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透過數據分析與數學方法，預測未來風險與財務狀況，協助企業做出更精準的決策。這項技能能提升風險管理能力，降低損失，並優化資源配置，對保險、金融等行業尤其重要。掌握此技能代表具備強大的邏輯思考與數據處理能力，是企業在競爭中保持優勢的關鍵。
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社團法人台灣風險管理協會 Taiwan Risk Management Institute (TRMI)
精算師
精算人員主要負責公司整體的財務規劃，包括保險商品的設計，與法務及高級行銷主管共同設計保單條款、保險費率的釐訂、保單責任準備金的提列、解約金及保單紅利的計算、營業費用分析、單一商品及公司整體表現的檢視、死亡率及各項商品發生率的統計分析，協助編製各項管理用的財務報表，如為外商壽險公司可能另須依外國總公司之財務準則編製所需的報表。
中華民國精算學會
中華民國精算師（產險類）
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中華民國精算師（壽險類）
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風險管理基本能力測驗
依據 87 年 3 月第 27 次「金融中心分工協調會議」決議通過之「專業能力檢定制度實施 方案」辦理。 配合金融業務開放及金融創新工具推陳出新，為提升金融從業人員風險管理意識，培養符 合業務發展需求所需之整合性風險管理基本能力，特辦理本項測驗。
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中華民國精算師（退休金類）
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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
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
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2. 數據分析師核心技能
多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。
R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。
SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。
Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。
Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。
3. 數據分析師證照
GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。
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4. 數據分析師進階升級技能
透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。
網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。
VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。
雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。
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搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易
數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。
溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。
解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。
自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。
數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。
數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵
數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。
1. 台灣數據分析師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 影響數據分析師薪資的因素
技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。
行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。
數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘
數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑：
1. 資料科學家
如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。
技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
課程推薦：資料工程師養成班
3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
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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
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
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
為何HR急著學人資數據分析？看懂2024最新趨勢，一窺企業的潛在規劃｜【人資F.B.I.研究報告】
人資數據分析不僅越發受到企業重視，也成為HR的必修課！數據化具體能應用哪些範圍？企業當前與未來預計投入的程度又是多少？HR學習這些技能究竟有什麼好處？本文透過104人力銀行最新發布的【2024人資F.B.I.研究報告】帶你一次看。
文／《104職場力》
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人資也要跟數字打交道？為什麼HR都在學人資數據分析？人資數據分析的定義與應用範圍善用數據=掌握優勢！HR可用數據分析幫企業做什麼？我的產業走在前端嗎？快來看「人資數據分析的現況與趨勢」近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢揭開企業的喜好！公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」把握成長機會！HR學習人資數據分析的4大優勢
人資也要跟數字打交道？為什麼HR都在學人資數據分析？
HR跟數據的關聯不是只有薪水！在數位轉型的路上，人力資源數據化比我們想像的更加重要，這段小編要來跟大家聊聊現今企業越來越重視的數據分析議題。
人資數據分析的定義與應用範圍
顧名思義是指「利用數位工具及技術蒐集、整理人力資源管理相關的數據，並進行分析與解讀」，讓企業可以更深入地了解內部人力資源的狀況和表現。
所有人資會接觸到的工作項目，包含「選、用、育、留」等，都是可以建立數據庫並解析的面向，例如：招募成果、選人方式、離職比例、福利薪資調查、教育訓練成效分析，以及員工工作滿意度調查等，都是常見的人資數據分析範圍。
想進一步了解更詳細的定義與操作內容，歡迎閱讀：「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
善用數據=掌握優勢！HR可用數據分析幫企業做什麼？
人資數據分析的用途包含：了解求職者與員工行為、優化內部人資作業流程、管理並掌握企業人力配置狀況，並制定出有效的發展策略，藉此達成「人力資源最佳化」的狀態，幫公司節省開支。
而讓數據說話的好處是，企業可以基於事實制定更精準、更有效的決策，而非僅憑主觀感覺或經驗規劃，可避免走不必要的冤枉路。因此許多企業紛紛鼓勵人自家HR投入人力資源數據分析，或尋覓相關人才，希望能獲取更大的競爭優勢。
至於企業投入的程度有多熱列？【2024人資F.B.I.研究報告】做了相關調查，小編整理部分數據結果，下一段將說明這幾年的使用趨勢，或你也可以點擊下面按鈕直接觀看報告內容。
下載2024人資F.B.I.研究報告
延伸閱讀：善用數據分析，讓HR決策品質更上一層樓
我的產業走在前端嗎？快來看「人資數據分析的現況與趨勢」
哪個產業走在數位化尖端？看數據就知道！都說企業積極投入，但具體已經到什麼程度？自家企業進度是超前還是落後？接著往下看，讓趨勢數字告訴你答案！
近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢
▲企業整體現況V.S.未來使用意願
近年來，有運用數據分析進行人力資源管理的企業逐年成長，從2021年的39.1%開始，每年遞增，至2023年比例已經來到54.2%，顯示人資數據分析的熱度已逐漸擴散。
而未來有意願加入的企業比例也提升，2023年已來到65.0%，不難預測未來的使用率趨勢會持續增加。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲各規模企業使用現況V.S.未來使用意願
