文組跨域轉職工程師
104學習
Scala
屬於多範式程式語言，結合物件導向與函數式設計，適合處理大型分散式系統與資料密集型應用。因具備高度表達力與併發處理能力，廣泛應用於大數據分析、金融科技及後端服務開發。熟練掌握此技能，能提升程式碼效率與可維護性，增加在大數據與雲端運算相關職缺的競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
AI 業務即戰力：六小時學 AI，高效成交工作坊【10/23】台中場
人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
軟體工程師就業培訓
管好員工做對事：溝通協調力
Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（上）
生成式AI｜雙證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰｜104獨家考證課程
專案矩陣分析與應用技巧
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
NNCSE
NNCSE（國際神經網路與計算科學工程師證照）專為具備人工智慧與神經網路技術應用能力的人才設計，涵蓋機器學習、深度學習及數據分析等核心技能，強調理論與實務結合，適合從事AI系統開發、資料科學及智能自動化領域的專業人士。透過此證照，持有者可展現其在神經網路架構設計、模型訓練與優化的專業素養，提升職場競爭力及跨領域整合能力，符合現今產業數位轉型需求。
Nortel Networks
Scratch程式設計與邏輯思考
Scratch 程式設計與邏輯思考: 通過 Scratch 平台，培養程式設計和邏輯思考能力，適合初學者入門，創建互動式故事和遊戲。
Scratch是一種視覺化的編程語言，旨在以有趣和互動的方式教授編程概念和邏輯思維。對於初學者來說，Scratch尤其適合作為學習編程的起點。通過Scratch，學習者可以理解基本的編程概念，培養邏輯推理能力，為未來的編程學習打下堅實的基礎。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
生成式 AI 技術開發技能證書
AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
實體設計 (Creo Parametric/SolidWorks)
實體設計證照主要驗證持有者在Creo Parametric或SolidWorks軟體操作上的專業能力，涵蓋三維建模、零件設計、組件裝配及工程圖繪製等技能，能有效運用軟體完成產品設計與修改，提升設計效率與精確度，適用於機械、電子及工業設計等多種產業，具備此證照者具備良好的CAD工具應用能力，能協助企業加速產品開發流程，提升競爭力。
尚未查核發照單位
進階軟體設計專業人員
進階軟體設計專業人員證照旨在驗證持有人具備高階軟體設計與開發能力，涵蓋系統分析、架構設計、程式撰寫及測試等關鍵技術。持證者能有效運用物件導向設計原則及軟體工程方法，解決複雜問題並提升軟體品質與維護性，適用於大型專案開發與團隊協作，提升職場競爭力與專業價值。
財團法人中華民國電腦技能基金會
精選貼文，掌握第一手知識
為什麼我的AI特別難用？掌握五大AI職場溝通術，讓它成為你的最佳助理！
「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
別再讓無效溝通，限制了你和 AI 的潛力
從快速洞察客戶需求、整理海量用戶回饋，到撰寫全公司公告，AI 的應用潛力遠超你的想像。要解鎖這股強大的力量，關鍵就在於「精準提問」。這門課不僅僅是教你幾個指令模板，更是要建立一套屬於你的「AI 溝通邏輯」，讓您未來面對任何工作挑戰，都能舉一反三。
厭倦了對 AI 雞同鴨講嗎？想體驗指令一下、成果到位的暢快感嗎？
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AWS助攻AI人才媒合 超過4.5萬人透過免費課程累積AI「學力」證明
AI相關職缺需求持續攀升，年成長9.1%，2025年第二季更突破12萬個AI相關工作機會。為回應市場熱度，104學習與AWS合作推出 「AI人才就緒計畫」，上線五個月已吸引超過4.5萬人次參與AI入門與進階技術的學習路徑，無論是商務應用、提示工程、生成式AI到雲端技術，皆成功帶動學習與求職行為轉換，逐步打造具備「學習力×科技力×溝通力」的AI人才生態圈。
文 /【104學習】
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門
由104學習與AWS合作推出的「AI人才就緒計畫」，包含兩大主題「商業應用技能」與「技術開發技能」，總共16堂、不到10小時的免費課程。該計畫自2025年7月在104學習課程中心上線以來，共吸引超過4萬5800人次參與課程，展現台灣職場對生成式AI、提示工程與雲端技能的高度需求。
在課程主題中，「商業應用技能」最受學員青睞，其中又以 「生成式AI如何顛覆您的工作模式」課程的學習人次最高，反應許多非工程領域的職場工作者，也開始積極導入AI工具提升效率與創造力。
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在「技術開發技能」主題部分，最受歡迎的則是「提示工程最佳實務：有效利用Claude 3」，協助工程師與技術人員掌握當前最主流的提示設計與生成式AI 應用技巧，進一步提升模型運算與內容生成的品質。
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特別的是，當使用者在104學習完成AWS線上課程之後，系統將自動產出完課證明，並直接同步至使用者的104履歷表中，讓企業能一眼辨識求職者的AI能力。這項機制不僅提高求職者履歷的讀取率，也為學員帶來更明確的求職優勢。
完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力
因此，除了超過4.5萬人次投入AI 技能學習之外，104 與AWS的AI人才就緒計畫，更因具備「學習紀錄回傳與履歷自動更新」功能，使求職者與企業兩端的行為皆出現顯著轉變。
在求職端，根據104學習的數據顯示，在「商業應用技能」主題中，以完成「打造生成式AI就緒組織」課程的學員求職行動力最積極，這些學員在獲得該課程的完課證明，學習紀錄自動同步至履歷後，在接下來三個月內，他們主動應徵職缺次數成長了195.4%，也就是說，完成生成式AI課程的學員，更願意多投幾封履歷。這項數據同時反應，具體的AI技能證明不僅帶來求職者的成就感，更能強化他們的信心，使其願意跨出舒適圈，投遞過去因技能門檻而不敢挑戰的職缺，AI 學習歷程因此成為促進求職行動力的重要推力。
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學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標
在企業端，104學習觀察到相同趨勢。在「技術開發技能」課程主題中，完成「提示工程最佳實務 : 有效利用 Claude 3 」並擁有該學習紀錄認證的學員，在三個月內獲得的企業主動邀約面試次數提升68.8%。顯示企業在搜尋人才時，已優先鎖定具備AI技能學習歷程的履歷。104與AWS認證的學習紀錄成為企業招募時的重要指標，使其更容易辨識具備生成式AI、提示工程與雲端應用能力的即戰力人才。
