AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
104學習
TIBCO
這項技能主要用於企業整合和資料流管理，幫助不同系統和應用程式順暢溝通。具備此技能的人能設計和維護中介軟體平台，提升資料傳輸效率與系統穩定性，對於需要大量資料交換或跨系統協作的企業非常重要。在金融、製造、零售等產業需求較高，能強化企業的數位轉型及即時決策能力。掌握此技能代表具備系統整合與流程自動化的專業能力，是數據驅動型企業不可或缺的人才。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
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精選證照
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TQC-OA-雲端技術及網路服務
企業人才技能認證（TQC）是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求，所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求，確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能，再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向，對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。
財團法人中華民國電腦技能基金會
BI軟體績效管理師
BI軟體績效管理師證照旨在培養專業人士運用商業智慧軟體進行數據分析與績效評估的能力，涵蓋資料整合、報表設計及關鍵指標設定等技能，協助企業提升決策效率與營運績效，適合數據分析師、業務管理及資訊科技相關職務人員取得。
尚未查核發照單位
TQC-雲端服務商務人員
企業人才技能認證（TQC）是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求，所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求，確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能，再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向，對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。
財團法人中華民國電腦技能基金會
資訊管理概論
『ITE』是「Information Technology Expert」的簡稱，中文全名為『資訊專業人員鑑定』。在西元2000年亞太經濟合作（APEC）部長級會議中，與會各國決議共同致力推動亞太地區資訊系統開發、管理及應用之人才培育，同時透過共同檢定採認，提昇整體資訊水準。
近年來資訊技術蓬勃發展，各項功能與應用的突破，使得產業發展出新的競爭方式。不論是傳統的製造業、新興的服務業或是高科技產業等，皆無法置身事外。由於資訊技術的特性，使得競爭突破國界、資本、廠房等傳統的限制，只有掌握了技術，才能確保競爭上的優勢。
適逢89年11月亞太經濟合作發展會議部長級會議時，日本提出跨國合作構想，希望促進兩國在資訊人員檢定的合作，並於當月底再次確認雙方合作之意願，故經濟部決定舉辦資訊人才之跨國認證，並委託財團法人資訊工業策進會及財團法人電腦技能基金會，執行鑑定工作。
為使鑑定貼近企業界用才標準並切合實際需要，電腦技能基金會於90年起透過台北市電腦工會訪查業界需求人力項目，並自91年中起陸續開考各類別鑑定。期望藉由此鑑定之執行，一方面建立國內完整的訓、考、用合一的資訊專業人才能力認證體系，提供企業界優良之資訊專業人才，另一方面藉由本鑑定制度與世界各國資訊技術流通接軌，使資訊技術發展與國際同步，為我國產業奠定良好的競爭優勢。
本鑑定舉辦至今相關鑑定制度已臻成熟，深受學界與業界肯定，同時與日本亦完成交互採認MOU，階段性任務已完成。為延續合作之成果及提供產業界及考生更多服務，自99年1月1日起轉由民間擴大辦理發證。
財團法人中華民國電腦技能基金會
CCEA
CCEA（Certified Cloud Enterprise Architect）證照專為具備雲端架構設計與管理能力的專業人士設計，涵蓋雲端基礎設施、應用服務、安全性及成本管理等核心技能。持有此證照者具備規劃、部署及優化企業雲端解決方案的能力，能有效整合多雲環境，提升系統穩定性與擴展性，協助企業實現數位轉型目標。此證照廣受資訊技術及雲端服務相關領域的雇主青睞，適合雲端架構師、系統分析師及IT經理等職位。
Citrix
資訊安全管理系統與風險管理
『ITE』是「Information Technology Expert」的簡稱，中文全名為『資訊專業人員鑑定』。在西元2000年亞太經濟合作（APEC）部長級會議中，與會各國決議共同致力推動亞太地區資訊系統開發、管理及應用之人才培育，同時透過共同檢定採認，提昇整體資訊水準。
近年來資訊技術蓬勃發展，各項功能與應用的突破，使得產業發展出新的競爭方式。不論是傳統的製造業、新興的服務業或是高科技產業等，皆無法置身事外。由於資訊技術的特性，使得競爭突破國界、資本、廠房等傳統的限制，只有掌握了技術，才能確保競爭上的優勢。
適逢89年11月亞太經濟合作發展會議部長級會議時，日本提出跨國合作構想，希望促進兩國在資訊人員檢定的合作，並於當月底再次確認雙方合作之意願，故經濟部決定舉辦資訊人才之跨國認證，並委託財團法人資訊工業策進會及財團法人電腦技能基金會，執行鑑定工作。
為使鑑定貼近企業界用才標準並切合實際需要，電腦技能基金會於90年起透過台北市電腦工會訪查業界需求人力項目，並自91年中起陸續開考各類別鑑定。期望藉由此鑑定之執行，一方面建立國內完整的訓、考、用合一的資訊專業人才能力認證體系，提供企業界優良之資訊專業人才，另一方面藉由本鑑定制度與世界各國資訊技術流通接軌，使資訊技術發展與國際同步，為我國產業奠定良好的競爭優勢。
本鑑定舉辦至今相關鑑定制度已臻成熟，深受學界與業界肯定，同時與日本亦完成交互採認MOU，階段性任務已完成。為延續合作之成果及提供產業界及考生更多服務，自99年1月1日起轉由民間擴大辦理發證。
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
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
和AI聊天每句都要花錢！全球算力價格齊漲，企業如何迎戰Token經濟？
AI進軍百工百業， 迎接黃仁勳的Token經濟時代！全球算力價格齊漲，企業買Token比員工薪水還貴？當AI吃到飽模式終結，買算力先算投資報酬率。《天下雜誌》解密工作流程到組織運作，4大管理新思維！
文／林宏達、鄧凱元 圖／AI影像後製 由天下雜誌授權轉載
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算力價格齊漲，矽谷也吃不消迎戰Token經濟的4大管理新思維Token經濟第一步：投報率思維，殺雞不須用牛刀Token經濟第二步：流程逆分工，一人抵一個團隊Token經濟第三步：組織升級，三大職務搭配AI大腦Token經濟第四步：算力佈局，雲端、地端怎麼搭？