企業規模使用現況未來使用意願5～49人53.7%64.4%50～199人58.5%73.1%200～299人66.9%69.5%500人以上84.4%89.6%資料來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
對照兩者數字可發現，不論是現今的使用率或未來的使用意願，企業使用數據分析的比例都與企業規模的大小成正比。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲各產業企業使用現況V.S.未來使用意願
從產業別的使用比例來看，由高而低依序為：一般服務業56.2%、電子資訊業56.0%、知識密集服務業54.5%、傳統製造業50.9%。但不論哪一個產業，投入人資數據化管理的比例都破5成，且未來使用意願皆破6成。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
揭開企業的喜好！公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」
在選、用、育、留幾個階段中，企業數據使用率最多的議題是哪個？
▲排行榜前5名分析
從近年比例消長中可看到，「維持良好的員工關係」已連續3年登上「企業運用數據管理人資議題」之冠，顯示無論怎麼分配，企業對留才的重視程度都排第一。
另外「提升員工績效表現、訂定具競爭力的員工薪酬福利、訂定人才招募需求規格、教育訓練成效分析與提升、訂定僱用人員的選用標準」等，都是榜上常勝軍，只是每年排名與比例有些微變動而已。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲2023年使用率提升比例觀察
如果依照不同規模與產業類別來看，可以從2023年使用率提升的狀態來辨別這些企業當前還重視哪些議題，例如：
50人以上至199人的企業在「訂定具有吸引力的招募內容」上增加了6.4個百分點。
200人以上至499人的企業在「人才盤點與人才缺口預測」增加了17.6個百分點；另外在「訂定僱用人員的選用標準」上也提升10.6個百分點。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲未來使用意願排名
展望2024年，企業使用意願增加的部分多偏重在用才與留才。
電子資訊業與一般服務業會想運用數據進行「人才盤點與人才缺口預測」及「績優人才預測」。
傳統製造業與知識密集服務業則想運用在「教育訓練成效分析與提升」及「訂定具誘因的人才留任機制」。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
看完以上分析，是不是更能掌握企業的數據化投入方向了呢？了解趨勢不僅有助於企業評估資源分配比例，也讓HR們在工作規劃上有更精準的目標。
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把握成長機會！HR學習人資數據分析的4大優勢
不論是待業中、想轉職，或是正在崗位上打拼的HR們，擁有數據分析技能，對個人或職涯發展都有諸多好處，例如：
持續學習和成長、提升個人競爭力：投入人資數據分析，可以促使HR不斷學習和成長，除了能跟上自家產業發展的步伐，同時能在競爭激烈的同業中保持競爭力，薪資也更容易UPUP！
提高規劃與決策的效率和準確性：透過數據分析，HR可以做出更加準確和有效的決策，幫助企業實現更好的組織管理與人才發展，因此容易受到老闆的重視與青睞。
未來職涯發展有更多選擇：懂得人資數據分析的HR可以涉足更廣泛的領域，例如人才管理、組織發展、業務策略等，為自己的職涯發展開拓更多可能性。
提升在團隊中的影響力與重要性：懂得人資數據分析的HR可以透過此技能與洞察結果，向老闆展現自己的價值和能力，進而提升自己在組織中的影響力與地位。
如果你對人資數據分析感興趣，歡迎看看前輩怎麼說：人資職場必備技能！前輩談數據分析與應用
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下載2024人資F.B.I.研究報告
2024《人資F.B.I.研究報告》大綱
2024觀點發現
企業徵才與留才成效
提升企業徵才力與留才力建議
人才培育趨勢
人才培育難題
人才培育難題建議
人資數位化趨勢
人資數據應用趨勢
Chapter 1 ─ F.B.I.歷年趨勢觀察
HR作業使用趨勢Function
HR作業預算規劃Budget
HR作業關鍵指標Indicator
Chapter 2 ─ HR作業困境與建議
HR作業困境概況
人才徵選難題
人才徵選建議
人才培育難題
人才培育建議
Chapter 3 ─ HR時事議題
HR數據需求
HR作業數位化
附錄 ─ 研究設計、產業分類定義
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HR工具箱必備：自訂動態報表模組，幫助人資快速成為數據分析高手
你也時常遇到老闆突然叫你產出各種人事報表嗎？「早上說、下午要」的情況屢屢上演，是否常想著若能快速產出老闆要的資料就好了，不想在各式報表中切來切去、貼來貼去？其實，你一點都不孤單！104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放。
文章導讀：
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？自訂報表如何準確運用？最實用的人資儀表板整合BI系統，打造專業WorkFlow總結人資自訂報表優勢
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自訂報表是什麼？跟標準報表差別？
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自訂報表與標準報表有哪些不同？
比較項目標準報表自訂報表欄位格式設定固定欄位及格式，無法更改。可彈性自訂格式、欄位，提供750+跨模組功能的欄位。資料整合數據整合能力有限，需要手動整併資料。依照不同種欄位功能，整合各類數據，高度客製化。資料分析需下載後整理，才能執行分析與統計。可於系統直接設定樞紐分析報表。便利性系統提供150+標準報表可直接使用，無須設定。依照HR需求設定，前置過程花費較多時間，但可直覺調整，No Code!適合對象適合初階的報表使用者。適合需要客製化分析的HR，或有特殊報表需求的部門。
人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？
104 HR Max提供150+張的標準報表，包含組織、人事、出勤、薪資、員工Portal使用相關，共5種模組。常見的員工人數、績效成果、證照數、差勤明細、薪資狀況等數據，系統都直接能下載報表，一次獲得各種項目的精準數據。而依據104人資F.B.I調查近三年人資最常利用數位工具處理的前三名依序為「員工出缺勤及請假作業」、「HR表單電子化」及「用手機打卡及處理假勤簽核」，調查也顯示2023-2024年已經有超過半數的企業已經開始運用數據分析進行人力資源管理，這些都在在展現數位化管理及數據報表資料的重要性。
▲104人資F.B.I調查近三年人資作業數位化項目使用率。
自訂報表如何準確運用？
了解了標準報表之後，現在就來告訴你自訂報表功能對人資夥伴的幫助有哪些，以下模擬各種情境能幫助您了解該如何應用人資自訂報表。
案例1：A公司老闆在4月2日當日因應美國關稅政策，想了解調節人力的可能性，請HR在1天內就要提供「2025年3月31日之前入職的員工名單，並依照入職時間、年齡進行排序」。首先，HR 只需在欄位設定中選擇部門、姓名、到職日、年齡等欄位，其後設定資料排序規則及篩選條件，即可快速生成所需報表，省去以前繁雜的手動數據整理過程。
案例2：B公司頻繁遇到員工離職，主管了解員工離職率是否與部門、工時相關，HR使用標準報表可能只能獲取到基本的離職數據，而自訂報表則可以進一步在離職資料中，加入離職員工的出勤與加班時數、年齡、學歷、任職部門等綜合資訊，並且產出樞紐分析，幫助HR與主管能快速深入分析離職原因與風險因素。
以上案例看起來簡單，但過去可能需要從不同功能下載報表後，接著在 Excel 另外整併資料，有了自訂報表功能後，可以直接從自訂報表挑選橫跨人事、出勤、薪資模組的資料欄位，進行報表產出與分析，大幅提升數據分析效率。
另外也提供一些報表設定情境供大家參考，可依照自身企業需求調整。
員工多元性ESG報（104 HR Max甚至提供一鍵生成ESG報告功能。）
員工績效與出勤時數相關報表
不同時期員工組成與薪資結構分析
政府機關資料報告
與財務相關的人事報表
104 HR Max報表功能共有5種模組x 750+欄位，無論想分析什麼，只要直接勾選相關欄位即可跑出相關數據，同時提供樞紐分析功能，讓您快速獲得精準的數據。
不只自訂報表，人資儀表板更是所有HR的最愛功能！
除了報表功能外，HR Max 還提供預設的人資儀表板，以圖表呈現關鍵的人資數據，幫助 HR 和主管快速掌握人才現況，例如：
員工性別、年齡、離職、育嬰留停等統計。
公傷病假、產假/產檢假/陪產假等統計。
主管職/非主管職的薪資結構統計。
讓HR可一目了然掌握現況，並且還能將圖表下載放進簡報中，可以直接與老闆報告說明，榮獲HR最愛的功能之一！
人資系統整合BI系統，打造專業WorkFlow
為了進一步提升人資數據的價值，HR Max 提供 OPEN API，可與企業的 BI（商業智慧）系統進行介接，打造更專業的人資洞察儀表板。 透過整合 ERP、CRM、HRM 等各種系統的資料，可以產出更具策略意義的分析結果，例如：
HR 總覽：即時掌握人力資源狀況。
團隊分析：了解團隊結構與能力，輔助任務分派。
新人管理：掌握新人留任情況，提升招募效率。
離職分析：分析離職原因，降低離職率。
出缺勤管理：掌握整體出勤狀況，提升員工效率。
以上這些功能與串接不僅是方便人資作業而已，更能展現人資的價值與決策能力。
數據說話！幫助HR提升價值與效率
自訂報表功能的推出，對企業管理好處已經提了很多，以下整理幾點優勢讓企業與人資能更加瞭解，選擇有自訂報表、儀表板、OPEN API串接的人資系統，如何真的能在人事工作上提升效率與價值。
