答案。 官方AI技能導航器，建議刷到多少才去考？ 官方題庫模組最大的優勢就是，每次題型組合都不重覆，小編建議練習超過10 次，最後幾次穩定在 90% 以上，但不能只背答案。每次都要回看猜對與答錯題目的解析。模擬練習題是用來找出知識缺口，不是正式題庫。 考試當天：最大的敵人可能不是不會，而是時間 考試作答時間為 45 分鐘，如果是遠端考試約 65 分鐘。第一輪先完成有把握的題目，困難題先標記，最後再檢查，不要在單一題目停留太久。 證件也不要到考試當天才確認 須出示有效且符合規定的政府核發身分證件，報名姓名必須與證件完全一致。若選擇 OnVUE 線上監考，請提前用同一台電腦與同一地點完成系統測試。 最後心得：AI-901 最重要的不是背 Azure，而是理解「AI 怎麼被用起來」 AI-901 仍是基礎等級，重點是能否判斷情境、選擇模型與工具，並理解 AI 如何透過 Azure 與 Foundry 形成應用。若你完全沒有 Azure AI 基礎，建議多留時間走完兩條官方學習路徑：多刷AI技能導覽器題庫以及實務模組練習。 延伸閱讀： 更多AI證照相關課程：https://nabi.104.com.tw/ai?id=2007001015 更多微軟AI證照課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%BE%AE%E8%BB%9F 附註：小編是2026年5月先通過AI-900測驗，後於2026年8月通過AI-901測驗，但兩項測驗實屬同一個微軟AI基礎認證，所以小編的認證證書日期以第一次取得為主，但附上AI-901測驗通過通知，以此說明。
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培育跨域人才 教育部磨課師精選18門AI課程 涵蓋機器學習、AIoT

2026-09-01 聯合報記者柯美儀　由聯合新聞網授權轉載 人工智慧時代來臨，教育部鼓勵大學積極培育具備AI素養的跨域人才。教育部今年5月發布「未來人才AI能力圖像」，近日再從「教育部磨課師」學習平台（https://moocs.moe.edu.tw/）首波推薦18門課程，讓民眾不受時間、空間限制，透過線上學習掌握AI核心能力。 教育部表示，「未來人才AI能力圖像」是我國推動各級學校AI教育與未來人才培育的政策藍圖，提出「運用AI學習的能力」、「負責任使用AI的能力」、「運用AI解決問題的能力」及「AI無法取代的能力」4大面向，引導國小、國中、高中到大學推動AI教育，透過基礎教育與高等教育銜接，提升未來人才整體競爭力。 為協助學生快速了解、應用AI，教育部首度與國立台灣師範大學團隊合作導入AI評估機器人，依據「未來人才AI能力圖像」指標，並從「趣味度、內容深度、實作程度、結構清晰度、應用廣度」5大面向，評估「教育部磨課師」平台上的人工智慧課程，首波推薦18門課程。 教育部說，18門課程涵蓋AI導論、機器學習、深度學習、自然語言處理及電腦視覺等主題，每門課程均清楚標註對應培養的AI能力指標。 其中，獲得專家及AI最高評分的「應用機器學習於 Python」，由國立政治大學教授林怡伶開設。林怡伶表示，課程為應用導向、非基礎課程，學習者應具備一定的程式能力或熟悉Python的語法。課程內容先說明機器學習，再說明基本的資料分析流程步驟，最後到機器學習模型。課程最大特點規劃完整的學習範圍，讓學生快速認識機器學習涵蓋的各項重大領域，並且能依循著教材去鑽研相關知識，輔助其自主學習。 →點擊查看更多Python課程 此外，東海大學楊朝棟教授開設的「AIoT技術與應用」也是此次推薦課程之一。課程以AIoT（人工智慧物聯網）為核心，整合人工智慧、物聯網、感測器、嵌入式系統及邊緣計算等技術，帶領學習者掌握AIoT系統基本原理及實作方法。 楊朝棟表示，希望學習者修習課程後，不僅具備AIoT相關知識，更能透過實際操作培養資料處理、系統整合與問題解決能力，學會將AI技術應用於物聯網設備與實際場域，進而具備自主探索及開發創新AIoT應用服務的能力。 →點擊查看更多AIoT課程 教育部磨課師目前已累積逾2000門跨領域優質線上課程，除提供中小學教師及教保人員在職進修課程，也因應教育發展趨勢建立主題專區，提供學習者主題式學習。 教育部資訊及科技司長葉家宏表示，教育部磨課師是免費開放全民學習的線上學習平台，修畢課程均可獲得修課證明；若為在校生，部分課程依各大學規定更可被採認為正式學分，自我進修又能獲得學分，有一箭雙鵰之效。 葉家宏強調，面對AI驅動產業轉型浪潮，教育部同步國際趨勢發布「未來人才AI能力圖像」，在磨課師平台上建立主題專區，也在平台上增加精準推薦、字幕生成的功能，這些資源完全開放，無論是學校、教師或學生，都能依需求彈性運用。教育部鼓勵各界善用這些優質資源，共同為培育AI世代努力。 →點擊查看更多AI課程 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 2026最新AI補助申請！台北市青年最高4000元、新竹市3000元，申請資格整理