在鍵盤上隨意打進幾個字，等待雲端回應內容。這個不起眼的動作，中間傳遞的所有資訊，在AI時代，有了一個響亮的名字，叫做Token，中國翻譯成詞元。它不只是AI服務的計價單位，更是AI時代的新石油。
Token是什麼？OpenAI的官方網頁解釋是，你輸入詢問AI的文字、上傳的圖片，都會換算為Token計算使用量。不只如此，包含這些資料儲存在AI的「記憶」中，或進行推理、存取這些資料，到最後回傳給你答案，全都要按照使用的Token數量計費。
註：Token是AI模型處理資料的最小單位，AI模型只能看懂數字，因此你輸入的文字和資料，會透過分詞器（Tokenizer）切成片段，每一段就是一個Token，再轉為數字。輸入同樣的意思，用中文會比英文消耗更多Token，且不同公司計算Token的方式也不同。 Token是使用AI模型的計費基礎，從你對AI模型輸入的命令，上傳要分析的資料內容，到產生結果，每個流程都需要按Token收費。更重要的是，代理式AI出現後，由於代理式AI會自動推論、自動送出命令，重新讀取在AI系統裡的資料，等於自動幫你花掉Token，其對Token的消耗遠高於過去的對話式AI。
今年3月，黃仁勳表示，「Token是新的大宗商品。」他對所有人說，「你的工廠生產Token的速度，影響你明年的營收。」
他更預期，未來Token的價格會開始分化，有的幾乎不用錢，但目前最貴的GPT 5.5 Pro賣180美元（以每百萬Token計價），比黃仁勳喊價最貴可賣到150美元還高。
他以此唱旺算力需求，鼓勵所有人繼續買他的GPU、AI伺服器。
算力價格齊漲，矽谷也吃不消
黃仁勳為什麼喊出「Token經濟」？因為，隨著去年底代理式AI（Agentic AI）登場，這種具備自主性、規劃與工具調用能力的AI系統，讓企業更積極用此解決真實世界的問題，Token愈用愈多。
「先前做AI模型的業者並不賺錢，現在將進入真正可賺錢的階段，」AMD董事長蘇姿丰在5月的《天下》論壇時也說。
「全球已開始研究Token使用效率，」緯創董事長林憲銘指出，市場開始重視效能，就代表產業已經進入真正競爭階段，而不是短暫熱潮。
對公司而言，Token經濟的關鍵是，一方面搭上代理式AI改造企業的列車，一方面能妥善控制Token成本。
對個人而言，面對Token經濟的關鍵是如何善用Token資源，在全新的組織形態下，聰明工作。
當前，Token經濟的第一大挑戰，就是尖端模型漲價。
今年初，矽谷企業拚命鼓勵員工使用代理式AI，甚至出現了流行詞TokenMaxxing（Token極大化），Meta還替員工排名誰用得多，以證明自己更「AI原生」，結果一個月內用掉數億美元的Token；Uber則是4個月內用完全年的AI預算，矽谷因此改吹起TokenMinning（Token極小化）風潮，大家都開始在管控Token用量。
果然，今年中，先進AI模型生產的Token價格，將開始調升。
6月30日，Anthropic公告，最多軟體工程師用的Claude Sonnet 5模型，原本輸出100萬Token要價10美元，9月1日起調漲到15美元。
美國《AI Weekly》報導，亞馬遜7月起的GPU算力價格也要漲2成，這已是今年第2次調價；今年3月，阿里雲也宣布調漲部份算力價格，漲幅從5%到34%。
迎戰Token經濟的4大管理新思維
Token經濟第一步：投報率思維，殺雞不須用牛刀
面對模型或算力漲價的壓力，Google Cloud亞太區AI上市業務總經理柯德睿（Harsha Konduri）建議，企業要有投資報酬率的思維。首先，要挑選有投報率的專案，做AI改造；其次，視需求組合不同AI模型，把錢花在刀口上。
如何找到有AI投資報酬率的專案，有以下三個「要」：
一、要找到AI能解決，有可行性的問題。
二、要找到解決這個問題的合適資料，打造適合組織的流程。
三、要找到能夠擴大規模，提供資料可視性和AI治理，讓整個公司獲益的專案。
以中南美洲電商霸主美卡多（Mercado Libre）為例，這家公司把Token花在吸引客戶回流，利用客戶在網路上留下的新數據，不斷增強AI對客戶喜好的判斷，為客戶創造新的體驗。不斷流進的資訊形成新的競爭門檻，「對手就算用同樣的模型，也無法競爭。」
此外，柯德睿也建議，企業要將AI任務分級。他曾遇過一家東南亞新創公司，把錢都投在最昂貴的模型，一個星期就燒光了所有的預算。深談後，他建議，像編寫文件等工作，用一般的模型照樣能完成。「不要把錢全花在最貴的AI模型上，」他強調。
換言之，殺雞不需用牛刀。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
成立33年，生產工業級和電信網路設備的台灣公司主向位科技，也是先挑選有投報率的專案，導入代理式AI。
主向位總經理特助張承軒，挑選採購入手。因為採購需要頻繁跟供應商確認交期，反覆跟生產線確認，再回到ERP系統裡去修改計劃，每年至少1500張採購單，得雇4個採購加一個助理才能完成。
於是他們請鼎新數智開發採購專用的代理式AI，會自動讀取電郵，主動比對庫存和產線狀況，直接生成單據，只等採購人員確認。
一開始，員工擔心新專案會加重工作負擔，公司選擇不強推AI，而是放在員工電腦裡，告訴他們有這個工具。後來，有採購休假時，員工打開電腦試用，結果發現AI讓採購的負擔減少5成，有人休假，竟然也不用加班。
Token經濟第二步：流程逆分工，一人抵一個團隊
主向位副總經理高健益說，員工心態因此明顯轉變，在不增加人力的情況下，達交率比導入AI前增加3成。
隨著代理式AI愈來愈普及，Token經濟的第二步，是企業組織改造。
台灣大總經理林之晨與資訊長蔡祈岩的新書《逆分工：AI時代的生產力革命》，搶先揭示未來組織變化的實況。
一年半前，林之晨在台灣大導入了「超人計劃」，目標3年內，8成員工至少掌握一項AI工具，目前已平均替員工省下了4小時工時。「繁雜、重複的工作減少了，反而能做更有意義的事，」林之晨說。
同時間，每個專案的人力運用也正在壓縮中。例如，以往做一個網站，光工程師就分成數據層、應用層專業，至少要過七、八手。但現在設計師與AI協作，就能做出草稿，接著與工程師對接。流程壓縮後，來回溝通的時間也變短。
他們將此去中間、反流水線式的做法稱為「逆分工」。
台灣大總經理林之晨（右）與資訊長蔡祈岩（左）強調，逆分工可讓員工釋放更高生產力。（圖／王建棟攝，由天下雜誌授權轉載）
在蔡祈岩主管的資訊部，改變更激烈。以往，資訊部400多個應用系統，每一個人都被分配管特定系統。
但蔡祈岩實驗，將400多個應用系統訓練成AI大腦，團隊中就出現了人數不多，但很會用AI，效率高的「快攻部隊」。「已經開始走向20／80分工，」他說，「這人數不多的快攻部隊，有AI輔助後，400多個系統，出現任何問題，解題的效果常常更好。」
因此，他們預測，未來可能的組織型態，將由如快攻部隊的2成「領域專家」，以及8成的「液態」與「變形蟲」式專案人員擔綱。不僅資訊軟體，法務、財會也會如此。這樣的分工方式，能把人從價值低的工作解放，把時間投入價值更高、服務更好的工作。
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Token經濟第三步：組織升級，三大職務搭配AI大腦
更極致的逆分工，已在美國引起巨浪。2月，前推特共同創辦人、現任金融服務公司Block執行長多西（Jack Dorsey）一口氣裁了4成員工，總數4000人。彼時公司規模與獲利，都在成長中。