這些數據不僅代表學習行為上的進步，更顯示AI技能已深刻影響求職市場的互動方式。對求職者而言，學習不再只是加分項，而是能直接轉化為行動力與機會；對企業而言，AI學習歷程正在成為加速辨識人才、提升招募效率的新標準。
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立即觀看 104 x AWS AI人才就緒計畫免費16堂完整課程
挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
在補強AI 技能後，越來越多學習者開始進一步挑戰AWS官方證照。根據多項國際IT證照薪資調查，擁有AWS AI相關證照，平均年薪上看10萬美元，顯示雲端與AI技能已成為全球企業高度重視的能力指標。對求職者而言，AI證照不僅是技能驗證，更是企業在評估AI應用與技術能力時可直接參考的「專業可信度」。
104學習與AWS整理出最受學習者關注的AWS熱門認證：
AWS認證的人工智慧從業人員-基礎級認證 AWS Certified AI Practitioner-Foundational了解更多AWS認證的雲端從業人員-基礎級認證AWS Certified Cloud Practitioner-Foundational了解更多AWS認證的機器學習工程師-助理級認證AWS Certified Machine Learning Engineer-Associate了解更多AWS認證的開發人員-助理級認證AWS Certified Developer-Associate了解更多
關於AWS官方認證更多資訊
如果還沒準備好立刻投入考照，104學習也提供多元的AWS認證學習資源，協助使用者們以更從容的步伐進入雲端與AI的專業領域。104學習涵蓋從基礎入門到進階備考的完整課程，包括雲端基礎概念、生成式AI應用、提示工程實作、機器學習訓練流程與AWS服務操作技巧等內容，都能找到相對應的學習路徑。104學習以系統化課程、可回傳104履歷的學習紀錄與彈性進度安排，陪伴準AI人才逐步累積雲端與AI技能，為正式挑戰AWS證照打下更扎實的基礎。
探索更多AWS認證課程
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延伸閱讀👉 AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明，攻搶12萬AI職缺！👉 搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人👉 AI人才需求強勁！工作機會年增9.1% 企業數位轉型與人才培育成關鍵
英語力決定職場競爭力！來自科技業菁英的學習心法
在全球化職場中，英語力早已成為關鍵競爭力，尤其在科技業更是基本門檻！不只高階人才需要流利溝通，即便基層工作者都有可能需要面對英文技術文件、海外會議與跨國合作。來自科技業資深經理人的第一線觀察指出：英語是進軍國際市場的敲門磚，更是職涯升遷與拓展發展性的關鍵，想在變動快速的科技業站穩腳步，從提升英語力開始，為職涯開啟更多可能！
本文導覽
職場英語的必要性科技業的快速變遷，學習是生存關鍵英語能力為職涯開啟更多可能
在全球化趨勢下，英語已成為職場上的必備技能，特別是在科技產業，無論是與國際夥伴合作、應對海外市場，甚至是與外籍同事交流，英語能力都是不可或缺的一環。
職場英語的必要性
身處科技業，李小姐深刻體會英語能力對職場發展的影響。她指出，公司業務遍及海外，無論是與外國合作夥伴討論技術細節，或是處理來自海外市場的業務往來，英語都是唯一的溝通橋樑。即使是基層工程師，日常工作仍需閱讀英文技術文件、撰寫郵件或與外籍團隊開會。「我們的人資部門經常收到來自東南亞與印度的博士班學生履歷，在各大院校舉辦招募活動時，許多外籍人才也會前來詢問職缺，這些情境都需要流暢的英語溝通能力。」李小姐說。
在科技業，寫程式與英語能力已成為基本條件，然而企業更看重的是求職者的學習心態。李小姐強調：「我們喜歡的是願意挑戰新事物、持續學習的人才，因為科技日新月異，不進步就會被淘汰。」
延伸閱讀：職場「英語力」是提升競爭力的關鍵，自主學習外更需專業助攻！
科技業的快速變遷，學習是生存關鍵
回顧自己的職涯，李小姐從一名專注於程式開發的工程師，逐步成長為負責整合系統的資深經理，參與過台北捷運售票系統的建置，也見證公司發展出人工智慧物聯網（MiAIOT）平台。她坦言：「技術推陳出新，過去的知識可能很快就會被取代，若不主動學習，十年內可能就會被市場淘汰。」
她建議在職人士保持學習動力，無論是技術精進或語言提升，都能為職場競爭力加分。透過英語學習，不僅能掌握國際趨勢，也能拓展職涯發展的可能性。透過測驗或實戰演練評估自己的英語能力，有助於找出弱點並持續精進。
英語能力為職涯開啟更多可能
在科技業，英語已不只是外語，而是打開職場機會的重要工具。無論是希望進入國際市場、與不同文化背景的同事合作，甚至是提升個人職涯發展，英語能力都扮演關鍵角色。對於想要在職場上發光發熱的專業人士來說，擁有良好的英語溝通能力，不僅能提高競爭力，也能為未來開創更多機會。
（訪談內文提供：udn聯合新聞網）
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強化語言能力，是提升職場競爭力的關鍵！
職場「英語力」是提升競爭力的關鍵，自主學習外更需專業助攻！
想進外商公司英文要多好？3件比考英文檢定更重要的事
AI助攻學習大躍進，開啟英語學習新時代！
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
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溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
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學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
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後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
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AI技術如何重塑職場？主管必備的3大應對策略，掌握數位轉型關鍵，強化團隊競爭力
在人工智慧（AI）迅速崛起的時代，許多人開始反思：「AI將如何重塑工作模式？」、「未來AI技術對團隊與業務會產生哪些影響？」以及「如何在AI時代中取得優勢？」這些問題凸顯了現代職場對於AI技術的深切關注。本文將探討AI帶來的職場變革，結合AI數位轉型的優勢，為主管提供應對策略，協助他們在這波科技浪潮中把握新的職業機會。
文/104獵才顧問行銷企劃部
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【本集課堂分享人物】
劉俊鴻 Darlian Liu 104高階及關鍵人才庫 顧問
📽️回顧看上集👉《AI將減少工作機會？深入解析ChatGPT如何影響未來就業趨勢》
本文導覽：
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
1. 自動化提升效率
2. 新興職業的誕生
3. 傳統職業的轉型
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度?
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機?