【104職場力】・AI

AI PM搶手！「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬，和傳統PM有什麼不同？ 

人工智慧產品經理AI PM（product manager），無疑是當前職場最紅的職務之一。AI PM和傳統PM有什麼不同？AI PM又和AI工程師有何差異？為什麼AI PM年薪能輕鬆超越百萬？104職涯診所Podcast EP560【AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！不用精通程式，但要懂AI技術、能和工程師溝通】提到，AI PM不見得要精寫程式，但必須懂技術，尤其要具備讓AI落地於產品的能耐；相較於傳統PM，AI PM的薪資可能多30%；年薪因專業度和年資而不同，80~150萬不難，150~250萬有機會，主管職或上市櫃公司有望超過250萬。  ※更新日期：2026/08/31 文／104職涯診所Podcast 本文目錄（點擊可快速前往） 「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用 AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例 不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合 AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力 AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬 如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑 AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？ AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離  【來賓】  王之璘，104人力銀行產品暨價值營運處資深協理，從輔大企管系畢業之後，曾任屈臣氏儲備幹部，優仕網Youthwant業務助理、網站企劃，ABC好車網網站企劃，一路發展成為產品經理PM(Product Manager)，進入104人力銀行前後近10年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過30位夥伴負責主要的AI產品，也是104人銀行最年輕的處級主管，職涯歷程豐富。  「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用  AI PM指的是與AI相關的產品經理（Product Manager）。  不過，討論AI PM之前，必須先界定傳統PM的工作內容。傳統PM通常分為兩大導向：一是功能導向（從0到1），把全新的產品從無到有、建立起來。二是營運導向，負責觀測用戶行為、發現數據問題並進行優化與開發，例如，對於104人力銀行這樣已有多年線上服務的網站進行改善與優化。此外，傳統PM特別注重用戶介面（UI/UX）的優化與改善，並根據用戶的使用數，提供回饋給開發單位。綜合來說，PM是介於技術端與用戶之間溝通的橋樑。  AI PM的工作是疊加在傳統PM任務之上的。核心任務特別強調，將AI技術應用在產品的流程或發展中。  AI PM的職責面向主要有二：首先，運用AI改善公司內部的作業流程與效率，加速技術和流程的串接。這點是傳統PM比較少關注的。例如，AI PM可以利用對Prompt語法的熟悉度，與AI互動，快速產出產品需求文件PRD（Product Requirement Document）或設計畫面，大幅節省工程師的時間。其次，利用AI發展具有商務價值的工具或服務給使用者，讓使用戶願意為了AI功能而付費。  AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例  以履歷表功能為例，傳統PM會觀察求職者填寫履歷過程中的「卡點」，透過增加欄位或使用文字引導，讓欄位更容易填寫，優化介面。  然而，AI PM會把AI技術直接應用在產品服務之中。例如，AI PM會用AI分析求職者已有的PDF或Word履歷表，把相關內容自動轉移到系統的欄位，節省求職者的時間。也就是說，AI能分析求職者的學經歷或社團經驗，自動產出自傳內容，或分析履歷內容有哪裡不足，對應求職者想應徵的職務，然後提供求職者哪裡可以再加強的建議。AI PM會進一步思考，會比使用者想得更多、看得更遠，避免求職挫折、提升求職效率。  