他解釋，公司AI大腦每週都在進步，已改變營運公司的邏輯。明年多數企業就會意識到這件事，所以他要更早採取結構性的改變，「更小的團隊，應用我們打造的工具，可以做得更多。」
他認為，企業傳統的金字塔、階層式架構，本質是為了資訊流的控制。未來，資訊控制將由AI負責，新架構的核心是數據、模型搭建的公司AI大腦。
未來企業只需要3種角色，可以直接掌握內外部大數據，並調動AI代理人（AI agent）完成任務。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
最多人將成為獨立貢獻者（Individual Contributors），他們可以是銷售人員、工程師、設計師等，藉由調取企業大腦、代理人輔助，放大產出。因為AI賦能，專業也將更多元。
次多是直接負責人（Directly Responsible Individuals），這群人的關鍵是理解企業目標，也能直接面對與滿足客戶需求，能調度一個團隊與資源，完成一個任務。
Token經濟時代的管理者則是球員兼教練（Playercoaches）。他們協助獨立貢獻者、直接負責人成長，確保與公司策略一致，同時也負責品質把關與精進。
多西正在實踐自己的理論，Block的組織階層，預計今年將從5層，縮減為2到3個階層。「從核心改變公司運作的方法，能大幅增加我們帶給客戶的價值，」他認為。
趨勢科技也正在進行生產力實驗。旗下TrendAI企業事業群營運長金敬秀（Rachel Jin）發現，以前一個專案大約20個人，現在同樣的工作5個人就能完成，而且速度更快。所以，她開始把工作切小，讓每一個團隊都能獨立完成工作。
Token經濟第四步：算力佈局，雲端、地端怎麼搭？
釋出的人力，加上AI輔助，提高跨界範疇，譬如原本的軟體工程師調去做行銷，甚至對接法律合約和財報。
眼前，跟組織改造一樣關鍵的，是Token的算力佈局。要控制Token成本，必須思考投資地端，或租用雲端算力的平衡。
企業算力架構方案選擇：AI基礎建設佈局4大方案
方案在地部署新興雲端服務商大型雲端服務商API串接說明企業自建算力，如科技業與金融業自行架設運算機房第三方業者建置算力機房，企業可以透過租用的方式取得算力主流大語言模型與算力服務商，如微軟、AWS、Google等大語言模型可透過API（應用程式介面）與企業開發之AI代理人串接，調用特定模型算力單位成本最低中等高偏高，價格間距大擴充性中等高中等／高極高自主性與客製化完全自主中等中等極低（無法掌控基礎設施層，且難以微調AI）安全性與數據主權最高（完全掌控資料、傳輸與儲存）高（較高程度掌握基礎設施與資料）中等（存在資料洩漏風險，對算力託管位置掌控度較低）低（掌控運算架構與治理難度高）最佳適用場景穩定、運算量高的運用變動性高的運算需求、概念驗證（POCs）、成本敏感專案變動性高的運算需求、概念驗證快速實驗、AI代理人、檢索增強生成（RAG）
不擔心算力沒人用的工業電腦龍頭研華，選擇自建部份算力。
和泰汽車MaaS本部長韓志剛，現階段選擇租用雲端算力。他指出，儘管去年AI成本增加25%到30%，但仍在可接受範圍。而且現在AI技術不斷推陳出新，設備折舊快，租用雲端算力才是最有彈性的選擇。
他們把重心放在建立流程，用AI增加運作效率。
和泰2025年就開始為員工採購企業版AI帳號，圖為MaaS本部長韓志剛。（圖／莊凱程攝，由天下雜誌授權轉載）
例如，和泰每年收到約12000通客服電話，為確保服務品質，過去透過和顧問公司合作，用人工抽查約2%電話內容。今年嘗試以AI檢查每一通客服電話品質，但單通成本僅剩原本的千分之五。「今年各本部長績效，5成將來自對AI推動的成績，」韓志剛透露。
勤業眾信資深執行副總經理陳鴻棋認為，成本、資安與專案類型，都是評估算力成本效益的關鍵，也可以在不同使用情境，混合搭配不同的算力架構。像是零售業的單點活動，就適合彈性高的串接API（應用程式介面），單純調用外部模型。但用量穩定，資安機敏最高的金融與科技等，不少企業選擇自建算力。
當代理式AI進入現實，被個人、企業大量運用，Token帳單只是結果。從挑選算力與模型、組織改造到硬體投資，拉高Token效能，將是一門很深的現代管理學。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
（原文標題：和AI聊天每句話都要花錢！企業迎戰Token經濟 哪些模型CP值最高？）
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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
全球加速邁向AI時代，企業選才標準與組織文化也正同步轉型。104人力銀行人資長鍾文雄今日於2025 Amazon Web Services（AWS）台灣雲端高峰會分享AI時代下台灣企業的人才需求趨勢，整體AI人才需求較去年同期成長9.1%，發展面向則逐漸從研發推展至應用製造，許多企業已啟動應用AI於組織與人才的數位轉型計畫，建議企業善用外部資源提升員工的「學習力x科技力x溝通力」三大核心職能，打造具未來競爭力的智慧企業。
生成式AI升溫企業啟動組織人才數位轉型計畫
根據104人力銀行最新統計，2025年第二季AI相關工作機會達12.1萬個，若以年增幅來看，整體市場對AI人才的需求較去年同期成長9.1%，而AI工作機會最多的前三大產業當中，以第二名的一般製造業年增16%最顯著，其次為第三名批發/零售/傳直銷業15.3%，工作機會最多的電子資訊／軟體／半導體業年增幅則為1.2%，顯示AI人才需求已從早期的技術研發邁入快速擴張的應用階段。
104人力銀行人資長鍾文雄表示，近期國內外研究機構與104觀察發現，許多企業人資已啟動AI在組織與人才數位轉型計畫的規劃、準備與實驗，例如104本身就將AI科技的應用融入在員工創新思維的行為展現上，實際推動全體員工的AI訓練課程，獎勵同仁運用AI在開發產品服務與改善工作流程，AI工具的應用能力也已列入人才聘僱的標配項目。
人才培育成顯學「學習力x科技力x溝通力」打造AI核心職能
企業對於AI人才的需求與日俱增，除了提升人才的專業能力，核心職能則包含學習力、科技力與溝通力：學習力是不設限的涉獵跨域整合專業知識，科技力是掌握數位工具提升工作效能，溝通力則是具備聚焦問題、解決問題的跨領域溝通能力。
鍾文雄提醒，中小企業在有限資源下，可善用政府提供的訓練課程，如勞動部的人力資源提升計畫、產業人才投資計畫，或是參加iPAS經濟部產業人才能力鑑定的AI應用規劃師能力鑑定，都可以提升員工的數位能力。其次也可以善用具有公信力的顧問、輔導機構，透過合作開課、產學合作計畫，持續培育公司AI與數位人才。
整合學習平台與履歷資料庫 104運用AWS技術資源打造AI即戰力人才鏈
AWS台灣暨香港總經理王定愷表示，「AWS致力於培育台灣下一代的科技人才，這體現在我們長期的承諾與在地投資。自2014年以來，AWS已在台灣培育超過20萬名雲端人才，透過今年Computex甫宣布的『零介入科技計畫』（Zero-Intervention Technology Program），我們將進一步擴大人才培育的規模，並以AWS雲端服務與課程資源助力104『AI人才就緒計畫』，期能協助更多求職與轉職者習得實戰技能，為產業提供即戰力人才。隨著AWS全新亞太（台北）區域的啟用，我們將結合在地基礎建設與人才發展優勢，全力支援台灣企業在全球數位經濟中保持創新動能與競爭優勢。」