靈活性與客製化：自訂報表允許HR根據特定需求選擇和調整報表欄位，能針對個別企業或部門的需求進行客製化設計，從而提高數據的實用性。
加速數據與深入分析：自訂報表功能大幅提高數據處理的效率，使HR可以快速生成報表，無需手動整理數據，能進行更深入的數據分析。
自動化數據更新：一旦設置報表，HR每次下載只要調整報表資料的篩選條件，隨時自動更新報表資料，確保獲取最新及準確的資訊，減少手動輸入錯誤。
數據驅動決策：自訂報表可提供所需的關鍵數據，幫助HR和管理層做出明智的決策，尤其在招募、留才及其他人力資源策略上能夠提供有力的數據支持。
即時應對突發需求：在面對突發狀況，如主管要求特定報表或即時資訊，自訂報表能確保HR能迅速回應和提供所需數據，提升人力資源部門的應變能力。
104 HR Max 的自訂報表功能不僅是工具，還是一個協助企業與人資發掘數據價值的專業夥伴，使人資的管理工作變得愈加有價值與效率。強大的報表功能，讓各個企業能夠在數據驅動的時代中，取得優勢！
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「開口就能理解」的超一流服務如何做到？富邦人壽用數位轉型重塑職場日常
當前「數位轉型」已是每間企業最重要的事情，許多人印象中保守、制式、難以改變的保險業當中，「富邦人壽」以「重新定義客戶關係」的精神，善用數據與科技工具打造「開口就能理解」的超一流服務，當中的關鍵是將每位員工的角色重新定義、成為服務體驗的設計者，創新的參與者。我們帶您深入富邦人壽的內部，一探這場「企業文化的進化」。
文／《104職場力》
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不只是「數位轉型」也是「重新定義客戶關係」，富邦為什麼選擇這條路？善用數據與科技工具，打造「懂你」的智慧服務體驗從客服到理賠，每一位員工都參與改變當數位工具變成團隊成員，工作也有了新面貌創新與合規之間，如何走得穩又走得遠？數位轉型不是終點，是持續吸引人才與創造價值的起點
雖然「數位轉型」已成為每間企業口中的顯學，但真正落實的依舊不多。
多數人對保險業的印象仍停留在保守、制式、難以改變，但在富邦人壽，一場貨真價實的數位轉型正在悄悄卻深刻地翻轉人們的想像。從客服到理賠，從後台到第一線，富邦人壽用AI、資料分析、自動化工具，重構內部運作邏輯，更重要的是，將每一位員工的角色重新定義，不再只是任務的執行者，而是服務體驗的設計者、創新的參與者。這不只是一場技術升級，更是文化與制度的轉變革新。企業願景不再只是高懸牆上，而是掌握在每個員工手中，自他們每日的工作決策、問題解決與服務過程中體現出來。
我們將深入富邦人壽的內部，從數位策略的制定、實務應用，到對員工工作的實際影響與未來展望，真實呈現數位轉型的力量，看成功的數位轉型，是如何讓一家企業變得更具吸引力、更值得加入。
不只是「數位轉型」也是「重新定義客戶關係」，富邦為什麼選擇這條路？
「企業存在的目的，就是要永續經營」。
富邦人壽保單行政處副總經理張芳榮解釋，這場轉型的真正驅動力來自於現實的壓力與機會並存：一方面，AI與數位工具的進展帶來全新的可能；另一方面，少子化正在改變企業可用資源的基本盤，過去那種大量倚賴人力的運作模式，未來已難以持續。
張副總也觀察到客戶需求的急遽變化，他提到：「疫情後，客戶對於自主性與即時性的服務需求明顯提高。」消費者已不再滿足於傳統的單一管道與等待式服務，而是希望「用自己的方式，快速解決問題」。 這也促使富邦人壽重新審視自己的核心價值，如果想要真正與客戶建立長期信任關係，就不能等問題發生後才解決，而是必須「主動升級」客戶體驗，甚至預測可能的需求。
善用數據與科技工具，打造「懂你」的智慧服務體驗
「我們希望能客戶一開口，就進入理解模式並快速為客戶解決問題。」
富邦人壽客戶服務處資深協理李豪表示，這句話也可視為是參與推動數位轉型的核心境界。與其被動回應，他們更在意是否能透過數據與工具，主動提供精準且有溫度的服務。
富邦的數位策略聚焦三大核心：「數據驅動」、「AI賦能」與「智慧化體驗」。其中首要步驟是建立真正了解客戶行為的數據平台。
李資深協理表示：「我們逐步拆解客戶在服務流程中的體驗軌跡，從投保到理賠，透過數據分析精準回應需求。」
例如過去若保費逾期仍未繳，業務或客服接到催繳通知常常需來電詢問。客服人員會禮貌詢問客戶問題，進而再查詢系統中的資訊協助處理，一切按部就班；我們改變思維，讓客戶在語音服務的階段，就可以簡述問題，並結合AI模型比對客戶的提問，預先將客服人員要查詢的畫面選單動線最適化整合。
當客服人員接起電話時，系統已經完成整合，預先將客戶所需的保單資訊查詢功能與相關作業規定自動呈現於畫面上，讓客服人員可以全神貫注與客戶溝通確認需求。
「這種主動式服務平台不僅提升效率，更全面提升緻細化的服務感受」。
李資深協理強調，積極導入AI工具，讓各部門依需求優化流程，目的是「幫助人 節省時間、釋放創意、提升溫度」放大工作的整體價值。藉由簡易流程工具與數據支援系統，第一線人員可更快解決問題，並專注投入需要判斷與同理心的服務情境。
從客服到理賠，每一位員工都參與改變
在推動數位轉型的過程中，「不是只有技術部門在做事，而是整個組織都要參與」這件事，對富邦人壽來說格外重要。李資深協理提到，在導入新流程與AI工具的同時，他們刻意讓第一線客服人員參與設計與測試，從流程節點、對話內容，到系統提示與介面操作，全部邀請實際使用者一同討論。
「我們的夥伴不是只可以明白指出系統設計不合時宜之處，他們也很樂於表達出意想不到的洞察力。只要願意傾聽，很多改善建議就是從第一線的客服同仁的分享中提取出來的。」李資深協理說，這樣的參與不僅提升了使用者接受度，也讓團隊夥伴們享受了「自己創造未來工作樣貌」的主人翁感。
在理賠單位，智能分級系統的導入更是有效提升整體作業效率，也為新人訓練帶來實質助益。客戶服務處理賠部專案襄理郭乃瑀提到：「我們透過模型自動分派案件，讓新進同仁可以從簡單的案件開始，逐步熟悉整個理賠流程。」這不僅讓教育訓練更有效率，也讓資深同仁能專注處理高難度案件，發揮其專業價值。
他補充，理賠是最接近客戶情緒的部門之一，數位工具讓團隊能夠減少重複性、耗時的初階工作，把注意力集中在真正關鍵的服務上——在保戶遭遇事故或疾病時，能迅速回應並依約提供符合保障的理賠。而這些變化，最直接的效應是員工對自己工作的重新認同。
「你會感覺到你不單純只是個理賠員，而是能在保戶需要的時候，提供實質幫助的專業人員。」
郭專案襄理說，過去不少人認為理賠工作較為單調，但在數位化工具介入後，這份工作的價值被重新定義了。
當數位工具變成團隊成員，工作也有了新面貌
在核保單位，數位轉型的推進也改變了團隊對「工具」的想像方式。
保單行政處核保部資深經理陳俞蓉笑稱：「我們甚至幫RPA取了一個名字，做了一個牌子放在座位上，大家都叫它是我們的一員。」從最初的觀望，到現在的主動整合，數位自動化工具已經不只是輔助者，更成為實質團隊的一部分。
她提到，像是早期每日、每月都需要人工處理的報表，現在透過RPA自動抓取、整併，再交由人員進行決策判讀。「這些看似簡單的自動化，其實釋放出很多時間，讓大家能專注在真正需要判斷力的事情上。」
除了流程型任務外，AI在核保判讀上也發揮實質作用。像是病歷資料的摘要工具，可自動快速整理出重點，省下核保員大量查閱的時間，使人員能專注在高風險與複雜案件的風險判斷上。
轉型初期，一些同仁對這類工具難免抱持懷疑甚至抗拒，認為現行流程已運作順利，對投入額外時間學習RPA感到遲疑。但當實際使用後，心態逐漸轉變為「新工具能幫我節省時間並提高效率」。
陳資深經理觀察到，轉型的過程其實也像一場內部的數位教育，讓大家從「學習新科技」的焦慮，轉變為「與新科技共事」的適應與期待。
創新與合規之間，如何走得穩又走得遠？
在富邦人壽，數位轉型並不是一場單純追求創新速度的競賽。對於壽險業這樣高度監管的產業來說，「走得穩」往往比「跑得快」更關鍵。
郭專案襄理坦言：「有些技術確實能加快流程，但我們更在意的是不能因為追求效率而犧牲客戶的權益。」
為了找到創新與合規之間的最佳平衡點，富邦採用了「POC小規模試行」的策略。也就是在正式大規模導入新技術或流程前，先選定一個場景、以模擬的資料小範圍測試，以驗證概念的可行性。同時也與資訊、法遵等單位密切協作。
「我們一步一步來，確保每個工具、每個新方法，在安全與有效之間找到最適切的位置。」
這樣的作法，不僅減少組織內部的抗拒感，也建立了同仁對創新流程的信任與信心。郭專案襄理提到：「以前大家會覺得數位轉型是喊口號，現在變成每個人都知道它怎麼影響到自己的工作，甚至主動提出想法。」
在人才培育上，富邦也同步投注資源。人資單位與資訊部門合作，規劃一系列涵蓋資料視覺化、AI應用與數據思維的培訓計畫。「像是Power BI課程、應用AI工具進行資料彙整與文字分析的實作，都是很受歡迎的活動。」
郭專案襄理指出，這些訓練不只是技能升級，更是一種文化醞釀，讓員工知道：「只要你願意學，公司會給你資源、給你舞台。」
數位轉型不是終點，是持續吸引人才與創造價值的起點
「數位轉型的最終目標，是讓人才能發揮更大價值、讓組織能持續創新，這是一場企業文化的進化，不只是一次性的升級。」張副總如此總結這段歷程。
他強調，推動數位轉型的本質，不在於導入多少系統或工具，而是企業是否有能力讓員工與科技協作，並從中培養新的工作思維與組織韌性。「我們不追求做得快，而是做得穩、做得久，讓同仁有信心，也讓人才願意留下來。」
當一家企業能在穩健中持續前行，在創新中兼顧共好，它就會自然而然成為更多人才嚮往投入的地方。
而這，正是富邦人壽所選擇的道路。
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接案外包怎麼選？長期合作、短期案件的優缺點與混合策略
剛開始接案，如何從零碎接案到穩定發展？自由接案者常面臨收入不穩定或客戶單一依賴的困境，作者解析長短期合作模式的優缺點，以及混和模式的實際案例、個人接案經驗分享提醒，幫助你找到最適合的接案策略！本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。
文／陳泰銘（Taiming）
本文目錄（點擊可快速前往）
長期合作、短期案件接案模式比較長期合作短期案件長期合作vs短期案件優缺點比較混合模式：結合長期與短期優勢案例 1：全端工程師的混合模式案例2：UI/UX設計師的混合模式案例 3：後端工程師的混合模式經驗分享：從零碎接案到穩定發展的接案之路