不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合  如果把AI PM的三個關鍵職務能力聚焦在：懂技術、懂市場、能整合。若要進行排序，王之璘認為的優先順序為：懂技術（第一）、懂市場（第二）、能整合（第三）。  1.  技術的基礎理解（優先）：AI PM需要具備對AI相關知識的基本理解和評估能力，例如機器學習、深度學習、大型語言模型（LLM）或自然語言處理（NLP）等。重點不在於寫程式（Coding），而是在於掌握AI的邏輯、技術原理及限制，做為規劃與開發之間的橋樑。這種理解能幫助AI PM評估產品的可行性、成本（例如Token的使用成本），並丕確保產出內容的品質和語句的正確性。  2.  市場與商業思維（次要）：PM必需思考如何將想法產品化並且制定策略。AI PM必須具備商業思維，避免「為了AI而AI」。他們需要思考如何用AI吸引用戶，創造非用戶，甚至讓用戶願意付費。  3.  整合與溝通協作（基礎）：整合能力涉及評估AI是否可行，並與技術團隊順暢協作。AI PM在協作上，除了傳統PM面對的工程師和設計師之外，還需和資料科學家或研發單位密切討論深度學習模型的優化方向、正確率、品質校正與實驗內容。高效的溝通能力極為重要，AI PM需使用精確的技術術語與工程師溝通，以避免認知落差與時間浪費。  整體來說，AI PM對於技術理解的程度，必需能明確評估AI可以做到哪些功能、有哪些限制與風險，例如資料漂移或幻覺（AI產出不符合事實或使用者能力）的問題。如果AI PM了解這些限制，就能知道撰寫Prompt時，應該注意哪些地方。即便不會寫程式也沒有關係，但如果能理解基礎的程式架構、前端後端語言與限制，將會有助於與開發團隊進行更順暢的溝通。甚至在某些職缺中，AI PM需要具備利用AI進行Vibe-Coding的能力，透過與AI對話，來完成網頁基礎介面設計的能力。  AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力  AI思維比AI技術的理解更需要天分和時間投入。王之璘指出，所謂的AI思維，指的是，具備創新的想法，一方面用在改善PM本身的工作流程，另一方面，把AI技術深入落地到產品中，這就需要探索的能力和商業思維。優秀的AI PM不僅要從0到1把產品做出來，更強調如何從1到100，讓產品能夠落地。  AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬  王之璘認為，最厲害的AI PM，應該具備條件創新和強大的學習動機或好奇心。因為AI技術的發展日新月異，幾乎每週都有新的產品發表，AI PM必須像海綿一樣，持續更新知識。他們需要對市場具有極高的敏感度，能夠挖掘機會點。  反映在薪資，AI PM的月薪通常比傳統PM稍高！3到5年經驗的AI PM，月薪通常在5到6萬左右。8到10年經驗者，年薪則輕鬆破百萬，甚至達到150萬是常見現象。AI PM薪資比傳統PM高出兩到三成是可以想像的。  如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑  對於現任PM想轉型為AI PM，最好的方式是在自己的工作中嘗試用AI思維改善流程，或利用Vibe-Coding產出設計網頁。若具備傳統PM的技能加上AI PM的基礎知識，轉型會相對簡單。  對於非傳統PM背景的人，建議從生活中探索從0到1的創新思維，關注生活中的痛點，嘗試利用UI/UX的改善或AI技術來解決問題，例如練習用ChatGPT或Vibe-Coding工具設計網頁，培養用AI解決問題的能力。  AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？  PM的養成大多依賴自學與應用，國內缺乏專門的PM科系。王之璘的團隊成員背景非常多元，包含業務助理、行銷、前端工程師、客服甚至服務業。  AI PM若有以下的產業背景也會特別加分：  1.資訊業/軟體業：幾乎是最順暢的轉型路徑，因為具備豐富的產品知識、開發流程經驗(如瀑布流或敏捷式開發)、以及對於UI/UX的基礎認知。  2.金融業/會計領域：這些產業接觸的數據量大，更重要的是，他們擁有風險控管、法規遵循的背景。這使得他們在思考產品時，能夠更加嚴謹，也能快速學習複雜的商業邏輯，有助於控制成本並確保產品具體落地。  3.醫療背景：具備基礎統計知識和管理豐富病歷的經驗，有助於快速找到與AI協作的脈絡。  在科系背景上，資管、資工、電機、統計、數學等科系會稍有加分。資管或資工因為具備技術背景，能用相同的語言和工程團隊溝通。統計或數學背景則因系統思維能力強，能夠有脈絡的調校AI的學習方向。 然而，一位頂尖優秀的AI PM，重點不在學位、也不是科系，而是能否將流程痛點或商業機會轉化為實際的規格，與工程師溝通，帶領團隊開發。  AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離  總結本次討論，AI PM是技術與非技術團隊之間的橋樑，需要具備出色的溝通協作能力。技術雖然重要，但只需達到理解和評估的程度，並不需要具備前端的研發能力。最關鍵的是，AI PM必須具備極大的學習動機、持續更新知識，並善於將抽象問題轉換為具體的產品功能來解決。  多數公司為了推動AI，提高專案效率或將AI轉化為商轉機會，對於具有AI思維和技能的PM，徵才的積極度會更高。對於有興趣轉職為AI PM的人，無需過度擔心自身背景或科系，反而應該更專注於知識學習、留意自身是否具備擁抱創新的人格特質。  [course_plugin api_type='course_id' title='104推薦：AI產品經理學習營' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] [joblist_plugin title='更多104【AI產品經理相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI&order=15&jobcat=2004003009&page=3' amount='5']
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和 自然語言處理 相關的證照 (15)

自然語言處理知識認證 | Natural Language Processing Knowledge Certification
自然語言處理知識認證是指學習如何分析、處理和理解人類語言的技能。學習者將學習如何使用計算機程序來理解自然語言文本、語音和語義。 自然語言處理知識認證是一項評估專業人士在自然語言處理領域的能力和專業知識的資格認證。通過這項證照的專業人士通常具備理解和處理自然語言文本的能力，並能夠應用相關技術進行文本分析和處理。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
人工智慧：機器學習 Python | Machine Learning Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。 財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
深度學習與類神經網路應用認證 | Deep Learning and Neural Network Application Certification
深度學習與類神經網路應用認證是關於深度學習和類神經網路的技術和應用的認證。學習者將學習如何設計和實現基於深度學習和類神經網路的應用，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。 深度學習與類神經網路應用認證專注於培養專業人士在深度學習和類神經網路應用方面的技能和知識。通過這項證照的專業人士具備能夠設計、實施和應用深度學習和類神經網路模型的能力，並了解相關的演算法和技術。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
ICT計算機綜合能力國際認證 | Information and Communication Technology Programs
Information and Communication Technology Programs 計算機綜合能力國際認證，簡稱ICT 認證。 ICT認證是邀集了產業界、學術界的計算機專家共同參與指導研發的計算機綜合考核能力認證，考核考生對於一般電腦資訊與網路行動通訊科技的理論知識、操作與實務應用能力，確保通過認證者擁有基本的電腦軟硬體、基本故障排除、常用軟體，以及網路與網際網路、行動通訊的知識與實務應用技能的參考標準，是升學推甄者、求職者、在職者及自我能力價值肯定的重要依據之一。
Global Learning and Assessment Development (GLAD)
Typing 電腦速記師國際專業認證 | Typing Credential
為因應資訊科技快速成長，企業對電腦優質專業人員需求殷切等趨勢，促進全民e檢能力，Global Learning & Assessment Development(GLAD)推出具客觀性、公信力的電腦看打專業能力證照以資參考；Typing Credential電腦速記師中英文輸入國際認證將提供對升學推甄、求職、在職及自我能力價值肯定的重要依據之一。 Typing 電腦速記師國際專業認證是您可以通行全球的資訊護照，也是跟隨您一輩子的重要能力證明！讓您的資訊基本操作核心能力與國際接軌。 Typing入國際認證共分：一般級(Generalist)、專業級(Specialist)、專家級(Expert)、大師級 (Master)，依據認證成績進行分級。考生每回輸入一篇文章，每回10分鐘。連考2回，取高分者，錯誤率必須低於10。