「AI人才就緒計畫」為104人力銀行於2025年啟動的重點項目，預計首年觸及超過3萬名學習者，將AWS官方課程上架至104學習精靈平台，導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統，結合課程推廣、證照推薦、履歷回寫與職缺媒合，為台灣職場注入AI及數位動能。
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104 AI工具再升級！用戶使用率突破86.8% 智慧媒合率超過4成
精準善用每天5,000萬筆以上使用者行為軌跡 打造最強AI求職求才引擎
AI浪潮推動全球人才生態系快速變革，如何透過AI工具精準媒合企業與求職者，成為人力資源領域重要任務。104人力銀行每天處理超過5,000萬筆使用者行為軌跡，已成全台規模最大的人才資料庫，成功模擬徵才企業與求職者的雙向溝通並推測需求偏好，開發包含「AI推薦工作／推薦人才、AI訊息分類、AI履歷健檢」等功能服務，目前已有86.8%的使用者用過站內AI產品服務，智慧媒合率達41.12%，幫助工作與人才更有效率地找到對方，引領整體求職求才生態開啟AI智慧嶄新篇章。
AI破解雙向媒合難題 智慧篩選提升效率
104人力銀行研發處協理張世淳指出，人力資源媒合的技術門檻遠高於一般電商的推薦系統，既不能把最知名的企業推給所有人，也不能透過演算法「創造需求」，主因職缺與人才無法被無限複製，且必須雙方都有意願；求職求才系統最大的挑戰在於讓AI理解「人性化的平衡」，找出真正能促成行動的匹配組合。他說，104 AI工具的核心在於濃縮資訊、提升判斷效率，使用者原本可能需要看二、三十筆或是更多的職缺或履歷，現在可能只需看十筆職缺或履歷就能精準掌握重點，顯著提升媒合效率與成功率。
推薦工作與人才、訊息分類、履歷健檢 三大AI工具解決使用者痛點
104人力銀行產品暨價值營運處資深協理王之璘指出，求職者面臨「資訊太多卻不知從哪開始」，企業端則面臨「履歷量大卻難以快速篩選」的共同痛點，因此需要能同時提升搜尋效率與行動意願的AI工具。為解決這些核心問題，104人力銀行導入各種AI服務，協助求職求才雙方更快速找到適合的工作和人才。包含：
AI推薦工作／推薦人才：透過104內部數據與行為模型，根據求職者的履歷與個人偏好等資料主動推薦職缺，以及依照企業所需條件與徵才偏好提供具備高符合度的人才，透過深入理解使用者需求減少「盲搜」。實際成效顯示，求職者應徵AI推薦的職缺，獲得企業邀約面試的機會是自行查詢工作的3.2倍；企業邀約AI推薦人才的面試同意率也是一般查詢的3倍，不僅大幅提升了求職效率，媒合成功率也相應成長。
AI訊息分類：在傳統求職過程中，求職者常會收到企業大量邀約訊息，104的AI精選自動將企業面試邀約訊息分為「專屬」和「一般」。其中，「專屬」大約占60%，由AI精選和求職者履歷、自傳、求職偏好、求職行為軌跡等相關性較高的訊息，另外40%和求職者較無關聯會被隔離在「一般」，且允許使用者隨時手動調整分類，或啟用/停用此功能，增加了使用的靈活性。
AI履歷健檢：求職者經常面臨對自身優勢與市場需求理解有限的盲點，AI履歷健檢工具針對求職者的履歷表進行分析，只需3秒鐘就能提供客製化的調整方向與建議，且為確保真實性，主要提供撰寫方向參考而非直接代寫，例如提示補充獎項、專案或描述細節，引導求職者依自身經歷調整，協助提升亮點與面試機會。近4成求職者獲取AI建議後，都會進一步更新履歷，整體面試機會提升20%。
從海量數據到精準匹配 104用AI推動智慧招募新時代
AI應用不斷推陳出新，104人力銀行研發處協理張世淳表示，開發AI產品的關鍵思維，需要面對龐大的數據與複雜的媒合需求，104全集團將AI視為人才升級的社會創新，投入大量資源研發能夠理解並學習使用者行為與偏好的AI演算法，技術難點包括如何從非結構化數據中提取有價值資訊、如何確保推薦的公平性與精準度，以及如何將複雜的AI模型無縫整合至用戶介面，都考驗著104的技術實力與創新能力。
張世淳指出，導入AI工具並非取代人力，而是釋放人力，加速人才與企業「找到彼此」的過程；透過AI工具，能夠超越個人主觀判斷，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率。 更多內容請參考：104 AI+ 全服務網頁（ https://tw104.pse.is/8nrlya）
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「通才」vs「專家」誰在AI時代更有優勢？當AI能做更多事，企業要的是這類人才
當IBM裁員、AI席捲四大會計師事務所，我們該往「通才」還是「專家」發展？作者以「狐狸與刺蝟」寓言，深度解析AI時代的職涯新賽局，狐狸型通才強在「整合跨域洞察」，刺蝟型專家則勝在「化繁為簡的深刻洞察」。在AI能量產百種方案的今天，企業更需要能建造「AI無法複製的摩天大樓」的問題解決者。本文節錄自《情境智慧》。
文／瓦基（莊勝翔）
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AI浪潮下，通才和專家誰更有優勢？通才的優勢：涉獵廣泛的狐狸專家的價値：化繁為簡的刺蝟
AI浪潮下，通才和專家誰更有優勢？
自從AI技術普及後，你有沒有發現，身邊愈來愈多人對自己的專業或職涯感到焦慮？這種焦慮並不是空穴來風，光是2025年一年，全球就發生了許多改變：IBM裁了數百位人資部門職員，執行長直言：這些職位，AI現在就能勝任。四大會計師事務所相繼使用與開發審計AI系統，能同時處理數百份文件，且永遠不用休息。世界經濟論壇更預測，現存4分之1的職業將在5年內被徹底改變。
面對這場變局，兩種生存策略開始角力。一派人選擇深耕專業，相信只要鑽研到AI無法觸及的深度，就能保住專業價値；另一派人選擇橫向發展，多方嘗試新技能，賭的是靈活勝過專精。
而你夾在中間，進退兩難。往深處走？擔心今天的專業明天就被AI取代。往廣處走？又怕自己什麼都會一點、但又什麼都不精，處境更尷尬。我們往往在看見新聞或社群上的資訊後，忍不住為自己開了一份學習淸單，一邊想著到底是該深化現有專業，還是趕潮流學個透過AI寫程式的Vibe Coding技法？如果要鑽研專業，要多深才夠？如果要學新技能，學得不精又哪來競爭力？在找出答案之前，我們不如先來分析下面這個經典的狐狸與刺蝟對決故事。
通才的優勢：涉獵廣泛的狐狸
英國哲學家柏林（Isaiah Berlin）曾用「狐狸」與「刺蝟」來比喻兩種不同思考方式的人，這個比喻源自古希臘寓言：「狐狸知道很多事，刺蝟只知一件大事。」刺蝟型的人專注於單一核心原則，將複雜世界簡化為一個系統性觀念來應對；狐狸型的人則涉獵廣泛，靈活應變，同時追求許多不同的目標。
乍看之下，狐狸似乎更加聰明，甚至從科學數據來看，狐狸也眞的更有遠見。心理學家菲利普．泰特洛克（Philip Tetlock）曾花20年追蹤284位專家的預測表現，想知道誰最能準確預測未來，結果那些涉獵廣泛、知識雜食的「狐狸型」思考者，在預測複雜事件時的準確度，遠勝深耕單一領域的「刺蝟型」專家。因為刺蝟型專家往往過度依賴自己的專業框架，用同一把錘子看所有問題；狐狸型思考者則能從多個角度切入，反而更接近眞相。這答案也許並不令人吃驚，畢竟仔細想想，在現實世界中，哪個問題眞的是單一專業能解決的？
例如，2021年的長賜輪卡在蘇伊士運河，表面上是航運問題，實際上則牽涉氣象學（沙塵暴）、物理學（船體受力）、經濟學（全球供應鏈）、甚至社會心理學（危機決策）。台積電決定設廠地點，不只考慮半導體技術，還要懂地緣政治、供應鏈管理、能源管理、人才流動、稅務規劃。一個App失敗，主因往往在於忽略了使用者的行為心理，未必是程式寫得不好；數位轉型失敗，其實更多時候是沒搞定組織文化，技術問題反而其次。
