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指具備專業會計知識與實務經驗，通過嚴格考試並取得執照的專業人士。具備財務報表編製、審計、稅務申報及財務分析能力，能確保企業財務資訊的準確性與合規性。此技能象徵高度專業信任，對財務管理、風險控管及決策支持至關重要，有助提升職場競爭力與晉升機會。

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2024/07/11

20個廣告專有名詞！你知多少？CPC、CPM、CTR、PPC、CPA、SEO一次了解

廣告領域充滿了各種專有名詞，了解這些術語對於從事廣告、行銷或相關領域的人士至關重要，這些名詞涵蓋了廣告運營、效果評估和技術實現的各個方面。本文將介紹一些常見的廣告專有名詞，幫助你更好理解和應用廣告策略。以下是一些常見的廣告專有名詞及其簡要解釋：

1. CPC（Cost Per Click，點擊成本）：廣告主每次點擊廣告所支付的費用。

2. CPM（Cost Per Mille，千次展示成本）：廣告每千次展示所需支付的費用。

3. CPA（Cost Per Action，行動成本）：廣告主為每次指定的用戶行動（如註冊、購買等）所支付的費用。

4. CTR（Click-Through Rate，點擊率）：廣告被點擊的次數與展示次數的比例。

5. Impressions（展示次數）：廣告被展示的次數。

6. Conversion Rate（轉化率）：完成指定行動的用戶數量與總訪問數量的比例。

7. ROI（Return on Investment，投資回報率）：廣告投資回報的比率，衡量廣告效果。

8. Banner Ads（橫幅廣告）：網頁頂部或側邊的圖片或動畫廣告。

9. PPC（Pay Per Click，按點擊付費）：廣告主按每次點擊支付費用的一種廣告模式。

10. CPV（Cost Per View，觀看成本）：廣告主為每次視頻觀看所支付的費用。

11. SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎優化）：通過優化網站內容和結構，提高網站在搜索引擎結果中的排名。

12. SEM（Search Engine Marketing，搜索引擎營銷）：通過購買搜索引擎廣告來推廣網站。

13. Native Advertising（原生廣告）：與網站內容自然融合的廣告，通常不易被識別為廣告。

14. Retargeting（重定向廣告）：根據用戶過去的行為，向其展示相關的廣告。

15. Ad Network（廣告聯播網）：將廣告主與多個網站聯合起來，提供廣告展示平台的服務商。

16. Ad Exchange（廣告交易平台）：一種數字廣告市場，廣告主和發佈商可以在此交易廣告空間。

17. Programmatic Advertising（程序化廣告）：使用自動化技術進行廣告購買和投放的方式。

18. DSP（Demand-Side Platform，需求方平台）：廣告主用來購買和管理數字廣告空間的技術平台。

19. SSP（Supply-Side Platform，供給方平台）：發佈商用來管理和出售廣告空間的技術平台。

20. RTB（Real-Time Bidding，實時競價）：一種程序化購買廣告的方式，廣告空間在毫秒級別內進行拍賣。

這些只是廣告領域的一部分專有名詞，隨著數字廣告技術的不斷發展，還有許多新的術語和概念在不斷出現。

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賈伯斯加個n：職涯/稽核/財會審計/履歷

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Steven Wu

稽核｜104Giver職涯引導師第3202410019號

2024/12/30

[財會]金管會提醒公開發行公司及早因應國際財務報導準則第18號「財務報表中之表達與揭露」(IFRS 18)之採用

宣導會講義下載：https://www.tpex.org.tw/event/web/supervise_IFRS113Q4/index.html

新聞稿來源：https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202412260002&aplistdn=ou=news,ou=multisite,ou=chinese,ou=ap_root,o=fsc,c=tw&dtable=News

國際會計準則理事會(下稱IASB)於113年4月發布國際財務報導準則第18號「財務報表中之表達與揭露」(IFRS 18)，全面取代國際會計準則第1號「財務報表之表達」(IAS 1)，以加強財務報表與投資人之溝通。IFRS 18之新規定規範1.損益表應按「營業」、「投資」、「籌資」、「所得稅」及「停業單位」等五個種類區分損益來源，並新增「營業損益」及「籌資前稅前損益」等小計項目，使損益表表達更格式化；2.管理階層若於財務報表以外對外溝通對整體財務績效的觀點(如舉辦法說會)，須於財務報表附註揭露相關績效指標的計算及調節過程；3.新增彙總及細分的原則，使投資人更聚焦於重大資訊。上開重大的財務報表變革，預期將有助提升企業間財務報表之可比性及一致性，使投資人能更清楚瞭解企業財務績效表現及損益來源。