長期合作、短期案件接案模式比較
長期合作
長期合作通常指的是與特定客戶建立穩定的合作關係，可能是長期維護、持續開發，或擔任外部顧問角色，合作期限從數個月到數年不等。
案例：長期合作-SaaS產品的前端維護與開發背景：A接案者是一名資深前端工程師，接下了一家新創SaaS公司的長期合作專案，負責產品的前端維護與新功能開發。合作模式：每月固定薪資，約定每週工作20小時。主要負責React + TailwindCSS的前端開發。需與內部後端工程師及PM協作，參與技術討論與程式碼審查。
短期案件
短期案件通常是一次性合作，範圍清楚、時限短，合作時間通常介於數天到數個月。
案例：短期合作 - UI/UX 設計一次性專案背景：C接案者是一名 UI/UX 設計師，接到某 B2B 企業的網站重新設計案。合作模式：按專案計費，總金額30,000元，分3期付款（30% 訂金、40% 中期、30% 交付）。專案週期為8週，需提供Figma設計稿及互動原型。交付後提供2週的微調支援，但不包含未來的維護工作。
長期合作vs短期案件優缺點比較
在選擇接案模式時，了解長期合作與短期案件的優勢與風險至關重要。
比較專案長期合作短期案件收入穩定性✔ 穩定，每月固定收入，降低找案壓力。✘ 不穩定，需要不斷找新案，可能有收入空窗期。工作彈性✘ 受客戶需求影響較大，需長期配合排程。✔ 自由度高，能選擇自己想做的案子，工作時間較彈性。專業發展✔ 深入特定領域，累積經驗並影響技術決策。✔ 可接觸多元技術與產業，擴展視野。風險管理✘ 若合作關係終止，可能短期內失去主要收入來源。✘ 需要合約保障，避免客戶惡意拖延付款。
混合模式：結合長期與短期優勢
許多成功的接案者會採取「長期合作 + 短期案件」的混合模式：
用長期合作維持穩定收入，確保基本開銷無虞。
用短期案件增加彈性與收益，嘗試不同技術與市場機會。
這樣不僅能兼顧財務穩定，還能維持工作彈性，並降低單一合作模式的風險。
案例 1：全端工程師的混合模式
背景：Aiden是一位全端開發工程師，擅長React和Node.js，主要以自由接案維生。
模式：他與一家SaaS企業簽訂長期合作，負責維護與開發新功能，每月固定收取$60,000元。除了這個長期合作，他每月還會接1~2個短期案件，例如：幫某間新創公司開發一個行銷網站，報價$10,000元，開發期兩週；接一個內部管理系統的小功能開發，報價 $20,000 元，工時一週。
案例2：UI/UX設計師的混合模式
背景：Emma是一名UI/UX設計師，擅長Figma和Adobe XD，專精於SaaS產品設計。
模式：她與一家B2B軟體公司簽約長期合作，負責每月80小時的UI設計，固定收入$40,000元。同時，她會接一些短期UI設計案，例如：幫某個獨立開發者設計App UI，收費$20,000元，設計期兩週；替某品牌重新設計登入頁面，收費$15,000元，設計期一週。
案例 3：後端工程師的混合模式
背景：Michael是一位後端工程師，擅長Python和FastAPI，專門開發後端API。
模式：他與一家金融科技公司簽訂長期合作，負責API開發與維護，每月$60,000 元。但為了讓自己保持市場價值，他會接一些短期API優化案，例如：幫某電商公司提升API效能，優化SQL查詢，收費$25,000元，開發期10天；替某家新創公司建立一個簡單的Auth機制，收費$18,000元，開發期7天。
混合模式為接案者帶來最理想的平衡，既能透過長期合作獲得穩定收入，降低經濟壓力，又能透過短期案件嘗試不同專案，提升市場競爭力與技術多樣性。這種方式還能靈活調整工作內容，避免完全依賴單一客戶，降低風險。同時，短期案件讓你持續與市場保持連結，不會因為長期合作而技術停滯，確保職業生涯的長遠發展。
最終，成功的自由接案者不只是接案能力強，更重要的是懂得管理自己的時間與精力，讓長期與短期合作相輔相成，形成穩健而靈活的職涯模式。
經驗分享：從零碎接案到穩定發展的接案之路
以我自己的經驗來說，一開始接觸接案也是零零碎碎的，透過一些朋友介紹，陸陸續續接觸一些短期的需求。這些短期案件雖然規模不大，但讓我累積了許多實戰經驗，也逐漸熟悉與客戶溝通、報價、交付的流程。
等到覺得自己已經能夠獨當一面的時候，便開始主動尋找一些長期配合的案件來做。長期合作的案子通常需要更深入的溝通與規劃，也需要投入更多時間與心力，但相對地，它們能帶來穩定的收入與更緊密的客戶關係。這類案子讓我學會如何平衡多個專案的進度，並提升自己的時間管理與協作能力。
隨著時間的累積，做了一陣子後，發現自己的接案狀態逐漸趨於穩定。這時候，我盤點手上的案子，通常會有一到兩個長期合作的專案作為收入基礎，同時也會接一些短期的專案來增加收入多樣性。短期案件的好處是能快速完成並帶來成就感，而長期案件則提供穩定性與持續成長的機會。
對我而言，這樣的混合模式並不是刻意追求的結果，而是當自己的接案狀態趨於穩定時，自然形成的狀態。長期案件提供了穩定的收入與持續的合作關係，而短期案件則讓我有機會接觸不同的技術與挑戰，同時也能填補時間上的空檔。
所以，對於剛開始接案的各位，我的建議是：不用急於一時讓自己變成混合模式。接案的初期，最重要的是累積經驗、建立口碑，並找到適合自己的節奏。隨著時間的推移，當你逐漸站穩腳步，自然會發現自己手上既有長期合作的案子，也會有一些短期的需求找上門。這種混合模式是水到渠成的結果，而不是一開始就需要強求的目標。
接案是一條需要不斷調整與學習的路，無論是短期還是長期案件，都有其獨特的價值與挑戰。找到適合自己的節奏與模式，才能在接案的路上走得更遠、更穩。
節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著
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永續浪潮下，人資從後勤支援躍登企業治理核心角色│面對ESG永續報告書編制工作？試試104 ESG x HR永續方案，讓你告別人工地獄、省時又省力！
永續浪潮席捲全球，今年所有上市櫃公司須依金管會規範編纂永續報告書，人資角色愈顯重要。而善用104 ESG x HR永續方案、將傳統庶務工作交由系統處理，有助於人資將更多精力集中在塑造雇主品牌、擬定人才永續發展策略等戰略工作上。
永續報告書是什麼？通常包含哪些項目？
簡單來說，永續報告書（Sustainability Report）是企業用來對各個利害關係人（包括員工、客戶、股東等）披露其在環境、社會和公司治理（ESG）方面的績效和責任的一份報告文件。通常包括企業在達成可持續性目標方面的策略、實踐和成果，並就環境(Environmental)、社會(Social)及公司治理(Governance)三大面向提供相關數據和分析。企業主動提供此報告書，不僅能提升企業資訊透明度、強化風險管理機制，更能彰顯企業對環境與社會的責任承諾。
企業撰寫ESG報告書時，必須要注意兩大關鍵要素：「完整揭露永續資訊」及「符合國際通用準則」。而在臺灣還須遵循金管會規範建議來編纂，以下就來了解項目各有哪些：
金管會針對永續報告書的推動措施
目前金管會並無明確規定應該包含哪些項目，依照先前發布「上市櫃公司永續發展行動方案」規劃以「治理」、「透明」、「數位」、「創新」四大主軸，推動企業永續發展之行動方案，重點包括：
引領企業淨零
深化企業永續治理文化
精進永續資訊揭露
強化利害關係人溝通
推動ESG評鑑及數位化
而其中關於永續資訊揭露，也就是報告書，內容則著重在：
精進年報資訊揭露規範
擴大永續資訊揭露範圍
提升永續資訊品質：包含擴大永續報告書確信範圍、抽查上市櫃公司永續報告書、加強永續報告書確信機構管理。
推動ISSB永續揭露準則
以上規範資訊詳情請參考金管會上市櫃公司永續發展行動方案
為提升報告書品質，需了解永續報告書的國際準則有哪些
國際通用準則主要有 3 種，分別是 GRI、SASB、TCFD，永續報告書需參考以上準則的規範、架構，來完成相對應的內容，可依照自身需求和目標來選擇合適的規範。
GRISASBTCFD重點角度涵蓋 ESG 全面向議題著重對財務績效有影響的 ESG 議題著重氣候變遷對財務績效有影響的議題訂定組織全球永續報告協會（Global Reporting Initiative）永續會計準則委員會（Sustainability Accounting Standards Board）國際金融穩定委員會(FSB)氣候相關財務揭露小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosures）主要溝通對象所有利害關係人（包括客戶、供應商、政府、股東、員工等）投資人投資人內容角度GRI 準則分為三個部分： 通用準則：適用於所有組織 行業準則：適用於特定行業 主題準則：特定重大主題 涵蓋5大面向、11項產業別、77項行業別與26項通用ESG議題，列出了可能影響公司財務狀況和營運績效的ESG議題，可增強與投資人的溝通成效。核心要素可分為4個範疇：治理、策略、風險管理和指標與目標，共包括11個揭露項目，能幫助企業讓利害關係人能夠評估企業與氣候變遷間的關聯性。官網資訊GRI官網（繁體中文下載）SASBTCFD
目前金管會著重的是GRI準則，建議可參考該準則的規範來進行永續報告書的撰寫喔。不過整個永續報告書中除了環境面、治理面之外，其實目前最重視的議題為「社會面」，包含勞資關係、員工組成、多元化、職場健康安全等，這些都關乎到「人資」的工作範疇，因此人資角色將會有那些變化呢？
ESG時代下，人資角色有哪些變化？該如何因應面對？
隨著ESG在全球蔚為風潮，企業裡的人資、採購、業務等各個崗位的工作內容，紛紛跟著起了變化。其中，又以我們最熟悉的「人資」，轉變最大，原先負責人才招募、員工差勤等行政庶務工作的人資，已逐漸轉變，許多HR可能尚未意識到，其實自己在人資工作中已經在實施與ESG相關的政策和措施，例如員工福利活動、職場安全訓練等。在現今強調ESG的時代，人資角色轉變方向可能包含以下面向：
ESG策略推動者：協助企業將永續理念融入企業的日常運營與文化，成為連結企業與員工的樞紐
社會責任面（Social）的主要執行者：發想並執行員工福利、多元共融、人才發展等核心議題
數據管理與揭露者：蒐集、整理與提供人力資源相關的ESG數據