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
AI技術正在快速重塑我們的工作方式和職場格局，帶來了深遠的影響。從自動化流程到創新應用，AI不僅提高了工作效率，還開創了許多全新的職業機會。
1. 自動化提升效率
AI技術自動化了許多重複性和低效能的工作，解放了人力資源，使員工能夠專注於更具創造性和戰略性的任務。這種轉變不僅提高了生產力，還促進了工作滿意度。
2. 新興職業的誕生
AI技術的進步催生了許多新興職業，如數據科學家、AI工程師、機器學習專家(👉超過400個AI相關職務等你來關注)等。這些職業不僅薪資優渥，還擁有廣闊的發展前景，成為職場中的新寵。
3. 傳統職業的轉型
傳統職業在AI的影響下也在發生轉型。例如，市場營銷人員現在需要掌握數據分析和AI工具，才能在數位化時代中脫穎而出。這種轉型要求職場人士不斷更新技能，以適應新的職場需求。
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
數位轉型是指組織或企業利用數位科技重新設計業務流程、改善組織運作，並提升整體價值創造力的過程。對於主管來說，這不僅是技術的更新，更是促進團隊協作、提高效率和增強競爭力的關鍵策略。透過數位轉型，主管可以引導團隊在新技術的支持下，實現更靈活的運作模式，並在不斷變化的市場中保持優勢。
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
數據驅動的決策過程使企業能快速響應市場變化，並做出更精準的商業判斷，從而增強競爭力，提升團隊效能。
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
建立數位文化能鼓勵員工探索新技術，增強團隊的創新能力，進而促進企業整體成長和效能提升。
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
數位化流程可減少人為錯誤，加快業務運作速度，讓團隊專注於更高價值的任務，進一步提升團隊效能。
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度
利用AI技術分析顧客數據，企業可以提供個性化服務，增強顧客整體體驗與忠誠度，提升團隊在客戶關係管理中的效能。
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機
在AI時代，企業應鼓勵創新思維與實驗，探索未來的新商機，這將促進團隊的靈活性和效能，保持市場競爭力。
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
在這個快速變化的時代，保持開放心態至關重要。面對AI浪潮，主管們應鼓勵團隊勇於嘗試新技術，積極參與相關活動。這不僅能提升個人技能，還能培養團隊的創新精神，讓每位成員都能在面對挑戰時保持競爭力。
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
為了適應不斷變化的AI技術，持續學習和加入同好圈是關鍵。參加線上課程、教育平台或工作坊，並融入Facebook社團、粉絲頁或LINE專業群組，這不僅能提升專業知識，還能鼓勵團隊成員建立人脈，拓展視野，確保在職場中不斷前進。
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
在AI時代，與AI有效溝通的能力將成為職場競爭力的關鍵。主管們應該鼓勵員工學習如何使用AI工具，並強調這項技能對提高工作效率的重要性。透過掌握與AI的溝通能力，團隊將能在複雜的職場環境中脫穎而出，贏得未來的機會。
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
AI技術正在引領職場的巨大變革，帶來了無數的機遇和挑戰。職場求職者應該保持開放的心態，擁抱挑戰，持續學習，並提升溝通技巧和心理素質，才能在這波科技浪潮中找到自己的職業機會。無論未來如何變化，只要做好準備，就能在新的職業環境中找到屬於自己的位置。
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AI 處理器設計工程師
聯發科技股份有限公司│新竹市熟悉處理器系統BUS and memory architecture、熟悉Verilog
AI software development manager
廣達電腦股份有限公司│桃園市龜山區8年以上工作資歷│C 、C++ 、Java 、Python 、JavaScriptg
電腦輔助工程CAE與AI資深工程師
緯創資通股份有限公司│台北市內湖區4年以上工作資歷│電腦輔助工程模擬技術或AI開發經驗、Dassault Systèmes、ANSYS、SIEMENS、Hexagon
數位科技處-AI人工智慧專案管理師
永豐商業銀行股份有限公司│台北市中山區具備AI相關背景知識，如CNN、RNN演算法、基礎建模方法等、具AI專案開發/管理經驗者
數位轉型服務-數據分析資深顧問
勤業眾信聯合會計師事務所│台北市信義區3年以上工作資歷│熟悉資料分析語言與框架、熟悉機器學習與深度學習等演算法建模
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破解穀倉效應：跨部門溝通與協作實戰—五星級飯店實例
文／勞動部勞動力發展署TTQS輔導顧問 陳雷
當五星級飯店遭遇跨部門運作挑戰，如何有效提升問題解析能力及跨部門溝通變得至關重要。在這場別開生面的企業內訓中，透過核心主題活動，幫助餐飲、客房、行銷等各部門主管辨識問題徵兆並進行預防性管理。藉由分組競賽和情境設計，各組成員展現專業，同時也揭示了「穀倉效應」對組織效率的影響。從活動中，不僅促成了彼此理解與交流，更顯著改善了內外部的合作氛圍。
上週我到一家五星級飯店進行了一場企業內訓，主題是關於問題解決與跨部門溝通。五星級飯店通常具備相當大的組織規模，所以在一開始的時候就透過窗口了解了一些主管在日常管理的痛點，以及過往培訓的問題等狀況，希望透過課程讓主管能夠學習問題發生的徵兆，進而提前介入，而非等到發生後再來處理，以及各部門間要如何提升溝通品質？此次培訓對象涵蓋了餐飲、客房、業務、行銷以及財務部等各重要部門的主管與核心成員。
在承接這個專案後，就在想要如何提升主管們的問題解析能力及突破各部門的隔閡?構思後決定以一個核心活動貫穿全場，用分組競賽、討論及各種情境設定，讓各組去執行工作任務及挑戰，學員可以在其中展現專業及經驗。
雖然是飯店業，課程剛開始時難免場面還是冷了點，運用分組破冰及活動說明，讓場面開始活絡起來，進入正題後，先從熱爐法則切入，讓學員了解問題的發生往往是從各種微小跡象反覆發生而最終發生最後變成災難，讓各組運用管理工具找出個案中的徵兆，並嘗試去解析發生的問題及提出預防措施，從而觀察到各組的成員不同往往造成解讀問題的角度差異，進而產生不同的結果。
再進一步討論後，就更清楚地展現了部門間的矛盾與隔閡。各部門雖然皆以企業整體利益為核心，但實際的工作績效指標卻往往是回到部門上，而且相互衝突。例如，行銷部的新活動推展，可能對餐飲部的成本產生壓力；而業務部為達成業績，提出的短期促銷活動，可能會讓房務部的人力配置產生巨大壓力。這種情況通常被稱為「穀倉效應」，也就是各部門如同獨立的穀倉，彼此之間資源獨立、溝通困難且目標不完全一致。這種效應不僅影響效率，更容易導致部門間的不信任與誤解。
在課程中，透過活動引導學員認識各部門的狀況，了解彼此的困難點與運作模式，進而提高跨部門的理解與意願。例如，行銷部門能理解餐飲部對於成本控制的考量及背負的營運目標，進而願意用心規畫符合餐飲部期望的行銷活動，而業務部再推出活動前，也會先與房務部門討論人力配置，以達到雙贏。
透過串聯整場課程的主題活動，讓各個主管在反覆執行競爭與合作的活動中，願意投入及更深層次的交流討論，讓參與者了解何謂企業營運指標，而且應該要公司的營運指標放在最前面，當各部門意識到他們真正的挑戰是市場上的競爭對手，而非內部的其他部門時，合作的動機與意願明顯提升，跨部門的溝通效率與氛圍也有了顯著改善。課程時間即將結束時，學員雖然期待下課，更期待公布團體活動競賽的結果，即使因為結算成績跟收尾活動而超過時間，仍無法降低他們的參與熱情，認真關注在眼前的任務及挑戰，對於企業來說，這不就是優質的員工行為展現嗎?