這種「跨界」在AI時代更顯重要，例如前面提到的新聞，當IBM發現AI能處理94%的例行工作後，雖然資遣了許多行政工作人員，但也增聘了更多負責創意、策略與整合的人才。因為AI雖然能在單一領域表現卓越，但把不同領域的洞察組合成全新解決方案，暫時還是人類的專利。
這裡有個關鍵：眞正有價値的通才，指的是那種能夠「整合知識來解決問題」的問題解決者，與「什麼都知道一點」的知識收藏家有著本質上的區別。知道蘇伊士運河的長度、沙塵暴的成因、船體力學這些零碎知識本身沒有價値，因為ChatGPT知道得更多。眞正有價値的是，能看出這些因素如何互相影響、能協調不同專業團隊、能在混亂中找出解決方案的整合能力。
這就是為什麼同樣是「涉獵廣泛」，有人成為搶手的顧問和高階主管，有人卻只是會在聚會上講冷知識的萬事通。差別不在於知道多少，而在於能不能把這些知識編織成解決問題的網。狐狸的優勢，從來不是牠知道很多條路，而是牠知道在什麼情況下該走哪條路。
專家的價値：化繁為簡的刺蝟
與狐狸相反，專家的眞正價値往往不在於他們掌握了多麼繁複的知識體系，而在於他們能夠像刺蝟一樣，穿透表象的迷霧，提煉出事物的本質。如果我們回顧歷史上那些改變世界的思想家，就更能看出專家的珍貴。心理學大師佛洛伊德將人類複雜的心理活動歸結為潛意識的運作；達爾文用物競天擇解釋了生命演化的萬千型態；愛因斯坦以一個優雅的方程式「e=mc²」揭示了質量與能量的關係。他們的偉大之處恰恰在於能夠化繁為簡，將看似無序的現象世界濃縮成一個核心原則。
這種看似單純的思維，背後需要極其深刻的洞察力，才能剝離層層表象，觸及問題的核心。台積電的故事完美詮釋了這種刺蝟式專家思維的威力，當半導體產業的主流都是既設計又製造晶片時，張忠謀創立台積電卻只堅持一個簡單原則：「專注做晶圓代工，永不與客戶競爭。」當競爭對手試圖多角化經營、在設計和製造間搖擺時，台積電始終堅守純代工模式，將所有資源投入製程技術的精進。這種專注帶來的結果是，台積電掌握全球過半的晶圓代工市場，在先進製程更是幾乎壟斷，成為全球科技業最不可或缺的基石。
這正是刺蝟型思維的力量：獲得高瞻遠矚的洞見，核心在於找到能夠解釋一切的根本原理，取代了對每一個細節的盲目追逐。也正因如此，在資訊爆炸、觀點紛雜的時代，具備這種思維的人更能產生深遠的影響力。
拉回到個人層面，LinkedIn薪資報告也印證了這點：「深度專家」的薪資中位數比「通才型」員工高出35%。為什麼？在AI能夠負擔更多任務的時代，企業對於能精準判斷「什麼値得做」的人才需求，遠勝過單純的執行者。當AI可以寫100個版本的廣告文案，公司需要的是那個能選出最佳版本的行銷總監；當AI可以生成無數個產品功能建議，公司需要的是那個深諳用戶心理的產品經理。
節錄自：天下文化《情境智慧：你在極化時代保持清醒的導航》／瓦基（莊勝翔） 著
2025資訊長前瞻報告：平衡資安威脅與AI創新是企業成長關鍵
各國企業領導者為了從競爭激烈、變化快速的商業環境中脫穎而出，都竭盡全力尋找方法應對及解決。為深入了解全球科技業高層─特別是資訊長（CIO）在當前職場中的職責、挑戰和優先事項，《Experis 2025 CIO Outlook Study》針對全球1,393位科技領導者進行調查，結果顯示：企業必須在日益嚴峻的網路安全威脅和持續升起的AI創新浪潮之間找到微妙平衡，才能在未來的商業競爭中穩住腳步。
文／《104職場力》
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網路安全是最大隱憂AI創新是驅動企業成長的雙面刃成功轉型的關鍵要素：人才與協作建立防護體系、培養人才是成功之道
網路安全是最大隱憂
隨著2024年網路犯罪的總成本將達到9.5兆美元，報告指出，網路安全成為全球科技領導者最關心的議題，有高達41%的CIO表示這是他們最大的焦慮源。因為企業面臨的挑戰不再僅是技術問題，而是牽涉到聲譽、營運乃至於生存。
調查還顯示，77%的企業計畫在2025年增加網路安全預算，這充分顯現企業對網路風險的重視。不過僅提高相關預算還不夠，報告強調，企業在面對網路威脅時缺乏統一的應對協議，員工對新安全技術的接受度也不高。
這代表企業不僅需要投入更多資源在安全技術上，還必須加強全員的資安意識、培養具備足夠技能的人才，並確保風險管理策略與網路安全防護之間的協調與平衡。
AI創新是驅動企業成長的雙面刃
在持續關注網路安全的同時，人工智慧的浪潮也正席捲各行各業。該報告也指出，AI將成為2025年技術投資的3大重點之一，其中67%的企業計畫增強對AI的投入，因為科技領導者普遍認為AI有助於提高日常生產力。
雖然策略上選擇增強投入，但CIO們對AI的態度逐漸趨向務實，從數據來看，僅有13%的參與者認為「提供AI解決方案是CIO最重要的任務」；多數受訪者認為AI仍處於初步階段，需進一步完善；另有33%的人表示，AI對企業的實際影響仍不清晰。
這樣的謹慎態度說明企業在接受AI創新時，除了重視其潛在價值，也同樣認知到限制。報告後續更提到，企業的關注應放在「如何將整體技術基礎建設與AI相結合，以便更好支持業務需求並實現快速的投資回報」。
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成功轉型的關鍵要素：人才與協作
在面對網路安全威脅和AI創新的雙重挑戰時，人才短缺的問題就越發凸顯。調查發現，全球76%的IT雇主表示「難以找到所需的技術人才」，傳統大學教育也很難跟上瞬息萬變的技術需求；更糟的是，只有28%的企業會定期為IT人員提供最新技術的培訓。
為了解決人才問題，企業需要採取創新的策略，例如與人力資源部門緊密合作、開發多樣的招募管道，並考慮廣納那些有潛力且願意學習的非傳統IT人才。此外，企業還應重新設計IT職位，在其中融入AI相關技能，並提供硬技能和軟技能等全方面的培訓。
報告強調，許多CIO面臨的挑戰並非單一技術難題，還涉及跨部門合作。CIO普遍認為，與運營長（COO）的關係是企業未來成功的重要關鍵，但超過一半的IT領導者卻認為，高層管理團隊對CIO的角色缺乏足夠了解。因此，CIO需要更積極地與其他部門建立信任和合作，明確傳達IT的價值，並爭取重要利益相關者的支持。
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建立防護體系、培養人才是成功之道
《Experis 2025 CIO Outlook Study》結論點出：在日益複雜的網路安全環境和迅速發展的AI技術面前，企業不能再孤軍奮戰，要取得成功，關鍵在於建立高度韌性的安全防護體系，以務實的態度擁抱AI創新，並積極投資於人才培養與跨部門合作。只有那些能夠在網路安全和AI創新之間找到最佳平衡，並有效整合技術、人才和合作的企業，才能在2025年及未來的商業競爭中持續成長，贏得未來。報告中提出的行動建議，例如將網路安全視為全公司的議題、對AI保持實際期待，以及加強與人力資源部門的合作等，都指引著企業未來的方向，眼下正是企業重審技術戰略、積極應對挑戰、掌握機遇的關鍵時刻。
若企業希望在強化資安的同時優化人資管理流程，避免人事資料被盜取，選擇資安有保障的數位人資系統是企業提升資安韌性與管理效率的關鍵！104 HR Max人資系統通過 ISO 27001、BS 10012、ISO 29100及行動應用APP MAS標章等多重資安管理認證，並設有多層級權限控管、資料加密機制，以及定期弱點掃描等，協助企業安心進行人事、薪資等機密資料管理，讓內部系統風險與營運效率都能兼顧。👉了解更多【104 HR Max】介紹：https://104ha.com/1VReQ
