Power BI 資料視覺化
104學習
Power BI
這項技能主要是用來將大量數據轉換成視覺化報表和儀表板，幫助企業快速掌握關鍵指標和趨勢，提升決策效率。具備這能力的人能有效整合多種資料來源，自動化數據分析流程，減少人工錯誤與時間成本。在現今數據驅動的職場環境中，這項技能非常搶手，能強化跨部門溝通，支持策略規劃與業績追蹤，是數據分析、行銷、財務及管理職務的重要利器。
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Power BI關鍵DAX函數應用與觀念解析-上集
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BI規劃師
「BI規劃師」證照為企業在導入商業智慧與推動資料化管理過程所需要的人才。其扮演資料需求分析、管理指標規劃、報表架構設計與決策支援規劃等角色。
中華企業資源規劃學會
BI軟體應用師
「BI軟體應用師」證照為企業在操作商業智慧軟體與執行資料分析過程所需要的人才。其扮演資料整理、報表製作、分析工具應用與管理資訊產出等角色。
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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。
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統計是目前處理不確定性最成熟的一門科學，俱備良好的統計知識，透過統計方法的整理與分析就能有效快速地將資料轉成一種數據資訊，進而提升決策品質與商業價值。具備基本的統計分析能力，有助於爾後適切的使用各種的高等統計方法，提升對於未來的決策分析與品質，也有助於職場上之所需。
Silicon Stone Education (SSE)
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Microsoft Certified Fundamentals（簡稱 MCF），由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出，依雲端技術角色職能規劃認證類別，並透過引導式學習路徑，使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用，認證內容亦完整、準確地考核雲端技術，除作為專業技能上的有利佐證，更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。
即使是國際性的專業認證、英文證書，但是在試題上可以自由選擇語系，因此，在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題，只要通過Microsoft的認證考試，即頒發全球通用的國際性證書。
取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證，除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外，亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。
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e-Biz+證照專為提升數位商務與電子商務相關技能而設計，涵蓋網路行銷、網站管理、數據分析及電子支付等實務應用，協助持證人掌握最新數位工具與趨勢，增強企業競爭力與個人職場價值，適合欲進入或深化數位經營領域的專業人士。
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Power BI 是什麼？Power BI 對工作上的 5 大幫助，零基礎怎麼自學 Power BI？
在現今的數據驅動時代，如何高效地分析、視覺化和報告數據，成為各行各業必備的技能之一。而 Power BI 正是一款強大的商業智能工具，能夠幫助使用者將數據轉化為有價值的商業洞察，並做出明智的決策。這篇文章將介紹 Power BI 的基本概念、它在工作中的五大幫助，以及如何從零基礎開始學習 Power BI。
一、Power BI 是什麼？
Power BI 是由微軟開發的一款商業智能 (Business Intelligence, BI) 及數據視覺化工具。它能將來自不同資料來源的數據彙整到一個平台上，進行分析、視覺化並生成互動式報告或儀表板。無論是數據分析師、業務主管，還是任何需要根據數據做決策的人，都可以通過 Power BI 來理解和利用數據，無需具備高深的編程或數據科學知識。
二、Power BI 對工作上的 5 大幫助
1. 提高數據可視化能力
Power BI 使得企業中的各類數據變得更直觀。透過簡單的圖表和儀表板，使用者能快速看到趨勢、異常和模式，從而輕鬆做出即時決策。對於決策者來說，它提供了一個清晰的數據圖景，有助於快速掌握公司運營狀況。
2. 提升數據分析效率