吸引、留任人才的關鍵者：掌握ESG相關數據後，再從中抽絲剝繭，協助擬定ESG策略以提升企業形象，吸引認同永續理念的人才
跨部門協作者：與其他部門合作，確保ESG策略的全面實施
事實上，造成角色改變的主因，與ESG框架中，社會責任和公司治理（Governance）面的策略擬定、內容執行，大至企業如何對待員工、股東、客戶和其他利害關係人，以及對於內部結構、政策的管理、運營，小至員工福利、企業公益活動的發想、落實，都和人資息息相關有關。
尤其今年起，所有上市櫃公司須依金管會規範，強制編製並揭露永續報告書，人資必須協助紀錄並量化組織內部的人力資源數據，以提升利害關係人的信任與支持，角色又愈形重要。
人資如何進行永續報告書撰寫？有哪些挑戰？
如前述說明，根據金管會規定，企業在撰寫永續報告書時，必須揭露環境保護、社會責任、公司治理等三大構面的內容，像是溫室氣體排放、能源管理、人權及社區關係、資料安全、商業模式與創新程度、控制權與席次……等訊息，都應涵蓋永續報告書內。
而與人資領域相關的資訊，最主要的利害關係人則為「員工」，因此包括員工資訊統計（含員工結構、薪資、新任率、離任率……等）、員工健康及安全、員工多元化等也都是屬於永續報告中要揭露的範圍。
面對如此龐雜的資訊與數據，在紙本抄寫、excel整理、缺乏系統與整合的時代，人資想在有限時間內，完成永續報告書，並非易事。一般來說，人資普遍會遭遇五大痛點：
痛點1：資料分散且格式不一企業沒有系統時，資料散落各處，是秘書或人資需要紀錄？又該記在紙本、excel，檔案又該存在個人電腦還是公用雲端空間？權責不清。
痛點2：手動計算耗時易出錯員工人數容易計算，但是性別、年齡、職務類別、身份、國籍等各種分類，需要一個個人工對照。要是公司規模大、有不同分區，人工整理不符時間效益，也容易出錯。
痛點3：歷史資料不易追蹤若去年、前年、大前年的經手人不同，每位都有不同風格跟格式，儘管新任人資整理好今年的報告，追溯過往歷史資料仍有困難。
痛點4：資料安全與隱私疑慮人事、薪資等資料敏感，沒有系統時，依靠人工控管、保存，具有權限管控與資安、隱私風險等疑慮。
痛點5：缺乏專業知識ESG是近幾年全球興起的新思維，所有企業、國家都在學習、摸索，因此每個產業、每間企業對ESG的指標定義未必相同，同樣的報表資訊，在不同產業受重視程度不一，例如科技業和美容美髮服務業對「女性就職比」的解讀方式，便會有所差異，因此需要有專業人資來進行資料判讀。
有鑑於此，已有逾700家企業人資使用的104 HR Max系統，近來推出「ESG x HR永續方案」，便是人資撰寫永續報告書時的最佳幫手。
104 ESG x HR永續方案具備哪些重要功能？
功能1：ESG人資指標自動化系統會自動從人資資料庫中，提取永續報告書的相關數據，提供GRI相關指標數據，並能保存資料。
功能2：視覺化儀表板直觀呈現人事指標表現與趨勢，主管、人資隨時想查看相關資訊，可一目了然。
功能3：自動生成報表一鍵產出30張符合法規要求的永續報告書人資領域相關報表，還能檢查工時規則、彈性設定工時檢查規則等，也可以自訂報表內容，產出公司需要的各種欄位。
功能4：歷史數據比較追蹤員工指標歷年變化，協助人資根據過往數據，制定改善策略，找出最適宜企業與人才發展方向。
104 ESG x HR永續方案生成的報表內容，完全符合法規、GRI準則等國際ESG報告標準；自動整理數據後，一方面提升了永續報告書的準確性與一致性，也能協助人資即時發現員工多元性指標不足、員工流動率是否健康等方方面面的問題，更重要的是，讓團隊有更多時間投入規劃企業人才永續策略、推動雇主品牌。另外，系統擁有業界最高標準的資安防護，能設定管理、觀看等不同權限。
針對ESG數據整理工作，人資通常需要耗時1~2周才能完成，但各家企業人資使用104 ESG x HR永續方案後，時間已大幅縮短，最快甚至半天內就能整理完成。
在企業ESG的時代，人資已從後勤支援躍升為企業治理的核心策略單位。若能善用數位工具，將編纂永續報告書等數據整理庶務工作交由系統處理，將會將寶貴的人力資源釋出，讓人資將更多精力集中在核心事務上，包含雇主品牌塑造、人才永續發展策略等戰略工作，進而深化企業與永續理念的緊密結合。
104 HR Max ESG x HR永續方案
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【美國關稅風暴】企業如何掌握INFO原則、在不確定性中採取行動？
美國關稅政策的頻繁變動不僅對國內市場造成影響，更對全球貿易經濟帶來震盪與變革。在當前充滿不確定性的狀況中，企業面臨著前所未有的挑戰與機遇。本文將探討如何利用INFO原則優化內部溝通與數據分析，並提供具體的風險管理策略，幫助企業在美國關稅議題的影響下，制定靈活應變的計畫，持續保持競爭力。
文／《104職場力》
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掌握INFO原則：建立訊息流通管道，培養識讀分析能力企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟觀望之餘，企業還能採取哪些行動？
美國關稅政策加劇了全球經濟情勢的變動，也讓許多企業重新思考其商業模式和營運策略，企業不僅面臨著政策帶來的挑戰，還必須應對消費者行為及市場需求的快速變化。在這樣的背景下，企業如何在觀望的同時，主動採取行動來應對潛在的風險與機會？
延伸閱讀：川普宣佈台灣「暫時性關稅」為20%！美國「關稅風暴」是什麼？｜關稅風暴衝擊總整理
掌握INFO原則：建立訊息流通管道，培養識讀分析能力
在當前資訊紛繁且尚未明朗的狀況下，未知容易使人心惶惶不安。因此，確保內部資訊的暢通至關重要，當大家都清楚決策背後的原因及應對策略的方向，不僅能促進溝通和理解，還能有效安定內部人員的情緒。
快速獲取消息只是第一步，設定「清晰的訊息過濾標準」可以幫助聚焦重點，以符合組織需求和目標，企業不妨利用RSS訂閱或關鍵字警報等工具，創建自動化的資訊更新系統，從而獲取即時、相關的最新資訊，減輕手動搜尋的繁瑣。
另外，在大量獲取資訊之餘，「識讀能力」在這過程中更為關鍵，除了交叉參考多個來源，而非依賴單一消息，進而提高資訊的準確性與一致性之外；學會解讀官方文件或研究數據報告中的圖表和統計數據，才能真正有效地應用在自家產業政策評估上。
綜合上述論點，可以用4點進行歸納：
I - Internal Communication（內部溝通）：強調內部資訊暢通和決策透明性。
N - Navigating Information（導航資訊）：建立清晰的訊息過濾標準，聚焦關鍵資訊。
F - Fact-checking（事實檢查）：培養識讀能力、交叉參考多個資訊來源，確保準確性。
O - Outcome Analysis（結果分析）：解讀數據和官方文件，為策略調整提供支持。
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企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟
面對不停改變的局勢，要針對現況的不確定性和關稅變化進行風險評估，企業可以依據以下步驟來建立評估模型。
1. 識別市場、政策、供應鏈的風險因素
分析可能影響產品需求的市場變化，包括消費者行為的改變、競爭對手策略調整等，並持續監控國際貿易政策、關稅調整及其他可能影響企業的法規變化。另同步評估供應商的穩定性，如供應商的財務狀況、交貨能力，以及材料價格波動的風險等。
2. 量化並分析風險
蒐集歷史關稅變化、原材料成本、產品銷售等相關數據來量化風險，將不同風險因素的影響轉化為財務指標，例如：影響成本、利潤和市場佔有率的變化。
透過數據建立風險矩陣，將風險因素根據影響程度和發生的可能性進行分類（如高、中、低風險），分析其變化趨勢，預測未來可能的風險情境。
3. 制定應變計畫、模擬情境
針對主要風險制定相應策略，涵蓋成本控制、拓展供應來源、產品線調整等，與財務、人力資源、供應鏈管理等部門密切溝通、協作，確保應變計畫可以全面實施，並隨著內外部環境的變化調整應變計策。
同時可根據不同的關稅變化模擬情境，例如：高關稅（32%）、中等關稅（15%）、低關稅（5%）和無關稅情況。設計情境時，考慮其他相關變數，如市場需求變化、競爭對手行為的改變、原材料成本上漲等。
4. 建立模型、進行模擬
建立財務模型，考慮關稅影響對收入、成本和利潤的計算方法，確保各項變數能夠模擬相互影響，接著對關鍵變數（如銷售量、單價、製造成本等）進行分析，了解它們的變化如何影響整體業務績效。
獲得每種情境下的預期財務結果後，再對模擬結果進行分析，評估在不同關稅下的成本結構、利潤和市場佔有率的變化。
5. 彈性決策並持續監控
根據模擬結果，發想具體的行動建議和應對方案，保有彈性之外也建議定期回顧情境模擬的結果或根據新的數據和環境變化更新模擬模型，確保其準確性和時效性。
延伸閱讀：關稅重塑全球貿易 適應力將成企業競爭優勢的重要前提
觀望之餘，企業還能採取哪些行動？
無論是當前美國的對等關稅問題，還是未來整體產業的發展，局勢的快速變化都是不可避免的。在這種情況下，企業在保持觀望的同時，也可以積極採取多項行動，以應對潛在挑戰並維持競爭力。
首先，在「供應鏈的彈性與多樣化」這塊不僅是透過建立多元化的供應商網絡，降低對單一市場的依賴，或許也可考慮在其他國家或地區設置生產基地，以減少因關稅影響而增加的成本。
其次，「市場和產品的調整」同樣重要。企業可重新評估美國或他國市場變化，考慮擴展至其他市場，比如那些可能因美國關稅政策而出現機會的國家。此外，「提升產品的價值」，例如升級和提供附加服務，可幫助企業更好地抵消關稅的影響。
與供應商的合作也是重要一環，企業可探索共同分擔增長成本的方案，建立更緊密的合作關係，不僅能有效提高供應鏈的韌性，還能共同應對政策變化的挑戰。
此外，企業還可以加強內部技術能力，持續發展數據分析技術，不光了解美國關稅影響，對於未來市場趨勢及潛在機會都有所幫助；同時，投資於技術創新可提高生產靈活性和效率，實現成本優化。
在觀望的同時，這些行動可為企業打下穩固基礎，不僅有助於應對當前挑戰，也有益於未來的持續發展，在瞬息萬變的市場中繼續前行。
延伸閱讀：
美國加稅、全球震盪，HR的挑戰才正要開始
因應美國關稅政策，行政院宣布「9大面向、20項措施、總經費880億元」支持方案