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ARCI法則是什麼？用4角色解決跨部門分工混亂│專案管理必學技巧
ARCI法則（阿喜法則）是解決跨部門分工混亂的專案管理工具，透過當責者A、負責者R、諮詢者C、知會者I這4個角色，讓每項任務都有明確主導人，本文會說明ARCI是什麼、當責與負責的差異，以及如何建立責任矩陣，趕緊學起來，讓專案不再卡關。
文／《104職場力》
本文導覽
ARCI法則是什麼？阿喜法則的4個角色定義一張表快速記住ARCI法則4個角色ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務步驟2│為每個任務指定角色步驟3│確認每個人的角色認知步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！地雷2│把所有人都塞進C地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位ARCI適用什麼情境？為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
多人協作的專案，最常在哪裡卡住？通常不是技術問題，也不是時程太緊，而是一件更基本的事：沒有人說清楚「這件事到底誰負責」。
任務在會議上交代了，但最後沒人真正接手；兩個主管同時下指令，團隊不知道該聽誰的；法務、客服等關鍵部門到了專案快結束才被拉進來，導致延誤或重工等，這些問題，幾乎每個跨部門工作者都遇過，根源都在於分工不明確。
ARCI法則（又稱阿喜法則）就是為了解決這個問題而生的工具，它不複雜，核心只有4個角色，但能把原本說不清楚的責任關係結構化，讓整個團隊知道該專案「誰主導、誰執行、誰要先被問、誰需要被通知」。
ARCI法則是什麼？
ARCI法則（ARCI Model，中文讀音就是唸「阿喜」）主要是用來推動跨部門專案與管理的工具，這4個字母各代表一種角色，並依重要性排列：
阿喜法則的4個角色定義
A — Accountable（當責者）
當責者A是指身為一項任務的「最終負責人」，這個角色擁有拍板決策的權力，但也必須為專案握的最終成果承擔全部責任，通常每個活動或專案中只會有一位當則者。
R — Responsible（負責者）
負責者R是指實際把任務做完的人（執行者），在當責者A的帶領下規劃、執行、追蹤，並定期向A回報進度，跟A不同的是，同一項任務中可以有多位R。
C — Consulted（諮詢者）
通常在專業度或複雜度較高的任務推進前，會需要諮詢專家意見，諮詢者C就是這類顧問型角色，但要注意的是，除了給意見、協助溝通之外，C沒有決策的權力（主導權必須在當責者A手上）。
I — Informed（知會者）
知會者I不參與決策，通常也不會執行任務，只需要在每個節點上「被告知專案進度或結果」，方便後續任務執行即可。
一張表快速記住ARCI法則4個角色
角色關鍵問句人數限制Accountable 當責者這件事最後誰說了算？只能1位Responsible 負責者這件事誰實際去做？1位或多位都可Consulted 諮詢者決策前需要問誰？視需求，精準為佳Informed 知會者結果需要讓誰知道？視需求
ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟
ARCI的執行方式比想像中容易，重點不是有沒有做表，而是有沒有讓它變成團隊的共同語言，只要依循這4個步驟就能輕鬆上手：
步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務
不要一開始就急著指定角色人選，因為任務越模糊，角色越難分配，這階段首先要把專案「分解成明確的工作項目」，舉例來說：
今天有個新產品上市專案，任務拆開來應包含：產品定位與目標設定、行銷素材製作、合約與法規審查、平台上線與技術測試、上線後成效追蹤等具體細節，不是單純用「讓產品順利上市」這麼籠統的方式概括。
步驟2│為每個任務指定角色
任務拆解完後，再針對每一項指定對應的ARCI角色，同樣以「新產品上市」專案為例，分工舉例如下：
任務項目A當責者R負責者C諮詢者I知會者產品定位與目標設定產品主管PM業務、行銷工程、設計行銷素材製作行銷主管文案、設計師PM、品牌業務、客服合約與法規審查PM法務財務、採購產品主管平台上線與技術測試技術主管工程師、QAPM、客服行銷、業務上線後成效追蹤PM行銷分析師業務、產品各部門主管
延伸問題：「當責者A」與「負責者R」可以是同一個人嗎？
可以，但不是什麼專案都適合。
在小型任務或人力真的極有限的情況下，A與R都由同一人擔任這沒什麼問題（甚至還很常見），但如果是大型專案或跨部門合作時，A與R會建議分屬不同人，這樣有個好處：A能夠用更宏觀的角度督導成果，而R能夠專注在執行細節，兩者形成監督與執行的分工。
步驟3│確認每個人的角色認知
實行ARCI常常發生的烏龍是「角色分配好了，但對於要做的事情及責任範圍的認知沒對齊」，於是最後在混亂中失敗了。
建議分配好角色後，可以在專案啟動會議（Kick-off）中，明確說明個角色的權力義務，並讓大家複誦自己的理解，確保彼此認知一致，而不是分好、填上握表格就當完成。
步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程
另一個ARCI最容易失效的原因是「分配的時候用ARCI法則，但執行用另一套」。
其實要把它融入實際工作也有訣竅，比如：
做下一個重大決策前，先確認C是否已參與並給意見。
每次例會先看A有無到場，是否了解情況跟當前成果。
定期追蹤專案進度，確保R有精準執行，若有問題也可同步解決。
產品或資訊對外發布或上線前，確認I名單中的人都已收到資訊。
當ARCI成為專案溝通跟執行的基本框架，它才能真正發揮效果。
ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開
地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！
「當責」跟「負責」傻傻分不清楚，這是團隊在分配ARCI角色時最常遇到也是最容易混淆的地方，如果沒有釐清，導致一項任務出現兩個或以上的A，那最終還是可能會落得專案無人負責或目標分散的下場。
所以「當責」跟「負責」差在哪？
我們以一個具體例子來說明：
主管要你把一份文件寄給合作夥伴，你把信寄出去、任務完成了，這是「負責（Responsible）」的表現，但如果你在寄出後打電話確認對方收到，且傳遞到正確的人手上，確保溝通目的達成，這就是「當責（Accountable）」。
簡單說，負責者R對任務執行完成與否負責（事情做完了嗎？）但當責者A還必須對執行後的結果負責（要的結果達到了嗎？）這個差異，決定了A與R在專案中截然不同的角色定位，也決定了兩者的價值。
了解之後，團隊必須謹記規則：每項任務只有一個A，如果真的難以取捨，代表這個任務需要再拆細，或者需要在組織層面更清楚釐清誰有決策權。
地雷2│把所有人都塞進C
C的本意是「需要其意見才能做出好決策」，而不是「有點相關的人都放進來」，沒經過取捨萬一讓C清單過長，會導致每件事都因為要等一大圈人確認，反而延遲專案進度。
真正應該列入C的人選，是那些「專業或意見會直接影響任務成果」的人，例如：法律風險由法務判斷、技術可行性由工程師確認。
地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位
ARCI矩陣上的I欄看起來雖然在末端，但絕對不能輕忽！會列入I代表這批人是「有必要了解進度或成果」的角色，可能是專案後期的支援端，或是完成後續的推廣／結案單位等，如實知會這些單位才能避免公司資訊或營運出現斷層。
ARCI適用什麼情境？
ARCI其實適用於所有需要多人協作的工作，但在下列幾種情境中，使用的效益最為顯著：
跨部門專案：例如品牌活動、數位轉型、系統導入、制度改版等，涉及的部門越多，ARCI所帶來的降噪效果越明顯。
流程長、節點多的任務：例如新產品上市、大型品牌活動、組織年度報告等，這類任務每個環節的A和R都可能不同，適時定義與分工，才能確保每個流程細節的品質。
新主管接手或新團隊建立：在新團隊磨合期間，可以用ARCI快速建立共識與默契，比瞎猜、亂摸索再補救有效得多。
分不清責任歸屬的團隊：有些團隊可能人多事多，或都是資歷較淺的工作者，若沒有主心骨、分工不明確，可能會出現一團亂的局面，這時候實行ARCI能幫助大家了解責任歸屬、提升效率。