與 Excel 等傳統工具相比，Power BI 的自動化功能和預先設計好的數據模型能大幅縮短數據處理時間，並提升分析精度。Power BI 能夠從多個不同的資料來源獲取數據，無需重複手動匯入，這對於經常處理大量數據的員工來說是極大的幫助。
3. 促進團隊協作
Power BI 的一個亮點是它的協作功能。企業中的成員可以共享報告和儀表板，進行即時協作。這意味著團隊可以同時訪問和分析同一套數據，確保所有人都基於相同的信息進行決策，從而避免資訊不對稱的問題。
4. 支持數據實時更新
Power BI 的另一個重要特性是其實時更新數據的能力。這意味著不僅能夠快速查看數據變化，還能根據最新的數據做出即時調整。這對於快節奏的商業環境中，尤其是需要密切監控KPI的行業如銷售、供應鏈和客服，都是極具價值的功能。
5. 多元化的應用場景
Power BI 的靈活性使其能夠應用在不同的業務領域。無論是財務報表、行銷數據分析，還是人力資源數據管理，Power BI 都能提供相應的解決方案。它支持多種格式的數據匯入，並且能夠生成個性化的報告，這使得它能夠滿足不同部門的需求。
三、零基礎怎麼自學 Power BI？
對於零基礎的學習者來說，學習 Power BI 的第一步是掌握基本概念和操作，然後逐步進入更深入的數據分析技能。以下是學習 Power BI 的幾個建議步驟：
1. 熟悉 Power BI 界面和基本功能
首先，可以透過官方文件或線上資源了解 Power BI 的基本介面和功能。熟悉如何匯入數據、創建簡單的圖表和儀表板是入門的關鍵。
2. 選擇合適的線上課程
參加線上課程是快速入門的一種有效方式。以下兩堂課程是學習 Power BI 的優質推薦：
從Excel到Power BI數據視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1
Power BI 零基礎入門
這堂課針對完全沒有商業智能經驗的學習者，課程會帶你從認識 Power BI 的基本功能開始，循序漸進地學會如何運用它來處理數據並生成報告。
Power BI 高效數據分析與視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/68e834c3-e940-4ec5-bce1-bd78da37cc46
如果你已經有一些數據分析的背景，這堂課程會更加注重如何利用 Power BI 進行更深入的數據分析與視覺化，幫助你打造專業且具有洞察力的報告。
3. 實戰練習
學習過程中，動手實踐是非常重要的。學習者可以利用 Power BI 免費版，匯入自己的工作或學習數據，練習製作各類圖表和報告，積累實戰經驗。
4. 參加社群討論和交流
Power BI 擁有強大的使用者社群，加入論壇或社群交流能夠幫助你解決學習中的疑問，並且學習其他使用者的最佳實踐經驗。
5. 持續學習和深入挖掘功能
Power BI 是一個持續更新的工具，因此學習它的過程也是不斷進步的過程。隨著對工具的深入了解，可以學習 Power Query、DAX（Data Analysis Expressions）等進階功能，進一步提升數據分析的效率與精度。
四、學習 Power BI 的幫助是什麼？
Power BI 的強大之處在於它的可擴展性與易上手。從入門到進階，學習 Power BI 的過程不僅幫助提升了數據處理的能力，還開拓了對商業智能的認知。無論是新手還是有經驗的分析師，都能從 Power BI 的多功能性中受益。兩堂課程各具特色，入門課幫助學習者穩固基礎，而高階課程則著重實際應用和深入技巧。透過實戰演練與社群交流，能快速掌握這項技能，進而在職場中脫穎而出。
學習 Power BI 不僅是提升工作效率的方式，更是未來職場競爭力的重要一環。如果你正在尋找提升數據分析能力的方法，Power BI 絕對值得一試！
Power BI 與 Excel 的差異與結合：三大關鍵關係解析
Power BI 和 Excel 是數據分析工作中不可或缺的兩款工具，它們之間具備互補關係，可為使用者帶來更加靈活且高效的分析和視覺化能力。以下是三大 Power BI 和 Excel 的關鍵關係解析，能幫助使用者理解兩者的互動並靈活應用於職場：
Power BI 和 Excel 是兩款功能強大的數據分析工具，皆來自微軟，它們有緊密的關聯性，以下是三點具體的關係：
（１）數據來源與整合：Excel 可以作為 Power BI 的數據來源，通過 Excel 中的數據進行更進階的分析。你可以將 Excel 表格導入 Power BI，進行更直觀、動態的報告展示。
（２）視覺化能力：雖然 Excel 具備基本的圖表功能，但 Power BI 提供更豐富的視覺化選項，適合處理大量數據和進行複雜的交互式數據可視化。Excel 則在數據處理和初步分析上仍然佔有重要地位。
（３）DAX 和 Power Query：Excel 中的 Power Query 和 Power Pivot 的分析能力與 Power BI 非常相似，尤其是 DAX（Data Analysis Expressions）語言。學習 Excel 中這些工具有助於更快上手 Power BI。
四大工作應用
（１）財務分析：將公司財務報表數據進行整理，利用 Power BI 視覺化財務趨勢，並能與 Excel 一起進行深入的數據分析。