【美國關稅】經濟部評估個別產業影響，提4政策、410億加碼貸款補助
3大2025 HR轉型關鍵！解密「AI離職預測模型」，9步驟降低離職率的實戰指南！
文/104獵才顧問行銷企劃部
隨著數位化浪潮席捲全球，人資管理正迎來前所未有的挑戰與機遇。進入2025年，接班人管理、人才流失預防以及現代化招募策略，成為企業HR策略的三大核心方向。然而，HR應該如何有效運用AI技術？AI人工智慧如何降低員工流動率？AI是否能精準預測接班人選？這些都是HR專業人士關注的熱門問題。從AI離職率預測模型到數據驅動的接班人計畫，這些技術不僅能幫助HR解決員工流動率的問題，還能顯著提升招聘效率和人才合適度。
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一、2025年的預測：3大HR變化方向與競爭力關鍵
1. 接班人管理：以數據為基礎，遴選及培養管理層
2. 人才管理：建立預防人才流失機制
3. 現代化招募：以NPS為核心的雇主品牌策略
二、AI應用於HR的成功案例：運用「員工離職率預測模型」擬訂人才策略
9大步驟實踐AI離職率預測模型
AI離職率預測案例的實踐成果
三、總結：AI如何定義2025年的HR未來
隨著企業轉型數位化及市場環境的日益複雜，人力資源管理（HR）的角色與挑戰正快速演變。進入2025年，人工智慧（AI）技術和數據分析的應用不僅改變了傳統HR流程，更成為推動HR數據化轉型的核心力量。本文將聚焦2025年HR的三大重要變化方向，並結合成功的AI應用案例，探討如何提升企業競爭力及實現人力資源效能最大化。
一、2025年的預測：3大HR變化方向與競爭力關鍵
1. 接班人管理：以數據為基礎，遴選及培養管理層
接班人計畫是企業長期穩定發展的關鍵。未來，HR將更多依靠數據驅動的方式，從員工的績效、潛力與行為數據中精準分析出適合接任關鍵職位的人選。例如，透過AI技術建構的預測模型，HR能快速制定個性化的接班人培育計畫，確保人才接班的順利過渡。
延伸閱讀： 該啟動接班人計畫嗎？5大步驟掌握黃金時機，培養中高階接班梯隊計畫，提升企業永續發展！
2. 人才管理：建立預防人才流失機制
在高流動率的職場環境中，人才流失的影響不容小覷。建立預防機制，將離職預測納入HR策略，已成為企業不可忽視的議題。正如本文後續提到的AI實踐案例，運用離職率預測模型，HR能即時辨別高風險員工，採取調整工作安排、提升員工滿意度等措施、改善薪酬結構或調整工作安排，進而有效降低員工流動率並控制人力成本。
3. 現代化招募：以NPS為核心的雇主品牌策略
未來的現代化人才招募管理將不僅局限於填補職位空缺，更注重提升人才的招聘體驗（Candidate Experience）與員工淨推薦值（NPS）。
AI技術助力企業快速篩選候選人，優化人才匹配。
通過數據分析識別與企業文化高度契合的人才，縮短招募周期。
持續提升企業的雇主品牌認知度，吸引高潛力人才。
延伸閱讀： 已經將薪水高於同業很多，為何我還是請不到人，流動率又高？
二、AI應用於HR的成功案例：運用「員工離職率預測模型」擬訂人才策略
人才是企業最重要的資產之一，但員工流動率過高卻可能帶來巨大的損失。傳統HR方法往往對員工的離職缺乏預測能力，無法及時採取應對措施。本案例中，透過一個AI應用的框架，總結了模型的設計與實施過程：AI技術被用於離職率的精準預測，通過9個步驟的流程，為HR提供了全面的解決方案。
9大步驟實踐AI離職率預測模型:
Step 1: 現況描述
描述當前企業在離職管理上的痛點與挑戰，例如員工離職的風險不透明、管理層缺乏預警手段等。
Step 2: 過去做法分析
回顧以往的應對方式與不足之處，了解傳統方法在數據準確性與預測效率上的局限性。
Step 3: AI目標設定
明確AI應用的目標，例如預測員工的離職概率，並針對高風險員工提出應對策略。HR首先需要根據年度重要目標設定相關的專案，並以離職率預測為核心，展開具體的AI應用計畫。
Step 4: AI建模準備
選擇適合的數據參數，針對部門、薪資、工齡等影響因素進行數據收集與篩選，確保模型訓練的準確性。
Step 5: 預測目標Y定義
定義預測的核心結果，例如是否會離職（Y1）及離職的可能性（Y2）。
Step 6: 條件參數X設定
設置關鍵參數（X），如加班情況、薪資結構、員工滿意度等，為AI模型提供精準的數據輸入。
Step 7: 數據輸入與模型訓練
輸入大量歷史數據，建立AI模型並進行測試與優化，確保預測準確度超過70%。
Step 8: 模型得分與應用:多變量分析與敏感性測試
根據模型得分分析高風險員工，並測試不同策略的影響。以「加班時數」為例，模型顯示當加班時數減少時，員工的離職率有顯著降低。數據顯示：
高加班時數員工的離職率高達98%。
無加班情況下的離職率降至50%。
Step 9: 投資回報率（ROI）分析
量化模型應用的成果，例如降低流動率為企業節省的成本，並結合改善員工滿意度的長期效益。通過分析250筆樣本資料，當模型得分高於70分時，其預測結果被證明相對準確。HR根據模型結果，調整策略以降低離職率並提升員工滿意度。
AI離職率預測案例的實踐成果:降低成本，提升投資報酬率
透過AI模型，HR可以在預測離職率的同時，找到關鍵影響因素並進行改善。以此案例，通過分析250名工程師的離職情況，企業預估節省了超過215萬的成本。通過AI技術有效降低員工流動率，也顯示出投資AI技術的高回報率。HR也能提前預測並管理員工離職風險，採取主動措施提升員工滿意度，最終減少人力資源損失。
成功實踐的關鍵：流程與管理標準化
AI的應用不僅在於技術，更重要的是結合管理流程與判斷標準的標準化。從傳統管理到數位化的轉型過程中，AI模型只是工具的一部分，人為的敏感度與專業判斷同樣不可或缺。
ROI的實際效益:
以250名工程師為例，若通過模型降低離職率3%，企業每名員工可節省38萬元的人力成本，全年共可節省285萬元。
延伸閱讀： 「創新人才難求？」HR必學的「5大策略」，激發內部員工創造力，成為企業創新的推手！
三、總結：AI如何定義2025年的HR未來
數據化與智能化已成為2025年HR發展的核心主題。通過接班人管理、人才流失預防以及現代招募管理的全面升級，HR能更靈活地應對多變的市場挑戰，打造具韌性與可持續性的管理模式。企業透過AI技術的應用，不僅提升了人力資源的效能，更在競爭激烈的市場中佔據優勢。以離職率預測模型為例，這項成功案例顯示，AI不僅能協助HR精準擬訂人才策略，還為企業帶來了實質的成本節省與績效提升。然而，AI技術的導入不僅需要技術層面的支持，更需結合HR的實務需求與管理創新，從全局考量才能真正實現「人與技術」的完美結合。
成功招募攻略｜科技業招募策略：
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【接案報價】4大計價模式、成本利潤評估，「生存算術」技巧傳授
自由工作者或接案者想要避免「報價太低做白工」陷阱，必須從成本與利潤評估開始，掌握正確的計價方式。作者為軟體工作者，分享接案常見的4種報價模式包括時薪、包月、專案與分潤，各有適用情境與風險，幫助你建立可靠的報價策略。本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。
文／陳泰銘（Taiming）
本文目錄（點擊可快速前往）
全職接案者的「生存底線」算術兼職接案的「不虧錢」盈利技巧接案報價：常見的4種計價模式
在接案的世界裡，「報價」不僅僅是一個數字，更是你專業價值的具體呈現。無論是全職接案者將此視為主要收入來源，還是兼職接案者用來創造額外收益，精準的成本與利潤評估都是確保可持續發展的關鍵。
我們將用實際的計算公式和業界經驗，幫助你建立一套堅實的報價策略，讓你的專業獲得應有的回報。記住：好的報價不是猜測，而是精密的財務規劃—這不僅關乎單一案件的成敗，更影響你長遠的職業發展。
全職接案者的「生存底線」算術
對於已經成立公司或工作室的全職接案者來說，報價絕不能只是憑感覺喊價。這是一套需要精密計算的財務工程，關係到你是否能夠在這個行業持續生存下去。
1. 全職接案者的固定生存成本
個人基本開銷（每月約5-6萬元）
居住成本：房租/房貸2-3萬元
生活支出：伙食費1萬元、交通費3千元
保險規劃：醫療險、意外險等約5千元
儲蓄投資：建議至少1萬元
公司營運成本（每月約2-3萬元）
硬體設施：辦公室租金1.5萬、水電網路3千元
專業服務：會計記帳3千元、法律顧問2千元
軟體訂閱：Adobe CC 2千元、雲端服務1千元
稅務準備：營業稅5%、營所稅預提
全職接案者開銷成本試算
分類項目金額（元）備註個人基本開銷居住成本20,000~30,000房租或房貸生活支出13,000伙食費10,000+交通費3,000保險規劃5,000醫療險、意外險等儲蓄投資10,000+建議至少公司營運成本硬體設施18,000辦公室租金15,000+水電網路3,000專業服務5,000會計3,000+法律顧問2,000軟體訂閱3,000Adobe CC + 雲端服務稅務準備按營收估算營業稅5%、營所稅預提
2. 全職接案者的專案直接成本
每個案件都應獨立計算：
素材授權：圖庫照片、字型、音樂等
特殊設備：伺服器租用、測試機購買
外包費用：協作人員的鐘點費
差旅支出：客戶拜訪的交通住宿
3. 全職接案者的隱形成本（常被忽略的關鍵）
行政時間：發票處理、合約審閱等，每月約30小時
業務開發：提案、比稿、客戶洽談的時間成本
學習進修：保持競爭力所需的課程費用
設備折舊：電腦、相機等每3年需更新
4. 全職接案者的專業報價三原則
成本加成法：
總成本 × 1.3（基本利潤率）
例如：估算成本20萬 → 報價26萬
價值計價法：
對戰略性客戶，可依商業價值報價
例如：電商系統可採營業額抽成%
階梯式報價：
基礎版：滿足核心需求
進階版：含擴充彈性
旗艦版：全程顧問服務
兼職接案的「不虧錢」盈利技巧
兼職接案雖然壓力較小，因為你賺取的是額外的收入，但仍需堅守「不賠錢」底線：
成本覆蓋原則：
直接成本（圖庫、主機等）必須 100% 反映在報價中
時間成本建議仍要計算，避免淪為廉價勞工
簡單公式：物料成本 + (工作時數 × 基本時薪)
機會成本考量：
比較同樣時間用於進修、休息或正職加班的價值
若報價無法高於這些機會的預期收益，就該拒絕
進階技巧：
可採用「業餘折扣價」培養客戶關係