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企業如何吸引與招募不同世代人才
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AI與淨零浪潮下，企業如何佈局「未來型人才」？
AI與淨零轉型雙重驅動下，企業人才需求已發生結構性轉變，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何建構可持續的創新能力。本文解析科技業與民生服務業的員工價值主張差異，揭示企業尋求「未來型人才」必備的十項關鍵職能，並分享了五大關鍵實務思維，提供給企業在建構人才創新能力上策略方向及參考。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長、社團法人中華人力資源管理協會常務顧問）
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企業營造開放創新文化建構員工價值主張企業尋求「未來型人才」的關鍵職能一、從人力補齊走向人才價值設計二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育三、從明星個人走向組織整體效能四、從管理控制轉向賦能型領導五、從短期效能衡量走向長期人才投資結語
在數位發展、淨零轉型與產業升級同時推進的時代，企業對人才的需求條件已明顯出現結構性轉變，對企業人力資源與人才發展而言，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何協助企業建構可持續的人才創新能力。
過去大數據與敏捷創新讓我們更重視數據思維與實驗精神；跨域整合讓我們更重視協作、責任感與持續改善；AI與雲端科技的發展讓我們更重視系統思考與綜觀全局，其實產業發展一路都在經歷技術浪潮與轉型，企業也持續在重新定義什麼叫做好的人才。
AI的發展與應用，不會只是一項新增的技術能力，只改變某一類工作或只影響某個產業，而是直接進入每個人的工作流程與學習發展歷程。我們的工作模式已經從自己做到與AI協作，即將發展到指揮AI工作，AI開始影響我們怎麼思考、做事、學習、協作、判斷與創新。
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企業營造開放創新文化建構員工價值主張
一零四人力銀行於2024年舉辦第一屆雇主品牌大賞，其中得獎的統計58家科技業得獎企業，主打的員工價值主張(Employee Value Proposition)項目第一名為職涯發展，第二名為訓練發展，這反映科技業重視員工的成長與技能提升。提供清晰的職涯規劃及完善的培訓計畫，不僅能吸引求職者，也能降低離職率，留住核心人才。
開放創新文化及良好的團隊合作分別為第三與第四名，反映出科技業的核心運作模式。創新文化需要多元的想法和跨部門合作，因此許多企業都相當注重培養開放的工作氛圍，促進員工間的互動協作與創意激發。
圖中顯示科技業員工價值主張占比排名由高至低為職涯發展(55%)、訓練發展(44%)、開放創新(40%)、同事合作(40%)、福利制度(36%)、薪資待遇(27%)、企業永續(24%)及其他占比低於20%的領導養成、工作平衡、績效管理、多元共融。 ▲ 資料來源：2025年科技業人才報告書 104人力銀行
另外得獎的46家民生服務業企業員工價值主張（EVP）中，「同事合作」以48%的比例排名第一，顯示出團隊合作對員工的重要性，良好的同事關係不僅能提高工作滿意度，還有助於提升整體效率。其餘項目中，「領導養成」「企業永續」「開放創新」各佔19%，整體而言，開放創新文化與永續發展正成為服務業EVP的核心主軸，民生服務企業在招募訊息與內部制度，逐步強化開放創新、同事合作機制、職涯/訓練路徑與可見的福利制度，以吸引及留任人才。
圖中顯示民生服務業員工價值主張排名為同事合作(48%)、職涯發展(40%)、福利制度(33%)、訓練發展(33%)、薪資待遇(21%)及其他占比低於20%的領導養成、企業永續、開放創新、多元共融、品質導向。 ▲ 資料來源：2025年民生服務業人才報告書 104人力銀行
企業尋求「未來型人才」的關鍵職能
根據優樂地永續服務公司的一項企業與人資主管調查，台灣企業在面臨全球化發展、資訊科技與環境變動下，讓企業得以永續經營的未來型人才，應該具備文化理解力、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、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。不論是企業甄選人才、員工發展計畫或是未來人才的自我學習與養成，都可以透過多元學習與發展管道，培養職涯永續的能力。
圖中顯示企業尋求的未來型人才，應該具備文化理解力、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、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。▲ 資料來源:《2025 HR×ESG行動指南手冊》優樂地永續服務(股)公司
許多企業已投入各式人才發展方案，但成效不一，關鍵往往不在工具是否先進，而在於背後的人才思維與政策是否跟上人才轉型及永續經營的需求。以下從人力資源的實務視角，淺談企業推動人才創新時，值得關注的五個關鍵思維與對應做法。
一、從人力補齊走向人才價值設計
過去企業面對人力缺口，多半以快速補人為優先，然而在產業快速變動下，許多職務內容本身正在重塑。若仍以過往職務內容描述來徵補人才，容易造成「人到位、卻無法創造新價值」。成功企業的做法是由人資部門與用人單位重新檢視關鍵職位，釐清該角色在組織轉型中所扮演的價值，再思考是透過內部調整、跨域培養，引進外部人才來滿足需求。這樣不僅提升人力運用彈性，也有助於留才與能力累積。人資部門可觀察的指標與方向：
關鍵職位內部轉任或輪調比例
新角色到位後的價值產出回饋
職務重新設計案件數
二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育
隨著工作型態改變，單一技能的有效期限愈來愈短，與其教導更多技能，不如培養員工的學習能力、問題分析及跨域思考更為關鍵。企業可以將傳統課程調整為情境式學習或行動專案，讓學員針對真實營運問題提出改善與行動方案，不僅促進能力整合，也提升學習成效轉化率。人資部門可觀察的指標方向：
行動學習或專案型課程的完成率
員工參與跨域技術研討與產品討論次數
學習後工作行為改變的主管回饋
培訓成果與實際流程改善連結度
三、從明星個人走向組織整體效能
若企業過度依賴少數績優個人，短期績效或許亮眼，長期卻容易形成風險。人才創新的重點，應放在如何讓能力留在組織，而非只留在人身上。有些企業開始調整績效與獎勵制度，將團隊合作、跨部門參與及經驗傳承納入考量，使知識能夠在組織中流動。人資部門可以觀察的指標方向：
跨部門專案參與率
建立跨部門專案與技術交流平台，舉辦技術分享、社群活動或內部論壇場次
關鍵知識文件化與交接完成率
人才異動後的組織運作穩定度
四、從管理控制轉向賦能型領導