（２）業務報告製作：Power BI 可用來創建互動式的業務報告，從 Excel 匯入銷售數據，視覺化關鍵業務指標（KPI）。
（３）市場行銷分析：匯總來自各種市場渠道的數據（如 Excel 中的廣告支出），用 Power BI 進行消費者行為的深入分析，優化行銷策略。
（４）人力資源管理：從 Excel 中提取員工數據，利用 Power BI 進行勞動力數據分析，例如員工流動率和工時管理。
應用優點
（１）資料處理與視覺化結合：Excel 優秀的數據處理能力與 Power BI 的高效視覺化工具可以結合，讓使用者更好地解讀數據。
（２）跨平台協作：Power BI 允許用戶與團隊共享交互式報表，無論他們是否使用 Excel，方便跨部門合作。
（３）自動化更新：Power BI 能夠自動更新來自 Excel 和其他數據源的報表，節省手動數據輸入和更新的時間。
課程推薦：從Excel到Power BI數據視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1化
這門課程針對從 Excel 到 Power BI 的進階應用進行了詳細的講解，適合需要將數據分析應用到工作中的專業人士。課程內容涵蓋了數據清理、可視化報表製作，並且教授如何自動化更新資料，大大提升日常工作效率。
這門課程不僅教會你如何靈活運用這兩個工具，更幫助你在職場中脫穎而出，成為數據驅動的決策者。
Maximizing Industrial Efficiency: The Power of SCADA System
SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) systems are vital in industries like manufacturing, energy, pharmaceuticals, and water treatment, enabling remote monitoring, data collection, and control of industrial processes. A SCADA system typically consists of three core components: Remote Terminal Units (RTUs), the supervisory computer system, and the Human-Machine Interface (HMI). Integrating SCADA systems with other enterprise systems enhances operational efficiency, reduces downtime, and improves decision-making.
Key integration methods include protocol integration, database integration, API integration, and web services integration. These approaches enable seamless data exchange between SCADA and systems such as ERP or CRM. The main benefits of SCADA system integration include improved efficiency, better real-time decision-making, cost savings through automation, and enhanced security across critical infrastructure.
Visit for more information: https://www.ins3.com/blog/scada-system-integration-maximizing-industrial-efficiency/
Power Automate、Zapier、Make、n8n、tldraw 怎麼挑選適合你的自動化工具
想提升工作效率，你該考慮導入 #自動化工具！ 🚀
但何謂自動化工具？ 可以在工作中協助到哪些面向？
我們又該如何挑選適合自己的工具？🤔
📖 文章重點摘要
📍 自動化工具就是把重複性工作流程，交給機器執行
📍 不需要程式背景，也不一定要工程師才能使用
📍 自動化能有效：
➊ 提升效率：減少重複性工作，讓人力專注在高價值任務，提升整體工作成效
➋ 降低錯誤：避免人為疏失，提高數據與操作準確性
➌ 加速應用：AI + RPA 工具逐年普及，低程式碼（Low-Code）、無程式碼（No-Code）工具降低門檻，企業導入更快速
➍ 應對挑戰：面對人力短缺與數位轉型壓力，懂得運用自動化工具的工作者將更具職場競爭力
完整 5 大自動化工具介紹與比較 & 針對不同工作/職務挑選建議
現在就前往閱讀完整文章 👉 https://bit.ly/4364RGw
#powerautomate #n8n #zapier #tldraw
[稽核]流程自動化機器人（RPA）介紹-以Power Automate Desktop為例
什麼是流程自動化機器人（RPA）？