為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
跨部門協作有一個共同的隱性問題：每個人腦中對「自己該做到哪裡」的責任認知其實完全不一樣。
因為專業、組織文化的不同，對同一件事有不同理解跟看法這很正常，但如果沒有拿出來討論，讓灰色地帶無限延伸，很容易變成專案卡關主因之一，甚至出現搶功勞或到處卸責的尷尬局面，比如以下幾個最常見的協作痛點：
任務沒人接：任務在會議上說完了，但沒有人明確承接，最後就懸在半空中，這正是因為沒有指定A與R，導致大家都以為別人會做，最後落得一場空。
找不到決策窗口：事情推進了一半，遇到問題需要選擇、收斂或決策的時刻，卻沒有人能給明確的指示，導致錯失黃金期或期程延宕。
太多意見喬不攏：跟上面那點相反，萬一是一堆人都搶著當A，光是對焦目標就夠累了，還可能會出現多頭馬車的情況，不僅影響執行效率，到最後也可能導致分裂對立。
關鍵部門太晚加入：很多組織習慣專案先行，邊做邊加人，其他部門有什麼問題再補救，但萬一是法務、技術這種硬傷，到最後階段才被通知的結果，不是雞飛狗跳就是砍掉重練，ARCI在一開始就把C與I明確列出，能有效避免這個問題。
很多人以為專案管理的重點只有包含時程控管、進度追蹤，但在真實職場中，當角色分配、責任歸屬等更前端的事沒有先處理好，後續會更加窒礙難行。
ARCI法則優勢在於，它把一件本來說不清楚的事，用4個角色結構化了，當每個人都知道自己在這個任務裡是誰，不需要每走一步就確認一次，那溝通成本就會明顯下降。
下次啟動一個新專案之前，不妨先花點時間把分工說清楚，會發現推行起來事半功倍唷！
延伸閱讀：
做了13個番茄鐘專案才推進10%？你可能用錯「番茄鐘工作法」！
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AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！
原標題：AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！【聽見趨勢】
AI浪潮席捲而來， 工作型態正在改變，很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問：「AI會取代我們嗎？」「如何用AI？」「從哪裡開始？」因為這些疑問，我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師，來進行分享。老師不僅有資訊背景，還是簡報溝通專家，融合與「資訊」及「人」的溝通洞察，給出許多應用AI的超實用建議！
文： 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師
本文目錄：
與AI協作溝通的應用與挑戰
如何用AI優化企業作業流程
AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI時代的人類角色：你依然是機長！
3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI
1. 與AI協作溝通的應用與挑戰
在AI工具的應用過程中，許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題，或者產生「幻覺」，讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折，甚至放棄繼續使用AI工具。然而，這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。
小花老師提到，因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗，因而對人機溝通有獨特的見解：「在資訊管理我們是要跟電腦講話，可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間，它需要明確的目的性、對方的邏輯性，以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向：
方向1：理解AI提問的語法與邏輯
第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻：我們應該把AI視為一個「外國人」，而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣，與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。
「你不能把AI當做機器，你要把它當作是一個外國人，用他懂的語言，交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧，我們可以顯著提升與AI互動的效果。
將AI視為「外國人」而非機器，需要用特定的語法與之溝通
研究官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧
掌握提問的基本文法和邏輯結構
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方向2：了解AI的能力與限制
AI技術雖然強大，但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」，即一本正經地說出不準確的信息。同時，很多AI模型無法實時連網獲取最新信息，也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度，他的限制又在哪裡，風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性，並作出相應的調整和驗證。
持續關注AI功能的更新與發展
認識AI的局限，如無法上網、可能產生幻覺等
避免單純複製貼上，需要理解內容的正確性
方向3：善用不同AI工具的優勢
在當前AI工具快速發展的環境中，每個工具都有其特定的強項。例如，Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點，並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項，你都去嘗試過之後，你會發現工具是要多個東西組合之後，才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足，創造出更全面的解決方案。
小花老師分享了在金融業的實務應用案例：「像GPT或者是一些生成式AI，他們其實數學能力非常不好，會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時，我們建議將計算工作留在本機端進行，而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」
每個AI工具都有其特定強項，如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長
多方嘗試不同工具，找出最適合的組合
透過工具組合來發揮最大效益
2. 如何用AI優化企業作業流程
在企業環境中，AI不僅是一個輔助工具，更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為，AI就像電力一樣「只要用到電的地方，都會有改善；同樣地，AI可以用在任何有關思考的部分，都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域，AI的應用可以帶來顯著的效益提升。
然而，在運用AI工具時，企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件，如何在提升效率與保護資料間取得平衡，是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例：
提升簡報製作效能
運用AI進行角色扮演，模擬不同聽眾的思維模式
針對不同對象客製化簡報內容和開場方式
提高提案的精準度和準備效率
提升規劃能力
老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例：