但需明確定義服務範圍，避免被當成全職團隊使用
兼職接案成本計算舉例
以平面設計案為例：
直接成本：圖庫照片授權（2張）800元、特殊字型租用500元
時間成本：設計工時8小時 × 兼職時薪500元 = 4,000元
最低報價：800+500+4,000 = 5,300元（業主殺價至4,000元時就該拒絕）
平面設計接案成本試算表
成本類別項目金額（元）備註直接成本圖庫照片授權800約 2 張圖庫圖特殊字型租用500商用字型使用授權時間成本設計工時4,0008 小時 × 兼職時薪 500 元最低報價合計5,300建議不得低於此價格殺價情境若對方出價 4,000 元建議婉拒，避免虧損
以網站架設案為例：
直接成本：虛擬主機年費分攤1,200元、佈景主題購買2,500元
時間成本：建置20小時 × 正職時薪1.5倍750元 = 15,000元
保底報價：1,200+2,500+15,000 = 18,700元
網站架設接案成本試算表
成本類別項目金額（元）備註直接成本虛擬主機費用1,200年費分攤佈景主題購買2,500預設購買一次性授權時間成本建置工時15,00020小時 × 正職時薪1.5倍（750 元）保底報價合計18,700此為不虧本的最低報價
接案報價：常見的4種計價模式
1. 時薪計價
根據每小時的工時來計算報價，客戶支付的是實際工作時間或預估的工時數量。
例如：兼職類型的接案、專案長期配合。
薪資的設定其實取決於市場機制和雙方的協議。「你認為自己每小時提供的服務值多少，那就是多少。」
如果對自己的市場價位不確定，可以參考正職工作的時薪，並根據接案的性質適當調整，例如乘上1.5倍或2倍，甚至更高。這個加權的原因不只是因為你利用下班時間、兼職甚至犧牲假日來接案，還包括許多隱藏成本與風險，這些在正職工作時是由公司承擔的，但在接案時都需要你自己負責。
為什麼接案報價要乘上加權？
A. 不穩定性與風險：接案收入不像正職薪水那麼穩定，可能會遇到客戶拖款、臨時取消、需求變更等風險，因此定價時要考慮這些潛在損失。若接案專案遇到額外的溝通成本、修改需求或 Scope Creep（需求膨脹），這些時間成本都必須反映在報價中。
B. 稅務與保險負擔：正職工作時，稅金、勞健保、退休金等由公司分擔，而接案時這些支出完全由個人承擔，因此需要適當提高報價來彌補這些成本。
C. 設備與軟體成本：許多正職公司會提供電腦、軟體、辦公空間等資源，而接案時這些成本都要自己負擔，例如電腦折舊、Adobe 訂閱費、雲端空間等。
D. 行銷與業務成本：在正職工作中，專案通常由公司分配，但接案者需要自行尋找客戶、維繫關係、處理行政事務，這些時間與精力也需要反映在價格中。
E. 機會成本：若用這段時間去進修、休息，甚至正職加班可能獲得更高收益，那麼接案的報價至少要高於這些機會成本，否則不值得投入。
如何決定加權倍數？
1.5倍：適用於較低風險、短期、簡單專案，例如小型設計、程式修改、顧問諮詢。
2倍：適用於需要投入較多時間、責任較重、客戶需求較彈性的案子，例如網站開發、品牌設計、行銷專案等。
2.5倍以上：適用於高風險、高壓力、長期專案，例如全端開發、完整產品設計、長期顧問服務等。
【舉例】假設你正職時薪為500元：● 小型設計案：500×1.5=750元/時● 網站架設案：500×2=1,000元/時● 高責任系統開發案：500×2.5=1,250元/時
這樣的計算方式可以確保你不會因為低估成本而讓自己虧本或壓榨自己，同時也能讓你的接案工作更具長期可持續性。有些求職平台上的職缺也會標明時薪範圍，你願意接受這個價格，你就可以去應徵。
2. 包月計價
每月收取固定費用，並規範每月的工作天數與時數，適用於長期合作的專案或需定期維護的工作。可以理解成：每週/每月固定時數的時薪計價。
在接案工作中，包月計價就像是一份「專業訂閱服務」，特別適合需要長期配合的維護型專案。想像一下，你是一位網站維護工程師，客戶每月支付3萬元，就能享有你預留的 5 個工作天服務。這段時間裡，你負責處理網站內容更新、版面微調、安全性檢查等例行工作，讓客戶無需擔心網站運作的瑣事。
這種模式最迷人的地方在於它創造了雙贏局面。對客戶來說，不必每次遇到小問題就重新議價，預算變得穩定可控；對接案者而言，則能獲得可預期的收入來源，不用每個月從零開始找案子。就像健身房會員制一樣，客戶購買的是「隨時可用」的專業服務，而你則獲得持續的收入流。
包月計價容易產生爭議的地方是：
有些客戶會覺得你的產出和你付出的時間不符比例。
若你效率高、提前完成工作，客戶可能覺得「付月費卻沒用滿時數」不划算。
包月不代表 24/7 的待命服務，有些客戶會誤解「包月」等於「隨時隨地免費服務」，下班時間、假日都找你處理小事。
因此，需要特別留意：
合約寫清楚：服務範圍、時數上限、額外收費標準。
定期檢視成本，避免做白工。
保持彈性，每年重新評估是否繼續合作。
不要怕說「不」，超出範圍的需求，堅定要求另計費用。
3. 專案計價
專案計價（Project-based Pricing）是接案市場最常見的報價方式，不以工時計算，而是根據「最終交付的成果」來訂定總價。適合需求明確、範圍固定的案子，例如：
網站開發（企業官網、電商平台、會員系統）
品牌設計（Logo、名片、視覺識別）
行銷專案（廣告影片、社群企劃、活動網站）
客戶來說，專案計價就像購買一個「完整產品包」。當客戶委託設計公司製作企業官網時，他們最在意的是最終能否獲得一個功能完善的網站，而不是設計師花了多少小時調整配色。這種計價方式讓客戶能提前掌握總成本，不必擔心接案者工作效率低落導致預算暴增。想像你是中小企業主，當你知道製作網站固定就是15萬元時，比起按工時計費（可能從10萬到30萬不等），前者顯然更容易規劃財務。
對接案者而言，專案計價其實是「專業能力變現」的最佳途徑。當你累積足夠經驗後，會發現同樣設計一個 Logo，新手可能需要 20 小時，而你 8 小時就能完成相同品質的作品。這時若採用時薪制，等於變相懲罰自己的高效率；但若用專案計價，你報價 1.5 萬元（相當於新手 30 小時的時薪），實際卻只花 8 小時，等於時薪高達 1,875 元。這種「經驗溢價」正是專業工作者該獲得的合理報酬。
「專案計價是賣『專業成果』，不是賣時間。合約越細，糾紛越少，利潤越高！」
更重要的是，專案計價能避開令人疲憊的「工時解釋戰」。我們都遇過這種狀況：客戶質疑「為什麼這個功能要開發 40 小時？」即使你列出詳細工時表，客戶仍覺得「太久了」。但若採用專案計價，雙方焦點會自然轉移到「成果是否符合約定規格」，而非糾結在時間消耗上。這就像去餐廳吃飯，你在乎的是牛排好不好吃，不會去計較廚師究竟花了 15 分鐘還是 30 分鐘烹調。
專案計價的5大注意事項：
需求範圍要「鎖死」：合約明確定義交付成果（例如：網站含 5 個頁面、3 次修改），避免客戶無限追加需求。
預留 20% 緩衝工時：專案常有意外狀況（客戶延遲回覆、技術問題），報價時多算 20% 工時避免虧本。
分期收款，降低風險：簽約收 30%、中期收 40%、交付後收尾款 30%，確保不會白做工。
「需求變更」另計費：若客戶於專案進行期間變更規格，須簽署「需求變更單」，並依內容追加費用，避免直接免費幫忙修改。
不做不熟悉的案子：專案計價怕低估工時，陌生領域先接時薪案累積經驗，再報專案價。
4. 分潤計價
根據專案能為客戶帶來的商業價值來設定報價，通常是以專案為客戶帶來的利潤比例或其他商業指標作為定價基準。
例如：● 營業額抽成（如：電商系統收取每月營業額的1-5%）● 利潤分潤（如：幫企業優化生產流程，省下的成本分20%）● 成效獎金（如：廣告投放達成KPI後額外抽佣）
這種方式讓接案者不再只是「賣時間」，而是成為客戶的「商業夥伴」，共同承擔風險與收益。
適用情境舉例
電商網站／銷售系統開發
案例：幫客戶架設電商網站，不收固定費用，改抽每月營業額 3%。
適合原因：客戶初期資金有限，但潛在收益高，雙方共享成長紅利。
新創公司合作
案例：幫新創開發 MVP（最小可行產品），換取未來 2% 股份。
適合原因：新創現金流不足，但潛在價值高。
但這種方式風險比較高，因此可以採取下列策略：設定「保底 + 分潤」機制、合約寫明計算方式與稽核權、避免與財務不透明或高風險業務合作。若客戶商業潛力大，但預算有限，分潤制可能是突破點！
節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著
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產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速，產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運，產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。
本篇產品經理學習地圖(上)：技能養成篇，將協助轉職者認識『從入門建構產品基礎思維』到中階『掌握用戶洞察與功能實作』，最終能『獨立推動策略規劃與跨部門協作』的相關職業技能，依循學習路徑，逐步成為具影響力的產品專案執行者！
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
產品經理是誰？為何成為熱門職業？ 產品經理工作內容 產品經理與相近職類比較表 為什麼選擇產品經理？ 誰適合轉職產品經理？ 掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 產品經理技能 × 學習階段 對照表格 產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具） 成為產品經理應具備的軟技能
產品經理是誰？為何成為熱門職業？
產品經理工作內容
產品經理（Product Manager）負責定義產品要解決的問題，並與設計、工程、行銷等部門協作推動產品從構想到落地。其核心職責包含：
需求探索：透過用戶訪談、行為數據、回饋收集等方式，洞察真實需求。
功能規劃：撰寫 PRD、制定功能優先順序、評估 MVP 可行性。
專案推進：主持日常開發流程，跨部門協調資源，確保開發進度與品質。
成果驗證：追蹤產品指標（如留存率、轉換率），進行 A/B 測試與功能優化。