流程自動化機器人（Robotic Process Automation, RPA）是一種技術，透過軟體模擬人類在電腦上的操作，來執行重複性高、規則明確的工作，例如資料輸入、報表生成、郵件處理等，也是現在No code、Low code議題常用的工具之一。RPA透過自動化執行這些任務，不僅能減少人為錯誤，還能提升效率、降低成本，並讓員工能夠專注於更具價值的工作。
市面上主要RPA工具的比較
目前市面上主流的RPA工具包括 UiPath、Emily、Zapier、Albato、Automation Anywhere、Power Automate等等。每種工具都有不同的優缺點，在選擇RPA工具時，需要根據需求、預算及技術能力進行評估選擇，如：是否支援所需的應用場景，如Web、桌面應用程式、API整合等？是否提供錄製功能？是否提供無程式碼或低程式碼介面，降低使用者學習難度？是否符合企業內部的資訊安全標準？是否能夠匯出流程以做到分享及大規模部署目的？
不管是哪款RPA工具，想要解鎖進階功能，通常都得付費，畢竟，開發商也是要付房租、買咖啡、養團隊的，總不能喝西北風吧！
以下就簡單為大家介紹微軟的Power Automate這款RPA工具吧！
Power Automate Desktop 簡介
Power Automate Desktop（PAD）是Microsoft提供的一款RPA工具，能夠幫助使用者透過無程式碼或低程式碼的方式，自動化各類桌面與Web應用程式的操作。其功能涵蓋UI自動化、文件處理、數據擷取、應用程式整合等，最大的優勢在於能夠與Microsoft產品無縫整合。Power Automate分為雲端板與桌機板(Power Automate Desktop)。
Power Automate Desktop的基本使用介紹
1. 安裝與設定
- 開啟Microsoft Store搜尋並安裝Power Automate Desktop。
- 安裝完成後，使用Microsoft帳戶登入。
2. 新建自動化流程
1. 開啟Power Automate Desktop，點擊左上角**「+新流程」**。
2. 為流程命名。
3. 進入流程編輯器，開始添加動作。
3. 進行自動化流程錄製
1. 於流程編輯器中點擊上方「擷取要轉換成流程動作的自動化步驟」按鈕。
2. 即可進行畫面操作的錄製，類似於Excel錄製巨集的功能。
4. 以範例進行自動化流程撰寫
1. 點擊左列選單中的範例，即可開啟Microsoft內建的範本。
2. 點擊進入適當的主題。
3. 點擊範例中的鉛筆圖形即可進行流程編輯。
4. 稽核部應用範例
範例1：自動擷取網頁資料
1. 設定「顯示自訂表單」，製作UI介面，並供使用者輸入相關條件。
2. 設定「顯示選取資料夾對話方塊」，供使用者選擇路徑。
3. 啟動瀏覽器(Chrome或Edge)並連線至指定網址。
4. 根據UI介面中使用者輸入的資料自動填寫網頁中的表單內容。
5. 點擊網頁中的查詢按鈕。
6. 網頁截圖存檔至指定路徑。
效益：稽核部需要擷取相關資料作為工作底稿的呈現，但集團公司多，常常需要耗費精、氣、神，一個一個網頁進入擷取，透過RPA工具輸入查詢年月份、存檔路徑後，上個廁所回到座位就自動擷取完畢了。
範例2：自動產生大量郵件草稿
1. 透過Excel的格式輸入每封郵件不同之處，例如：收件人、副本、姓名、部門等。
2. 執行RPA時，使用「顯示選取檔案對話方塊」，讓使用者選擇讀取的Excel檔案路徑。
3. 啟動Excel，設定「從Excel工作表中取得第一個可用資料行/資料列」讓RPA工具讀取Excel中最後一筆資料位於第幾行、列。
4. 利用前面讀取到最後一筆資料位於第幾行、列，設定「讀取自Excel工作表」，讓RPA工具讀取整份檔案內容。
5. 啟動Outlook，「透過Outlook傳送電子郵件訊息」設定收件者、副本、密件副本、主旨、本文等內容，且可透過HTML進行編寫，若不會寫HTML可詢問GPT來撰寫。這邊建議另存為草稿記得要勾選，否則執行RPA後就會直接寄出信件了，除非很有把握，不然建議存成草稿，人工一封一封確認後再發送出去會比較好哦！
6. RPA執行完畢後，到Outlook草稿中即可看到產生出來的草稿信件啦！
效益：有些公司稽核部沒有自己的內控自評作業系統，每年進行內控自評時常常需要一次性發送大量的信件，這時只要將彙整表的Excel整理成RPA工具可以讀取的格式，就能一鍵產生所有的信件草稿，減少許多時間，也能避免因為自行撰寫信件內容或附件而在檢查時產生盲點，透過數位員工自動生成信件草稿，稽核員審核無誤後再發送，提高效率與準確性。
6. 進階應用
與雲端Power Automate整合(須付費)
Power Automate Desktop可與雲端Power Automate串接，例如：
- 當Teams收到新訊息時，自動觸發桌面流程。
- 透過SharePoint觸發檔案處理流程。
7. RPA是AI工具嗎？
RPA不是AI工具，但可以與AI技術結合使用。
RPA主要是用來自動執行規則明確、重複性高的任務，比如點擊按鈕、填寫表單、處理資料等。它的強項是模擬人類在電腦上的操作，但不具備「推理思考」或「學習」能力。