運用AI進行利害關係人分析
模擬不同角色的需求和期待
透過管理顧問的角色扮演，擴展思考維度
根據各方意見制定具體執行方案
透過AI的協助，讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。
3. AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI的應用不應該是盲目追求新工具，而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到，2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具，但到了2024年，企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。
老師以工具箱做比喻：「現在很多人手上都有很多AI工具，就像工具箱裡有很多螺絲起子，但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此，重點不在於掌握多少工具，而是要培養使用情境的想像力，真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解，AI協作可以分為三個階段，企業和個人可依據需求選擇適合的切入點：
節能階段：優化基礎工作流程
節能階段是AI應用的入門級別，主要針對那些耗時但相對單純的工作任務，這類工作的特點是幾乎人人都能完成，但往往需要耗費大量時間和精力，比如客戶發來一份PDF格式的報表數據，傳統做法需要手動重新輸入，不僅費時且容易出錯。但透過AI工具，可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式，這將大幅提升工作效率。
節能階段特別適合作為入門起點，因為這類任務相對簡單，容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間，就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外，這個階段的工作通常風險較低，即使出現錯誤也容易發現和修正，非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。
增能階段：提升專業工作品質
進入增能階段後，AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是，使用者本身已經具備相關專業能力，而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗：「比如我需要幫客戶寫文案，我可以讓AI先產生多個版本的文案建議，然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感，也能大幅提升工作效率。」
這階段，AI不是取代人的專業判斷，而是透過提供更多選擇和可能性，幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量，同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。
賦能階段：開拓新的專業領域
賦能是AI協作的最高階段，善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段，使用者能突破原有的專業限制，探索和掌握新的領域。小花老師觀察到，許多專業人士透過AI工具，成功地將自己的專業知識延伸到相關領域：「比如一個財務專家，可能過去只專注於數據分析，但透過AI的協助，他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告，甚至發展出數據故事化的能力。」
賦能階段的關鍵在於，它不僅能提升效率、改善現有工作流程，更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線，建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要，因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。
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4. AI時代的人類角色：你依然是機長！
在AI時代，人類的角色定位至關重要。小花老師做了一個生動的比喻：「人的角色永遠是機長。即使現在的飛機很多部分都是由機器在操控，但為什麼還需要機長？因為機長要知道怎麼安全地把這些旅客帶到目的地，必須要應付突發狀況。」
這個比喻深刻點出人類在AI時代的核心價值：不是與AI競爭執行力，而是在掌握方向、判斷決策、危機處理等方面發揮獨特優勢。正如同機長一樣，我們不能把方向盤完全交給AI，而是要學會如何與AI協同合作，共同達成目標。
我們的核心職責
掌握方向：確定目標和願景
做出決策：判斷關鍵時刻的選擇
處理危機：應對突發狀況
承擔責任：為結果負責
3個層次的工作思維
工人思維：專注於完成具體任務
工頭思維：規劃設計與管理
建築師思維：理解需求，規劃願景
當AI變成每個人的標配，誰會產生更大更好的價值？就是懂人的人。—小花老師
5. 從哪裡開始使用AI
在面對AI工具快速發展的現狀，許多人感到困惑：究竟該從何處開始？是否要追逐每一個新出現的AI工具？在這部分老師觀察到，很多人在嘗試使用AI時往往陷入兩個極端：要麼因為害怕而遲遲不敢嘗試，要麼過度追逐各種新工具而失去重點。
老師強調，開始使用AI的關鍵不在於掌握多少工具，而在於找到適合自己的切入點，並且建立起正確的思維模式。「就像學開車一樣，一開始不需要了解引擎的工作原理，而是要先學會基本操作，逐步建立信心。」對於想要開始運用AI的個人或企業，小花老師提供了以下建議：
從工作情境出發
找出工作中的痛點
識別可能的應用情境
從簡單的任務開始嘗試
3個關鍵發展方向
了解AI：掌握潛能、限制和操作方法
了解人性：培養溝通能力和同理心
了解自己：釐清目標和行動意義
實踐建議
在使用AI之前，先靜下心來思考目標
清楚理解問題和需求
循序漸進，從節能階段開始
我們應該更加了解自己做這件事情對個人跟團隊的意義是什麼。當我們了解意義、了解目的時再去溝通，AI就不會胡說八道，它會順著這樣的意義感展開跟延伸。
透過小花老師的分享，我們可以看到AI不僅是一個工具，更是一個協作夥伴，協作過程關鍵在於我們如何正確定位自己的角色、如何善用AI特性，在提升效率的同時，也不斷強化自己的核心競爭力。AI時代，最重要的不是追逐所有新工具，而是找到適合自己的使用方式，並始終保持對專業與人性的關注！
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AI如何看穿客戶潛在需求？3招幫B2B業務找到商機
在AI時代，B2B業務真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家，教你3招用AI判斷對方「現在為什麼需要你」。透過AI分析企業財報、法說會、徵才資訊與決策者的公開動態，業務可以從零碎訊號中找出客戶尚未明說的需求，掌握更精準的提案時機。本文節錄自《90%高級主管出身業務，B2B聖經》。
文／吳育宏
本文目錄（點擊可快速前往）
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵
在B2B業務的世界裡，資訊就是力量，而「資訊不對稱」曾是業務人員獲利的來源。但在AI時代，資訊已經不再稀缺，真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。
過去，一位資深業務可能需要花上10年，才能培養出對產業的敏銳嗅覺，但現在透過AI的輔助，即便是業務新人，也能在極短的時間內展現出專家級的洞察力。
本章將帶你深入探討如何運用AI建立一套精準的情報調查研究系統，從核心邏輯到實戰案例，全面重塑你的業務競爭力。
為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？
在傳統的業務開發模式中，蒐集情報是一項極其耗費體力的工作。過去我們習慣「掃街」，或是在搜尋引擎輸入關鍵字，但得到的往往是成千上萬條零散的訊息。這種蒐集方式有3個致命傷：