Global Learning and Assessment Development (GLAD)
AI-900 AI 人工智慧基礎認證 | AI-900 Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
Microsoft Certified Fundamentals（簡稱 MCF），由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出，依雲端技術角色職能規劃認證類別，並透過引導式學習路徑，使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用，認證內容亦完整、準確地考核雲端技術，除作為專業技能上的有利佐證，更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。 即使是國際性的專業認證、英文證書，但是在試題上可以自由選擇語系，因此，在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題，只要通過Microsoft的認證考試，即頒發全球通用的國際性證書。 取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證，除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外，亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。
Microsoft

和 自然語言處理 相關的測驗 (3)

和 自然語言處理 相關的教室 (7)

教室
自然語言處理
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
104學習｜
共學教室
行銷企劃,產品經理,品牌 國際認證培訓班
「創新未來學校」的精神是「創新、實踐、改變」( Innovate to Change )， 課程內容以商業管理、商務企劃、策略性行銷、專案管理、新產品開發流程、產品開發管理、數位行銷、創意領導等專業領域的國際專業方法論實務訓練為主。另外，教學方法則是採用「美國國家訓練實驗室」實證教學成效卓著的「學習金字塔理論」教學法，上課除了理論與實務方法的授課解說外，也結合團隊討論、顧問指導、個案實作上課方式，目的是要達到「深度學習、深度思考、深度實作」的學習成效。 創新未來學校致力於培育「國際化創新型專業人才」，運用「專業方法論×深度學習法」的成功方程式，培育具備全球視野的創新型專業人才。
創新未來學校｜企業教育訓練 | 行銷企劃 | 數位行銷 | 生成式AI應用 | WBSA | NPDP | PMP證照
共學教室
真的吧訊息事務所
面對面對爆量且多變化的詐騙及虛假訊息，唯有自我培養好「資訊識讀」能力，才能真正讀懂內容及看清真相。 「真的吧？訊息事務所」內容集合各領域的專家學者，包含公民教育專家、文字科學團隊、防詐達人、資安專家、心理諮商師等，將過往面對詐騙及虛假訊息的經驗不藏私的公開，你可以透過線上課程來自我學習，或者預約現場課程。 「真的吧？訊息事務所」課程內容是完全公開且免費的提供給任何非營利的機關、學校團體等使用。透過不斷地自我訓練提升分辨訊息訊息的抵抗力，全民打假！
劉彥伯 Paul Liu｜全球消費者產品市場開發暨行銷協理
公開教室
B2B行銷專業養成班
這是一個專為台灣企業、業務開發人員及外銷從業者打造的 B2B 行銷學習教室。 我將分享多年海外市場開發經驗，包含 AI 應用、國外客戶開發、Email Marketing、LinkedIn 開發、海關數據分析、市場研究與業務開發技巧，協助企業建立穩定且可持續的開發模式。 不論您是剛開始接觸 B2B，或希望提升海外接單能力，都能在這裡獲得實用的方法與案例分享，一起學習成長。
廖本業｜
共學教室
人資工具與 AI 共學室
NUEIP（人易科技）是台灣雲端人資系統品牌，提供考勤、排班、薪資、電子簽核、HR AI 等一站式人資管理服務。 「人資工具與 AI 共學室」是由 NUEIP 人資管理研究室經營，分享人資系統、打卡排班實務、勞基法常見問題、人資與 AI 應用等，帶大家一起討論 AI 如何走進人資日常。 歡迎人資夥伴與管理者關注，一起把人資工作變簡單！ ? NUEIP 官網：https://www.nueip.com ? 人資管理知識庫：https://blog.nueip.com
NUEIP 人資管理研究室｜人資管理研究室
共學教室
Dr. CLOUD 數位小補帖
在這裡你會看到： 1. 雲端與 AI 趨勢快速導讀 2. IT / 資安 觀念輕鬆理解 3. 實務應用與企業轉型重點整理 準備好一起踏入我的頻道吧！
Dr. CLOUD｜特別助理