當RPA透過API串接AI工具，例如用AI辨識手寫內容，再由RPA設定相關的流程判斷式自動進行相應的動作，則成為了IPA (Intelligence Process Automation)。
在RPA的基礎上加入AI、機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）等技術，可自動處理非結構化數據（如文件、語音、圖片），且具備決策能力，能適應變化，不再只是單純的「按鍵機器人」時，則為APA (Agentic Process Automation)
簡單來說，RPA是「手腳」，AI是「大腦」，兩者的搭配程度決定了這些工具智慧自動化的程度！
結語
RPA是能夠提升效率的關鍵技術，而Power Automate Desktop以其簡單易用、合法授權、無痛整合Microsoft產品的特性，成為一般使用者易上手的自動化流程工具。透過本篇介紹，希望能幫助大家快速入門，能夠思考如何應用於日常工作中，提升生產力與工作效能。
自動化帶來效率，同時更要注意安全防護不能忘！確保選用的RPA工具符合企業安全標準，避免上傳企業機敏資訊至網路，也應避免使用未受信任來源的插件或腳本。
參考資料：從RPA到IPA再到APA，看懂企業營運流程自動化如何再進化-MetaAge 邁達特https://www.metaage.com.tw/news/technology/693
Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/RPA-Power-Automate-Desktop-196f7f8f282880b5860ff1776d7110b5
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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。
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工作分配選對人，團隊績效再翻倍！
文： 小婉家族研究生 何美惠 | 工商心理實驗室
原標題：享受挑戰，樂在工作
挑戰性的工作能激發個人思維靈活性並提升競爭力。研究顯示，面對複雜任務，員工傾向投入更多努力，從中獲得成就感和情感滿足。管理者應依個性分配工作，賦予積極進取者更多挑戰，以發揮其潛力。此外，選擇適合的任務複雜度，能有效提升學習者的情緒投入和學習成果。
工作中總是充滿挑戰，能讓人思緒靈活，顯得更具有競爭力，Liu等(2020)提及任務複雜度，人們評估任務需求並分配更多的努力來解決更複雜的事物，喜歡系統地搜索高相關性決策，任務複雜度為影響人類績效和行為的重要任務特徵(Liu & Li, 2012)。Donovan等(2017)提出當員工從事複雜跨職能工作團隊中相較於簡單和重複的任務時，較能索取完整資源且更顯得有競爭力，因此管理者在工作安排上，因應每個人的個性不同，分配不同的工作任務，將具有企圖心且積極度的員工賦予高複雜任務，具有更好的績效(Macey et al.,2009)。
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根據學習情緒的控制價值理論(Pekrun,1992)認為環境因素會因個人對事情的價值評估，進而對情緒產生間接影響，主要取決於對事情的控制與價值的認知評估。對於知識更豐富的學習者來說，由於從低複雜性的任務中沒有什麼新東西可以學習，這些學習者可能會產生挫敗感（Schrader & Nett, 2018）對他們的學習可能會受到抑制。當被賦予過於簡單的任務時，高知識技術學習者的表現可能會比預期的差。然而，學習者也可能傾向於選擇他們認為更困難的任務而不是簡單的任務，以獲得更高的情感獎勵，當新手面臨相對更複雜的任務挑戰時，樂趣會增加，認知資源的使用和學習表現也會增加。因此，具有挑戰性的新手在更困難的任務上的表現比預期的要好(Likourezos & Kalyuga, 2017）。
小婉家族研究生 美美
參考資料：
Donovan, J. J., Hafsteinsson, L. G., & Lorenzet, S. J. (2017). The interactive effects of achievement goals and task complexity on enjoyment, mental focus, and effort. Journal of Applied Social Psychology, 48(3), 136-149.
Likourezos, V., & Kalyuga, S. (2017). Instruction-first and problem-solving-first approaches: Alternative pathways to learning complex tasks. Instructional Science, 45(2), 195–219.
Liu, P., & Li, Z. (2012). Task complexity: A review and conceptualization framework. International Journal of Industrial Ergonomics, 42(6), 553–568.