第一，資訊破碎化，你看到的只是客戶的片段，難以拼湊出完整的商業全貌；
第二，解讀主觀化，人的大腦容易產生偏誤，只看自己想看的，忽略了潛藏的風險；
第三，時效滯後性，當你在報紙上看到客戶的新聞時，競爭對手可能早已採取行動。這種低效率的勞動，正是平庸業務與頂尖業務的分水嶺。
AI的出現，徹底翻轉了這場遊戲。首先，AI具備強大的「彙整力」，如同一具高效能的過濾器，能在短短幾秒內掃描全球的數位足跡，將繁雜的數據轉化為有意義的摘要。
其次，AI擁有強大的「邏輯解析力」，它能識別出資訊之間的隱性關聯。例如，它能從一家公司頻繁招募自動化工程師的動作中，推論出該公司即將進行大規模的數位轉型。
最後，AI具備「多維度聯想力」，它能幫你把看似無關的政策變動、技術突破與客戶需求串聯在一起。簡單來說，AI就像是一個24小時不休息、博學多聞且反應極快的「數位參謀」，它幫你完成了最枯燥的資料過濾，讓你將精力集中在最關鍵的策略判斷。
以下透過實戰案例進一步說明。
一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」
在正式接觸客戶前，建立「數位畫像」是決定開發成功率的關鍵。這就像是在進行一場外科手術前的掃描影像，你必須清楚知道對方的組織結構、決策脈絡，以及目前的「健康狀況」。一個好的數位畫像應該具備三維深度：第一，財務體質，這決定了對方口袋的深度與結帳信用；第二，策略方向，這決定了你的產品是否在對方的優先清單上；第三，經營痛點，這就是你切入的缺口。
你可以利用具備強大聯網能力的AI（如ChatGPT或Perplexity），下達具備框架感提示詞：
請分析〔目標公司〕過去兩年的營運重心變化。重點關注： 1. 他們在哪些研發領域投入最多資金？ 2. 他們近期的人才招募偏好？ 3. 他們在社交媒體上最常被抱怨的點有哪些？
透過上述多維度交叉分析，AI能幫你生成一份比官網更真實的「企業性格報告」。你會發現，有些公司看似保守，實則在悄悄布局新技術；有些公司看似高調，實則面臨人才流失的危機。
【實戰案例A：傳產轉型的精準切入】
某位銷售自動化倉儲系統的業務，將一家國內老牌紡織大廠作為目標。過去他多次拜訪，對方總是回應「目前營運穩定，無更換需求」。後來，他利用AI進行深度的調查與研究，分析該紡織廠近3年的公開資訊，以及上游原料供應商的變動。結果發現一個關鍵訊號：該廠近期大幅縮減了國內倉庫的租賃面積，並頻繁與跨境電商平臺接觸。
業務員因此從中解讀出：該廠正從過去「大宗貿易模式」轉向「小量多樣的跨境直銷」，這也意味著，他們過去大面積的倉儲邏輯已不再適用，急需「高頻率、小包裝」的自動化揀貨系統。於是，他在提案時直接以此為題，精準命中對方老闆隱而未現的焦慮，在第一場會議就成功取得評估測試的機會。
二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」
對於上市櫃公司，法人說明會（編按：又稱法說會，上市公司向機構投資人報告營運狀況、財務績效，及未來產業展望的正式會議）與財報是業務人員的「戰略地圖」。但問題在於，財報充滿了冷冰冰的會計數字，而法說會逐字稿動輒上萬字，內容充斥著官腔與專業術語。業務員往往因為看不懂或沒耐心，而錯過了最核心的銷售訊號。
事實上，老闆在法說會上對分析師說的話，往往隱藏著他們最真實的壓力來源，因為他們必須對股東負責。現在，你可以把AI當成你的「首席財務分析師」，將法說會的錄音轉成文字後，直接餵給AI，下達精準的提示詞：
請閱讀這份兩萬字的法說會紀錄，幫我回答3個問題： 1. 老闆對於明年預算撥款最謹慎的領域在哪？ 2. 哪些部門目前正面臨產能或成本的壓力？ 3. 老闆反覆強調的3個關鍵詞是什麼？
AI就能瞬間把冗長的報告濃縮成一張「商機表」。這種解讀力能讓你避開客戶的地雷區，直接針對對方的「獎金區」進行提案。
【實戰案例B：從招募資訊看穿採購需求】
一位IT系統整合商的業務員想開發一家中型製造商。他在AI的協助下，分析該公司在人力銀行的招募數據後發現，該公司過去3個月密集招募具備「雲端資訊安全」 背景的工程師，且應徵條件特別強調「混合雲架構管理」（編按：指用一套整合性的方式，去管理「同時使用公有雲＋私有雲＋本地機房」的IT系統與資源）。
業務員立刻判斷出，這家公司正處於從本地端主機遷移到雲端的過渡期，且內部非常擔心資安漏洞。他在開發信中避開了通用的軟體介紹，而是寫道：「針對製造業在遷移雲端過程中，如何確保舊有製程數據不外洩的實務分享」。這封信在發出後的兩小時內，就得到了該公司資訊長（Chief Information Officer，簡稱CIO）的親自回覆，因為這正是他當下最頭痛、最需要外部專家協助的課題。
三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
在B2B銷售中，訂單成敗往往取決於「決策圈」裡的那群人。這群人包含了使用者、影響者、採購者與最終決策者。每個人的喜好、價值觀與恐懼點都不同。以往我們只能透過碰面來觀察，但現在數位足跡讓每個人都變得「透明」。透過分析決策者在LinkedIn 或專業社群的公開言論，AI能幫你進行深度的「人物側寫」。
延伸閱讀：AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點
你可以請AI協助分析目標對象近期的公開互動。例如，某位技術長（Chief Technology Officer，簡稱CTO）最近頻繁轉發關於「邊緣運算」（編按：Edge Computing，將人工智慧的運算任務，從遙遠的雲端資料中心，轉移至更貼近使用者的終端裝置上執行）的文章，這代表他對於中央集權式的系統有疑慮；或者某位採購經理在專業論壇上抱怨過「供應商售後反應太慢」，這就是你突圍的機會。透過AI的情緒分析與偏好歸納，你能為每位決策者量身打造專屬的「溝通頻率」。這不是投其所好，而是真正的同理心展現，讓你的提案在對方心中產生共振。
【實戰案例C：用老闆的話，說服部屬】
某位銷售節能設備的業務，目標客戶是一家電子代工大廠。他原本的對口單位是總務部，對方總以「節電效果有限，回本太慢」為由推辭。後來，業務員改變策略，利用AI分析該集團董事長在股東會上的致詞，與年報中的ESG承諾。AI幫他抓出一個關鍵點：集團董事長已公開承諾「在兩年內達成15%的減碳目標，且此目標與各部門主管的年度績效考核掛鉤」。
業務員拿著這份資料，重新向總務部提案，標題改為：「如何協助貴部門達成董事長要求的15%減碳績效，確保部門KPI達標」。這一次，總務部主管不再推託，反而積極主動的向高層請購，因為這項提案直接關係到他的績效與升遷。
節錄自：大是文化《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》／吳育宏 著
【104 talks】必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能｜2/20 線上免費直播
文／104人資市集
「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升
為每位忙碌的職場人士，創立一個能夠高效學習的節目平台，集結各領域專業講師的知識與分享，為職場人士帶來啟發和新視角。
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講者及主題介紹
★黑馬思維－看懂局勢 跳脫平凡的密技- 主講人 : 楊東岳 | 大玩創意有限公司執行長
★掌握時間成本，創造高效任務管理策略- 主講人 : 曾正文 | PMP 國際專案管理師
★用AI方法徹底改造工作，輕鬆成為效率達人！- 主講人 : 林尚能 | 企業經營顧問
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講座資訊：
講座時間：2025/2/20（四）13:30~15:00
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價值：3600元 → 免費
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【報名流程】
1. 活動前1天，我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您，請隨時留意Email，以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。