策略規劃：參與產品路線圖規劃，制定中長期產品方向與營收目標。
產品經理既是產品成功的推動者，也是用戶價值的守門人。其價值在於將「使用者需求 × 商業機會 × 技術可行性」三者整合為具體可執行的產品方案。
產品經理與相近職類比較表
職位 關注重點 負責內容 常見產業 產品經理(Product Manager)使用者 + 商業價值 規劃產品功能與開發節奏 科技、電商、金融、SaaS 等 專案經理 (Project Manager) 進度與成本控制 控管時程、資源、人員配置 各類型專案導向型公司 UI/UX 設計師 使用者體驗 介面設計、動線、視覺規劃 軟體、行銷、遊戲、EdTech 等 資料分析師 數據洞察 分析用戶行為、產品數據、A/B 測試 金融、零售、科技、行銷
為什麼選擇產品經理？
📈 發展潛力大｜未來產業的中樞角色
不論是新創公司還是科技巨頭，產品導向已成為企業競爭的關鍵思維。
有產品就有需求，有需求就需要 PM——從 AI、SaaS、電商到 FinTech，每個行業都需要懂得「整合價值」的人。
企業不再只需要「能執行的專業者」，而是需要「能定義方向、驅動成長」的產品領導者。
🛠️能力多元｜最全面的跨域訓練場
產品經理是一個訓練全腦能力的職業：👉 左腦要有邏輯與分析能力（數據、商業）👉 右腦要能發想與感知使用者（設計、體驗）👉 兩者還要能與技術部門深度協作（開發、工程）
在角色中將學會「如何說服利害關係人」「如何觀察用戶行為」「如何評估一個功能是否值得投資」，這些都是未來每一份高階職位都會需要的綜合實力。
🚀 成長彈性高｜跨域轉換與職涯彈跳力強
PM 的角色可以橫跨不同產業與職能，時常需要與工程或設計專業職能有效通協作。是「所有關鍵決策職位的預備場」。
許多優秀的 PM 在職涯中轉職為：
創業者（Founder / Co-founder）
使用者體驗設計師（UX Designer）
數據分析師（Product Data Analyst）
成為產品主管、策略顧問，甚至進入 CPO、COO 等管理層
誰適合轉職產品經理？
🎓 1. 無產品背景但熱愛創新、解決問題者
你喜歡觀察生活問題、總是腦中浮現「這東西為什麼不能這樣改？」
從 side project 開始，就是最好的敲門磚。
無需程式背景，只要有邏輯、有使用者觀點，PM 是歡迎非典型背景者的職位。
💻 2. 工程師背景者
想脫離單純執行任務的角色，希望參與更多「要做什麼」的決策討論
PM 是讓工程師走向策略與產品領導的黃金道路。
技術理解力會讓你在 PM 角色上如虎添翼。
🎨 3. 設計師 / UX 專業者
有同理心、有用戶感知力的設計師，適合轉向更有產品話語權的角色。
讓你從 UI/UX 執行者，變成「產品體驗的主導者」。
許多產品團隊喜歡擁有設計底子的 PM，因為他們更懂體驗與細節。
📢 4. 商業 / 行銷 / 業務人員
熟悉市場與用戶痛點，對產品的商業價值有敏銳觀察
補足產品開發語言與邏輯，就能駕馭市場與產品之間的橋樑位置。
掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
產品經理技能 × 學習階段 對照表格
🧩 產品規劃與需求管理 📊 數據分析與驗證能力 🎨 戶體驗與設計思維 🤝跨部門協作與專案推進 基礎 - 撰寫 User Story、建立 Persona - 初步撰寫 PRD、功能清單 - 認識基本產品指標（DAU、MAU、CTR） - 初步理解 A/B 測試、使用 Google Analytics - 繪製使用者旅程圖、UX Flow - 使用 Figma 建立簡易原型 - 熟悉 Notion / Trello 等任務管理工具 - 學習基本會議記錄與任務追蹤方式 核心 - MVP 規劃、功能優先排序（RICE、Kano） - 撰寫完整 PRD、維護 Roadmap - 使用 Mixpanel / Amplitude 追蹤行為流 - 設計驗證機制（Cohort、Retention、轉換率分析） - 熟悉設計思考流程（Design Thinking） - 與設計師協作建立 Wireframe 與可用性測試 - 使用 Jira / Asana 進行敏捷開發任務管理 - 主持 Stand-up / Sprint Review / Retro 會議 進階 - 多模組產品整合與平台化思維 - 建立產品 KPI 指標並追蹤成效 - 設計數據導向決策邏輯 - 與資料分析師共構儀表板、做策略調整 - 優化使用者體驗，結合數據與測試結果反覆調整設計- 規劃用戶測試場景、引導焦點訪談 - 建立跨部門溝通 SOP 與產品知識共享 Wiki - 作為 PM Leader 引導 Junior PM、推進跨部門專案 認證 - CSPO（Scrum Product Owner）- Pragmatic PM 認證 - Google Analytics 證照- Mixpanel / Looker Studio 認證 - Google UX Design 認證- Nielsen Norman UX 課程 - PMP 專案管理師- CSM（Scrum Master 認證）
產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🟢 第一階段：新手 PM 入門（0～6 個月）
✅ 目標：建立基礎產品思維與跨部門語言，從具體產出中培養使用者理解與任務邏輯。
📌 學習內容：
【產品市場機會】：初步理解產品與市場的關係（例如：Who / Why）
【找出使用者需求】：撰寫 User Story、建立 Persona、使用者旅程圖
【設計思考】：練習 Wireframe / Wireflow 製作，視覺化想法
撰寫簡易 PRD：說明做什麼與為什麼
學會製作 UAT（功能性測試 / 反向測試等）
建立會議紀錄與議題追蹤清單，強化任務邏輯與流程觀
📌 AI 工具應用：
ChatGPT / Claude：生成 User Story、用戶情境模擬
Uizard / Figma AI：快速建立原型畫面與 Wireframe
Notion AI：整理任務、產出會議紀錄與需求清單
📌 備選學習：
學習基礎專案管理（甘特圖、排程、進度跟催）
練習回報 bug 與測試報告，建立與工程團隊語言
閱讀《Inspired》、《Lean UX》理解產品角色的多重任務
[course_plugin title='產品經理入門課程' keyword='PM產品經理｜入門致勝攻略：打造最強怪物新人的實戰課｜104獨家線上課' amount=1]
🟡 第二階段：中階 PM 成長（6～18 個月）
✅ 目標：獨立負責一個產品模組，深化市場洞察與優先排序邏輯，開始建立產品成果思維。
📌 學習內容：
【產品市場機會】：進行競品研究、定位圖、SWOT 分析
【使用者需求】：進階訪談技巧、使用者回饋整理、Cohort 分析
【提出解決方案】：撰寫完整 PRD、定義功能 MVP、排定開發優先順序（RICE、Kano）
【產品企劃框架】：建立產品 Roadmap，依驗證結果動態調整
專案協調與跨部門簡報報告
主持 Scrum、Sprint Review 等會議，培養團隊推進力
📌 AI 工具應用：
Miro AI：協助需求 Mapping、建立 Feature Map
Amplitude / Mixpanel + AI plugins：用於用戶行為與留存分析
Jira AI / Linear AI：協助排程與任務追蹤自動化
ChatGPT：產出會議簡報、功能拆解與優先順序建議
📌 備選學習：
與工程師深度對話 API 邏輯與限制（建立技術思維）
學習使用 A/B 測試平台與分析資料結果
與設計師協作，規劃 Usability Test 測試流程
[course_plugin title='資料分析相關課程' keyword='用AI+Google Sheet建立自動化工具，打造你的業績成長引擎｜104獨家' amount=1]
🔴 第三階段：資深 PM 精進（18～36 個月）
✅ 目標：制定產品策略與願景、帶領多模組團隊與跨部門合作，具備從數據到決策的整體能力。
📌 學習內容：
【產品企劃框架】：建立成果導向型 Roadmap，結合營運目標與客戶反饋
【有效提案法】：提案簡報、策略 Buy-in、利益關係人對齊溝通（尤其是非 PM 部門）
【提出解決方案】：設計產品 KPI（DAU、留存、LTV、NSM）
【產品驗證與迭代】：產品指標監控 → 分析迭代邏輯 → 反饋進 Roadmap
建立跨部門合作 SOP、主持策略規劃會議
設計產品願景，指導 Junior PM 並進行 Mentor / Review
📌 AI 工具應用：
Power BI / Looker Studio + GPT Plugin：產出決策儀表板、進行策略預測模擬
Notion AI：整理策略紀錄、文件管理、產品 Wiki 協作
ChatGPT / Claude：撰寫產品願景草案、跨部門溝通稿
Suno / Gamma AI：製作產品簡報、提案影片輔助
📌 備選學習：
學習產品組合管理（Product Portfolio）
熟悉商業模型設計與利潤預測（可使用 Business Model Canvas）
進階使用 AI 作為產品功能的一環（如設計 AI Prompt 功能、智能推薦引擎）
[course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2]
成為產品經理應具備的軟技能
產品經理的成功關鍵往往不在工具，而在於這些關鍵軟實力的「日常實踐力」：
溝通協調能力
與設計、工程、商業部門建立共識
化繁為簡、拆解問題並說服他人
優先排序與決策力
在時間與資源有限下做出取捨
擁有面對模糊需求時的清晰邏輯
系統性思考能力
看見整體產品架構與模組邏輯
能理解「做這件事對誰有價值？」
同理心與觀察力
從用戶視角出發洞察潛在問題
不被表層需求誤導
學習力與適應力
快速吸收新工具、新領域知識（如 AI、資料分析）
面對變動保持彈性與專業判斷
繼續閱讀 【產品經理 - 學習地圖(下)：職涯精進篇】
[joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3']
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