Liu, X., Peng, H., & Pu, B. (2020). Age differences in the decision information search: The roles of task complexity and task relevance. Cognitive Development, 54, 100877.
Macey, W. H., Schneider, B., Barbera, K. M., & Young, S. A. (2009). Employee engagement: Tools for analysis, practice and competitive advantage. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell. Retrieved from https://doi. org/10.1002/9781444306538
Pekrun, R. (1992). Expectancy-value theory of anxiety: Overview and implications. In D. G. Forgays, T. Sosnowski, & K. Wresniewski (Eds.), Anxiety: Recent developments in cognitive, psychophsysiological and health research (pp. 23-41). Washington, DC: Hemisphere.
Schrader, C., & Nett, U. (2018). The perception of control as a predictor of emotional trends during gameplay. Learning & Instruction,54, 62–72. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2017.08.002
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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
掌握AI革命：人力資源選、育、用、留的智慧管理新時代
隨著數位化轉型加速，人工智慧（AI）逐漸成為人力資源管理中的核心助力。由於其能夠優化選、用、育、留等關鍵環節，人資工作者面臨著新的挑戰與機遇。我們將探討如何利用AI提高效率與策略價值，避免被AI時代淘汰。從篩選自動化到智能化學習平台，再到預測流失風險，我們將深度解析AI在HR各個層面的應用，並提供實用建議，助您成為引領企業未來的人資領袖。一起探索如何在這場AI浪潮中立於不敗之地！
文／宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士
原標題：「AI在人力資源的應用」為主題發揮：包括選、用、育、留的應用場景
關鍵字
數位人資
AI
AI人資應用
人資數位升級
本文目錄（點擊可快速前往）
前言：未來只有不會用AI的人會被淘汰
成為一個及早善用AI、提升效率的人資工作者
人資運用AI的選、用、育、留之KPI、應用範圍與建議
學習與實踐
總結
一、前言：未來只有不會用AI的人會被淘汰
1. 隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，全球企業正迎來數位化轉型的浪潮。在人力資源管理（HR）領域上，AI正快速成為不可或缺的工具。
2.從簡化重複性工作到優化決策，AI不僅提升了人資的效率，更改變了傳統的人才管理模式。
3.然而，隨著技術普及，對人資從業者來說，最重要的是如何掌握AI技術、讓自己在未來職場中保有競爭力。
4.因此，未來的企業將對「數位人資」有更高的需求與期待，同時，我們絕對要跟上這波AI潮流，不要變成被淘汰的那一群人。
二、成為一個及早善用AI、提升效率的人資工作者
1. AI是我們的協作工具，AI在HR領域的價值不僅僅是在「效率化」，更能幫助人資從事高附加價值的工作，例如： (1.) 人資的傳統工作，例如履歷篩選、工時計算、薪酬核對等往往會占用大量時間。透過AI自動化工具，能處理這些瑣碎任務，讓人資能專注於更具策略性或高價值性的工作。 (2.) AI能快速分析大量數據，從中彙整與分析出有效的資訊或資料，例如預測員工流失率、分析招聘效果或分析培訓成效，幫助企業做出更具前瞻性的決策。 (3.) AI能透過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術，為每位員工提供個人化的發展計劃，例如推薦適合的學習課程、職涯發展機會等，提升員工的滿意度與參與度。
2. 綜合以上，筆者鼓勵與互勉，彼此都要及早成為一個善用AI、提升效率的人資工作者。