創新型人才能否發揮，與其直屬主管的領導方式高度相關。若組織文化過度強調零錯誤與層級控制，往往抑制學習與創新。在領導力發展上，愈來愈多企業建立開放且尊重專業的組織文化，讓人才感受到被重視，將重點放在「給方向、給信任、給回饋」，而非只教導管理技巧，透過員工體驗調查了解員工是否感受到支持與安全感。人資部門可觀察的指標方向：
員工心理安全感調查結果
團隊改善與創新提案的數量與採納率
主管支持度與回饋品質
五、從短期效能衡量走向長期人才投資
人才培育的成果往往無法即時反映在績效上，因此企業需有耐心與長期視角。企業可以透過追蹤高潛力人才的留任、發展與接班狀況，逐步建立對人才投資的共識。當人才發展被視為支撐企業永續競爭力的基礎，人資部門的角色也更能與企業策略緊密連結。人資部門可以觀察的指標方向：
高潛力人才留任率
關鍵職位接班人覆蓋率
中長期職涯發展與晉升情形
各部門人才梯隊養成齊備度
結語
人才創新不只是HR的專責工作，而是組織面對產業轉型時的重要能力基礎。當HR能從制度執行者，轉為協助企業整合策略、文化與人才的夥伴，人才發展將不只是支持營運，更能成為推動轉型的關鍵力量。
（原文標題：企業人才創新的關鍵思維與實務）
【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
AI如何改變我們工作關係和對公司的信任感
原標題：AI如何改變我們工作關係和信任感
隨著人工智能逐漸成為職場核心的一部分，企業與員工之間的關係動態也面臨前所未有的挑戰與轉型。透過一項2021年的研究，我們將探討AI對職場心理契約——員工對公司的期望和認知——的各種影響，包括員工在工作投入和信任感上的變化。文章深入分析了異化型合約現象，此現象描述了因為AI引入而出現的人際疏離感，以及它潛在引發的不安和生產力下降。透過了解這些動態，公司可以有效地維護人性化職場環境，並促進積極且協作的人力資本管理策略。在這樣急速革新的環境中，企業如何抓住機遇管理風險，是所有人極需思考的重要課題。
文： 小婉家族研究生 周郁恩 | 工商心理實驗室
進入現今的人工智能（AI）時代，人們好奇：這會怎麼影響我們的工作？是否什麼都變成機器人代打，或是我們與公司的關係會有何變化？2021年一項研究就針對這個題目，分析AI進入職場將如何影響員工的心理契約，工作投入和信任感。
什麼是心理契約？
「心理契約」指員工對公司的期望與互動關係，這種契約不是開發在經濟交易上，而是一種無形的理解和感受。一般分為兩種：
1.交易型契約：以薪資和工時為主，此層關係較淺，員工大多是為了收入而工作。
2.關係型契約：帶有社會與情感結合，員工和公司間有更深的依靠和長期成長合作，這層次的關係會提升工作滿意度和公司成效。
AI採用對工作關係的影響
研究發現在AI未介入時，心理契約能顯著提升員工的工作投入和對公司的信任。但一旦公司引入AI技術，這種正面影響會明顯下降。
研究更提出了一種新型心理契約，稱為異化型合約（Alienational Contract）。這種合約是因為AI引入而引發的關係變化，員工與公司關係浮光略影，而人際交流大量削減。例如零時數合約或工作全面由AI技術管理，員工不再有興趣或成就感。
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AI引入的隱憂
1.工作不安感：AI對較低技術之工作造成威脅，讓員工感到未來不可預測。
2.信任關係弱化：AI技術成為主要操控力量後，員工和公司之間的信任關係會大打折扣。
3.工作投入降低：員工對工作的熱情會因不確定性而降低，進而影響效能。
公司如何應對AI採用
為了在引入AI技術時保持員工的體驗和投入，公司可以措取以下措施：
1.加強內部溝通和培訓：使員工了解AI如何輔助工作，清楚未來發展。
2.保持人性化的工作環境：即使AI介入，仍要確保人與人之間的交流與合作。
3.提供生活指導和導向：為感到工作壓力或迷惘的員工提供更多支援與資源。
人工智能採用有助於提升公司效率，但也對員工工作投入和信任關係造成影響。公司應在導入AI技術同時，認真考量對員工心理和社會關係的影響，避免異化型合約的擴散，將經濟效率與社會負責完美帶結。
小婉家族研究生:N
參考資料：
Braganza, A., Chen, W., Canhoto, A., & Sap, S. (2021). Productive employment and decent work: The impact of AI adoption on psychological contracts, job engagement and employee trust. Journal of Business Research, 131, 485–494. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.018
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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
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告別制式勞動、迎向職能重構：騰雲科技在 AI 時代的破局商業學
科技產業人才的供需失衡與 AI 狂潮，儼然已向企業運作掀起一場革命。在這場持續加速的技術競逐與職能迭代中，當部分企業仍將 AI 視為新奇的客服對話機器人時，騰雲科技服務（以下簡稱騰雲科技）早已著眼於解決更深層的產業痛點，戰略版圖從單純的「新零售」，全面升級至涵蓋製造、商辦以及數位保險的「新商務 」，並推出了 AI Agent 平台——TCoeus，和AI行銷平台——TVotex。
文／104人力銀行
本文導覽：
從痛點出發：TCoeus 建構企業決策的「數據中樞」
工作典範轉移：人人都是引領 AI 的「指揮官」
職涯雙軌制：專業與管理的「黃金交叉」
跨界尋才：在未知邊界「解構與重構」
從痛點出發：TCoeus 建構企業決策的「數據中樞」
解決方案處許廷祥協理直言，騰雲科技的優勢，穩穩立基於長年累積的深厚產業知識底蘊。公司內部思考的起點，從未侷限於探討「AI 能做什麼」，目光永遠聚焦在「產業的痛點在哪裡」。
舉例來說，企業內部的財務部門每天必須耗費大量人力彙整報表、回應高階主管對於損益變動的提問，這便成為騰雲切入 AI Agent 研發的絕佳實踐場域，透過TCoeus建立企業專屬的數據中樞大腦，AI 得以直接參與跨系統、跨維度的綜合分析，將四散的資訊轉化為實質的商業決策輔助。
騰雲科技解決方案處許廷祥協理
許廷祥協理再以百貨行銷企劃為例，過去從會員資料分析、提案發想，一路到文案撰寫與視覺設計，往往需要跨部門來回溝通，耗時兩週至一個月才能完成，如今透過 TVotex 平台，將所有工作流程串接成一個 AI Agent 團隊，相同的任務量僅需在短短十分鐘內產出完整的圖文企劃並發布至社群平台。可以說隨著技術的躍進，工作職能也連帶引發了根本性的重構。
工作典範轉移：人人都是引領 AI 的「指揮官」
當 AI 已能處理知識彙整、分析甚至撰寫程式碼時，基層工程師的工作重心便不再侷限於單純的產出。許廷祥形容，現在每一位基層開發人員，都必須視自己為技術長，要有宏觀的架構視野，負責指揮各式各樣的 AI Agent 去執行前端、後端或是測試腳本的撰寫。
當基層的開發任務被取而代之，由「代理式工作流程（Agentic Workflow）」接管，這股解構的力道也將向外蔓延，企業必須重新審視：我們需要什麼樣的行銷團隊和營運團隊？包含所有部門的運作架構，都將在科技協作下被重新定義。