適用IFRS 18後，企業的「營業損益」內涵將有所改變，企業在決定損益的分類時，應先評估其是否具有特定的主要經營活動(包括投資於特定類型之資產或提供融資予客戶)，舉例來說，以不動產投資為主要經營活動的企業，其來自投資性不動產的相關損益(如租金收入、折舊費用等)應分類至營業種類；以放款或融資租賃為主要經營活動的企業，其因融資產生的利息收入及利息費用亦應分類為營業種類。此外，對於無法分類到其他投資、籌資等種類的收益及費損，均應分類到營業種類。例如:製造業就非經常發生的不動產、廠房及設備之處分損益或減損損失現行係分類於營業外收入及支出項下，適用IFRS 18後則須分類至營業損益；外幣的兌換損益若無法區分產生的來源者亦應分類為營業損益，故可預期適用IFRS 18後，業外收支及損益的項目將減少，相較現行損益表之營業外收支，分類亦更為明確，可清楚瞭解企業因「營業」、「投資」及「籌資」活動產生的相關損益。

基於IFRS 18為財務報表表達及揭露之重大變革，為因應IFRS 18新規定，建議企業提早檢視報導個體的主要經營活動是否包括投資於特定類型之資產或提供融資予客戶等活動，以辨認收益及費損項目應歸屬之種類，並評估收益及費損項目之重新分類對其財務報導系統、流程及相關控制之影響，例如財務報導資訊系統可能需配合新的損益表格式及會計項目調整，公司營業利益之計算亦可能受到影響，進而可能影響員工獎酬機制等。此外，提醒企業應檢視現行是否於法說會的簡報或新聞稿與投資人溝通管理階層觀點的財務績效指標(例如:調節後的營業利益、稅息折舊攤先前淨利等指標)，並就該等指標的計算了解其調節及計算過程，以利未來揭露。

金管會為利企業及早熟悉IFRS 18規定，已請會計研究發展基金會於113年底前完成IFRS 18準則本文及施行指引之正體中文版翻譯，證交所、櫃買中心、期交所及集保結算所並已於113年11月27日至12月19日於高雄、臺中、新竹及臺北舉辦四場IFRS宣導會，由專家說明IFRS 18之規範重點，以利企業及早評估相關影響並預為因應。金管會將請證交所、櫃買中心持續舉辦相關宣導會，並將透過證交所、櫃買中心、學者專家及會計師代表共同成立之「採用IFRS新準則工作小組」持續蒐集及討論外界對於適用新準則的實務議題，並製作問答集及指引供外界參考，以及配合持續更新IFRS會計準則專區，提供企業相關宣導及教育資源。

至於我國接軌IFRS 18之時程，是否與國際同步於2027年適用，金管會將於114年調查IFRS 18之適用對公司實務影響，通盤評估後發布適用時程，並將配合修正證券發行人財務報告編製準則相關規定及損益表等財務報表格式，以協助企業建置會計項目及代碼並進行財務報導資訊系統之調整，俾企業順利導入IFRS 18新準則。

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23小時前

2026 年 Prompting 怎麼學？AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南

AI 工具越來越強，提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達（Andrew Ng）近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》，主打不需要技術背景，幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示，這是一門初學者課程，共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課，由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片；若需要 graded assignments 與證書，則屬於 PRO 方案。

吳恩達是誰？為什麼他的新課值得關注？

吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人，也曾擔任百度首席科學家，並曾創辦與領導 Google Brain 專案，目前也是史丹佛大學兼任教授。

對非工程背景的上班族來說，吳恩達最重要的影響，是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程，到《AI For Everyone》，再到這次的《AI Prompting for Everyone》，他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。

這門課在教什麼？不是背 Prompt，而是學會和 AI 協作

《AI Prompting for Everyone》的核心，不只是教你寫出更漂亮的提示詞，而是教你在不同工作情境中，如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向：找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。

第一個重點是 Finding Information，也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode，以及如何取得更準確、有來源的回答。

這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察，或準備會議前的背景研究，AI 不只是回答問題的工具，更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍，也要知道哪些資訊需要再查證。

第二個重點是 AI as a Thought Partner，也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文，讓 AI 理解真正需求；也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋，而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。

這代表未來職場的 AI 能力，不只是「會叫 AI 寫東西」，而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式，甚至協助自己做更完整的決策思考。

第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容，並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App；官方也特別說明，這部分不需要程式經驗。

這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料；但未來，AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料，甚至建立可展示的簡易 prototype。

誰適合上這門課？

官方課程頁指出，這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，並希望獲得更好結果的人，不需要技術背景，也沒有必修前置課程。

換句話說，這門課很適合以下幾類上班族：經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員；需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者；想把 AI 帶進工作流程的主管；以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。

對職場工作者的啟示：提示力已經變成基本功

這門課最值得注意的訊號是：AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。

過去，很多人學 AI 會先找提示詞模板，例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用，但已經不夠。真正會用 AI 的人，還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法，並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。

也就是說，未來職場上的 AI 能力，不是誰背了最多 prompt，而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文，並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。

課程介紹 https://www.youtube.com/watch?v=FNfIMnpz-ZY&t=2s

有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習：《AI Prompting for Everyone》。