三、人資運用AI的選、用、育、留之KPI、應用範圍與建議
1.選才： (1.) KPI舉例： A. 篩選效率：履歷處理時間縮短50%以上。 B. 招聘成功率：AI推薦候選人的匹配度達80%以上。 C. 面試人力減少：初篩流程的人工參與減少30%。 (2.) 應用舉例： A. 自動履歷篩選：AI能根據職位需求，自動篩選候選人履歷，快速找到最符合條件的人才。 B. 人才推薦：透過AI演算法，根據企業過往的招聘成功案例，推薦高潛力的候選人。 C. 面試分析：AI語音分析技術可評估候選人的語氣、用詞和情緒，輔助招聘決策。 D. 104資訊科技集團總經理黃于純指出，104人力銀行已透過以下五大AI創新技術，將求職者找工作的媒合成功率提升12%。 提供AI履歷生成服務，節省時間。 透過大數據檢視履歷完整度&AI提供修正建議，完善履歷。 AI職涯顧問 (https://talent.104.com.tw/joblist)用關鍵問答找到履歷亮點。 依照最新工作、求職者興趣，推薦個人化職缺。(引入AI技術！推薦工作媒合成功率增加12%，企業招募天數縮短30%) (3.) 綜合建議： A. 導入AI招聘工具如ATS（Applicant Tracking System）。 B. 利用市場上的AI面試工具，提升招聘的公正性與效率。
2.用才： (1.) KPI舉例： A. 員工滿意度：智能化排班使員工滿意度提升20%以上。 B. 工作效率：職位與技能匹配度提升15%。 C. 績效透明度：績效評估準確性提高30%。 (2.) 應用舉例： A. 職位與技能匹配：AI通過分析員工的技能數據，優化職位分配，確保人盡其才。 B. 績效分析與預測：透過數據分析，幫助管理者即時了解員工的表現，預測未來表現趨勢。 C. 智能化排班：AI能根據工時需求、員工偏好和法律規範，提供最佳排班建議。 (3.) 綜合建議： A. 導入員工數據分析平台，定期更新員工技能與績效資料檔案。 B. 將AI技術融入績效評估流程，避免人為偏差。
3.育才： (1.) KPI舉例： A. 學習完成率：推薦課程的完成率提高至80%。 B. 培訓投資回報率：學習後職位能力提升明顯，培訓成效增長25%。 C. 技能匹配度：員工與職位需求的技能匹配度提高20%。 (2.) 應用舉例： A. 學習需求分析：AI能根據員工的職位需求與過往學習歷史，推薦最適合的課程。 B. 智能化學習平臺：提供自動化學習計劃與即時反饋，提升學習效果。 C. 技能差異之缺口分析：AI分析組織中技能缺口，幫助企業優化內部培訓計劃。 (3.) 綜合建議： A. 導入AI學習系統（如LMS），結合員工的職涯發展目標進行學習規劃。 B. 持續優化學習平台，確保用戶體驗良好，提升學習參與度。
4.留才： (1.) KPI舉例： A. 離職率：高風險員工的流失率降低20%。 B. 滿意度：員工滿意度指數提高15%。 C. 挽留效果：AI預測的流失員工成功挽留率達30%。 (2.) 應用舉例： A. 流失風險預測：AI根據員工參與度、績效表現等數據，預測離職風險並提出建議。 B. 員工滿意度調查：AI自動分析調查結果，分析出員工不滿意的主因。 C. 福利優化建議：AI能根據員工特性，推薦個性化福利方案，提升留任意願。 (3.) 綜合建議： A. 使用AI數據儀表板，定期監測員工流失風險。 B. 設計個性化的員工福利與關懷方案，提升員工忠誠度。
四、學習與實踐：建議透過AI概念知識(K)與工具技能(S)的學習，逐一應用實踐之
1.概念知識學習：例如學習AI相關的基本知識，例如指令學習、自然語言處理等概念，同時知悉與遵守數據倫理與隱私保護規範。
2.人資相關工具技能學習： (1.) 例如參與HR科技論壇與受訓、104數位人資學程學習等，同時可掌握最新的AI應用案例。
3.學習後逐一應用實踐出來 (1.) 可以從小規模應用開始實踐。 (2.) 與IT部門合作，推動人資數位升級項目。 (3.) 善用內外部數據資源，讓AI應用更加精準。
掌握 E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >>
五、總結
1.AI正加速推動人資管理的數位升級，從選、用、育、留全方位優化HR流程，讓企業的人才管理更加高效、智慧化。面對這場AI浪潮，鼓勵人資工作者需要快速掌握AI工具，讓自己盡早成為「智慧化人資」的引領者。
2.在數位轉型的浪潮中，人資需要具備與AI共存的能力，而學習與實踐是必經之路。唯有不斷學習、實踐，才能抓住AI帶來的挑戰與機會，盡早規畫與進行AI工具的學習善用學習資源，例如104數位人資學程，同時積極運用在工作上。
3.透過學習並應用AI技術，人資工作者能在AI浪潮中保有核心競爭力，成為真正的智慧型HR專家。
4.祝福各位先進，都能在所屬企業中，有效學習與應用AI工具，提升自我價值，讓自己變成高CP值的優質人才!
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