然而要推動如此深度的協作變革，組織文化勢必得跟上腳步。人力資源部黎齡惠主任分享，騰雲集團內部就特意安排一支平均年齡約 33 歲、對 AI 接受度極高的成員作為先鋒部隊，率先利用 AI 建立起標準作業流程與成功案例，再藉由這些實績，逐步向公司年紀層較高、仍處觀望階段的資深同仁推廣交流，破除世代間的技術壁壘。
然而，組織的轉型不只發生在內部流程與文化上，在人力資源的招募端，騰雲也開始導入AI 面試官平台，並持續進行測試與優化。
黎齡惠主任指出，公司並不將 AI 面試視為「百分之百準確的人格測評工具」，而是作為一種觀察工具，幫助組織從不同面向理解人才。
騰雲科技人力資源部黎齡惠主任
在實際運作中，團隊主要關注兩個層面：第一，是求職者對於新型面試模式的接受度；第二，則是其在面對科技與變化時所展現的態度。
她觀察到，有些求職者能快速適應、駕輕就熟，甚至善用工具展現優勢；但也有部分人，在收到 AI 面試邀請時便選擇退卻。
而這樣的差異，本身就成為人才篩選的重要依據——企業所觀察的，早已不只是當下的能力表現，更是一個人在變動環境中，是否具備面對未知與擁抱改變的能力。
職涯雙軌制：專業與管理的「黃金交叉」
年輕世代追求自我價值，對傳統管理職繁雜的人事溝通，往往抱持保留態度。為了留住並放大頂尖人才的價值，騰雲將職涯發展明確劃分為「領導梯隊」與「專業職能深化」的雙軌制。
對於無意擔任主管的同仁，公司鼓勵他們在專業領域持續鑽研，甚至轉化為內部講師傳授深厚經驗，同樣能獲得優渥的獎金與實質的績效回饋。別具歷史意義的是，AI 的普及正促成專業職與管理職價值的黃金交叉。
許廷祥協理剖析，傳統組織賦予「管理職」較高薪酬，主因是一名優秀的主管能帶領團隊，創造出超越單一個體數倍的產值，但在未來的職場，一名具備深厚產業知識的「專業職」人員，只要精準調度手下的 AI Agent 團隊，便能獨立發揮同等龐大的倍數生產力。這也意味著，專業職的價值將被徹底重新評估，在組織中的薪酬待遇與地位也將迎來與管理層並駕齊驅的新紀元。
跨界尋才：在未知邊界「解構與重構」
因此，對於未來的求職者而言，跨界能力與軟實力的重要性，已遠勝於單一技術的掌握。針對核心人才的輪廓，黎齡惠強調，求職者必須抱持開放心態來接納新事物，並擁有一顆強壯的試錯心，將挫折視為成長養分，當然不可少的是極佳的表達與組織能力，如此才能精準引導 AI 給出足夠深度的反應。
許廷祥協理進一步將人才價值提煉至更高層次：未來，尋找答案將如同操作文書軟體一般，成為職場理所當然的基本底線，而真正在 AI 時代脫穎而出的關鍵，在於求職者對產業的強烈好奇心與洞察力。頂尖人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。
騰雲科技展現了靈活擁抱變革的組織韌性，伴隨業務版圖的高速擴張，企業的求才雷達跨越了單一的科技或零售背景，正積極向具備工廠管理、不動產或保險營運經驗的領域專家招手，也將目光投向東南亞等廣闊的海外市場。
AI 狂潮只是第一波革命，科技發展的洪流不曾停歇，在這個由演算法與龐大數據交織而成的新商務時代，數位工具終將接管一切制式勞動。面對未來的職場賽局，真正掌握全局的，依然是那顆願意不斷探問、勇敢重構規則的靈活之心。
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台灣產業AI化大調查 反映產業從概念認知到實際應用的落差
2025-04-17 報導 聯合報記者馬瑞璿 由聯合新聞網授權轉載
人工智慧科技基金會（AIF）今日發表《台灣產業AI化大調查》，調查結果顯示，近五成企業未宣布AI相關的發展策略，2025年的表現亦僅37.6分，尤其零售貿易服務業僅13.7 分，表現最低。顯示目前多數企業仍停留在工具與技術的輔助層級，尚未建立完整的AI導入路徑圖。且各產業在數據治理與依循AI準則的表現皆偏低，超過四成企業表示沒有或不確定採用AI準則，平均分數更為所有指數中最低（20.4 分）；即使ICT 產業也僅20.3分。
【完整報告】台灣產業AI化大調查
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為了掌握台灣產業在AI發展中的實際需求與挑戰，AIF自2022年起持續每年進行《台灣產業AI化大調查》，是由產業端發動、獨立第三方非營利組織進行的長期研究。
2025年的調查聚焦於「AI在企業落地的關鍵」，調查進行時間為2025年1月至2月底。調查結果顯示，雖然企業對AI的關注與認知已明顯提升，但從「知道 AI」到「用 AI」之間，仍有一道難以跨越的實踐鴻溝。
2025年與2023年在企業經營（Business）層面，AI指數平均僅32分，與往年持平。愈來愈多企業已經開始將AI納入發展規劃，相關比率較往年有所提升，反映出企業對AI的戰略價值有更高的認識。
另外，資通訊（ICT）產業的AI指數下降（由44.7降至41.7），推測主因在於企業對自身AI發展的評估方式轉變。另一方面，在過去AI指數相對落後的製造業、政府機關及其他產業，則在本次調查中指數呈現顯著成長（由24.4提升至33.1）。
AIF表示，由於本調查以企業自評為主，過去許多企業在尚未進行內部盤點前，對自身 AI發展程度抱持較為樂觀的看法。在實際導入AI後，著手進行內部資源盤點時，企業才意識到內部資料整備不足、數據治理機制等尚未完善，甚至是需要優化業務流程等，因而導致評分相較先前有所下滑，這也反映出從概念認知到實際應用的落差。
這一變化顯示，近兩年來，生成式AI工具的發展加速了這些產業對AI的認識與應用，使其AI 指數有所提升。而這些企業多半仍在生成式AI工具的應用與探索階段。
儘管部分產業的AI指數有所進步，但企業在AI導入過程中仍面臨諸多挑戰。隨著 ChatGPT 等技術的普及，企業開始意識，並對AI懷抱興趣。然而，在真正落實AI應用時，由於缺乏數位轉型的基礎而窒礙難行，必須先建立良好的數位基礎，包括完善的數據治理、數位化流程，以及內部AI人才培育。唯有如此，才能確保AI技術的落地應用發揮最大價值，為企業帶來真正的競爭優勢。
比對歷年來調查結果，可以發現雖然有政策大力協助，培育許多人工智慧人才，但是如何從「聽到 AI」、「知道 AI」、「做到 AI」，到全面部署導入AI，仍然有幾個常見的環節難以跨越。例如：不了解應用場景的重要性，誤以為AI如同過去使用過的套裝軟體系統，只要導入、學會操作，就能立即看到效果；雖然缺乏AI人才，但不知道什麼是真正的AI人才，也不確定進來公司後的真正職能，缺乏對模型訓練、推論、裝置端AI與雲端 AI 等技術關鍵詞的準確認識；資料尚未整合或無明確治理策略，卻急於上線應用；重視外部工具導入，卻忽略內部組織能力的培養與明確策略。
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整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
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ChatGPT
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開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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