【注意事項】
報名前，請詳閱課程內容及購買須知。
104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權，可能視情況進行適當的修改與調整。
104 人資市集 保留報名審核權利。
如有課程相關問題，請至聯絡我們留下相關訊息。
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數位轉型卡關？專家解析企業AI人才布局，跨域及整合型人才將是搶手貨
在全球永續經營與 AI 浪潮的雙重夾擊下，企業正面臨前所未有的轉型挑戰。104人才永續長指出：員工技能不足已成為企業數位轉型最大的障礙，企業應透過「人機協作」重新定義工作模式，並透過技能檢定、認證課程和證照來提高人才專業深度，才能在激烈的跨域競爭中搶占先機，打造韌性十足的未來型組織。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
一、 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變1. 競爭對手的改變2. 工作內容的改變3. 工作方式的改變4. 工作型態與工作地點的改變二、VUCA常態下企業面臨員工AI技能不足與數位轉型挑戰三、AI人才的職涯發展與薪酬展望正向樂觀四、企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才五、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
台灣企業持續拓展全球事業版圖下，台灣正面臨人口結構老化與新生兒出生率的下降，加上地緣政治、全球經濟發展與政府公共政策的瞬息萬變，伴隨AI（Artificial Intelligence）人工智慧技術的蓬勃發展，我們的職場與工作環境正面臨前所未有的轉變，包含工作內容(Context of Work)、勞動力(Workforce )、工作職場(Workplace)與工作模式(Working Mode)的轉變。
AI科技的發展會讓傳統型態的工作會逐漸消失，也會誕生新型態的工作機會，這意味著我們必須成為一位善用AI應用工具的人才，才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。
延伸閱讀：AI與淨零浪潮下，企業如何佈局「未來型人才」？
企業外部經營環境與未來工作型態的轉變
資料來源：亞太人力資源聯盟The Asia Pacific Federation of Human Resource Management (APFHRM)
一、 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變
隨著資訊科技發展的無遠弗屆，未來企業要能永續經營，所面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨重大變化，不管是政府機關、企業組織、學校與教育機構或是勞動者都必須朝永續發展與資訊科技轉型，才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。
1. 競爭對手的改變
企業營運主管會隨時關注國內外同業的動態競爭態勢與消長，未來最具威脅的競爭者有可能是其他產業、跨國境的可敬對手，如來自境外的跨國網路與資訊公司，像亞馬遜公司（Amazon.com, Inc.）就從網路書局進階到電子商務，成為全球電子商務零售商巨擘，進而發展為提供全球企業雲端存取技術服務的資訊產業龍頭。
2. 工作內容的改變
要能跟上數位時代的腳步，我們必須將重複性高、大量數據與使用介面多的例行性作業，運用AI資訊化與流程化過程，局部或全面調整為自動化。另外善用AI應用工具進行數據的統計與分析，提出具備管理意涵的趨勢及洞察觀點，從解決問題的工作層次提升到尋找問題及預測問題的管理境界。
3. 工作方式的改變
近年來企業與人資管理專家均積極研究與探討，如何讓勞動者不會被機器人取代，最佳的解決方案是「不是科技可以做什麼，而是我們可以用科技做些什麼」，未來最有效率的工作方式就是「人機協作」，工作主軸會是如何訓練、管理、監督與領導AI Agent(AI代理、人工智慧代理或智慧型代理人)，善用AI工具提升整體工作效率。
“It’s not about what technology can do, but what we can do with technology”
4. 工作型態與工作地點的改變
未來職場上會有勞動者、AI Agent與零工經濟(Gig Economy)的工作模式，共享經濟的網路平台會產生新的工作型態，企業將持續採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式，吸引與留任人才。
二、VUCA常態下企業面臨員工AI技能不足與數位轉型挑戰
全球企業在Covid-19疫情結束後，我們明顯感受到VUCA（是指組織將處於不穩定(Volatile)、不確定(Uncertain)、複雜(Complex)、和模糊(Ambiguous)狀態之中）已經成為企業永續經營的新常態，隨時影響企業營運及人才趨勢，未來企業不只是要適應外部環境與內部管理體質的變化，更需要掌握先機，提前部署人才與技能。
從國內外的調查與研究報告來看，中大型企業在近三年已經持續投入相關資源，積極研究與實驗人才與組織的數位轉型。根據天下學習的調查，企業最擔心的轉型障礙，前三名依序是員工技能不足、組織文化抗拒改變與缺乏完善的數據和科技基礎建設。
資料來源：兩千大企業AI應用與技能發展報告 天下學習2025年9月
另外根據資誠聯合會計師事務所(PWC)在2025年發布的調查報告，企業在推行數位轉型時面臨的挑戰，依序是轉型資金、組織變革、數位人才、業界案例與數位工具，因此企業要能成功數位轉型，人才是否具備AI技能與持續學習資訊應用工具的動能相當重要。
三、AI人才的職涯發展與薪酬展望正向樂觀
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了用來精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。
根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠。
四、企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才（能在專業領域下能兼具AI及永續技能，以及整合型人才）能夠整合多元資訊及數據下做出適當決策，都是企業鍾愛與競逐的人才類型。
根據優樂地永續服務公司的企業調查報告，迎向未來世界的人才有十大必備能力，分別是文化的理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、情感智商、創新創造力、學習如何思考與解決問題的能力。
資料來源：優樂地永續服務公司2023年
另外104人力銀行在2024年的企業調查報告，也發現企業最愛人才需具備學習力、科技力與溝通力。從企業端的人才需求樣貌，可以讓大學院校作為高等教育人才培育政策參考，也可以是未來人才在求學階段，設定學習目標及參與社團、學校活動與研究計畫的方向。
資料來源：一零四人力銀行2024年
五、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
為強化人才在資訊科技及永續發展的技能與素養，企業在人才的任用與訓練發展上，可以運用經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
從未來人才來看，可以參加學校規劃的AI應用技能學程與永續發展、循環經濟學程，搭配國外交換學生計劃或是參與學校研究計畫，持續維持學習與創新動能。透過計劃性與系統性的學習強化科技應用能力及語文能力，在課程學習與企業實習計畫中培養跨部門溝通與實作能力，參與工作輪調及專案任務培養解決問題能力。如此便可以在求學階段培養永保職場競爭力的優勢條件。
（原文標題：從數位轉型與永續經營趨勢，探索企業AI人才需求）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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